我們看到了“無人駕駛”的火熱勢頭，其火熱不僅僅表現(xiàn)在它在媒體上超高的曝光率，而且確實是國內(nèi)外許多大公司和初創(chuàng)公司深度布局的范疇，并且無人駕駛領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)布局也開始在幾個層次上發(fā)生，比如，無人駕駛的硬件技術(shù)層面、軟件技術(shù)層面、無人駕駛車輛產(chǎn)業(yè)合作層面、無人駕駛共享服務(wù)層面等等。

不僅如此，無人駕駛領(lǐng)域的投資布局在近兩年同樣勢頭強勁。不僅有通用、沃爾沃等汽車公司與Lyft、Uber這樣的打車軟件公司進(jìn)行的戰(zhàn)略投資合作，不同巨頭之間的資本和技術(shù)聯(lián)姻，并且還有第三方投資機構(gòu)對無人駕駛傳感設(shè)備、高精地圖、算法、智慧交通等領(lǐng)域技術(shù)公司的蜂擁而上。

如果這些還不足以讓我們感受到無人駕駛領(lǐng)域的熱度，讓我們再來看看其他數(shù)據(jù)。2016 年 6 月，美國市場分析機構(gòu) IHS Automotive 對無人駕駛領(lǐng)域做出了最新的預(yù)測和數(shù)據(jù)更新：對于無人駕駛領(lǐng)域而言，2025 年至 2035 年這十年將是一個關(guān)鍵增長期，無人駕駛汽車的復(fù)合年增長率在此期間會達(dá)到43%。

到 2035 年，全球范圍內(nèi)上路的無人駕駛汽車數(shù)量預(yù)計達(dá)到2100 萬輛。無論從政策法規(guī)還是用戶接受度上，美國都將成為最先部署無人駕駛的國家。而國內(nèi)咨詢機構(gòu)iiMedia Research 在2016年10月發(fā)布的報告顯示，2016年全球無人駕駛汽車市場規(guī)模為 40 億美元左右，預(yù)計 2021 年全球市場規(guī)模將達(dá)到 70.3 億美元左右。

更令人興奮的是，IHS Automotive指出，中國在無人駕駛技術(shù)部署方面具有最大的市場增長空間，到 2035 年將賣出 570 萬輛具有一定程度無人駕駛技術(shù)的汽車。而已深入涉足無人駕駛領(lǐng)域的百度也宣稱，將在五年內(nèi)實現(xiàn)無人駕駛汽車的量產(chǎn)。

甚至可以說，本屆CES已經(jīng)成為全球首屆最大的無人駕駛大會。總之，種種跡象都在給我們傳遞出一個信號：無人駕駛將會是另一個風(fēng)口！

然而，事實真的如此嗎？

盡管我們看到了該領(lǐng)域各種火熱現(xiàn)象、投資熱潮、令人振奮的預(yù)測數(shù)據(jù)，但這些都不足以消除我們的疑惑，我們需要冷靜嚴(yán)肅地回答以下問題：

自動駕駛不同層面的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)展如何？何時成熟或有更多突破？

無人駕駛汽車的市場空間、市場需求、應(yīng)用場景究竟在哪里？

現(xiàn)在的熱度是否是暫時的虛熱？

如果有的話，那么阻礙無人駕駛汽車商業(yè)化的技術(shù)因素和外在因素究竟是什么？

大眾是否真的需要無人駕駛汽車？消費級別的無人駕駛汽車的空間有多大？

無人駕駛汽車能否真正解決交通問題？還是會讓該問題更復(fù)雜？

尤其在中國，面對嚴(yán)峻的人口環(huán)境、交通環(huán)境等問題，無人駕駛汽車的未來究竟在哪里？

當(dāng)然，問題遠(yuǎn)不止這些。

或許，這些問題才是真正決定無人駕駛何時能廣泛商業(yè)化、何時能真正走進(jìn)我們生活的嚴(yán)肅思考。

帶著這些問題和思考，我們在CES 2017展覽期間重點關(guān)注了無人駕駛汽車產(chǎn)品，稍后也會推出更多深度報道。今天，DT君與中國無人駕駛領(lǐng)域黑馬公司馭勢科技CEO、前英特爾中國研究院院長吳甘沙進(jìn)行了一次深度對話。

