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在自動駕駛狂飆突進(jìn)的2017年，涌現(xiàn)出了很多無人駕駛的創(chuàng)業(yè)公司，車廠也正在積極準(zhǔn)備下一次汽車革命。任何一次創(chuàng)業(yè)，團(tuán)隊和產(chǎn)品固然重要，但是如何解讀行業(yè)趨勢，能否與行業(yè)前沿的投資機(jī)構(gòu)保持一定的相關(guān)性，對于創(chuàng)業(yè)而言非常重要。

在11月7日，關(guān)注智能駕駛領(lǐng)域的蔚來資本也參與了由品途商業(yè)評論主辦的“AI＋出行”行業(yè)沙龍，蔚來資本副總裁李堯出席活動，對智能駕駛行業(yè)進(jìn)行了解讀，也介紹了蔚來資本的投資趨勢。

以下是李堯的演講內(nèi)容（經(jīng)過品途商業(yè)評論（ID：pintu360）精編整理）：

蔚來資本：關(guān)注四個方面的投資

首先介紹一下蔚來資本，我們是聚焦于新能源汽車和汽車高新技術(shù)的一家私募股權(quán)基金，首期目標(biāo)規(guī)模100億人民幣，核心投資領(lǐng)域覆蓋四個方向：電動汽車及其相關(guān)技術(shù)，智能駕駛、車聯(lián)網(wǎng)及出行，新能源及能源互聯(lián)網(wǎng)，以及新材料、先進(jìn)制造等。

我在2016年11月加入蔚來資本，之前在奔馳的母公司負(fù)責(zé)投資并購及創(chuàng)新投資，關(guān)注一些汽車技術(shù)方面的工作。

汽車領(lǐng)域有哪些投資并購趨勢？從1997年到2014、2015年，汽車行業(yè)的投資并購基本上都是整車及零部件相關(guān)的業(yè)務(wù)；從2015年之后逐漸出現(xiàn)一些新趨勢——傳統(tǒng)汽車企業(yè)也在布局一些科技型業(yè)務(wù)，比如說移動出行，互聯(lián)網(wǎng)、廣告、媒體、電商等，投資規(guī)模不大，但趨勢已經(jīng)很明顯。

最近一個典型的案例就是奔馳、寶馬、奧迪，三家聯(lián)手收購了諾基亞Here，也是為他們的自動駕駛布局。可以看到，后續(xù)幾年汽車領(lǐng)域高新技術(shù)的投資或者并購的機(jī)會會非常多。

為什么會出現(xiàn)這些機(jī)會？

2010年或者再往前，整個汽車生態(tài)圈是一個相對封閉的狀態(tài)，傳統(tǒng)的主機(jī)廠、供應(yīng)商和消費(fèi)者的關(guān)系都比較穩(wěn)定，各自都有比較舒適的地帶。但是從現(xiàn)在到2020年，這個生態(tài)圈的邊界已經(jīng)被重新定義了，車廠競爭對手有可能不是另外的車廠，而是一家高新技術(shù)企業(yè)。圍繞整車生態(tài)，可以看到有很多不同的服務(wù)或者技術(shù)出現(xiàn)，我們認(rèn)為這也是后續(xù)的一個機(jī)會。

根據(jù)CB Insight對于汽車的分解圖，我們可以看到從電池儲存到駕駛安全以及GPS、地圖，包括自動駕駛、通信、車聯(lián)網(wǎng)，甚至關(guān)于發(fā)動機(jī)的一些新變化，其實(shí)關(guān)于車的創(chuàng)業(yè)，以及出行的新概念很多，比如網(wǎng)約車、拼車、分時租賃，這些其實(shí)全都是圍繞車去進(jìn)行的，是一個大的生態(tài)。

整個汽車產(chǎn)業(yè)的收入和利潤也越來越多樣化——車輛銷售以及后市場的收入比例呈下降趨勢，整車以及傳統(tǒng)業(yè)務(wù)利潤比例也在降。這說明共享出行、數(shù)據(jù)化服務(wù)等一些新興的汽車和出行服務(wù)不光在收入端占據(jù)了整個產(chǎn)業(yè)鏈一定的比例，利潤率或者盈利能力也是明顯高于傳統(tǒng)汽車業(yè)務(wù)的。

