OEM和创业公司自动驾驶的机会究竟在哪里？

2014 年至 2015 年初，自动驾驶开始大范围兴起，全球自动驾驶领域初创企业的融资在 2016 出现爆炸式增长，在 8-9 月一个月的时间里，总融资额从 3.08 亿美元增至 13.08 亿美元，涨幅在 300% 以上。 然而随着大量创业公司的出现以及OEM 自身已经适应了自动驾驶的节奏与趋势。自动驾驶市场逐渐回归理性，进入应用场景争夺战。接下来，OEM和创业公司自动驾驶的机会究竟在哪里？

5 月，百度 Apollo 自动驾驶车队在雄安新区率先开跑，腾讯也拿到了深圳的自动驾驶测试牌照，再加上今年 2 月 Waymo 宣布将启动无人驾驶出租车服务，可以说自动驾驶在经历十多年的发展后，终于进入到了大规模普及和商业化的前夜。

在这样一个关键节点，未来的一年或数年，自动驾驶将呈现什么新趋势，还拥有哪些机会呢？带着这些问题，我们采访了专注自动驾驶的硅谷投资人齐蕾。她曾是上汽集团硅谷风险基金投资负责人，她在职期间，上汽投资了 DeepMap、Metawave、Civil Maps 等明星自动驾驶公司。现在，她担任 Emerge Venture Partners 的管理合伙人，以及 Alliance Ventures 的全球投资副总裁。

三年时间，自动驾驶回归理性

「对于自动驾驶来说，今年可能是一个分水岭。」齐蕾如此评价。

所谓分水岭，是指如今自动驾驶的热潮已经回归理智，对所有参与者来说，最重要的是在有了概念车后，如何把技术转化为切实的产品，可以开始盈利，只有这样公司和整个市场才能持续下去。

她从投资者、创业者，以及传统 OEM 厂商（包括大公司）三者的角度分析了这一观点。

2014 年至 2015 年初，自动驾驶开始大范围兴起，当时只有部分创业公司扎根其中，比如 Cruise、Zoox。资本方面，彼时也仅有一些专注汽车领域的基金在投资自动驾驶，少有主流基金参与。但随后两年，逐渐有比较成熟的团队从 Google、百度出走，凭借大公司的经验和资本热度欲分一杯羹，出现了 Aurora、景驰等公司。主流基金基本上也都有了专门的团队关注汽车行业，特别是自动驾驶。OEM 也频频出手，其中就包括齐蕾曾服务过的上汽。

根据美国智库 Brookings 的统计，全球自动驾驶领域初创企业的融资在 2016 出现爆炸式增长，在 8-9 月一个月的时间里，总融资额从 3.08 亿美元增至 13.08 亿美元，涨幅在 300% 以上。

在这种乐观的氛围中，创业公司也雄心勃勃，目标直指 L4 级别的全自动驾驶方案，提供包含了从数据融合到感知、规划再到控制的全套端到端（End to end）服务。

齐蕾表示，「过去的三年多时间里，无论从投资还是创业的角度来看，整个市场都处于白热化竞争的阶段。」

然而，自去年开始这种情况有了变化，她认为，其中的一个关键因素是 OEM 自身已经适应了自动驾驶的节奏与趋势。

「无论是在内部团队建设，还是公司的战略路线上，OEM 都有了成熟的愿景和规划。在技术研发和落地产品上看，OEM 也比三年前更为成熟，已经或计划发布自己的产品，将自动驾驶技术融合到车里。」

OEM 中最早出手的当属通用与福特，这两家在 2016 年分别收购了 Cruise 与 Argo.ai，并据此成立了单独的自动驾驶部门。如今，通用的可量产自动驾驶车已经迭代到了第三代，进展比创业公司还快。

对于创业者而言，这不是令人愉快的消息，因为这意味着做端到端方案的可能性更小了，OEM 不再需要外部告诉自己如何开发自动驾驶，而只需要在某一细分技术上与创业公司进行深入合作。

「所以我们会看到很多专注做感知这类更垂直、更前沿方向的公司出现，如以色列公司 VayaVision，它在开发 3D 感知和认知算法以提高自动驾驶的安全性。」齐蕾表示。

对投资人而言，这时再投资一家做自动驾驶整体方案的公司毫无意义。而且对于已经投过的公司，他们会进一步要求其加快技术落地来证明自己。

争夺应用场景

在这样的情况下，自动驾驶的机会窗口已经关闭，如果一家自动驾驶公司无法找到技术落地的场景，形成合理的商业模式，就只能等着资金耗光。

而在场景落地上，齐蕾也观察到一个有意思的现象：无论是创业公司还是 OEM，无论是中国还是美国，在想像应用场景时都极为相似。

首先是技术路线的融合。过去的行业看法是，OEM 与创业公司会分别采用不同的自动驾驶路径：前者是渐进式的，即从 L2 级别开始增加相应的功能，逐步提升到 L3 级别的半自动驾驶及 L4 全自动驾驶；后者则较为激进，往往是一步到位，直接开发 L4 级别的自动驾驶方案。

但现在的行业共识是，创业公司与 OEM 需要合作，前者依赖后者对车辆底层系统的经验，后者需要前者在自动驾驶技术上的知识。

「两者在磨合的过程中在相互靠拢、汇集，很多 OEM 与创业公司均在今年主要攻打可以迅速落地的 L3 或 L3.5 级别的自动驾驶。」

这样的落地场景分为两类，一是对标特斯拉的 Autopilot 的高级辅助驾驶，可以实现自主泊车和定速巡航这样的功能。这种场景满足的是在 LiDAR 激光雷达价格居高不下，仅使用摄像头和 Radar 的情况下，实现部分自动驾驶功能。

第二类则是在限定环境中的自动驾驶车队服务，包括行人较少的社区和校园。比如，去年硅谷公司 Voyage 就开始在一个老年社区提供自动驾驶出租车服务，出行不便的老年人只需要一个电话就可以招来车辆为自己服务。其它限定场景的应用还有物流、港口等，这类场景环境可控，都是不错的方向。

自动驾驶新的机会在哪？

那上面的分析是否说明自动驾驶领域已经没有机会了呢？齐蕾的答案是否定的，她认为一些垂直领域的机会还是存在的，但很难会有十亿美元级别的规模。

「未来的智能汽车可以分为两部分，一是自动驾驶，一是车联网。我认为未来的机会都不算是在自动驾驶领域，而更多的是在车联网。」

对于 OEM 而言，他们的一个痛点是，虽然车辆本身可以收集到各种各样的数据，但这些数据没有办法反馈给车厂，他们无法像今日头条这类公司一样，通过数据分析消费者的喜好。这是由目前的汽车销售模式决定的，即 OEM 经由 4S 店分销，所有用户相关的信息都掌握在店里，很难统一开放给车厂。未来的车联网让所有车辆互联后，会是 OEM 新的机遇。

对创业公司来说，在数据分析领域OEM 也经验不足，不知道哪些是最重要的数据，这是他们的挑战，也是创业公司的机会。这方面已经出现了不少创业公司，比如 Otonomo，其云服务能将 OEM、应用开发商及服务提供商连接在一起，共同利用车辆生成的数据。

另一方面，OEM 公司集团下不同部门的数据很难集中汇总，他们不像 Google 这样的互联网公司存在一个综合的平台可以分析数据。也因此，OEM 内部需要数字化的转型，采用私有云、混合云的方式将数据放在统一的平台调配和分析。这里也存在着非常多的机会。