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自動駕駛的商業化未來，離我們有多遠？

黑智 2017-03-28 16:05

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。

近年來，自動駕駛成為了巨頭紮堆布局的重點。就在近幾個月內，通用汽車10億美金收購了人工智能創業公司Argo.AI，英特爾用153億美元收購了Mobileye；陸奇空降百度後，3月，百度重組智能駕駛群組事業部。目前，在全球，20家領先的科技公司，有10幾家在進行自動駕駛技術的研發。全球前14家大型車企，有12家也都已經在做自動駕駛。

自動駕駛領域，成為傳統車企、科技巨頭和創業新秀關註的焦點。但對於自動駕駛，相信大多數人對其還很多的疑問。自動駕駛為何成為創投界的熱門領域，它的發展走到了什麽樣的拐點？真正的無人駕駛車輛上路，離我們還有多遠？自動駕駛的安全性應該如何保障，如何明確法律責任？創業公司在其中，又擁有哪些新的時代機遇？

本次沙龍，黑智邀請了智行者科技聯合創始人霍舒豪、天隼圖像創始人殷開爽、黑馬基金執行董事周穎，以及險峰長青高級投資經理楊潤心來到現場，對上述熱點問題發表看法、切磋交流。

智行者霍舒豪：汽車將成為新時代新的終端

智行者科技在2015年成立，核心方向是做自動駕駛的智能汽車。我們目前已經和8家車廠合作，在去年推出了兩款產品。

汽車的第一屬性是交通和運輸，但是隨著自動駕駛時代的到來，我們認為，它可能會具備第二和第三屬性，我們將之定義為終端或者管道。

新的時代，汽車將成為手機、iPad等之外又一個新的終端。在車里，你可以展示各種信息，通過互聯網得到各種信息。作為管道是什麽意思？打個比方，我們現在用大眾點評去搜川菜館，如果你在自動駕駛車上搜索川菜館，或者直接跟車說我想吃川菜，這輛車可能自動帶你到某一家川菜館，這就成為一種新的商業模式，可能是一種變現的手段。

我們覺得目前無人駕駛汽車，在現階段或者短時間內比較快商業化的實現場景有：

1、擺渡車。

2、特種作業車輛（掃地車）。

3、物流用車。

4、農業方面。

智行者的定位，是一個做中央決策系統開發和大系統集成的公司。

整個自動駕駛的鏈條非常長，從前端的環境感知到中間的中央決策，再到底層的執行，我們公司定位在中間這塊，主要做中央系統。所以我們其實是一個AI應用公司，而不是一個平臺公司，我們把這些技術運用到一些實際的產品中去。

天隼圖像殷開爽：做自動駕駛整體解決方案

殷開爽：天隼圖像集中的業務主要是自動駕駛的場地車。首先從自動駕駛的發展來說，自動駕駛將來一定是往前發展，而且發展趨勢不可逆轉。從社會上來說，人的本性是貪婪懶惰的，所以不管從金融資本還是技術方面，發展是不可避免的。

現在大家在可靠性上一直猶豫或者探討，自動駕駛什麽時候真正落地進入生活？其實這里面按照目前技術發展情況來講，要做到可靠性沒有問題，但是它存在可靠性成本均衡的問題。如何在有限的成本範圍之下，推進自動駕駛技術的推廣，這要有一個探討和探索的過程。

最後法律倫理是屬於國家層面的。去年年末，有一個概念叫死亡編程，就是讓算法決定一些安全相關的事情，這都是需要探討和國家層面需要引導有待解決的地方。

對自動駕駛領域來講，基於現在的現狀，天隼提出一個概念，叫小型自動駕駛場地車。針對之前提到的困境，在有限的成本之下，推動自動駕駛技術的發展，封閉環境、結構化道路，小型重量或者低速運行，再加一些精簡的傳感器配置。傳感器的配置不求100%可靠，只求在一定領域或者一定場合下達到要求。在這幾個限定條件下，叫小型自動駕駛場地車。

