硅谷投资人齐蕾：2018年，自动驾驶的分水岭

（本文系行业投稿，文/十三姨）

就在本月，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。

还有在V2X领域，车辆与其它车辆以及智慧城市的基础设施如何沟通，如何交换数据，这里面也都大有可为。在这之中，高通、英特尔等已经开始下重注，Savari这样的创业公司也在寻求突破。

或许可以换一种说法，现在如何让一辆或数十辆车实现自动驾驶已不再存有机会，而在更多大范围让自动驾驶取代人类成为交通的主力，还有更多任务有待完成。

至于谁会成功，齐蕾表示，“现在还很难预测谁会成功，但今年所有人都会去落实技术的产品化。”