在自動駕駛狂飆突進的2017年，涌現出了很多無人駕駛的創業公司，車廠也正在積極準備下一次汽車革命。任何一次創業，團隊和產品固然重要，但是如何解讀行業趨勢，能否與行業前沿的投資機構保持一定的相關性，對于創業而言非常重要。

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

以下是李堯的演講內容（經過品途商業評論（ID：pintu360）精編整理）：

蔚來資本：關注四個方面的投資

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的一家私募股權基金，首期目標規模100億人民幣，核心投資領域覆蓋四個方向：電動汽車及其相關技術，智能駕駛、車聯網及出行，新能源及能源互聯網，以及新材料、先進制造等。

我在2016年11月加入蔚來資本，之前在奔馳的母公司負責投資并購及創新投資，關注一些汽車技術方面的工作。

汽車領域有哪些投資并購趨勢？從1997年到2014、2015年，汽車行業的投資并購基本上都是整車及零部件相關的業務；從2015年之后逐漸出現一些新趨勢——傳統汽車企業也在布局一些科技型業務，比如說移動出行，互聯網、廣告、媒體、電商等，投資規模不大，但趨勢已經很明顯。

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

為什么會出現這些機會？

2010年或者再往前，整個汽車生態圈是一個相對封閉的狀態，傳統的主機廠、供應商和消費者的關系都比較穩定，各自都有比較舒適的地帶。但是從現在到2020年，這個生態圈的邊界已經被重新定義了，車廠競爭對手有可能不是另外的車廠，而是一家高新技術企業。圍繞整車生態，可以看到有很多不同的服務或者技術出現，我們認為這也是后續的一個機會。

根據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、車聯網，甚至關于發動機的一些新變化，其實關于車的創業，以及出行的新概念很多，比如網約車、拼車、分時租賃，這些其實全都是圍繞車去進行的，是一個大的生態。

整個汽車產業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，整車以及傳統業務利潤比例也在降。這說明共享出行、數據化服務等一些新興的汽車和出行服務不光在收入端占據了整個產業鏈一定的比例，利潤率或者盈利能力也是明顯高于傳統汽車業務的。

未來兩大出行趨勢

從未來3-5年的投資機會來看，可以看到從農村到郊區，再到市區，交通形態會越來越復雜，而根據這些交通形態以及科技的發展，我們也覺得后續出行會有兩個主要趨勢：一個是共享，一個是自動化。

現在大家談的比較多的是滴滴、優步為代表的網約車，還有比較火的分時租賃，在現階段，基本上無論是有專門的司機，還是用戶自己駕駛；無論是重資產或者輕資產的模式，我們最終認為當自動駕駛實現之后，社會的出行服務主要是由一支自動駕駛車隊來提供。

當然現在談L4或者無人駕駛階段有可能還比較早，因為從技術或消費者的接受程度來講的話，還有很多不確定性以及門檻。在技術方面，尤其是在芯片、激光雷達、地圖等環節都存在一些問題。

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

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

目前國內市場上，我們現在關注的基本上還是在L2和L3級別的自動駕駛，也有一部分的創業公司直接瞄著L4高速自動駕駛去做。根據不同自動駕駛的級別涉及到的軟件、算法的復雜度，還有資源投入度都是不一樣的，如果具體到L5級別的話，我們認為技術方面還有相當長的路要走。

從投資角度來講，我們會去看一下大概的市場規模。

雖然大家都在說自動駕駛是一個顛覆性的技術，是千億或者萬億美金市場，但如果細分來看的話，從L3到L4級別，國內只有從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，一直到2025年左右，整體智能網聯車基本上會有一個兩千萬臺的規模；其中L3和L4級別其實量還是比較小的，但是這個復合增長率很高，會達到30%左右。

從功能上來分的話，實現自動駕駛，56%是包括激光雷達、感應器在內的硬件，軟件則以算法、系統集成，以及車聯網為主，而且現在國內比較關注的，尤其是創新企業比較擅長的還是軟件這一塊。關于激光雷達，我們現在也基本上在國內的市場上掃了一圈，感覺區別并不是很大。

目前的自動駕駛發展狀態，在2017年左右，或者是明年有部分量產車型已經實現了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，已經可以實現高速路的自動巡航，包括進出閘道。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，這是從技術角度來講。

2，停車層面：現在有好多公司也在研究點對點的停車，我們也叫最后一公里。

3，安全及控制層面：大家都已經比較了解了，AEB或者自動緊急剎車的功能現在已經是標配了。

自動駕駛未來還需要取得三大突破

1，硬件：以感應器和激光雷達為主，存在的第一個問題是成本比較高，第二是現有的激光雷達也不是一個可以量產的車規級應用產品。

所以這種長距離、低成本的固態激光雷達是后續的一個發展重點，其他像毫米波，感應器等設備也需要進一步完善。另外，芯片作為自動駕駛的大腦，尤其是滿足車規級應用的車載端芯片，其實現在市面上是沒有的。真正能夠實現大規模的商用，成本和性能都還是有問題的。

2，軟件：自從有了深度學習，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，他們在一定時間內的數據處理能力，比當前歐洲豪華車廠絕大部分數據算法供應商都要精確及高效，這也是得益于團隊在深度學習方面的能力以及相關技術的突破。

另外，深度學習有可能幫助到自動駕駛的是路徑規劃這一塊，但是目前國內還沒有看到采用大量深度學習來做路徑規劃的形式，因為現在基本上都還面臨數據量不足的問題，后續的話從能“看得見”到能“看得懂”這個交通形態，再到“會開車”，其實難度還是比較大。