天隼的產品主要關註小型自動駕駛場地車的速度，一定是小於30km每小時，國家對這方面有法律的明文規定。定位問題，像Google采用的是GPS粗略定位和激光雷達可見光精準定位模式。我們直接采用差分GPS的精確定位，這樣避免了一些可見光下不可靠，或者一些有待發展的技術問題。再配合一些超聲波避障或者線采陸地圖，在有地圖的條件下，自主規劃能力非常有限，但對場地車而言，它的運營場景非常固定。再後來考慮到實際操作，可能會配備一些可視化操作界面。

它的商業化樣車的成本不能說非常低，跟傳統意義上或者大眾認識下的成本來講，應該能做到零采成本，如果批采的話，成本還有很大的下降空間。

我們希望它的應用場景，應該是人員較少或者應用場景非常明確的地方。最經典的應用實際上是北方邊境的巡邏。目前我們希望和一些廠商在特種車輛方面配合，做一些產業升級方面的探索。在這個基礎之上，因為傳統做科技的公司，沒有產線都是輕資產，離不開車廠和傳統生產線的配合。

服務上，我們做整體的自動駕駛解決方案，這里面可能要加一個限制條件，就是場地車的自動駕駛解決方案。我們設計整體方案，整車改裝，激光雷達等原處理算法和整車運動控制的算法。

我們做了三代整車，每一代之間有一些細微的差別。第一代屬於原型，在淘寶上買的普通的高爾夫球車，對它做一些改裝，實現基本的自動駕駛功能。這個原型就有兩個關鍵：一個是公共機，公共機要運行一些通用的windows平臺或者其他平臺下的算法，或者控制算法。然後電控、線控部分，主要是指轉向、制動、油門之類的東西。

第二代我們對整個傳統車的操縱部件進行了線控的改造或定制，這些部件在公共機或者ECU或者公共機+ECU的結構下做一些線控部件的改裝。這樣實際上做了一部分的半定制，這里面強調了頂層的ECU，就是目前所有自動駕駛車都是基於改裝而來，改裝設計對原車和新加系統之件有一個適配，這樣就存在一個ECU的問題。ECU實現兩種，一種完全公共機，一種是我們定制板卡實現的。

在第三代里，整車上所有部件都是線控的，沒有公共機，實際已經接近商業車的形態。這樣的整車可以經過一些惡劣工況的考驗。

整車控制架構做得比較簡潔：一個是多傳感器融合一部分，然後是底層ECU，然後是交互單元，實際上就是操作界面。

我們提供的部件也集中在這三塊，相比傳統的方案，我們的特點在於，把這三塊完全做成ECU，做成一個標準部件。ECU跟操縱部件進行接口，跟剎車、油門、轉向這些部件進行接口。第三代已經接近或者達到目前普通車載ECU的標準。目前會在批量車上進行采用。

多傳感器融合單元，實際上我們用傳統工控機的方案把它代替掉，也就是所有的傳感器都接到同一塊板卡上，按車規進行生產。這樣整塊板卡完全可以做到小型化、可靠、功耗低。關鍵能滿足車規各種要求，這也是整車進行商業化的必然步驟。

險峰長青楊潤心：自動駕駛是大公司還是創業公司的機會？

大公司可能起到的作用更大，創業公司更多的機會可能是在一些關鍵的路徑上找到自己的解決方案，將來和大公司合作或者有投資收購的可能。

在自動駕駛場景里，下遊是車廠，也就意味著自動駕駛的系統要想裝到車廠里，可能要2-3年時間。上遊在出行上來講，可能就是滴滴了，它已經壟斷了市場。所以作為中間層面，如果要向上下遊遷移，通過中間的系統控制上下遊，形成一個新的所謂的操作系統，是一件相對比較困難的事情。

自動駕駛環節里的商業機會，可能有四個：

第一個，傳感器，尤其像激光雷達這種能夠提供高環境感知能力的傳感器。如果靠技術驅動把成本降到很低，這是整個行業的重要瓶頸，這是很有價值的。

第二個：多傳感器融合的系統。如果激光雷達成本沒辦法降，是否有可能把很多傳感器做一個比較好的融合，給到決策的大腦，讓它能夠在現有的環境基礎上做決策和判斷。

第三個：做大腦。自動駕駛為什麽有價值？就是把以前人開車的行為習慣，變成集中化的思維。新司機和老司機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。所以如果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。將來大公司如果考慮投資，也會願意買這樣有壁壘的公司。

