智能出行市场达万亿级：自动驾驶还远不到分蛋糕之时

　　7月11日，在寻找中国创客第四季夏季峰会的“掌握智能出行时代的话语权”论坛上，松禾资本合伙人汪洋、小鹏汽车副总裁何涛、Roadstar.ai创始人兼首席科学家周光、景驰科技运营副总裁张力、小马智行Pony.ai COO胡闻、将门创投创始合伙人杜枫6位嘉宾，就智能出行的市场前景和机会、自动驾驶未来的商业化落地方向及遇到的阻碍因素展开激烈讨论，并探讨了无人驾驶带来的伦理和法律问题。

　　周光认为，无人驾驶的蛋糕很大，1%的市场份额就足以养活一家创业公司，目前已成百家争鸣的状态。同时，何涛表示，短期内不管从技术成熟度还是立法层面，无人驾驶的商业化仍面临诸多阻碍。

　　以下是此次论坛实录，经寻找中国创客精编整理：

　　万亿级智能出行市场

　　需要合作共赢

　　主持人汪洋：现在智能出行领域群雄逐鹿，既包括老牌厂商，又包括小鹏汽车等造车新势力，既有谷歌、苹果、百度等科技巨头，也有景驰科技、Roadstar.ai等提供自动驾驶解决方案的细分企业，这其中谁站在了该领域的顶端？


松禾资本合伙人汪洋

　　杜枫：我们面对的是一个新的万亿级市场，大家都有蛋糕吃，不是一个绝对的“你死我活、你输我赢”的局面。大家更多的是合作共赢，一起努力往更大的市场发展。

　　由于市场足够大，大家也都在各自寻找细分赛道，这就像登珠峰，不管南坡北坡，最后都有可能登顶。希望大家打开眼界，为别人带来机会才能让成功加倍。


将门创投创始合伙人杜枫

　　何涛：无人驾驶未来的市场非常大，现在还远不到分蛋糕的时候，而是应该先考虑如何把蛋糕做大。智能出行的产业结构十分复杂，每个创业公司都能在其中扮演一定的角色，互相不存在太大的竞争。而且自动驾驶的使用场景和提供的用户体验，也与传统车企存在区别。

　　周光：无人驾驶的蛋糕很大，1%的市场份额就足以养活一家创业公司，目前已成百家争鸣的状态。各家都有不同的增长点，每个模块的技术都需做到极致。

　　伦理问题还需技术解决

　　主持人汪洋：无人驾驶有一个经典的伦理与法律问题：一边是孕妇，另一边是悬崖，车上坐着人的汽车，是走悬崖还是撞孕妇？随着无人驾驶的技术越来越成熟，商业化的过程中，如何看待其带来的伦理和法律问题？

　　张力：今年3月20号，Uber无人驾驶汽车撞死推车过街的中年妇女，这条新闻上了各大报纸头条，人类无法接受计算机杀人的事实。

　　无人驾驶带动许多产业的融合，伦理道德和法律问题也随之而来。主持人提到的场景，换做是传统人类驾驶也难以决策。随着技术不断的迭代，我相信会有很多方法来避免交通事故的发生。


景驰科技运营副总裁张力

　　周光：200多年前蒸汽汽车发明时，大家也觉得它很不安全。因为马看到前面有障碍物会自动停下，但汽车不会。随着汽车的发展普及，大家逐渐接受了它的存在。今天的情况也是一样，技术的进步不可阻挡，相信随着无人驾驶的普及，对应的伦理、法律问题都会得到妥善解决。

　　关于Uber的案例，它的算法非常激进，对动物都采用无视状态，事故中推自行车的人被识别成“未知物体”，从而酿成惨剧。为此，Roadstar.ai采用更安全的策略，对于路上任何识别或者不能识别的物体都进行避障，最大程度的保护所有乘客的安全。

　　胡闻：无人驾驶本质上是一个多模块的复杂系统，汽车和飞机是这样的系统，火箭也是这样的系统。做这样的系统，首先要考虑极端的情况下，一套方案失败，是否有备选方案。其次要进行条件规范。比如在行人较少的路段，速度不能太快，等数据积累到一定程度，机器学习到一定深度，技术得到一定的解决，再慢慢扩大范围。

　　我觉得Uber不是特别好的例子，真正的头部企业是谷歌旗下的Waymo，非常严格和谨慎。中国公司在这方面尤其谨慎，因为法律法规更严苛。

　　新能源汽车浪潮里

　　中国有望弯道超车

　　主持人汪洋：在传统汽车工业方面，我国远远落后于美国、日本、德国等汽车大国。现在随着新能源汽车的浪潮，我国能否弯道超车？

　　何涛：中国的传统汽车一开始落后在发动机和变速箱上，后来随着电池和电机技术的发展，差距在慢慢缩小。而中国拥有广大的纯电动市场，机会非常大。

　　传统汽车和新能源汽车，区别不只在驱动的形式和来源，更多的是用户体验和用户使用习惯的创新。如何让充电变得更为快捷方便，使驾驶体验变得完全不同，是新能源汽车要突破的点。同时自动驾驶在新能源汽车上的应用比传统汽车的应用更多，传统动力系统的响应速度也是弯道超车的一个关键技术突破点。