未來兩大出行趨勢

從未來3-5年的投資機(jī)會來看，可以看到從農(nóng)村到郊區(qū)，再到市區(qū)，交通形態(tài)會越來越復(fù)雜，而根據(jù)這些交通形態(tài)以及科技的發(fā)展，我們也覺得后續(xù)出行會有兩個主要趨勢：一個是共享，一個是自動化。

現(xiàn)在大家談的比較多的是滴滴、優(yōu)步為代表的網(wǎng)約車，還有比較火的分時租賃，在現(xiàn)階段，基本上無論是有專門的司機(jī)，還是用戶自己駕駛；無論是重資產(chǎn)或者輕資產(chǎn)的模式，我們最終認(rèn)為當(dāng)自動駕駛實(shí)現(xiàn)之后，社會的出行服務(wù)主要是由一支自動駕駛車隊來提供。

當(dāng)然現(xiàn)在談L4或者無人駕駛階段有可能還比較早，因為從技術(shù)或消費(fèi)者的接受程度來講的話，還有很多不確定性以及門檻。在技術(shù)方面，尤其是在芯片、激光雷達(dá)、地圖等環(huán)節(jié)都存在一些問題。

在外觀上，一輛自動駕駛汽車跟傳統(tǒng)汽車沒有什么區(qū)別，但如果大家看到最近通用在做的L4批量生產(chǎn)的車的話，就會明白，其實(shí)里面有30-40%的零部件是要重構(gòu)的。

消費(fèi)者的接受程度也是需要考慮的，作為消費(fèi)者而言，他不在乎你的車是L4級別還是L5級別，最關(guān)鍵的是我能不能用？我掏錢能得到什么樣的服務(wù)？

目前國內(nèi)市場上，我們現(xiàn)在關(guān)注的基本上還是在L2和L3級別的自動駕駛，也有一部分的創(chuàng)業(yè)公司直接瞄著L4高速自動駕駛?cè)プ觥８鶕?jù)不同自動駕駛的級別涉及到的軟件、算法的復(fù)雜度，還有資源投入度都是不一樣的，如果具體到L5級別的話，我們認(rèn)為技術(shù)方面還有相當(dāng)長的路要走。

從投資角度來講，我們會去看一下大概的市場規(guī)模。

雖然大家都在說自動駕駛是一個顛覆性的技術(shù)，是千億或者萬億美金市場，但如果細(xì)分來看的話，從L3到L4級別，國內(nèi)只有從2022年開始會有一定的量，這個量的話有可能會從最高端的一些成本比較高的車型上出現(xiàn)，一直到2025年左右，整體智能網(wǎng)聯(lián)車基本上會有一個兩千萬臺的規(guī)模；其中L3和L4級別其實(shí)量還是比較小的，但是這個復(fù)合增長率很高，會達(dá)到30%左右。

從功能上來分的話，實(shí)現(xiàn)自動駕駛，56%是包括激光雷達(dá)、感應(yīng)器在內(nèi)的硬件，軟件則以算法、系統(tǒng)集成，以及車聯(lián)網(wǎng)為主，而且現(xiàn)在國內(nèi)比較關(guān)注的，尤其是創(chuàng)新企業(yè)比較擅長的還是軟件這一塊。關(guān)于激光雷達(dá)，我們現(xiàn)在也基本上在國內(nèi)的市場上掃了一圈，感覺區(qū)別并不是很大。

目前的自動駕駛發(fā)展?fàn)顟B(tài)，在2017年左右，或者是明年有部分量產(chǎn)車型已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了L3的功能，主要是從三方面來看：

1，駕駛層面：以特斯拉、奧迪A8為代表，已經(jīng)可以實(shí)現(xiàn)高速路的自動巡航，包括進(jìn)出閘道。從駕駛層面來講，到2022年左右，我們覺得L4的自動駕駛有可能會出現(xiàn)，這是從技術(shù)角度來講。