最後，可能是在細分場景下做完整的解決方案。比如在高速公路環境下，在現有的傳感器和各方面條件不成熟時，選擇一個未來可以實現的解決方案。

【沙龍討論】

為什麽自動駕駛在近幾年成為風口？

周穎：我覺得這是一個綜合的因素，既有經濟發展的大背景，也有底層技術的革新，還有資本的驅動。

從世界整體的經濟環境來說，其實都需要一些新的刺激點。為什麽大家會講工業4.0、AI，我覺得跟全球經濟環境有關。所以在底層技術有一些突破的時候，再加上資本的驅動力，可能會起來一波投資熱潮。從輿論上也會有一些引爆點，比如Alpha Go打敗圍棋高手李世乭等事件的發生。

楊潤心：我覺得基本有兩個原因：第一個：因為深度學習的發展，使得圖像識別的能力提高了。在深度學習出現以前，可能傳統的圖像識別大概有70%的精準度。因為深度學習的框架實現，使得圖像識別的精度大概可以到97%，在這個環境下能做很多事情了。

圖像識別到底在什麽地方有用？早期的創業公司大都找一些傳統的出路，比如在金融、安防領域應用圖像識別。但是從長遠來講，自動駕駛其實是圖像識別很好的應用場景，也正是因為這個原因，使得自動駕駛有可能實現了。

第二個，也是因為移動互聯網整個走到一個相對收尾的階段。大家發現整個科技來驅動整個社會發展的浪潮是有一個規律的。首先是說在關鍵的幾個底層技術上，有一些突破性的變化。接下來，由這幾個底層技術可以形成一個新的設備，接下來這個設備被很多的人普及。比如手機是因為有蘋果，在其中有幾項關鍵的技術，比如觸摸屏、指紋識別、圖像顯示等，形成了蘋果手機。

自動駕駛在可行性方面面臨的核心問題是什麽？

霍舒豪：智行者到了2015年這個點，感覺到隨著自動駕駛這樣一個技術的發展，以及可行的商業應用場景，包括我剛才分享的景區車落地的應用出現，我們覺得自動駕駛已經慢慢有了自己落地的點，所以我們開始進入這個領域。

從這樣的應用場景切入，也符合技術的發展特點。像一些場地車和園區里的應用，會有一個比較幹凈或者比較純粹的應用環境，它對技術的要求會相對低一些。

在這個應用場景下，我們會積累一些數據、算法優化的叠代，慢慢我們會再進一步過渡。打個比方，我們可以是從園區車、場地車先做起來，然後到城市的高速公路，最後才是終極的目標，到城區道路。這樣一個路徑的設定，也符合技術的複雜程度或者技術發展的路徑。

從目前來看，商用車的需求包括應用可能會更提前一些，因為商用車很多都是卡車，它可能是物流或者貨運用，司機的狀態比較疲憊。另外在物流業里，人力是一個很大的成本。如果自動駕駛能把這塊成本降下來，是非常有價值的。

講最簡單的一個例子，司機只要把車開到高速公路，進入高速公路之後，車輛直接啟動自動駕駛，那整個高速公路，司機可能進入一個休息的狀態，不用維持緊張疲憊的狀態，到高速出口再接管車，在整個過程中都是自動駕駛的話，從某種程度上能降低司機的疲憊，從而降低事故率，是非常有意義的事情。

殷開爽：在我們設定商業場景里，作為自動駕駛商業應用的產品，一個領域是我們說的乘用車，一個領域是我們說的小車，即場地車。場地車可以通過一些限制條件避開前面問題，所以這里面我覺得，技術各方面融合是自動駕駛出現一個熱潮必須的條件。

反過來，我認為，以乘用車自動駕駛的發展方向來講，這里還是需要出現一個非常經典的帶頭公司。就像蘋果公司對智能手機行業的作用是類似的。為什麽會在一個時間點出現，我覺得技術是必要條件，但是相關的資本、金融還有一些社會客觀經濟方面的環境，都是必不可少的。