就在今天，馭勢科技帶著最新的無人駕駛汽車產(chǎn)品“城市移動空間”在CES2017上全球發(fā)布，我們借此機會與吳甘沙共同探討無人駕駛汽車商業(yè)化過程中面臨的種種問題，以及無人駕駛在中國的未來。

無人駕駛發(fā)展的四個象限

DeepTech：今天在CES2017上，馭勢科技發(fā)布了“城市移動空間”這款無人駕駛車，能否從技術(shù)、性能、特點等方面談?wù)勥@款產(chǎn)品？對這款產(chǎn)品未來的預(yù)期是什么？它承載了馭勢科技什么樣的戰(zhàn)略考慮？

吳甘沙：首先，這款產(chǎn)品它不是概念車，是可以量產(chǎn)的車。我們希望，在一年之內(nèi)，實現(xiàn)量產(chǎn)。初步實現(xiàn)園區(qū)內(nèi)的低速無人駕駛應(yīng)用，2019年向中高速轉(zhuǎn)化。另一方面，它代表了我們過去一年在無人駕駛汽車這個方向上很多的嘗試和經(jīng)驗積累，我們非常驕傲能看到這輛車能出現(xiàn)在CES上面。

它是針對完全無人駕駛而設(shè)計的一種新的產(chǎn)品形態(tài)，可以看成是第二象限中高速共享無人駕駛領(lǐng)域的產(chǎn)品。我們把移動空間、移動包廂這樣的設(shè)計思路融入進(jìn)去了。

自動門打開后，里面是一個半環(huán)形的白色沙發(fā)。前面的駕駛員位置，是一塊大的LED屏幕，它能夠跟人進(jìn)行交互，比如如果碰到行人，它會停下，屏幕上會顯示一個綠色小人正在走路，所以讓行人先安全通過。

在設(shè)計上，基本上把主要的傳感器都藏了起來，不會像今天的無人駕駛汽車因為裝著很多傳感器顯得特別突兀。傳感器方面，這款車形成了360度無死角、多冗余的覆蓋，定位能力也非常強，無論是室內(nèi)還是室外都可以無縫銜接。在算法方面，完全是我們自己自主研發(fā)，提高認(rèn)知能力。而成本上，可能只有同類產(chǎn)品的1/5到1/10。

DeepTech：根據(jù)您的判斷，無人駕駛汽車領(lǐng)域目前的發(fā)展?fàn)顩r如何？無人駕駛汽車的發(fā)展究竟會朝著什么樣的方向走？

吳甘沙：我把無人駕駛領(lǐng)域的發(fā)展分成四個象限，上面是中高速，下面是低速，左面是共享無人駕駛，右面是自動駕駛私家車。

目前，絕大多數(shù)的主流玩家都在第一象限，也就是中高速的自動駕駛私家車。但自動駕駛和無人駕駛是有區(qū)別的，自動駕駛主要指車上有輔助人駕駛的系統(tǒng)或設(shè)備?，F(xiàn)在無論是傳統(tǒng)的汽車廠商，還是新晉的互聯(lián)網(wǎng)造車的汽車廠商，還是像百度、騰訊等這些互聯(lián)網(wǎng)巨頭，其實他們都布局在第一象限。

另外，有一些互聯(lián)網(wǎng)廠商把出行作為未來的一個主要服務(wù)，他們會布局在第二象限。比如說，國外的谷歌和Uber，國內(nèi)的百度和滴滴等，他們希望通過中高速的無人駕駛共享車輛去解決人們的出行問題。百度其實在第一和第二象限都有涉及，而谷歌以前著重于第二象限，但最近新成立Waymo后，似乎重心移到第一象限了。

對于我們來說，我們的戰(zhàn)略定位是進(jìn)入到第二象限，但我們知道，第二象限的完全實現(xiàn)可能還比較遙遠(yuǎn)。所以在中短期，我們在第一和第三象限都做了布局。在第一象限的許多公司都缺乏核心技術(shù)，所以我們作為一個技術(shù)提供商，融入到第一象限的生態(tài)中，找到存在的價值，也就是to B的角色。