2，停車層面：現(xiàn)在有好多公司也在研究點(diǎn)對點(diǎn)的停車，我們也叫最后一公里。

3，安全及控制層面：大家都已經(jīng)比較了解了，AEB或者自動緊急剎車的功能現(xiàn)在已經(jīng)是標(biāo)配了。

自動駕駛未來還需要取得三大突破

1，硬件：以感應(yīng)器和激光雷達(dá)為主，存在的第一個問題是成本比較高，第二是現(xiàn)有的激光雷達(dá)也不是一個可以量產(chǎn)的車規(guī)級應(yīng)用產(chǎn)品。

所以這種長距離、低成本的固態(tài)激光雷達(dá)是后續(xù)的一個發(fā)展重點(diǎn)，其他像毫米波，感應(yīng)器等設(shè)備也需要進(jìn)一步完善。另外，芯片作為自動駕駛的大腦，尤其是滿足車規(guī)級應(yīng)用的車載端芯片，其實(shí)現(xiàn)在市面上是沒有的。真正能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模的商用，成本和性能都還是有問題的。

2，軟件：自從有了深度學(xué)習(xí)，我們也看到在視覺識別這一塊，大家做的還不錯。比如我們最近投資的自動駕駛公司Momenta，他們在一定時間內(nèi)的數(shù)據(jù)處理能力，比當(dāng)前歐洲豪華車廠絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)算法供應(yīng)商都要精確及高效，這也是得益于團(tuán)隊在深度學(xué)習(xí)方面的能力以及相關(guān)技術(shù)的突破。

另外，深度學(xué)習(xí)有可能幫助到自動駕駛的是路徑規(guī)劃這一塊，但是目前國內(nèi)還沒有看到采用大量深度學(xué)習(xí)來做路徑規(guī)劃的形式，因為現(xiàn)在基本上都還面臨數(shù)據(jù)量不足的問題，后續(xù)的話從能“看得見”到能“看得懂”這個交通形態(tài)，再到“會開車”，其實(shí)難度還是比較大。

另外一方面就是高精度地圖了，現(xiàn)在圖商也在說我為什么要做大范圍的高精度地圖，因為沒有這個需求，圖商現(xiàn)階段其實(shí)也沒有必要花很大的力氣去掃地圖，所繪制的高精度地圖是否適用于專門的自動駕駛方案，圖商花了很大力氣但掃到的圖能不能用，這也是一個問題。

3，檢測與車輛控制：這一塊目前基本上主要控制在Tier1的手里，其實(shí)這一塊也非常重要，因為任何自動駕駛的控制或者執(zhí)行，最終全都是通過這個層面來執(zhí)行的。所以我們還是建議一些初創(chuàng)公司多接近主機(jī)廠以及Tier 1，和他們多一些合作。這樣大家可以更好地理解整車的邏輯以及產(chǎn)業(yè)需求。后續(xù)的話，如果真是想做這個自動駕駛的大腦或者方案，其實(shí)是需要整個執(zhí)行器的配合。

關(guān)于自動駕駛的發(fā)展路徑，一是像以谷歌或百度為代表的跳躍式發(fā)展，直接到L4；二是以特斯拉或者以車廠為代表的漸進(jìn)式發(fā)展，從L2到L3再到L4。

其中很重要的區(qū)別是軟件，L4需要大量深度學(xué)習(xí)的算法，以及車輛路徑規(guī)劃去滿足L4級別的自動駕駛。但是漸進(jìn)式的也有很多AI的機(jī)會，因為L2或是L3級別也是需要視覺識別或者部分路徑規(guī)劃，也是需要相當(dāng)強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理能力和算法能力。

