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【深度】从产业终局看当前自动驾驶的创业机会

来源:新能源汽车网
时间:2017-02-14 08:30:15
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【深度】从产业终局看当前自动驾驶的创业机会 从2015年6月开始在百度战略部研究自动驾驶行业发展,那会还没几个人关注自动驾驶,而就在北京的雾霾不断突破极限的同时,似乎身边的同仁们都

从2015年6月开始在百度战略部研究自动驾驶行业发展,那会还没几个人关注自动驾驶,而就在北京的雾霾不断突破极限的同时,似乎身边的同仁们都在谈论自动驾驶,总有朋友抱怨这个行业太复杂了,技术细节不好判断,产业也格局纷繁复杂,玩家都在做与这个行业相关的所有事情。先简单来看看,2016年发生的行业大事:

·CES活生生的变成了自动驾驶新能源车展;

·德日美的车厂纷纷宣布对自动驾驶的布局,并将L4\L5提前至2021年;

·Tesla顶着撞死人的风险不断的迭代量产车上的ADAS技术,获取数据;

·Google从自己造车逐渐转变成与车厂合作;

·Uber和沃尔沃合作路测,并收购了公路运输自动驾驶公司OTTO;

·百度高调布局自动驾驶,一边做高难度L4方案,一边做车厂的L3供应商;

·一年之内涌现大量ADAS和少量自动驾驶公司,并且估值趋高;

·以激光雷达为首的传感器公司非常高调融资;

·芯片公司聚焦自动驾驶,不断降低功耗提升计算能力;

·国内二级市场ADAS相关股票价格暴涨。

所以,自动驾驶现在到底该不该做,做什么怎么做,什么样的公司值得投资呢?今天我就尝试从产业发展的角度阐述我的个人观点。 

一、自动驾驶距离我们还有多远?

用两条经典的曲线来定义自动驾驶的发展阶段:

自动驾驶在Granter新兴技术曲线上,自动驾驶处于第一段上升期接近顶端的位置,处在“过度期望的峰值”区域,预计成熟的时间超过10年。

从产业终局看当前自动驾驶的创业机会

在奇点临近的增长曲线上,自动驾驶还处于奇点的左边,暂时没有找到指数级增长的方法。

从产业终局看当前自动驾驶的创业机会

做出这个判断原因如下:(以下谈论的都是自动驾驶,而不是ADAS。两者逻辑完全不同,关于ADAS后面会细讲。 )

1、技术路线没有定型;

Deep Learning(深度学习)是否适合做决策规划?基于视觉的方法采集地图解决定位问题能做成什么样?单车智能和网联智能到底哪条路径更可行?到底是以激光为主要架构还是以视觉为主要架构或者fusion到什么程度?你会发现不同的公司有完全不同的答案,而且谁都无法证明或证伪。自动驾驶是一个极其复杂的系统性工程,不同的技术路线会对业务实施路径有截然不同的影响。这就造成了全行业的资源并不是在朝着一个方向使劲,我们仍然没有进入一个快速爆发的阶段。

传感器价格居高不下,且突破价格限制的条件单一:起码到今天为止我们认为L4/5不能没有激光雷达,激光雷达的价格过高,而当前高线束的激光雷达唯一的使用场景就是自动驾驶汽车,也就意味除了自动驾驶,没有别的产业能驱动其成本下降。创业公司只能依靠VC的钱来支撑高端激光雷达的研发,那就要看看技术突破的速度和投资人的耐心了。你可能会告诉我只要量产,价格一定飞速下降,那我们来看下面这个因素。

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