近年來(lái)，自動(dòng)駕駛是投資行業(yè)的熱門(mén)詞匯，圍繞行業(yè)的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目也層出不窮，但是自動(dòng)駕駛現(xiàn)在到底該不該做，做什么怎么做，什么樣的公司值得投資……這類問(wèn)題也困擾著創(chuàng)業(yè)者和投資人。筆者從2015年6月開(kāi)始在百度戰(zhàn)略部研究自動(dòng)駕駛行業(yè)發(fā)展，那會(huì)還沒(méi)幾個(gè)人關(guān)注自動(dòng)駕駛，而就在北京的霧霾不斷突破極限的同時(shí)，似乎身邊的同仁們都在談?wù)撟詣?dòng)駕駛，總有朋友抱怨這個(gè)行業(yè)太復(fù)雜了，技術(shù)細(xì)節(jié)不好判斷，產(chǎn)業(yè)也格局紛繁復(fù)雜，玩家都在做與這個(gè)行業(yè)相關(guān)的所有事情。

先簡(jiǎn)單來(lái)看看，2016年發(fā)生的行業(yè)大事：

• CES活生生的變成了自動(dòng)駕駛新能源車(chē)展；

• 德日美的車(chē)廠紛紛宣布對(duì)自動(dòng)駕駛的布局，并將L4\5提前至2021年；

• Tesla頂著撞死人的風(fēng)險(xiǎn)不斷的迭代量產(chǎn)車(chē)上的ADAS技術(shù)，獲取數(shù)據(jù)；

• Google從自己造車(chē)逐漸轉(zhuǎn)變成與車(chē)廠合作；

• Uber和沃爾沃合作路測(cè)，并收購(gòu)了公路運(yùn)輸自動(dòng)駕駛公司OTTO；

• 百度高調(diào)布局自動(dòng)駕駛，一邊做高難度L4方案，一邊做車(chē)廠的L3供應(yīng)商；

• 一年之內(nèi)涌現(xiàn)大量ADAS和少量自動(dòng)駕駛公司，并且估值趨高；

• 以激光雷達(dá)為首的傳感器公司非常高調(diào)融資；

• 芯片公司聚焦自動(dòng)駕駛，不斷降低功耗提升計(jì)算能力；

• 國(guó)內(nèi)二級(jí)市場(chǎng)ADAS相關(guān)股票價(jià)格暴漲。

所以，自動(dòng)駕駛現(xiàn)在到底該不該做，做什么怎么做，什么樣的公司值得投資呢？今天我就嘗試從產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度闡述我的個(gè)人觀點(diǎn)。 

一、自動(dòng)駕駛距離我們還有多遠(yuǎn)？

用兩條經(jīng)典的曲線來(lái)定義自動(dòng)駕駛的發(fā)展階段：

• 自動(dòng)駕駛在Granter新興技術(shù)曲線上，自動(dòng)駕駛處于第一段上升期接近頂端的位置，處在“過(guò)度期望的峰值”區(qū)域，預(yù)計(jì)成熟的時(shí)間超過(guò)10年。

• 在奇點(diǎn)臨近的增長(zhǎng)曲線上，自動(dòng)駕駛還處于奇點(diǎn)的左邊，暫時(shí)沒(méi)有找到指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的方法。

• 做出這個(gè)判斷原因如下：（以下談?wù)摰亩际亲詣?dòng)駕駛，而不是ADAS。兩者邏輯完全不同，關(guān)于ADAS后面會(huì)細(xì)講。 ）

• 技術(shù)路線沒(méi)有定型：Deep Learning是否適合做決策規(guī)劃？基于視覺(jué)的方法采集地圖解決定位問(wèn)題能做成什么樣？單車(chē)智能和網(wǎng)聯(lián)智能到底哪條路徑更可行？到底是以激光為主要架構(gòu)還是以視覺(jué)為主要架構(gòu)或者fusion到什么程度？你會(huì)發(fā)現(xiàn)不同的公司有完全不同的答案，而且誰(shuí)都無(wú)法證明或證偽。自動(dòng)駕駛是一個(gè)極其復(fù)雜的系統(tǒng)性工程，不同的技術(shù)路線會(huì)對(duì)業(yè)務(wù)實(shí)施路徑有截然不同的影響。這就造成了全行業(yè)的資源并不是在朝著一個(gè)方向使勁，我們?nèi)匀粵](méi)有進(jìn)入一個(gè)快速爆發(fā)的階段。

