2014 年至 2015 年初，自動(dòng)駕駛開始大范圍興起，全球自動(dòng)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(gè)月的時(shí)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(dòng)駕駛的節(jié)奏與趨勢。自動(dòng)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(dòng)駕駛的機(jī)會(huì)究竟在哪里？

5 月，百度 Apollo 自動(dòng)駕駛車隊(duì)在雄安新區(qū)率先開跑，騰訊也拿到了深圳的自動(dòng)駕駛測試牌照，再加上今年 2 月 Waymo 宣布將啟動(dòng)無人駕駛出租車服務(wù)，可以說自動(dòng)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(gè)關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，未來的一年或數(shù)年，自動(dòng)駕駛將呈現(xiàn)什么新趨勢，還擁有哪些機(jī)會(huì)呢？帶著這些問題，我們采訪了專注自動(dòng)駕駛的硅谷投資人齊蕾。她曾是上汽集團(tuán)硅谷風(fēng)險(xiǎn)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(dòng)駕駛公司。現(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(shí)間，自動(dòng)駕駛回歸理性

「對于自動(dòng)駕駛來說，今年可能是一個(gè)分水嶺?！过R蕾如此評價(jià)。

所謂分水嶺，是指如今自動(dòng)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(shí)的產(chǎn)品，可以開始盈利，只有這樣公司和整個(gè)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(diǎn)。

2014 年至 2015 年初，自動(dòng)駕駛開始大范圍興起，當(dāng)時(shí)只有部分創(chuàng)業(yè)公司扎根其中，比如 Cruise、Zoox。資本方面，彼時(shí)也僅有一些專注汽車領(lǐng)域的基金在投資自動(dòng)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(duì)從 Google、百度出走，憑借大公司的經(jīng)驗(yàn)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(duì)關(guān)注汽車行業(yè)，特別是自動(dòng)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(jì)，全球自動(dòng)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(gè)月的時(shí)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(dòng)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(shí)間里，無論從投資還是創(chuàng)業(yè)的角度來看，整個(gè)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(gè)關(guān)鍵因素是 OEM 自身已經(jīng)適應(yīng)了自動(dòng)駕駛的節(jié)奏與趨勢。

「無論是在內(nèi)部團(tuán)隊(duì)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(jì)劃發(fā)布自己的產(chǎn)品，將自動(dòng)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(dú)的自動(dòng)駕駛部門。如今，通用的可量產(chǎn)自動(dòng)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?yàn)檫@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(dòng)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(huì)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(dòng)駕駛的安全性?！过R蕾表示。

對投資人而言，這時(shí)再投資一家做自動(dòng)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(huì)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(dòng)駕駛的機(jī)會(huì)窗口已經(jīng)關(guān)閉，如果一家自動(dòng)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(gè)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(shí)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(huì)分別采用不同的自動(dòng)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(dòng)駕駛及 L4 全自動(dòng)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(dòng)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(yàn)，后者需要前者在自動(dòng)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(dòng)駕駛?！?/p>

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(shí)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(jià)格居高不下，僅使用攝像頭和 Radar 的情況下，實(shí)現(xiàn)部分自動(dòng)駕駛功能。

第二類則是在限定環(huán)境中的自動(dòng)駕駛車隊(duì)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(gè)老年社區(qū)提供自動(dòng)駕駛出租車服務(wù)，出行不便的老年人只需要一個(gè)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(cuò)的方向。

自動(dòng)駕駛新的機(jī)會(huì)在哪？

那上面的分析是否說明自動(dòng)駕駛領(lǐng)域已經(jīng)沒有機(jī)會(huì)了呢？齊蕾的答案是否定的，她認(rèn)為一些垂直領(lǐng)域的機(jī)會(huì)還是存在的，但很難會(huì)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(dòng)駕駛，一是車聯(lián)網(wǎng)。我認(rèn)為未來的機(jī)會(huì)都不算是在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，而更多的是在車聯(lián)網(wǎng)。」

對于 OEM 而言，他們的一個(gè)痛點(diǎn)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(fèi)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(huì)是 OEM 新的機(jī)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(yàn)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(jī)會(huì)。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(gè)綜合的平臺(tái)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(tái)調(diào)配和分析。這里也存在著非常多的機(jī)會(huì)。