中高速共享無人駕駛將最具市場空間

DeepTech：那么無人駕駛最大的市場空間和市場需求究竟在哪里？

吳甘沙：我們認(rèn)為，目前低速的無人駕駛電動車可能是新的市場領(lǐng)域，是一種新的產(chǎn)品品類，我們把它叫做“城市移動空間”，最高時速不超過80公里，我們先從這個新品類入手?？傮w上講，第三象限低速共享無人駕駛的市場不會太大，我們把它看做主流市場的邊緣細(xì)分市場。這個市場不夠大，所以主流玩家不屑于玩或不會去玩，但對于創(chuàng)業(yè)公司來說，它足夠大，這個市場未來三到五年內(nèi)可能會達(dá)到10億的規(guī)模。

這樣的話，創(chuàng)業(yè)公司可以在這個領(lǐng)域里面避開與主流玩家的直接競爭，可以開拓出一個新的市場，這就是所謂的邊緣創(chuàng)新。所以，第三象限目前也是我們重點開拓的一個。目前，我們上線了共享的低速無人駕駛車，主要應(yīng)用場景在園區(qū)景區(qū)、主題公園、度假村、大學(xué)、機場等。

未來幾年內(nèi)，我們會在這些垂直領(lǐng)域里下沉，做深，能夠?qū)崿F(xiàn)盈利。同時，這個過程也能幫助我們積累數(shù)據(jù)，磨礪我們的技術(shù)。當(dāng)未來第一象限和第三象限的技術(shù)融合在一起了，才能夠進(jìn)入第二象限，為終極交通系統(tǒng)提供智能的技術(shù)支撐。但這個過程可能需要很久很久，所以才是最終目標(biāo)。

DeepTech：也就是說，在無人駕駛發(fā)展初期，先布局第一和第三象限，最終進(jìn)軍第二象限？這四個象限中，哪個象限的未來需求更廣闊，更有廣泛商業(yè)化的空間和前景？

吳甘沙：是的，我們希望未來真正能夠?qū)崿F(xiàn)無拘無束、輕松駕馭未來這樣一個愿景，但在無人駕駛新品類的早期，會承擔(dān)垂直整合的一個責(zé)任。從第一和第三象限出發(fā)，最終為第二象限提供技術(shù)。在第二象限里，為城市區(qū)域提供出行服務(wù)的無人駕駛出租車可能會是一種新品類，我覺得這是一種完全的創(chuàng)新。

而第二象限里的產(chǎn)品未來的應(yīng)用場景和市場空間有多大呢？我認(rèn)為未來是一個巨大的市場，每個城市可能少則10萬輛無人駕駛出租車，多則百萬輛，這樣的一個級別。因為絕大多數(shù)人的活動范圍，就是在城市區(qū)域。

這種中高速的共享無人駕駛車輛時速在80邁以下，屬于公共產(chǎn)品類型。那么人們在城市里不需要買車了，它們就像地鐵一樣，對道路、能源、土地資源的利用率非常高，甚至城市里的停車位都可以消除掉。城市里不會再有空間的浪費，這就是我們想看到的未來。

DeepTech：那您覺得，要達(dá)到第二象限中高速共享無人駕駛的理想狀況，或者說實現(xiàn)該領(lǐng)域未來龐大的市場需求，可能需要多久的時間？

吳甘沙：我認(rèn)為，一般情況下可能需要10 年，如果激進(jìn)一點，可能需要 5-7年，如果悲觀一點，10-15 年應(yīng)該算是比較快了。不要低估 10 年這個時間尺度上的積累效應(yīng)，所以 10 年的時間應(yīng)該是很有可能的。

DeepTech：對于許多大公司目前集中的第一象限情況又怎樣呢？

吳甘沙：第一象限的只能算是自動駕駛，可能離這種完全的無人駕駛比較遠(yuǎn)。我想最近5年內(nèi)，主要市場還是在to C端，自動駕駛或者叫自動輔助駕駛私家車是主要的形態(tài)。在這種形態(tài)里，主要的玩家還是汽車廠商，以及國際知名的一級供應(yīng)商和二級供應(yīng)商。