• 傳感器價(jià)格居高不下，且突破價(jià)格限制的條件單一：起碼到今天為止我們認(rèn)為L(zhǎng)4/5不能沒(méi)有激光雷達(dá)，激光雷達(dá)的價(jià)格過(guò)高，而當(dāng)前高線束的激光雷達(dá)唯一的使用場(chǎng)景就是自動(dòng)駕駛汽車(chē)，也就意味除了自動(dòng)駕駛，沒(méi)有別的產(chǎn)業(yè)能驅(qū)動(dòng)其成本下降。創(chuàng)業(yè)公司只能依靠VC的錢(qián)來(lái)支撐高端Lidar的研發(fā)，那就要看看技術(shù)突破的速度和投資人的耐心了。你可能會(huì)告訴我只要量產(chǎn)，價(jià)格一定飛速下降，那我們來(lái)看下面這個(gè)因素。

• 沒(méi)有找到快速獲取數(shù)據(jù)的方法：傳感器導(dǎo)致單車(chē)成本過(guò)高，這造成了當(dāng)前沒(méi)有哪一家自動(dòng)駕駛的公司能能夠大規(guī)模的采集實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，Google干了那么久也就20w公里，上萬(wàn)個(gè)conrner case。從最簡(jiǎn)單邏輯上判斷路測(cè)數(shù)據(jù) Google>百度uber>創(chuàng)業(yè)公司（Tesla另說(shuō)）。沒(méi)有足夠的Corner case就沒(méi)有辦法提高自動(dòng)駕駛的安全性和穩(wěn)定性，從80%提高到95%也許容易，但是從95%提高到99.99%就得依賴于足夠的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。重點(diǎn)來(lái)了，與互聯(lián)網(wǎng)快速迭代的邏輯不同，汽車(chē)是一個(gè)以行駛安全為基礎(chǔ)的產(chǎn)品，所以汽車(chē)出廠前都要經(jīng)過(guò)千錘百煉，95%安全性的自動(dòng)駕駛汽車(chē)是沒(méi)有辦法真正大規(guī)模應(yīng)用，這不像一個(gè)品質(zhì)不夠好的手機(jī)能夠容忍死機(jī)，體驗(yàn)不好的APP可以更新版本。另外汽車(chē)占用道路資源是零和游戲，交通效率是看短板的，不像一臺(tái)手機(jī)可以裝各種APP，一條馬路上能容納車(chē)道是固定，一臺(tái)不成熟的自動(dòng)駕駛車(chē)輛只能讓交通的整體效率更低，這就像如果一條順暢的道路上一輛車(chē)出了問(wèn)題，一條馬路都要堵上。所以你會(huì)發(fā)現(xiàn)在這個(gè)雞生蛋，蛋生雞的問(wèn)題上，僅僅靠量產(chǎn)降低價(jià)格，難度是很大的。

• 新舊形態(tài)的更迭會(huì)耗費(fèi)漫長(zhǎng)的時(shí)間：基于自動(dòng)駕駛技術(shù)的交通系統(tǒng)是一個(gè)系統(tǒng)性工程，即便技術(shù)和成本都已經(jīng)達(dá)到了可量廠可商用的程度。在自動(dòng)駕駛車(chē)輛真正進(jìn)入社會(huì)交通場(chǎng)景時(shí)也會(huì)面臨各種現(xiàn)實(shí)問(wèn)題：與傳統(tǒng)車(chē)輛的互動(dòng)、集中化的運(yùn)營(yíng)管理、政府在政策的制定上。我們可以同時(shí)買(mǎi)好幾個(gè)手機(jī)，汽車(chē)是和道路相匹配的，中國(guó)一線城市的道路增長(zhǎng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上車(chē)輛的增長(zhǎng)。城市現(xiàn)有車(chē)輛的行駛規(guī)則與自動(dòng)駕駛車(chē)輛行駛策略的競(jìng)合。單車(chē)智能和網(wǎng)聯(lián)智能的到底哪條路徑在今天的中國(guó)更可能實(shí)現(xiàn)，是否需要新建或者重建部分基礎(chǔ)設(shè)施，是否需要圈定只允許自動(dòng)駕駛的道路或者區(qū)域，對(duì)傳統(tǒng)交通會(huì)帶來(lái)什么影響。我們遠(yuǎn)還沒(méi)有進(jìn)入到關(guān)于政策、倫理、保險(xiǎn)、規(guī)則、運(yùn)營(yíng)的下半場(chǎng)，別忘了當(dāng)年從第一輛汽車(chē)出現(xiàn)到完全替代馬車(chē)也過(guò)了接近20年，何況今天的人口密度，交通復(fù)雜度會(huì)使得這個(gè)系統(tǒng)性問(wèn)題更加難辦。 

