自動駕駛領域，創業公司的機會在哪裡？

3月23日，創業家沙龍第4期——《自動駕駛：不用考駕照的未來，離我們多遠？》在北京中關村創業大街黑馬學院舉行，本次沙龍由創業家及旗下AI垂直號「黑智」聯合主辦。自動駕駛領域在近年來，成為傳統車廠、科技巨頭和創業公司紛紛關注的焦點，那麼，它到底是大公司還是創業公司的機會？什麼樣的創業公司可能會在未來立足？在沙龍上，險峰長青高級投資經理楊潤心進行了演講，對自動駕駛的發展歷程，以及創業公司的機會，進行了闡述，並提出了未來創業公司在自動駕駛領域適合發展的四個方向。

以下為楊潤心演講實錄，經黑智（ID:VR-2014）編輯：

在來到險峰之前，我在百度負責自動駕駛相關戰略。所以很早我就對這個領域比較感興趣，今天和大家簡單分享一下，我對這個行業一些看法。

其實我大概從2015年7-8月份的時候就說，自動駕駛這個行業非常大，所有人能看到自動駕駛為未來行業帶來的一些變化。簡單講，很多時候大家會覺得，車加上一個眼睛之後，會變得更智能。實際上它帶來的意義，遠遠不止於此，它會對交通帶來結構性的變化。

未來我們看整個交通的發展過程，有三個特別大的趨勢：

趨勢一：電動化。

趨勢二：共享化。

趨勢三：自動駕駛無人化（智能化）。

在共享化的趨勢上，誕生了像滴滴這樣的公司。另外電動車領域這幾年很火，一些創業公司和大公司都逐漸將自己的資源轉到這個上面，自動駕駛未來帶來的影響會非常大。

簡單講，今天我們開車車裡有一個人，這個人的成本其實是整個裡面最貴的，一輛計程車在北京大概10萬一輛，我們說普通的桑塔納也好，大眾寶來也好。車我們按6年時間報廢的話，起碼需要一個司機，一個司機一年的工資我們算8萬元，有48萬是人工成本。自動駕駛之後，成本的節省是可想而知的。

另外的變化，大家可以想像，我們今天都自己買車，北京一天出行大概2500人次，其中1500人次靠私家車解決。現在我們都會覺得北京特別堵，基本上早晚高峰人流量特別大，核心原因是什麼？就是因為車太多了，但車的使用率實際很低。我們今天買的私家車，大概被使用的比例只有5%左右，也就意味著有90-95%的時候，車都放在地庫里或者路面上，車輛沒有辦法被很好的使用，但是又浪費了交通資源。如果自動駕駛實現之後，一輛車可以從5%的使用比例提高到40%，這時候大家可以想像，其實並不需要那麼多車輛了。腳踏車的使用率提高，這對交通也將帶來很大的變化。

另外，我們今天會買保險，人身的安全保險，車輛要有交強險等。自動駕駛實現之後，到底保險的主體是誰？應該車廠來買還是自動駕駛公司？很多變化都將發生。

我們更多地發現，這兩年來左右，大量的公司，無論是像百度這樣的互聯網公司，還是傳統的車廠，以及一些創業公司，傳統的零部件廠商，都在做自動駕駛。

所以最多人問的一個問題是，自動駕駛到底離我們有多遠？第二個問題是，自動駕駛到底是誰的機會？大公司還是小公司？第三，如果是創業公司，到底在裡面有沒有機會？

自動駕駛離我們還有多遠？

自動駕駛有多遠？在我看來，那個真正有潛力達到千億級以上規模的市場，起碼離我們還有10年左右。核心有幾個原因：

原因一：自動駕駛這件事情，實際上在今天為止，還沒有完全定型的技術路線。可以看到這個領域還有很多爭議。我們開車，眼睛將要被感測器所替代，或者激光雷達、毫米波雷達，還有其他各種感知方式。由於技術的不確定性，使得整個產業的發展資源耗費也非常大。比如原來做晶元、雷達或者像傳統的車廠，要把資源投到哪個地方，其實也不是很明確。

