人工智能并不是新詞，早在1956年就在DARTMOUTH學(xué)會上被提出。在它不長的歷史之中，發(fā)展進(jìn)程卻比預(yù)想得慢，這期間它可能只在學(xué)術(shù)界存在，在工業(yè)界、投資界一直是無人問津。但最近幾年，隨著深度學(xué)習(xí)在感知、認(rèn)知、決策方面的技術(shù)進(jìn)步，人工智能終于成為熱點，其最主要的三大細(xì)分市場“機器人、AI醫(yī)療，以及自動駕駛”紛紛吸引無數(shù)創(chuàng)投人士爭相涌入。每個產(chǎn)業(yè)的市場變化都十分熱鬧，本文將主要從自動駕駛領(lǐng)域來進(jìn)行分析。

　　一、資本的興起與未來7萬億美元的市場

　　2009年，谷歌成立Google X實驗室，率先啟動自動駕駛測試。由于政策及生態(tài)環(huán)境的利好，最近幾年以來，國外市場各種互懟、高價收購、戰(zhàn)略聯(lián)盟的新聞也讓觀眾喜聞樂見，目前為止，基于英特爾與英偉達(dá)兩大芯片平臺陣營，基于Uber與Lyft兩大共享服務(wù)陣營，市場競爭已經(jīng)十分激烈。再看國內(nèi)，2015年，國務(wù)院印發(fā)《中國制造2025》十年行動綱領(lǐng)，將無人駕駛作為汽車產(chǎn)業(yè)市場轉(zhuǎn)型的重要方向之一，市場同樣開始走熱。

　　對此，美國智庫布魯金斯學(xué)會在最近一份報告中指出，2014年至2017年之間，自動駕駛汽車領(lǐng)域的投資總超過800億美元，尤其是2016年以來，投資速度大幅加快。報告還整理到，2015年自動駕駛領(lǐng)域的主要投資、合作或收購有3起，2016年大幅增加到12起，截止2017年6月，主要投資也已經(jīng)有9起。并且根據(jù)目前趨勢可以預(yù)測，2018年的投資數(shù)額將更加龐大。

　　2015-2017.6國內(nèi)外自動駕駛領(lǐng)域投資收購大事件

　　(來源：布魯金斯學(xué)會 翻譯：華爾街見聞)

　　另外，今年7月，英特爾與研究公司Strategy Analytics聯(lián)合發(fā)報告稱，無人駕駛汽車的市場規(guī)模將在2050年前達(dá)到7萬億美元，并且近半由乘車服務(wù)貢獻(xiàn)。未來十年，汽車制造商需要把主業(yè)從賣車轉(zhuǎn)向提供乘車出行服務(wù)，尤其是卡車運輸業(yè)也將被徹底改變……

　　二、技術(shù)與服務(wù)領(lǐng)域的細(xì)分讓產(chǎn)業(yè)鏈更加龐大

　　未來讓我們充滿了想象與期待，但要實現(xiàn)自動駕駛，技術(shù)提升是不可缺少的。細(xì)分自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈，主要涉及技術(shù)有傳感器、高精地圖、車聯(lián)網(wǎng)、算法/軟件、芯片/計算平臺，參與者包括了上述技術(shù)提供方以及共享平臺方、傳統(tǒng)整車廠、新興車企、跨界科技企業(yè)等。

　　1. 傳感器技術(shù)

　　傳感器技術(shù)領(lǐng)域分支

　　資料來源：億歐智庫《2017年自動駕駛產(chǎn)業(yè)研究報告》

　　自動駕駛涉及的傳感器分為視覺、聽覺、雷達(dá)、姿態(tài)、定位幾方面。其中視覺傳感器以攝像頭為代表，通過計算機視覺判別周邊環(huán)境與物體，探測距離在50米以內(nèi)，在汽車高級輔助駕駛市場(ADAS)已被規(guī)模商用，單個成本降到200元以下。根據(jù)圖像檢測原理，可分為單目攝像頭與雙目攝像頭。雙目攝像頭基于視差原理，能獲得較準(zhǔn)確的距離數(shù)據(jù)，但計算量較大;單目攝像頭基于機器學(xué)習(xí)原理，計算相對簡單，但對數(shù)據(jù)樣本要求高。同時，攝像頭精度易受天氣、光線影響，基于實際行駛環(huán)境的復(fù)雜多樣化，此種技術(shù)方式并不能夠一家獨大，需要和其他傳感技術(shù)配合使用。