結(jié)論：我們認(rèn)為自動(dòng)駕駛今天還在奇點(diǎn)的左邊，奇點(diǎn)臨近的征兆有兩個(gè)：

• 僅靠技術(shù)創(chuàng)新就能將傳感器成本降低一個(gè)數(shù)量級(jí)：今天quanergy在干這個(gè)事情，Google也說(shuō)自己可以降低90%，但細(xì)節(jié)不清楚；

• 有人找到了一條新的能夠低成本獲取大量有效數(shù)據(jù)的方法。 

二、自動(dòng)駕駛到底是大公司還是創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)？

今天最有價(jià)值的就是操作系統(tǒng)，小公司是否有可能依靠技術(shù)創(chuàng)新變成明天的Android和IOS，這是一個(gè)被問(wèn)的最多的問(wèn)題。我曾經(jīng)花了半年的時(shí)間研究智能手機(jī)操作系統(tǒng)發(fā)展史，在我看來(lái)，操作系統(tǒng)的建立一定是在原有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，長(zhǎng)期的投入。蘋(píng)果靠的是在PC時(shí)代對(duì)硬件制造銷售+圖形化操作系統(tǒng)+領(lǐng)先交互體驗(yàn)+喬布斯個(gè)人，在這里不得不指出喬布斯才是最關(guān)鍵的因素（太陽(yáng)雙魚(yú)、月亮水平座的奇才=visionary+highintelligence+顛覆，這可能才是創(chuàng)造出跨時(shí)代產(chǎn)品的關(guān)鍵）。而Android的成功很大程度上依賴持續(xù)資金研發(fā)+開(kāi)放OHA聯(lián)盟+Google原有PC端壟斷產(chǎn)品向移動(dòng)遷移。 

回看汽車(chē)這個(gè)領(lǐng)域，從自動(dòng)駕駛操作系統(tǒng)看汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈，上下游都更加的集中和強(qiáng)勢(shì)。 

• 上游車(chē)廠獨(dú)立強(qiáng)勢(shì)：車(chē)廠的數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于手機(jī)廠商的數(shù)量，汽車(chē)百年工藝構(gòu)建了傳統(tǒng)車(chē)廠絕對(duì)的話語(yǔ)權(quán)，而沒(méi)有車(chē)廠的配合任何自動(dòng)駕駛操作系統(tǒng)都無(wú)法落地。盡管汽車(chē)電動(dòng)化降低了造車(chē)的門(mén)檻，出現(xiàn)了像蔚來(lái)汽車(chē)、樂(lè)視汽車(chē)等創(chuàng)新車(chē)企，但他們能夠在3-5年內(nèi)成為電動(dòng)車(chē)領(lǐng)域的華為、小米我們不得而知。畢竟生產(chǎn)工藝、安全要求、資產(chǎn)規(guī)模、迭代速度的差異讓汽車(chē)制造仍然是一個(gè)強(qiáng)壁壘的業(yè)務(wù)。

• 下游滴滴/uber一家獨(dú)大：傳統(tǒng)手機(jī)OS的上游分散著各類App應(yīng)用。而汽車(chē)作為一個(gè)交通載具本質(zhì)的需求是出行，出行用戶端體現(xiàn)出一家獨(dú)大的特點(diǎn)，Uber和滴滴天然的就卡住了出行用戶，造成自動(dòng)駕駛公司業(yè)務(wù)冷啟動(dòng)非常困難。

• 短期難形成商業(yè)閉環(huán)：通常一個(gè)零配件想要進(jìn)到車(chē)廠至少兩年 ，創(chuàng)業(yè)公司將長(zhǎng)期面臨沒(méi)有收入的狀況，而高科技公司養(yǎng)一堆大牛又很貴，如果不被大公司收購(gòu)，就必須得有超強(qiáng)的畫(huà)餅?zāi)芰Γ焓笰輪都好融，一旦到B輪考察商業(yè)變現(xiàn)，大家都會(huì)變得非常猶豫。