DeepTech：那對于這種完全的無人駕駛私家車未來的市場又如何呢？消費級別的完全無人駕駛私家車，會有很大的應(yīng)用需求嗎？

吳甘沙：我覺得完全的無人駕駛其實仍是第二象限的主要產(chǎn)品形態(tài)，就是中高速共享無人駕駛汽車（每小時80公里左右）。只有完全的無人駕駛才能解決由交通帶來的各種成本問題，這種本質(zhì)上的變化能改變?nèi)藗兊南M行為，人們不再買車了，而是買出行服務(wù)。所以，第二象限是一個巨大的市場。

但傳統(tǒng)的私家車嚴(yán)格來說是高速，在相當(dāng)長的一段時間里，私家車駕駛員的角色不會拿掉。所以，在第一象限還是自動輔助駕駛的形態(tài)，而不是完全無人駕駛的形態(tài)。但可能在15年或20年這樣的時間點，也會實現(xiàn)完全無人駕駛私家車。用人工智能取代駕駛員駕車，這是一個不可逆轉(zhuǎn)的趨勢。

所以，這種形態(tài)雖然先在第二象限發(fā)生，但最終可能會出現(xiàn)在第一象限。但可能會到 2030 年或 2040 年，這個量到底有多大，我不知道。而對于第二象限的終極共享無人駕駛汽車的市場空間和應(yīng)用場景還是非常大的，想象力也非常大。

無人駕駛與交通、汽車產(chǎn)業(yè)、人的需求間的互動關(guān)系

DeepTech：假設(shè)幾十年后，在無人駕駛的終極階段，無人駕駛汽車大面積商用或普及，這真的能解決我們現(xiàn)在比較嚴(yán)重的交通問題嗎？還是會帶來新的交通問題？

吳甘沙：我相信肯定能解決現(xiàn)在比較嚴(yán)重的交通問題，首先是城市里面車輛的數(shù)目會減少?？梢韵胂笙拢旰蟊本┛赡苤挥袃扇偃f輛車，因為全部是無人駕駛了，它解決了人開車比較亂的問題。車輛排放整齊，對道路的利用率高，廢棄排放減少，能源消耗減少。所以，它能根本上解決今天城市的各種問題。

DeepTech：但是，這可能就會有另一個問題或矛盾存在。如果是這樣的話，大家都不開車了，車輛整體會減少，那么傳統(tǒng)汽車制造該何去何從？是否意味著汽車產(chǎn)業(yè)整體上會衰弱？

吳甘沙：未必是這樣啊，這些無人駕駛車還是需要有人制造。今天的一輛車在一天里 90%的時間都是停著的，利用率非常低。一輛車的生命周期可能是 10 年，那對于汽車廠商來說，他可能針對一個消費者，10 年才能夠賣出去一臺車。

但在未來，無人駕駛車輛川流不息，利用率非常高，所以，車本身的消耗也會變高，那么可能一兩年就需要更換一輛車。所以，就是車的更新速度或銷售頻次變高了，但不能說汽車廠商沒飯吃了。但未來汽車行業(yè)一定會出現(xiàn)優(yōu)勝劣汰，能跟上技術(shù)發(fā)展的就會生存下來活的很好。

DeepTech：接下來跟您討論一個比較人文的問題，如您剛才所說，如果無人駕駛汽車廣泛普及的話，它只是為了解放人嗎？是我們一廂情愿的認(rèn)為我們在解放人，還是人真的有這種需求？反過來講，人們是否會心甘情愿地放下駕馭心理，把自己放心的交給無人駕駛汽車？這可能需要花費非常長的時間。

吳甘沙：這個真的需要時間。我覺得無人駕駛逐步商業(yè)化的過程中一定會碰到阻力。但你看歷史發(fā)展，每一次技術(shù)革命都會存在這樣的情況。比如汽車剛剛出現(xiàn)的時候，人們因為大量交通事故而拒絕接受，但這個趨勢還是發(fā)生了。

