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OEM和創(chuàng)業(yè)公司自動駕駛的機會究竟在哪里?

ml8z_IV_Technol ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-06-10 09:28 ? 次閱讀
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2014 年至 2015 年初,自動駕駛開始大范圍興起,全球自動駕駛領(lǐng)域初創(chuàng)企業(yè)的融資在 2016 出現(xiàn)爆炸式增長,在 8-9 月一個月的時間里,總?cè)谫Y額從 3.08 億美元增至 13.08 億美元,漲幅在 300% 以上。 然而隨著大量創(chuàng)業(yè)公司的出現(xiàn)以及OEM 自身已經(jīng)適應(yīng)了自動駕駛的節(jié)奏與趨勢。自動駕駛市場逐漸回歸理性,進(jìn)入應(yīng)用場景爭奪戰(zhàn)。接下來,OEM和創(chuàng)業(yè)公司自動駕駛的機會究竟在哪里?

5 月,百度 Apollo 自動駕駛車隊在雄安新區(qū)率先開跑,騰訊也拿到了深圳的自動駕駛測試牌照,再加上今年 2 月 Waymo 宣布將啟動無人駕駛出租車服務(wù),可以說自動駕駛在經(jīng)歷十多年的發(fā)展后,終于進(jìn)入到了大規(guī)模普及和商業(yè)化的前夜。

在這樣一個關(guān)鍵節(jié)點,未來的一年或數(shù)年,自動駕駛將呈現(xiàn)什么新趨勢,還擁有哪些機會呢?帶著這些問題,我們采訪了專注自動駕駛的硅谷投資人齊蕾。她曾是上汽集團(tuán)硅谷風(fēng)險基金投資負(fù)責(zé)人,她在職期間,上汽投資了 DeepMap、Metawave、Civil Maps 等明星自動駕駛公司?,F(xiàn)在,她擔(dān)任 Emerge Venture Partners 的管理合伙人,以及 AllianceVentures 的全球投資副總裁。

三年時間,自動駕駛回歸理性

「對于自動駕駛來說,今年可能是一個分水嶺?!过R蕾如此評價。

所謂分水嶺,是指如今自動駕駛的熱潮已經(jīng)回歸理智,對所有參與者來說,最重要的是在有了概念車后,如何把技術(shù)轉(zhuǎn)化為切實的產(chǎn)品,可以開始盈利,只有這樣公司和整個市場才能持續(xù)下去。

她從投資者、創(chuàng)業(yè)者,以及傳統(tǒng) OEM 廠商(包括大公司)三者的角度分析了這一觀點。

2014 年至 2015 年初,自動駕駛開始大范圍興起,當(dāng)時只有部分創(chuàng)業(yè)公司扎根其中,比如 Cruise、Zoox。資本方面,彼時也僅有一些專注汽車領(lǐng)域的基金在投資自動駕駛,少有主流基金參與。但隨后兩年,逐漸有比較成熟的團(tuán)隊從 Google、百度出走,憑借大公司的經(jīng)驗和資本熱度欲分一杯羹,出現(xiàn)了 Aurora、景馳等公司。主流基金基本上也都有了專門的團(tuán)隊關(guān)注汽車行業(yè),特別是自動駕駛。OEM 也頻頻出手,其中就包括齊蕾曾服務(wù)過的上汽。

根據(jù)美國智庫 Brookings 的統(tǒng)計,全球自動駕駛領(lǐng)域初創(chuàng)企業(yè)的融資在 2016 出現(xiàn)爆炸式增長,在 8-9 月一個月的時間里,總?cè)谫Y額從 3.08 億美元增至 13.08 億美元,漲幅在 300% 以上。

在這種樂觀的氛圍中,創(chuàng)業(yè)公司也雄心勃勃,目標(biāo)直指 L4 級別的全自動駕駛方案,提供包含了從數(shù)據(jù)融合到感知、規(guī)劃再到控制的全套端到端(End to end)服務(wù)。

齊蕾表示,「過去的三年多時間里,無論從投資還是創(chuàng)業(yè)的角度來看,整個市場都處于白熱化競爭的階段?!?/p>

然而,自去年開始這種情況有了變化,她認(rèn)為,其中的一個關(guān)鍵因素是 OEM 自身已經(jīng)適應(yīng)了自動駕駛的節(jié)奏與趨勢。

「無論是在內(nèi)部團(tuán)隊建設(shè),還是公司的戰(zhàn)略路線上,OEM 都有了成熟的愿景和規(guī)劃。在技術(shù)研發(fā)和落地產(chǎn)品上看,OEM 也比三年前更為成熟,已經(jīng)或計劃發(fā)布自己的產(chǎn)品,將自動駕駛技術(shù)融合到車?yán)??!?/p>

OEM 中最早出手的當(dāng)屬通用與福特,這兩家在 2016 年分別收購了 Cruise 與 Argo.ai,并據(jù)此成立了單獨的自動駕駛部門。如今,通用的可量產(chǎn)自動駕駛車已經(jīng)迭代到了第三代,進(jìn)展比創(chuàng)業(yè)公司還快。