無論是跳躍式的還是漸進(jìn)式的發(fā)展路徑，其實(shí)都存在大量的創(chuàng)業(yè)機(jī)會。

除了算法，創(chuàng)業(yè)公司還應(yīng)該重視什么？

自動駕駛是對我們現(xiàn)有功能的一個替代，主要在五大方面：

1，機(jī)器學(xué)習(xí)的算法要替代傳統(tǒng)的決策能力。

2，地圖以及環(huán)境模型，尤其是視覺識別，包括激光雷達(dá)的環(huán)境感知這一部分。

3，傳感器，就是我們所說的眼睛，包括攝像頭、激光雷達(dá)以及毫米波雷達(dá)。

4，執(zhí)行控制器， 這一塊被傳統(tǒng)Tier 1掌握。

5，車輛對基礎(chǔ)設(shè)施通訊方面，還沒有太多創(chuàng)業(yè)公司出現(xiàn)，這也是后續(xù)自動駕駛在成體系運(yùn)營情況下的非常必要的技術(shù)。

作為一個初創(chuàng)公司不可能有大規(guī)模的產(chǎn)品去到市場上銷售，尤其是深度學(xué)習(xí)，需要海量非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，這樣才能不斷迭代算法。所以還是希望大家能有整體的思考，后續(xù)這個產(chǎn)品是怎么玩？不光是一個算法的問題，這個問題上大家想的還是不太一樣的。

現(xiàn)在漸進(jìn)式（以特斯拉為代表）的，基本上是通過它的攝像頭以及感應(yīng)器來收集所有司機(jī)的駕駛數(shù)據(jù)，但是特斯拉有一個問題，它收集的數(shù)據(jù)里面只有視覺的數(shù)據(jù)，沒有后續(xù)L4必須要用的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)。

現(xiàn)在有一些直接做L4的創(chuàng)業(yè)公司，他們是要做一個自動駕駛的車隊，要在一個開發(fā)區(qū)放上200臺車去跑，這是不是一個可循環(huán)的數(shù)據(jù)模式還有待驗證，而且比較燒錢。

關(guān)于顛覆性創(chuàng)新，現(xiàn)在這種創(chuàng)業(yè)公司有很多，大多想做一個可以賺錢的小生意，可以養(yǎng)活團(tuán)隊，并在細(xì)分市場里能有幾千萬或者一兩個億的利潤，這就算是一家很好的公司。

但有的公司其實(shí)是要做顛覆性的東西，尤其是實(shí)現(xiàn)L4或者無人駕駛，如果這兩方面對比的話，有很多東西都是不同的，比如對待客戶的角度、渠道以及市場需求等。

未來出行市場的機(jī)會在哪里？

關(guān)于出行市場，我們做了一個簡單分析，從未來看現(xiàn)在和以后出行市場的機(jī)會在哪里？

最明顯的是機(jī)器出租車，根據(jù)粗略分析，從收入到利潤情況都會占據(jù)相當(dāng)大規(guī)模，但是出行市場其實(shí)也有很多其他的機(jī)會，哪怕是一個很小的細(xì)分市場，也有可能會出現(xiàn)行業(yè)里面的小巨頭，包括P2P租車、拼車，還有車聯(lián)網(wǎng)以及數(shù)據(jù)服務(wù)。

當(dāng)然了，這不是說傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)領(lǐng)域就沒有機(jī)會，傳統(tǒng)領(lǐng)域雖然是向下走的趨勢，但是在整車銷售，包括售后服務(wù)方面，其實(shí)市場還是非常大的，機(jī)會也非常多。

除了出行這一塊的機(jī)會，還有一個輔助駕駛的價值鏈，一般我們做產(chǎn)業(yè)投資，一般會把產(chǎn)業(yè)價值鏈先打出來，然后去分析價值鏈上的控制點(diǎn)在哪？價值鏈的真空環(huán)節(jié)在哪？

創(chuàng)業(yè)機(jī)會有很多，每個點(diǎn)都是很好的產(chǎn)品或者很好的創(chuàng)業(yè)機(jī)會。其實(shí)創(chuàng)業(yè)不一定非要去占一個特別大的賽道或者市場，能找到自己的發(fā)力點(diǎn)，機(jī)會還是蠻大的。