　　雷達(dá)傳感器技術(shù)與攝像頭視覺識別技術(shù)同樣重要。毫米波雷達(dá)精度較高，探測距離遠(yuǎn)(可達(dá)250米)，但探測角度小，難以識別小的物體;激光雷達(dá)精度更高，探測距離大于100米，抗干擾能力強，但容易受天氣影響，且成本高昂，制作工藝復(fù)雜。對于毫米波雷達(dá)來說，未來發(fā)展趨勢主要是基于現(xiàn)有的77GHz與22GHz使用頻段，開發(fā)更遠(yuǎn)測距、高分辨率的79GHz頻段;而對于激光雷達(dá)來說，關(guān)鍵還是降成本、提產(chǎn)量。

　　僅從此兩種傳感器來看，雙方各有優(yōu)劣勢，未來將持續(xù)在博弈平衡中向前發(fā)展。但無論如何，現(xiàn)在已經(jīng)不僅是做學(xué)術(shù)研究的階段，在市場之中，提高有效性、降成本、輕量化(包括傳感器重量與數(shù)量)始終是核心。正如博世投資張翠波在最近一次發(fā)言中提到，用戶不太關(guān)心自動駕駛需要的是激光雷達(dá)技術(shù)的突破，還是攝像頭的突破，從系統(tǒng)層面上要解決的問題是，即使在極端的天氣狀況下，自動駕駛車輛依然既能捕捉短距離內(nèi)有效的視覺圖像，又能捕捉長距離的圖像，維持住它的穩(wěn)定性，這才是關(guān)鍵。

　　2. 車聯(lián)網(wǎng)

　　對于自動駕駛來說，車聯(lián)網(wǎng)(V2X)是必需，它使汽車擁有了更大范圍的感知能力，進(jìn)而發(fā)現(xiàn)風(fēng)險或是實現(xiàn)路徑優(yōu)化。此外，聯(lián)網(wǎng)的自動駕駛汽車將具有無限的商業(yè)可能性，包括共享租賃、內(nèi)容媒體、金融服務(wù)、商業(yè)廣告等一切可能形式。從市場環(huán)境看，車載終端系統(tǒng)以及OTA成為車企率先在車聯(lián)網(wǎng)發(fā)力的地方，但在實現(xiàn)的道路上，還有以下幾點需要準(zhǔn)備：

　　5G的商業(yè)化以滿足數(shù)據(jù)帶寬需求；

　　政府參與的道路設(shè)施改進(jìn)；

　　傳感器的數(shù)據(jù)融合，通信精度提高；

　　不同終端間的通信協(xié)議統(tǒng)一；

　　包括信息安全，功能安全、行駛安全在內(nèi)的安全保障。

　　3. 算法

　　自動駕駛的深度學(xué)習(xí)算法覆蓋感知、決策等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，需要大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行喂食訓(xùn)練。在數(shù)據(jù)獲取上，親自實測、軟件模擬、眾包是最常見的三種收集方式。關(guān)于算法究竟如何服務(wù)自動駕駛，技術(shù)上是黑盒子。但是對于初創(chuàng)企業(yè)來說，門檻相對較低，往往成為他們進(jìn)入行業(yè)的主要入場口。不過因為缺乏平臺，往往要依賴Tier1供應(yīng)商、主機廠才能獲取數(shù)據(jù)反饋及軟件應(yīng)用機會，這部分企業(yè)常常很難獲得商業(yè)閉環(huán)，被大公司并購成為了最主要的出路。