我覺得，從政府和社會的角度來說，應(yīng)該使得這個思路的轉(zhuǎn)變更加順暢。比如，要改變這種情況就要制定交通規(guī)則、修訂法律，慢慢的這些問題就解決了。政府也好、無人駕駛得利的企業(yè)也好，社會也好，需要幫助人們從司機的角色轉(zhuǎn)型，給他們再教育的機會，從賺的錢中拿出一部分做福利，幫助他們跟上時代變化。

天下大勢浩浩蕩蕩，不可逆轉(zhuǎn)。

阻礙無人駕駛商業(yè)化的三大因素

DeepTech：除了我們討論的情況之外，您覺得還有哪些因素會阻礙無人駕駛汽車比較快的商業(yè)化發(fā)展？

吳甘沙：主要有幾個方面。一方面就是技術(shù)，其實技術(shù)還不足夠成熟。我們說的深度學(xué)習(xí)，從本質(zhì)上講是不適合無人駕駛的。因為，深度學(xué)習(xí)就像一個黑盒子，它的很多效力是不可名狀的。說實話，現(xiàn)在的智能駕駛強調(diào)的是感知，比如眼觀六路耳聽八方，但是認(rèn)知上遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如我們?nèi)恕Ｋ约夹g(shù)上還是需要突破，需要數(shù)據(jù)積累。

第二個方面就是市場，主要問題就是無人駕駛汽車零部件的成本。現(xiàn)在，一臺激光雷達(dá)要70萬人民幣，那這樣的話是肯定沒辦法大規(guī)模商業(yè)化的。我們希望，未來3-5年內(nèi)，激光雷達(dá)等一些部件會變得非常便宜，那這樣的話大規(guī)模商業(yè)化是完全可以期待了——這是無人駕駛基礎(chǔ)建設(shè)方面的問題。

另外，就是市場主流的玩家是不是都接受這個事情，如果只是谷歌在玩，而主流汽車廠商沒跟上，那這個市場是起不來的。當(dāng)然，現(xiàn)在幾乎所有主流的汽車廠商都跟上來了。

第三個阻礙因素就是法律法規(guī)、道德倫理方面的問題。這方面，我覺得還是比較樂觀的，像美國奧巴馬親自寫文章為無人駕駛助威，美國交通部也在推動無人駕駛的立法。在美國一般政府只是給出一些原則性的條框，剩下的交給各州立法。

但在無人駕駛這件事上出現(xiàn)了兩個有意思的現(xiàn)象，首先美國政府的態(tài)度非常有意思，這次它希望所有州跟它保持一致，不要扭扭捏捏；其次呢，各個州其實跑的比交通部還快，有些州已經(jīng)宣布出無人駕駛的法律法規(guī)。所以，美國推動的非常快。

我覺得在中國，如果我們不注意的話，那很有可能5年后，美國的制造成本就低于中國了，用大量的機器人去取代人力。歐洲和日本也跟進(jìn)的很快，我相信中國也將會快速跟上。

DeepTech：那目前中國在推進(jìn)無人駕駛上整體是什么情況？

吳甘沙：現(xiàn)在的主要推動力量主要來自幾方面：一個是來自中國汽車工業(yè)工程方面的專家、專業(yè)委員和標(biāo)準(zhǔn)組織，他們在積極的推動。比如一些標(biāo)準(zhǔn)的制定，會推動我們路線圖的制定。

其實，中國的無人駕駛路線圖已經(jīng)出來了，而且是比較快的。比如，到2020年，汽車銷量達(dá)到3000萬輛，其中，或多或少帶有自動駕駛功能的車輛可能達(dá)到1500萬輛。這個路線圖對于汽車廠商的指引作用是很大的。

第二個力量包括工信部下面專門負(fù)責(zé)軟件硬件測試的中心，也在努力推動合規(guī)的無人駕駛技術(shù)的測評。

第三個力量就是地方政府，地方政府往往步子更快，他們愿意在轄區(qū)內(nèi)更快地去嘗試無人駕駛的部署。目前，中國應(yīng)該有十多個城市現(xiàn)在有無人駕駛的計劃，這會形成一個很好的態(tài)勢，產(chǎn)生一種拉力。