今天我們說的所有自動駕駛的方案，大多數都是單體智能。就是我作為一個人，我到一個陌生的環境下，我也能夠走路，因為我能看得見，我腦子裡知道周邊的環境是怎麼樣了。因為我作為單體能夠看見這個環境，所以就叫單體智能。還有一個方式叫環境感知，比如一個盲人在自己熟悉的環境下也能走路，那是因為他知道對面可能有什麼。

所以，現在不同公司採取的技術路線完全不一樣，有的用計算機視覺的方式做，像Google和百度，它們用激光雷達的方式做。

原因二：激光雷達的成本太高。激光雷達是現在公認要實現自動駕駛L4以上的很關鍵的零部件，它可以像一個上帝之眼一樣，把整個周圍的環境全部重建下來，可以更好地滿足我們在非常複雜情況下的需求。

但今天唯一能夠滿足標準的激光雷達產品大概價格是7-8萬美金，也就是40多萬人民幣。今天一輛車在的成本價大概10多萬元，如果把這40萬加上，成本就很貴了。

這也是為什麼即便像Google這樣的公司，可能也沒有太多的車輛，這造成的問題就是，你將很難採到大量的數據。Google大概做自動駕駛有5年以上了，但實際上他們採到的公里數也就20萬公里。這其實不是一個很大的數量，今天我們一輛車在，一天運營車輛大約可以跑兩三百公里，我們正常開車一天也就是30公里，所以如果正常開車一年跑完就會有一萬公里。

而數據不足，就很難保證自動駕駛的安全性。但是自動駕駛如果要實現大規模上路，對安全性的要求就會很高。整個交通都有一個特點，那就是，它可以算是零和遊戲。

原因三：的交通路況太複雜。最先Google在美國做這個事情，相對來說，美國的道路很寬敞，車輛比較少，；日本、新加坡等地，總體來講，人群的安全意識和交通的基礎設施都會相對比較好。但是在這樣一個複雜的情況下，我認為，自動駕駛可能在歐洲、美國等先實現，接下來是日本和新加坡這樣的國家。而可能相對而言，實現難度更大。

總體來看，我認為，自動駕駛要實現我們講的非常理想的環境，起碼要10年以上的時間。當然中間還有很多的變數，需要基於市場環境做出判斷。例如激光雷達的成本在這期間實現了大規模下降，可能整個市場的發展速度都會加快。但是在今天來看，是否能夠通過技術的革新來讓其成本下降，這還非常不明確。現在Google也表示，它的技術可以降低90%的激光雷達的成本。如果激光雷達的成本能夠降下來，可想而知會有更多的玩家可以上更多輛的車，來做這個事情。

自動駕駛的創業機會在哪裡？

接下來想跟大家分享的是，自動駕駛到底是大公司還是創業公司的機會？我認為，大公司在其中可能起到的作用也更大，創業公司可能更多的機會是在一些關鍵的路徑上找到自己的解決方案，將來可能和大公司有一些合作，或者有一些投資收購的可能。

為什麼這麼講？大家可以看手機發展的過程。在其中的的主要公司，像蘋果，它既做硬體又做應用分發，又有核心軟體。另外還有Google，在整個移動互聯網的生態里，因為Google做中間安卓的操作系統，所以它對整個生態有非常強的話語權。

在手機里做一個操作系統，看它的上游和下游，你會發現下游手機廠商其實非常分散，比如有三星、HTC，也有像華為、小米這樣的公司，還有各種其他的手機廠商。上游其實也很分散，因為手機上都是APP。所以中間做操作系統，就要有很好地把控上下游的能力。

而在自動駕駛這個場景里，上下游就會發生一些變化。首先，它的下游是車廠，也就意味著車廠本身想要讓自動駕駛的系統裝到車廠里。今天我們看到Mobileye和寶馬合作，Mobileye其實已經是一家成立十幾年的公司，在做這個事情。