關(guān)于未來交通體系，我們認(rèn)為現(xiàn)在還是處于V2C階段，就是車與人的交互，主要體現(xiàn)是現(xiàn)在車聯(lián)網(wǎng)端。V2X是我們認(rèn)為最終的場景，包括智能停車、智能駕駛、智能監(jiān)控，后續(xù)的一些機(jī)會，不僅是在車或者與車直接相關(guān)的領(lǐng)域，在一些互聯(lián)網(wǎng)的領(lǐng)域也有可能出現(xiàn)。

資本青睞什么樣的項目？

1，精確定位目標(biāo)市場。

每當(dāng)談到自動駕駛或者出行，基本上都是萬億美金的大市場，其實(shí)從投資的角度來分析的話，需要看到的是真正的目標(biāo)市場。

以出行為例，大家都認(rèn)為是一個萬億人民幣的市場，但如果看收入的話，那要乘以0.1或者0.2，因為它每100塊錢就有80塊錢被司機(jī)賺走了，這個平臺真正的收入只有20。我們認(rèn)為，這個市場不一定要說得很大，但要說得很準(zhǔn)。

2，找準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)鍵控制點(diǎn)，避免與巨頭直接競爭。

尤其是做L4自動駕駛的創(chuàng)業(yè)公司，大家都會去講自己的技術(shù)方案是直接對標(biāo)谷歌的，一般聽到這種言論我還是蠻害怕，因為谷歌已經(jīng)用了九年時間，有十幾億美金的投入，但是依然沒有一個落地的場景或者商業(yè)模式出現(xiàn)。

中國市場牛人再多、創(chuàng)業(yè)公司再強(qiáng)，能不能做成還是一個未知數(shù)。當(dāng)前做L4的創(chuàng)業(yè)公司還沒有一個是做到產(chǎn)品級的，基本上都是被車廠以技術(shù)收購的方式進(jìn)行了整合。

3，從產(chǎn)業(yè)化角度進(jìn)行投資布局。

這里講的產(chǎn)業(yè)化有兩點(diǎn)：第一是規(guī)模化，第二是產(chǎn)品化。

還是要將技術(shù)真正的落地變成一個產(chǎn)品，有產(chǎn)品才有收入。歸根結(jié)底，投資投的是錢，投的是收益，無論是產(chǎn)品設(shè)計還是開發(fā)，大家都應(yīng)該是從一個產(chǎn)品化的角度，或者產(chǎn)業(yè)化的角度去建立自己的業(yè)務(wù)模式，或者哪怕你去講一個故事，也應(yīng)該是朝著這個方向去講。

4，理解產(chǎn)業(yè)需求，利用產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的優(yōu)勢。

剛才我提到，一些初創(chuàng)的技術(shù)公司應(yīng)該盡早跟車廠打交道，這樣才能更好地理解產(chǎn)業(yè)的需求在哪，除非你后續(xù)所有的事都是自己做。現(xiàn)在谷歌已經(jīng)開始走向產(chǎn)業(yè)了，真正脫離了車廠或者TL1的自動駕駛，我個人覺得難度是非常大的。

5，立足中國市場，發(fā)揮本土優(yōu)勢。

自動駕駛的地域性還是非常強(qiáng)的，在國內(nèi)和國外開車，整個交通形態(tài)、交通規(guī)則、交通標(biāo)志全部都有差異，作為創(chuàng)業(yè)公司，在硅谷有團(tuán)隊，所有的研發(fā)、測試都是在硅谷進(jìn)行的，大家覺得很高大上，但這個車在國內(nèi)能不能走，能走多遠(yuǎn)？現(xiàn)在還都是一個問題。

另外，地圖以及關(guān)于政策上的壁壘也都是非常高的，基本上國內(nèi)還沒有出現(xiàn)一家外資的科技公司在中國市場上取得成功。國內(nèi)市場足夠大，足夠出現(xiàn)一家甚至若干家巨頭。

最后，借用Kevin Kelly的一句話，“未來20年最偉大的產(chǎn)品尚未問世，你為時未晚。”創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會和時間都還是有的。

來源|品途商業(yè)評論