另外一方面就是高精度地圖了，現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，圖商現階段其實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，其實這一塊也非常重要，因為任何自動駕駛的控制或者執行，最終全都是通過這個層面來執行的。所以我們還是建議一些初創公司多接近主機廠以及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業需求。后續的話，如果真是想做這個自動駕駛的大腦或者方案，其實是需要整個執行器的配合。

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

其中很重要的區別是軟件，L4需要大量深度學習的算法，以及車輛路徑規劃去滿足L4級別的自動駕駛。但是漸進式的也有很多AI的機會，因為L2或是L3級別也是需要視覺識別或者部分路徑規劃，也是需要相當強的數據處理能力和算法能力。

無論是跳躍式的還是漸進式的發展路徑，其實都存在大量的創業機會。

除了算法，創業公司還應該重視什么？

自動駕駛是對我們現有功能的一個替代，主要在五大方面：

1，機器學習的算法要替代傳統的決策能力。

2，地圖以及環境模型，尤其是視覺識別，包括激光雷達的環境感知這一部分。

3，傳感器，就是我們所說的眼睛，包括攝像頭、激光雷達以及毫米波雷達。

4，執行控制器， 這一塊被傳統Tier 1掌握。

5，車輛對基礎設施通訊方面，還沒有太多創業公司出現，這也是后續自動駕駛在成體系運營情況下的非常必要的技術。

作為一個初創公司不可能有大規模的產品去到市場上銷售，尤其是深度學習，需要海量非結構化的數據，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，后續這個產品是怎么玩？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。

現在漸進式（以特斯拉為代表）的，基本上是通過它的攝像頭以及感應器來收集所有司機的駕駛數據，但是特斯拉有一個問題，它收集的數據里面只有視覺的數據，沒有后續L4必須要用的激光雷達數據。

現在有一些直接做L4的創業公司，他們是要做一個自動駕駛的車隊，要在一個開發區放上200臺車去跑，這是不是一個可循環的數據模式還有待驗證，而且比較燒錢。

關于顛覆性創新，現在這種創業公司有很多，大多想做一個可以賺錢的小生意，可以養活團隊，并在細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。

但有的公司其實是要做顛覆性的東西，尤其是實現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。

未來出行市場的機會在哪里？

關于出行市場，我們做了一個簡單分析，從未來看現在和以后出行市場的機會在哪里？

最明顯的是機器出租車，根據粗略分析，從收入到利潤情況都會占據相當大規模，但是出行市場其實也有很多其他的機會，哪怕是一個很小的細分市場，也有可能會出現行業里面的小巨頭，包括P2P租車、拼車，還有車聯網以及數據服務。

當然了，這不是說傳統的業務領域就沒有機會，傳統領域雖然是向下走的趨勢，但是在整車銷售，包括售后服務方面，其實市場還是非常大的，機會也非常多。

除了出行這一塊的機會，還有一個輔助駕駛的價值鏈，一般我們做產業投資，一般會把產業價值鏈先打出來，然后去分析價值鏈上的控制點在哪？價值鏈的真空環節在哪？

創業機會有很多，每個點都是很好的產品或者很好的創業機會。其實創業不一定非要去占一個特別大的賽道或者市場，能找到自己的發力點，機會還是蠻大的。

關于未來交通體系，我們認為現在還是處于V2C階段，就是車與人的交互，主要體現是現在車聯網端。V2X是我們認為最終的場景，包括智能停車、智能駕駛、智能監控，后續的一些機會，不僅是在車或者與車直接相關的領域，在一些互聯網的領域也有可能出現。

資本青睞什么樣的項目？

1，精確定位目標市場。

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

以出行為例，大家都認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塊錢被司機賺走了，這個平臺真正的收入只有20。我們認為，這個市場不一定要說得很大，但要說得很準。

2，找準產業鏈關鍵控制點，避免與巨頭直接競爭。

尤其是做L4自動駕駛的創業公司，大家都會去講自己的技術方案是直接對標谷歌的，一般聽到這種言論我還是蠻害怕，因為谷歌已經用了九年時間，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模式出現。

中國市場牛人再多、創業公司再強，能不能做成還是一個未知數。當前做L4的創業公司還沒有一個是做到產品級的，基本上都是被車廠以技術收購的方式進行了整合。

3，從產業化角度進行投資布局。

這里講的產業化有兩點：第一是規模化，第二是產品化。

還是要將技術真正的落地變成一個產品，有產品才有收入。歸根結底，投資投的是錢，投的是收益，無論是產品設計還是開發，大家都應該是從一個產品化的角度，或者產業化的角度去建立自己的業務模式，或者哪怕你去講一個故事，也應該是朝著這個方向去講。

4，理解產業需求，利用產業聯盟的優勢。

剛才我提到，一些初創的技術公司應該盡早跟車廠打交道，這樣才能更好地理解產業的需求在哪，除非你后續所有的事都是自己做。現在谷歌已經開始走向產業了，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，發揮本土優勢。

自動駕駛的地域性還是非常強的，在國內和國外開車，整個交通形態、交通規則、交通標志全部都有差異，作為創業公司，在硅谷有團隊，所有的研發、測試都是在硅谷進行的，大家覺得很高大上，但這個車在國內能不能走，能走多遠？現在還都是一個問題。

另外，地圖以及關于政策上的壁壘也都是非常高的，基本上國內還沒有出現一家外資的科技公司在中國市場上取得成功。國內市場足夠大，足夠出現一家甚至若干家巨頭。

最后，借用Kevin Kelly的一句話，“未來20年最偉大的產品尚未問世，你為時未晚。”創業公司的機會和時間都還是有的。

來源|品途商業評論