再看上游，上游如果我們在出行層面來講，可能就是滴滴了。作為中間這個層面，如果要向上下游遷移，通過中間的系統控制上下游，是一件相對比較困難的事情。我們很難想象一家創業公司在裡面，能夠把整個上下游全部連接起來，形成一個新的操作系統。

總體上，我認為更關鍵的是，我們要找到一些核心的路徑往這個方向延伸。

那麼，到底創業的機會在什麼地方？如果我們認為現在還是像車廠這樣已經有車，或者像滴滴這樣已經有入口的公司會佔領整個行業的話，那創業公司跟它們什麼更互補？

所有公司都有自己的強項和弱項。比如像滴滴，它有自己的用戶流量，但是它可能沒有自己中間這層操作系統。車廠有載具，但是它也沒有中間的系統，所以中間的系統很有價值。

所以在我看來，自動駕駛環節里的商業機會，可能有四個：

第一個：感測器，尤其是像激光雷達這樣能夠提供高環境感知能力的感測器。如果它們可以用很低成本的生產出來，不是僅僅通過量產降低成本，而是靠技術驅動能夠把成本降到很低，滿足高性能要求。這是整個行業的重要瓶頸，這是很有價值的，也是第一個創業公司可能要考慮的機會。

第二個：能夠提供一個很好sense fusion的系統。在激光雷達沒有辦法降低成本的情況下，是否有可能讓感測器發揮更好的能力，讓它能夠在現有的環境基礎上做一些決策和判斷。Google和百度基本目前還是基於傳統的激光雷達做的系統，對於視覺、毫米波感知這塊其實也在比較早的階段。所以如果有人能做這個也是比較有價值的。

第三個：做大腦。自動駕駛為什麼會比較有價值，就是我們把以前所有人開車的行為和習慣，都變成了集中化的思維。新手司機和老司機其實在能力上有本質的差異，不是因為他們聰明，而是因為開的里程不同。如果我們可以把很多人的駕駛經驗都變成決策和控制系統，這有很強的壁壘，相比來講，我認為，將來如果大公司如果考慮投資，也會在這個層面願意投資這樣有壁壘的公司。

最後，我覺得是在一些細分的場景下、相對比較現實的場景下做完整的解決方案。比如在高速公路的環境下，在現有的感測器和各方面條件不是那麼成熟的條件下，我們選擇一個未來可以實現的這樣一個解決方案。

現在我們回過頭來看在過去一年多中，車廠或大公司對自動駕駛創業公司一些投資，這是比較好的參考案例。

比如最新的Intel收購Mobileye，花了153億美金，這件事情很典型。作為晶元廠商，它認識到，在下一代新的硬體環境當中，它作為核心的晶元，需要把這個「力」收攏進來。Intel選擇了行業里領先的一家，和車廠已經有很多合作、並且在視覺領域有領先技術的廠商，整合在一起，這是很典型的思路。

還比如，Uber收購了一個美國無人駕駛卡車初創企業Otto。Uber有前端的所有入口，它要找一個場景，這個場景可能是像公路交通的解決方案，在現實下比較可行，它把自己的用戶導入裡面，解決它整個技術能力下有差異的一些核心的地方。這也是比較典型的。

還有車廠，比如通用10億美金收購了Cruise。作為車廠來講的話，其實它是很焦慮的。將來如果自動駕駛實現之後，其實不需要那麼多車，也就不需要那麼多車廠，車廠最後就變成像手機一樣，真正有技術能力和品牌的車廠才會留下來。所以對車廠來講，它對未來的共享化、電動化、無人駕駛化都會有很大的投入。

特斯拉的出現，也讓車廠們覺得緊張，加速了它們把自己更多的資源和精力投入到別的地方。但可能傳統的車廠更擅長還是造車，所以它們可能會考慮收購一些做自動駕駛，比如關鍵操作系統這樣層面的公司。

所以從這些角度來看，我覺得，感測器，做sense fusion的系統，做一個大腦，或者做一個完整的解決方案，這四個方向，從今天來看，或者是自動駕駛領域創業公司比較可行的路徑。