小鹏汽车副总裁何涛

　　杜枫：我国传统汽车和一些汽车大国比起来确实起步较晚，但在自动出行领域，我们在同一个起跑线上。

　　中国汽车领域的机会在那些还没被覆盖的新年轻人群上，例如每年毕业的大学生，加入合法驾车的人群等。能否理解他们，创造出崭新的市场，是我们争取智能出行第一的关键。

　　胡闻：共享、电动和无人驾驶这三大趋势正使汽车行业的格局产生巨大变化，这场比赛并不像我们想的那样需要攻坚，本质上大家的起跑线差得并不远。

　　欧盟、德国对电动化的要求非常直接，他们的新能源委员会要求主机厂在规定时间内达到要求。中国则需要政策的释放和倾斜，去鼓励中国汽车电子国产化，从中寻找空间和机会。另一方面，新能源造车的主机厂比很多传统主机厂拥有新的优势，这些厂商应从互联网和用户需求的角度思考，造出客户更满意的车，从而拉动终端市场的需求。

　　终极无人驾驶卖的是空间和用户时间

　　主持人汪洋：很多人觉得自动驾驶的商业化还很远，你们认为自动驾驶未来的商业化方向有哪些，如何落地？

　　张力：无人驾驶不仅会让司机被机器代替，一些加油站工人等职业也将可能会消失。同样，它也会创造很多新的商业机会，比如L4就有很多应用场景和合作模式。景驰科技做L4无人驾驶出行，也有别的公司做L4高速货运、无人驾驶扫地车、清洁车或者园区摆渡车。

　　大家商业化落地的模式和时间点，取决于各自的资金压力、投资人压力以及技术方向。以前在密闭空间中，人要认真开车不能分神，但有了无人驾驶后，就可以在出行路上打电话、开视频会议、唱卡拉OK、看电影，会有很多衍生市场。

　　周光：在无人驾驶中，应用场景的细分种类很多，主流是卡车、乘用车，低速场景分为厂区、煤炭车等。2018年丰田CES提出移动空间的概念，终极的无人驾驶卖的是空间和用户时间。我们作为自动驾驶解决方案提供商，本质上是在卖司机，我们提供高度军事化管理的司机给任何公司，让它们在此基础上做各种各样的应用。


Roadstar.ai创始人兼首席科学家周光

　　胡闻：客观来说，科技的商业化、产业化路径主要分三点：

　　第一，商业化的点是否够痛？如果痛点够痛，转化的市场够深刻，用户都会愿意买单。住在旧金山的都知道，上下班路上一般要两小时的高速，所以特斯拉在加州卖爆了，大家需要它的自动巡航。中国城市的堵车问题也是一样，此外，中国的饭桌上总要喝点酒，为了避免酒驾问题，也可以用无人驾驶。

　　第二，技术是否足够成熟？美国通用收购的无人驾驶公司在做打车，依托较为成熟的技术，在加州已有六七百辆车做打车业务。小马智行在广州、深圳等地也在做测试，一旦趋于成熟即将迎来爆发。

　　第三，成本是否足够低？从L4角度来看，成本比较高的是激光雷达。

　　主持人汪洋：今天，智能驾驶商业化有哪些阻碍因素？

　　杜枫：机会和阻碍是并存的。以前激光雷达一般用于军事或者其他领域，最近几年应用于自动驾驶领域，未来还可以做的更小更精致，这是其中一大机会。

　　我们现在可以做固态激光雷达，但考虑到钱和技术成熟度，要解决技术循环、迭代和上路、车规等问题，还需要5-8年。其次是安全考量，以前有比较激进的做法，用全视觉方案替代传感器，最后从安全上证明不可靠。最后逃不开的是政策、法规和受众认知的认可度。各国政府正在立法上进行尝试和努力，开辟试驾道路，达成共识还需要时间。

　　何涛：短期内，我们认为无人驾驶的商业化有很多阻碍。例如L4的商业化，小鹏汽车还在继续研究，没有明确的商业化时间表。不管从技术成熟度还是立法层面，都有相当多的阻碍。

　　无人驾驶是非常完整的系统，不是单纯的数据收集或者算法工作，算法是无人驾驶的大脑，四肢和眼睛的工作却恰恰成了瓶颈。其中包括的传感器、转向等，国内还处于相对落后的状态，这也是在做整车、供应商整合时的一大痛点。

　　智能出行存在诸多创投新机会

　　主持人汪洋：在智能出行领域，除了自动驾驶，还有哪些好的创业和投资机会？

　　何涛：这个行业还有很多可智能化的领域，比如车内智能。如何识别车子的情绪以及基本状况，如何利用4G、5G网络对车进行远程监控和控制，如何在停车场一键找车，如何在车被刮碰时找到责任人等。利用短期内可实现的技术方案，可以解决消费者的很多痛点。

　　周光：我也认为车内智能是一个大机会。比如出租车司机能感应到你生病了，但无人车并不一定能发现，可能就导致失去最佳治疗机会。针对无人驾驶的周边，应用场景、运营计划、方案和物流等，也都存在一定的发展机会。

　　胡闻：无人驾驶的链条分为几个阶段，第一阶段是安全，第二阶段是方便，第三阶段是体验，第四阶段是好玩，需要一步步发展。2024年之后，体验和好玩程度可能才会实现。作为投资人，什么时候投哪个模块，市场是否足够大，都是考验。


小马智行Pony.ai COO胡闻

　　杜枫：我总结为四大机会：第一，自动驾驶不光是做L4，还有自动化的机会；第二，电动化的机会，不光是电动化整车，包括充电桩、电池、隔膜，全部都有升级的需要；第三，联网化，车路之间的联网、车车之间、车人之间的通讯；第四，分享化，我们真正需要的不是一辆车，而是从A点到B点，顺利、安全、舒适、愉悦地到达。这四点，考验的是创业者的勇气和对未来无尽的信心。

　　记者 / 邱晓雅

　　编辑 / 苏琦

　　编辑：苏琦 刘?