我覺得政府在法律法規(guī)上做出調(diào)整的話，應(yīng)該會在5年內(nèi)發(fā)生。

DeepTech：回到您剛才說的無人駕駛商業(yè)化面臨的技術(shù)方面障礙，無人駕駛車目前可能更多靠感知，但在認(rèn)知上還有較大欠缺，那如何解決無人駕駛汽車認(rèn)知方面的技術(shù)問題？為什么深度學(xué)習(xí)不太適合無人駕駛？

吳甘沙：這個問題還得靠人工智能算法以及數(shù)據(jù)積累來解決。在技術(shù)行業(yè)這么多年，我還沒看到過像 2016 年產(chǎn)生如此多的技術(shù)突破。無數(shù)的資本和人才進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，推動了人工智能加快發(fā)展。人工智能才能解決模擬人的認(rèn)知的問題。

另外一方面，在無人駕駛基礎(chǔ)設(shè)施上，也會出現(xiàn)很好的支撐，比如高精地圖、車對車通訊等技術(shù)的發(fā)展。如果想要達(dá)到未來終極的交通系統(tǒng)，單靠人工智能是不夠的，要靠基礎(chǔ)設(shè)施、車與車協(xié)同，這是一個非常龐大的工程。

今天的自動駕駛大家都在往深度學(xué)習(xí)方向走，但深度學(xué)習(xí)要大規(guī)模部署可能需要多走一些路。它就像個黑盒子，為什么成功為什么失敗是不可解釋的。

對于無人駕駛要面臨的開放環(huán)境，它需要適應(yīng)能力。但今天的深度學(xué)習(xí)主要還是基于特定的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)規(guī)則。然而，在開放環(huán)境里，許多是不可預(yù)測的，有許多數(shù)據(jù)集是從沒出現(xiàn)過的，如果汽車碰到完全沒出現(xiàn)的情況作出錯誤選擇，就是車毀人亡了。

所以，深度學(xué)習(xí)如何更具可解釋性，如何針對開放環(huán)境做的更好，還需要現(xiàn)在的技術(shù)人員繼續(xù)努力。

無人駕駛汽車基礎(chǔ)設(shè)施成本有望大幅下降

DeepTech：對于剛才說的無人駕駛汽車基礎(chǔ)硬件成本的問題，除了激光雷達(dá)目前成本比較高之外，其他方面的成本呢？會有什么樣的下降空間？

吳甘沙：我覺得，所有的成本都會下降。

第一，是感知部分，比如激光雷達(dá)、各種視覺攝像頭、毫米波雷達(dá)、超聲波等等，傳感器這些都會變得更加便宜；

第二，就是定位系統(tǒng)也會變得更加便宜，像全球衛(wèi)星定位系統(tǒng)，高精度地圖或定位設(shè)備，視覺定位等等；

第三，就是大量人工智能計算，這會涉及計算設(shè)備，目前這些都是比較貴的，但應(yīng)該也會很快能夠降下來。所以，成本應(yīng)該不再是一個問題。

DeepTech：對于許多人都會關(guān)注的激光雷達(dá)問題，目前它整個的發(fā)展?fàn)顩r如何呢？

吳甘沙：激光雷達(dá)目前來說是特別貴的，原因有幾個方面：一是跟它的工藝有關(guān)，它是傳統(tǒng)的機械式工藝，要求電器的可靠性，要求激光的校準(zhǔn)等等。另外，就是量小，全世界排名第一的激光雷達(dá)廠商去年可能也就賣幾千臺吧。

未來這兩方面都會獲得突破，在三五年當(dāng)中，無人駕駛產(chǎn)生的百萬臺訂單是沒問題的。而工藝方面也從普通的機械式激光雷達(dá)往固態(tài)激光雷達(dá)等演進(jìn)，這可以降低成本，形成大規(guī)模制造。所以，未來幾年這個問題應(yīng)該還是非常樂觀的。