• 信息和認(rèn)知差異越來(lái)越小：今天行業(yè)里的所有player都已經(jīng)意識(shí)到自動(dòng)駕駛會(huì)帶來(lái)交通產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)性變革，看得清&有實(shí)力&有業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)的公司就投入資金自己做（包括車(chē)廠、Google百度、uber、蘋(píng)果等），有實(shí)力&看不太清&無(wú)直接關(guān)聯(lián)公司就先投資（阿里、騰訊、GM），所以當(dāng)信息和認(rèn)知逐步趨同后，創(chuàng)業(yè)公司憑借一己之力驅(qū)動(dòng)整個(gè)自動(dòng)駕駛行業(yè)，難上加難。 

如果我們把智能手機(jī)的奇點(diǎn)臨近定義在2009年蘋(píng)果推出iphone3GS，那今天的智能汽車(chē)相當(dāng)于2005年的智能手機(jī)，我們依稀看到Tesla就是當(dāng)年iphone的影子，ElonMusk也符合喬布斯的特點(diǎn)。Tesla今天把電動(dòng)化、智能化、共享化集于一身：擁有最成熟的電動(dòng)車(chē)技術(shù)，頂著撞死人的風(fēng)險(xiǎn)將輔助駕駛商業(yè)化，通過(guò)一年的時(shí)間收集了10倍于Google 7年收集的數(shù)據(jù)，未來(lái)可以輕易的切入分時(shí)共享的業(yè)務(wù)。我非常看好Tesla，他一定是在漸進(jìn)式道路上跑的最快的那一家。一旦Tesla取得階段性成果，傳統(tǒng)車(chē)廠的危機(jī)感會(huì)立刻提升，這也會(huì)快速促成傳統(tǒng)車(chē)廠與自動(dòng)駕駛公司的合作與并購(gòu)，用金錢(qián)買(mǎi)時(shí)間或者團(tuán)隊(duì)，也許這就是自動(dòng)駕駛公司退出的最好機(jī)會(huì)。

結(jié)論：自動(dòng)駕駛是大公司的機(jī)會(huì)，創(chuàng)業(yè)公司難成獨(dú)角獸，被收購(gòu)是較好的出路。 

三、創(chuàng)業(yè)和投資的機(jī)會(huì)在哪里？

既然我們已經(jīng)認(rèn)定自動(dòng)駕駛公司最有可能的出路是被大公司收購(gòu)，那么我們就要以終為始的來(lái)看看，如果你是車(chē)廠、滴滴、百度，你到底會(huì)愿意花錢(qián)買(mǎi)什么？不難想象到，當(dāng)激光雷達(dá)的價(jià)格降低1000美金以下，或者僅靠低層本的視覺(jué)算法或毫米波到能夠解決感知、地圖采集、定位等問(wèn)題的時(shí)候。整個(gè)行業(yè)就真正進(jìn)入了第二個(gè)rising cycle。大公司將不顧一切的投資資源，快速起飛。這時(shí)候，什么才是大公司愿意用錢(qián)買(mǎi)時(shí)間的好資產(chǎn)呢？ 

我們可以簡(jiǎn)單的把自動(dòng)駕駛分為：生產(chǎn)制造、車(chē)輛控制、感知、決策規(guī)劃、用戶運(yùn)營(yíng)等五個(gè)環(huán)節(jié)。產(chǎn)業(yè)鏈中不同的player擁有不同的稟賦，但大家都希望能夠延伸到更有價(jià)值的環(huán)節(jié)（越靠近用戶越有價(jià)值），所以巨頭都紛紛向自己能力缺陷的環(huán)節(jié)進(jìn)行投資。我們看看過(guò)去一年投資并購(gòu)相關(guān)的實(shí)際案例。

• Cruise：自動(dòng)駕駛方案，被GM 10億美金收購(gòu)，2013年成立，40人。通用技術(shù)水平一般，為了stay relevant進(jìn)行收購(gòu)。

• Otto：商用車(chē)自動(dòng)駕駛方案，被Uber 6億美金收購(gòu)，成立不到1年，100人，收購(gòu)技術(shù)和團(tuán)隊(duì)。CEO曾在Google自動(dòng)駕駛工作

• Velodyne、Quanergy : 激光雷達(dá)公司，分別被福特百度、通用等多家車(chē)廠戰(zhàn)略投資

結(jié)論：以下四個(gè)方向存在機(jī)會(huì)，供各位創(chuàng)業(yè)者參考：

• 低成本激光雷達(dá)：通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新能夠生產(chǎn)出可量產(chǎn)的、低成本的、滿足車(chē)規(guī)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的激光雷達(dá)，是非常有價(jià)值的產(chǎn)品。核心要考察的問(wèn)題是：是否有滿足車(chē)規(guī)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)的可用產(chǎn)品。