對于創(chuàng)業(yè)者而言,這不是令人愉快的消息,因為這意味著做端到端方案的可能性更小了,OEM 不再需要外部告訴自己如何開發(fā)自動駕駛,而只需要在某一細(xì)分技術(shù)上與創(chuàng)業(yè)公司進(jìn)行深入合作。

「所以我們會看到很多專注做感知這類更垂直、更前沿方向的公司出現(xiàn),如以色列公司 VayaVision,它在開發(fā) 3D 感知和認(rèn)知算法以提高自動駕駛的安全性?!过R蕾表示。

對投資人而言,這時再投資一家做自動駕駛整體方案的公司毫無意義。而且對于已經(jīng)投過的公司,他們會進(jìn)一步要求其加快技術(shù)落地來證明自己。

爭奪應(yīng)用場景

在這樣的情況下,自動駕駛的機會窗口已經(jīng)關(guān)閉,如果一家自動駕駛公司無法找到技術(shù)落地的場景,形成合理的商業(yè)模式,就只能等著資金耗光。

而在場景落地上,齊蕾也觀察到一個有意思的現(xiàn)象:無論是創(chuàng)業(yè)公司還是 OEM,無論是中國還是美國,在想像應(yīng)用場景時都極為相似。

首先是技術(shù)路線的融合。過去的行業(yè)看法是,OEM 與創(chuàng)業(yè)公司會分別采用不同的自動駕駛路徑:前者是漸進(jìn)式的,即從 L2 級別開始增加相應(yīng)的功能,逐步提升到 L3 級別的半自動駕駛及 L4 全自動駕駛;后者則較為激進(jìn),往往是一步到位,直接開發(fā) L4 級別的自動駕駛方案。

但現(xiàn)在的行業(yè)共識是,創(chuàng)業(yè)公司與 OEM 需要合作,前者依賴后者對車輛底層系統(tǒng)的經(jīng)驗,后者需要前者在自動駕駛技術(shù)上的知識。

「兩者在磨合的過程中在相互靠攏、匯集,很多 OEM 與創(chuàng)業(yè)公司均在今年主要攻打可以迅速落地的 L3 或 L3.5 級別的自動駕駛。」

這樣的落地場景分為兩類,一是對標(biāo)特斯拉的 Autopilot 的高級輔助駕駛,可以實現(xiàn)自主泊車和定速巡航這樣的功能。這種場景滿足的是在 LiDAR 激光雷達(dá)價格居高不下,僅使用攝像頭和 Radar 的情況下,實現(xiàn)部分自動駕駛功能。

第二類則是在限定環(huán)境中的自動駕駛車隊服務(wù),包括行人較少的社區(qū)和校園。比如,去年硅谷公司 Voyage 就開始在一個老年社區(qū)提供自動駕駛出租車服務(wù),出行不便的老年人只需要一個電話就可以招來車輛為自己服務(wù)。其它限定場景的應(yīng)用還有物流、港口等,這類場景環(huán)境可控,都是不錯的方向。

自動駕駛新的機會在哪?

那上面的分析是否說明自動駕駛領(lǐng)域已經(jīng)沒有機會了呢?齊蕾的答案是否定的,她認(rèn)為一些垂直領(lǐng)域的機會還是存在的,但很難會有十億美元級別的規(guī)模。

「未來的智能汽車可以分為兩部分,一是自動駕駛,一是車聯(lián)網(wǎng)。我認(rèn)為未來的機會都不算是在自動駕駛領(lǐng)域,而更多的是在車聯(lián)網(wǎng)?!?/p>

對于 OEM 而言,他們的一個痛點是,雖然車輛本身可以收集到各種各樣的數(shù)據(jù),但這些數(shù)據(jù)沒有辦法反饋給車廠,他們無法像今日頭條這類公司一樣,通過數(shù)據(jù)分析消費者的喜好。這是由目前的汽車銷售模式?jīng)Q定的,即 OEM 經(jīng)由 4S 店分銷,所有用戶相關(guān)的信息都掌握在店里,很難統(tǒng)一開放給車廠。未來的車聯(lián)網(wǎng)讓所有車輛互聯(lián)后,會是 OEM 新的機遇。

對創(chuàng)業(yè)公司來說,在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域OEM 也經(jīng)驗不足,不知道哪些是最重要的數(shù)據(jù),這是他們的挑戰(zhàn),也是創(chuàng)業(yè)公司的機會。這方面已經(jīng)出現(xiàn)了不少創(chuàng)業(yè)公司,比如 Otonomo,其云服務(wù)能將 OEM、應(yīng)用開發(fā)商及服務(wù)提供商連接在一起,共同利用車輛生成的數(shù)據(jù)。

另一方面,OEM 公司集團(tuán)下不同部門的數(shù)據(jù)很難集中匯總,他們不像 Google 這樣的互聯(lián)網(wǎng)公司存在一個綜合的平臺可以分析數(shù)據(jù)。也因此,OEM 內(nèi)部需要數(shù)字化的轉(zhuǎn)型,采用私有云、混合云的方式將數(shù)據(jù)放在統(tǒng)一的平臺調(diào)配和分析。這里也存在著非常多的機會。

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原文標(biāo)題:2018年,自動駕駛的分水嶺

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