無人駕駛在中國的生存與競爭

DeepTech：您覺得整體上，國內(nèi)無人駕駛領(lǐng)域的競爭態(tài)勢如何？國內(nèi)的無人駕駛公司如何解決生存的問題？

吳甘沙：我不覺得國內(nèi)無人駕駛目前處在競爭狀態(tài)中。無論是百度、汽車廠商還是創(chuàng)業(yè)公司，大家還是處于友好狀態(tài)，因為這個市場是非常巨大的。除了人才上的爭奪，其他還談不上競爭。

大家都希望這個行業(yè)盡快成熟，這個餅?zāi)茏兇螅缓蟠蠹也拍芤黄鸱?。所以，現(xiàn)在還處于共同推動，先發(fā)展再說。這應(yīng)該還是需要很長一段時間的。

如何解決生存問題，我覺得幾種可能都有吧。有些公司會委身于大公司了，有些公司會保留下來，進(jìn)行不同的戰(zhàn)略可能性，根據(jù)市場發(fā)展節(jié)奏，在不同可能性上重新部署，最后會很好地生存下來。

DeepTech：無人駕駛領(lǐng)域可能會經(jīng)歷這樣一個過程：投入錢研發(fā)——培養(yǎng)社會對無人駕駛的認(rèn)同理念——說服社會大眾接受——政策推進(jìn)——產(chǎn)生切實的市場需求——盈利。您認(rèn)為，這個過程會很漫長嗎？至于何時能掙到錢，有沒有那么確定？

吳甘沙：我覺得這個過程不會特別漫長，因為未來三五年內(nèi)，國內(nèi)的供應(yīng)商和汽車廠商的自主研發(fā)能力會起來。隨著技術(shù)路線圖的逐步落實，無人駕駛汽車的量會上來，并且隨著大家的接受度提高，在5-10年的時間里，無人駕駛汽車可能會慢慢普及開來。

比如，先從一些特定的區(qū)域入手，然后再到城市區(qū)域，這個時間應(yīng)該不會很長。對于企業(yè)來說何時盈利，我們只能說給自己設(shè)定一個目標(biāo)，希望能在幾年內(nèi)形成自身的造血機制吧。

國內(nèi)外無人駕駛行業(yè)發(fā)展趨勢

DeepTech：從您的視野來看的話，國內(nèi)和國外，整個無人駕駛行業(yè)的發(fā)展趨勢上，有什么樣的相同之處，或有什么樣的差別？

吳甘沙：我覺得從技術(shù)路線上來說，都大致相同，比如，感知、規(guī)劃決策控制、方法等方面可能沒有太大的區(qū)別。可能的區(qū)別主要有兩個方面：

一是，在算法趨同的前提下，數(shù)據(jù)的積累能力出現(xiàn)了分野。現(xiàn)在至少美國的一些領(lǐng)先廠商，包括以色列的一些公司，在數(shù)據(jù)積累上確實非常領(lǐng)先；

二是，在生態(tài)方面，國外可能更加活躍一些。

國外的一級供應(yīng)商、二級供應(yīng)商以及汽車廠商，他們的創(chuàng)新能力非常強，他們在長期的配合合作中形成了獨特的相互合作、相互競爭又相互促進(jìn)的生態(tài)。

那么在國內(nèi)，相對來說，沒有那么活躍。比如，高速輔助駕駛技術(shù)可能更多依靠國外供應(yīng)商，所以，汽車廠商的自主研發(fā)有待加強。

所以，我希望未來國內(nèi)的技術(shù)供應(yīng)商能夠成長起來，汽車廠商的自主研發(fā)能力提上來，這樣才能形成既合作又相互競爭和促進(jìn)的良好生態(tài)。

DeepTech：那么，國內(nèi)外無人駕駛領(lǐng)域的資本投入方面，整體的情況又怎樣？

吳甘沙：我了解到的情況是，國外在無人駕駛領(lǐng)域的資本投入比較活躍。國內(nèi)目前也算比較活躍的，據(jù)我所知，各個大的風(fēng)投、一些互聯(lián)網(wǎng)廠商和主機廠商基本上都在布局。只不過，國內(nèi)可能對應(yīng)的投資標(biāo)的不算特別多，所以，他們其實也是投到了國外。

比如，我們上半年完成了一輪融資，投資方來自創(chuàng)新工場、真格基金、中科院下面的一支基金等等。