綜合來說，自動駕駛領域這塊，我個人的觀點，技術目前已經具備了，但是要想實現規模化商用，需要國家層面的推動，以及法律法規的完善，需要各方面的綜合。

從工程領域角度來講，目前技術應該是可行，但有一個最根本的倫理道德問題存在，比如去年非常熱的討論的自動駕駛“殺人編程”問題。如果大家能客觀、理性地接受這個問題，可能推廣起來相對容易。但是作為消費者來講，很難平靜地接受這種觀點。

如果國家出臺標準，或者普及性的推廣教育也有可能。一般來說，政府的政策都會落後於企業、市場，這塊我們也沒有任何明晰的概念。

霍舒豪：可行性、可靠性不僅僅關系到技術本身，其實分為兩部分：一個是外部，一個是技術本身。

外部是什麽意思？對於一種新興的技術、一個新的產品，可能從外部先對它做一些實踐。比如限定它的應用場景，先把它應用起來，讓大家慢慢接受。打個比方，高速上專門劃一條自動駕駛的道路。

在技術內部上，一個是通過各家公司內部的算法來提升，增加它的冗余。其實到了自動駕駛，安全性放在一個非常重要的地位。因為當一輛車交給一個機器接管控制的時候，它的冗余備份是非常重要的，需要從包括硬件和軟件上做備份。

周穎：對於一個產業的變革和顛覆來說，其實它有一些必然性和偶然性的因素相結合。從必然性看，它是一個大的趨勢。但是技術的革新是屬於趨勢的底層，而從技術走到應用的話，中間還是有一個過程。真的要走到產業應用中，可能會涉及成本，誰來生產，大廠商和小廠商之間的博弈等一系列問題。

偶然性是說，在人工智能大背景下，汽車行業在全球來說，它涉及到60多個細分行業。所以要顛覆這麽大的行業，如果我們在AI的大背景來說，可能不是一個特別細分或者很巧的入口。

如果沒有特斯拉，沒有像馬斯克這樣的人，自動駕駛會不會這麽火？如果互聯網的紅利還那麽旺盛，現在資本的聚焦點是不是在AI上面？所以很多時候，我們其實也沒有辦法對歷史做出準確的判斷。

誰將最後顛覆汽車產業？

殷開爽：首先這個行業是技術來帶動，但是最終落實還是要靠產線。我們技術再好，最終有可能就是車廠的部件提供商。

周穎：我覺得在自動駕駛的產業鏈上，最後可能還是創新性企業和傳統車企的結合。傳統老牌的車廠在造車方面有很天然的優勢，關鍵還有錢。初創型企業來荷包真的是很緊張。車企的敏銳度是很高的，一方面他們自己也有創新的團隊在積累人才，要做這方面自發研究性的突破，另一方面還會進行外部收購，迅速補足短板。

所以在車廠有資本、技術的雙重優勢下，互聯網企業把整個鏈條都顛覆是很難的。

楊潤心：未來自動駕駛，無論車廠也好，滴滴也好，自動駕駛其實都是他們的下半場，尤其對車廠來講，他們的壓迫感會越來越強。如果我是車廠，我希望自動駕駛不要那麽快來，先讓我把車賣夠再說。不然車就變少了，我要想清楚我自己的決策和定位。

所以在這種情況下，車廠的思考方式就發生了很大的變化。原來有一本書寫得特別好，《創新者的窘境》，寫得就是大公司往往都是看到了機會，確實沒有抓住，小的公司起來了。

但是今天這個時間節點，無論大公司還是小公司，對於自動駕駛的認知水平其實是在同一個水平線上的，大家都知道這個事情很重要，也都知道這個事情觸及到自己的根本利益，所以在這種情況下，他們一定會看。

所以包括比如像國內的北汽、廣汽、上汽、一汽所有的投資部門，以及滴滴都在看，這就是為什麽自動駕駛的創業公司是非常有價值的。但大公司投資小公司唯一的一點條件就是，它是用金錢換時間。如果在未來兩三年後，我發現那個時間節點，我要做自動駕駛這個事，我起碼要花這麽多錢和團隊趕上，已經有一家做得很好了，我就願意投資或並購。將來像車廠、像滴滴，包括零部件廠商收購今天的自動駕駛創業團隊，這是一個非常明確的趨勢，應該未來3-5年內，會有大量的這種事情發生。

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