• 細(xì)分領(lǐng)域的完整解決方案：對(duì)標(biāo)OTTO，能夠真正完成某個(gè)場(chǎng)景下自動(dòng)駕駛從頭到尾的工作。細(xì)分場(chǎng)景的發(fā)展路徑是：半封閉低速（景區(qū)園區(qū)通勤、糧食運(yùn)輸、港口碼頭）-> 高速公路（高速貨運(yùn)、客運(yùn)）->半封閉營(yíng)運(yùn)（限定區(qū)域乘用車(chē)）->城市道路商用。當(dāng)然我們還要考察兩個(gè)問(wèn)題：1、細(xì)分場(chǎng)景的市場(chǎng)空間是否足夠大 2、從該場(chǎng)景往更通用的場(chǎng)景發(fā)展，技術(shù)上是否有延續(xù)性。

• Fusion做的更好的感知系統(tǒng)：在激光雷達(dá)成本難以快速下降的時(shí)間里，通過(guò)fusion更好的發(fā)揮不同傳感器的能力，真正解決Perception、Sensing、Positioning的問(wèn)題，從而為快速積累數(shù)據(jù)提供可能。

• 更加comprehensive的planning system：今天所有的Google、uber、baidu等自動(dòng)駕駛公司的決策規(guī)模部分大都是應(yīng)用rule base的方法來(lái)做的（將具體的交通規(guī)則寫(xiě)在程序里），而也有少量的公司（momenta等）會(huì)嘗試使用deep learning的方式去做決策，學(xué)習(xí)司機(jī)駕駛行為。坦白講，跟這么多公司和專家聊下來(lái)，我也不知道哪個(gè)靠譜。但很明顯，交通永遠(yuǎn)是一個(gè)系統(tǒng)性問(wèn)題，人們?cè)谧鹬丶榷ǖ慕煌ㄒ?guī)則的情況下，不同國(guó)家不同文化不同路況不同時(shí)段的行車(chē)策略都在發(fā)生各種難以琢磨的變化。如果我們把交通的安全性和效率當(dāng)作最終目標(biāo)，單純基于rule base的planning有可能在早期階段格格不入，尤其當(dāng)大部分車(chē)輛是人開(kāi)，少部分車(chē)輛是機(jī)器開(kāi)的話，這種所謂的“弱勢(shì)群體”就會(huì)招到在策略層面的挑戰(zhàn)。一個(gè)不切實(shí)際的想法，如果車(chē)輛在理解基礎(chǔ)交規(guī)的基礎(chǔ)上（rule base）,并擁有一個(gè)豐富經(jīng)驗(yàn)的駕駛直覺(jué)（deep learning base），能夠感知周?chē)?chē)輛的行為和動(dòng)機(jī)（v2x base）,那他才是一個(gè)不折不扣的老司機(jī)。

• 僅僅做視覺(jué)&毫米波感知的公司天花板比較明顯：今天市場(chǎng)上最多的創(chuàng)業(yè)公司就是視覺(jué)感知類的ADAS公司，今天深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)提升了圖像識(shí)別的能力，市場(chǎng)上出現(xiàn)大量視覺(jué)人才，可預(yù)見(jiàn)視覺(jué)感知技術(shù)會(huì)越來(lái)越成熟，競(jìng)爭(zhēng)也越來(lái)越激烈。由于進(jìn)入前裝市場(chǎng)周期漫長(zhǎng)，且視覺(jué)數(shù)據(jù)最后歸屬車(chē)廠而非創(chuàng)業(yè)公司，也很難想象視覺(jué)ADAS公司如何構(gòu)建壁壘。另外只做單純的視覺(jué)感知，天花板是Tier1，今天大的tier1都在補(bǔ)這門(mén)課，所以今天的中國(guó)幾乎不存在Mobileye當(dāng)年的機(jī)會(huì)。汽車(chē)行業(yè)的發(fā)展，零部件廠商不斷整合，ADAS公司未來(lái)被大的Tie1收購(gòu)是可見(jiàn)出路。當(dāng)然ADAS公司還有另一條出路，就是通過(guò)安全輔助模式真正降低交通事故率，與保險(xiǎn)公司合作創(chuàng)造價(jià)值。

返回第一電動(dòng)網(wǎng)首頁(yè) >