　　高精地圖領(lǐng)域，研發(fā)投入巨大，技術(shù)發(fā)展路線尚未成熟，但在國內(nèi)，騰訊系四維圖新、阿里系高德地圖已經(jīng)發(fā)展成為最大圖商。而AI芯片市場，目前英偉達(dá)與英特爾一定程度形成壟斷，但正如同谷歌可以另辟蹊徑，開發(fā)出TPU來與之抗衡一樣，國內(nèi)寒武紀(jì)、地平線等企業(yè)也在為技術(shù)突圍而蓄力。

　　同樣的，技術(shù)研究有情懷還不夠，金錢也是支撐。以下是今年國內(nèi)自動駕駛領(lǐng)域初創(chuàng)企業(yè)部分融資事件，從此可見戰(zhàn)火確實燒得夠旺。

　　國內(nèi)自動駕駛領(lǐng)域初創(chuàng)企業(yè)部分融資事件

　　資料整理來源：IT桔子

　　4. 傳統(tǒng)車企的地位守護(hù)之戰(zhàn)

　　相對于傳統(tǒng)汽車業(yè)整車廠居于頂端的較成熟的金字塔結(jié)構(gòu)，自動駕駛將給汽車行業(yè)上下游的附加值帶來變動，各家都在避免成為低價值的代工產(chǎn)出方，從而積極向上游的研發(fā)環(huán)節(jié)和下游的運營服務(wù)環(huán)節(jié)靠攏。

　　從傳統(tǒng)車企的自動駕駛發(fā)展規(guī)劃來看，講究級別的循序漸進(jìn)，傾向于逐步教育消費者接受自動駕駛，目前國內(nèi)車企大多已在積極布局。

　　國內(nèi)研發(fā)自動駕駛的傳統(tǒng)車企

　　資料來源：億歐智庫《2017年自動駕駛產(chǎn)業(yè)研究報告》

　　此外，基于汽車共享化的未來趨勢，車企也很有可能會將自動駕駛汽車直接接入滴滴、Uber等共享平臺，以期獲得利潤轉(zhuǎn)型。正是如此，傳統(tǒng)車廠才更加注重維持現(xiàn)有核心地位，減小其他領(lǐng)域企業(yè)在合作中討價還價的機會。

　　值得一提的是，與傳統(tǒng)車企不同，科技企業(yè)則更喜歡一步到位。近日，谷歌發(fā)表聲明，旗下自動駕駛部門Waymo已決定停止開發(fā)自動輔助駕駛(autopilot)功能。谷歌宣稱，對這一功能的依賴會造成駕車者分散注意力，在發(fā)生緊急情況時根本來不及作出反應(yīng)干預(yù)駕駛。外界看來，完全取消駕駛輔助研發(fā)的行為，也無異于對外宣稱不信任人類駕駛員的自制力。而這條路谷歌是否能走順，還需要時間來給出答案。

　　三、資本保障，未來可期

　　有人這么描述過未來的汽車產(chǎn)業(yè)：你計劃明天從深圳到惠州出差，通過共享出行平臺在網(wǎng)上預(yù)約了上汽的某款自動駕駛汽車，時間是早上九點。第二天，當(dāng)你準(zhǔn)點出門時，預(yù)約車型剛好在樓下等著。上車之后，你在車上聽音樂，讀書，完全沒有去操作汽車，過不了多久，就順利到達(dá)目的地。而確認(rèn)付款之后，這輛汽車便自動離開，趕往下一個約車地點……

　　這種場景是否能實現(xiàn)?大部分人會持懷疑態(tài)度吧。不過綜合來看，盡管投資自動駕駛是個燒錢燒時間的技術(shù)活，但基于政策扶持、經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型、社會民眾接受度提高，以及技術(shù)水平的上升這四點，投資方仍舊看好這一領(lǐng)域的長遠(yuǎn)利益，愿意不斷為產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)企業(yè)輸血，這對自動駕駛的發(fā)展是極其有利的。而筆者也相信，在資本的保駕護(hù)航之下，未來你能想象到的，自動駕駛也許真的可以實現(xiàn)。