圓桌論壇三：資本如何助力智能駕駛？

   圓桌論壇三

    主持人：下面有請我們第三場圓桌會議的主持人：勁邦資本合伙人王榮進，第三場圓桌論壇的主題是資本如何助力智能駕駛？

    下面有請圓桌論壇嘉賓：

    1、百度風(fēng)投執(zhí)行董事劉水

    2、金沙江聯(lián)合資本合伙人周奇

    3、復(fù)星汽車科技集團COO薛春宇

    4、聯(lián)想創(chuàng)投董事總經(jīng)理羅旭

    5、東方新能源汽車混合基金經(jīng)理李瑞

    王榮進：大家下午好！自動駕駛毫無疑問是目前資本市場的熱點話題，無論是一級市場還是二級市場，經(jīng)過短暫的沉積后，自動駕駛包括感知、決策、執(zhí)行等多個層面，應(yīng)該說，每個環(huán)節(jié)的投入都非常大，無論從研發(fā)還是資本開支都有比較多的投入，所以我們需要從資本的角度探討一下，在目前這個時間點，資本投資機構(gòu)對市場怎么看？或者說，當(dāng)中有哪些重要環(huán)節(jié)？有請幾位大咖來給大家解讀或交流一下各自的看法。

    簡單回顧一下智能駕駛的行業(yè)狀態(tài)，2015年是自動駕駛最熱的時候，出現(xiàn)了幾十家甚至上百家的相關(guān)企業(yè)，但經(jīng)過兩三年的時間，后來又冷靜了，現(xiàn)在自動駕駛又重新回歸了資本的視野，2020年大量的自動駕駛相關(guān)公司都獲得相關(guān)的融資，應(yīng)該說對資本公司的追捧又上升到一個新的熱度，想請教一下各位投資機構(gòu)，大家對于自動駕駛的熱度怎么看？同時大家對哪些環(huán)節(jié)有關(guān)注？先請百度的劉總。

    劉水：我是來自百度風(fēng)投的劉水，百度風(fēng)投是百度旗下的公司，過往我們投資于技術(shù)驅(qū)動早期階段的項目，同時也會協(xié)同被投企業(yè)和百度集團在技術(shù)流程上做很多的協(xié)同，尤其今年自動駕駛領(lǐng)域資本非常的火熱，我們說今年是自動駕駛的元年，還有是不是已經(jīng)到了下半場。

    從兩個角度來看，第一，從創(chuàng)業(yè)者的角度來講，持續(xù)的得到資本的加持，能夠不斷的把資金投入到產(chǎn)品中去，不斷的迭代算法，不斷的投入大量的車，不斷做數(shù)據(jù)采集，這是一個非常好的事情。但是從技術(shù)角度來講，隨著不斷的下沉到各場景中去，也會面臨新的挑戰(zhàn)，比如對于更多算力的依賴，比如對于數(shù)據(jù)安全方面的問題，以及到了量產(chǎn)交付的時候可能面臨供應(yīng)鏈的壓力，包括整個行業(yè)，尤其是今年整個行業(yè)面臨的一些問題，挑戰(zhàn)依然存在。

    從資本的角度，一方面我們很欣喜的看到不斷的新機構(gòu)在加入，另一方面也要很理性的看到這個行業(yè)還有更多的問題需要解決。前面也提到了很多，包括整個法律法規(guī)，車企標(biāo)準(zhǔn)等方面，還是非常不完善。我覺得資本還是需要有更多的耐心，能夠做好更長期的配套準(zhǔn)備。

    在我們看來，智能駕駛階段雖然是元年，如果拉長來看，還是處在增長期的階段。謝謝大家！

    王榮進：有請周總再給我們解答一下。

    周奇：我們是做早期投資的，雖然說去年、今年是智能駕駛的元年。從我們的角度來講前幾年就開始布局了，我們是16年已經(jīng)開始做最早的投資。

    首先是怎么看待智能駕駛這個大的賽道和方向？我覺得這是非常大的賽道，為什么？我考慮了一下有四個要素的結(jié)合，第一個要素是汽車工業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，因為大家知道整個汽車產(chǎn)業(yè)鏈在GDP領(lǐng)域大概占到10%左右，大家可以翻一下，中國大概100萬億元的GDP大概有10萬億元跟汽車產(chǎn)業(yè)鏈相關(guān)，但中國是一個汽車大國而不是強國，世界級的主機廠品牌，我們基本上沒有，前十大都排不進去，這是一個轉(zhuǎn)型。第二是能源，去年開始講雙碳，這是一個能源的轉(zhuǎn)型，從油車到電動車，無疑又是一個特別大的趨勢。第三是出行，全球最大的出行公司可能不在美國，在中國，滴滴出行，這也跟互聯(lián)網(wǎng)有關(guān)，大家會認為車不但是一個出行的工具，更是社交手段、娛樂的中心，這又是一個非常大的要素。還有一個要素是人工智能AI，這個不用講了。

    所以我們所謂的智能駕駛不是說一個產(chǎn)業(yè)，而是這四個巨大產(chǎn)業(yè)的一個綜合體，理論上講是一個非常大的方向。我們雖從15、16年開始投智能駕駛相關(guān)的，從激光雷達到AR等，我們投了一系列的公司，但是反過來看，起的比較早是對的，也投了一些比較成功的項目，但說實話，還不夠。其實自動駕駛剛才我講了四大方向的結(jié)合，應(yīng)該是一張比較簡單的開卷考，為什么？在15、16年的時候已經(jīng)給你知名了L0—L5，每個階段的需要都講好了，這是個開卷考。如果再回到五年前，我再把開卷考的卷子拿出來一看，只要在每個細分的方向上頭部前兩家公司閉著眼睛投，這個成績也是非常不錯的。但是人往往對長期的未來有所低估，這是犯了個錯誤，挑來撿去，其實每個方向挑前兩名，一定比現(xiàn)在投的好。

    王榮進：謝謝！從他的話能感覺到對自動駕駛的行業(yè)是偏愛有加！有請薛總！

    薛春宇：我來自復(fù)星，復(fù)星作為一個產(chǎn)業(yè)+投資并行的集團，其實我們很早就開始關(guān)注這個產(chǎn)業(yè)了，我們很早之前就投了元戎、激光雷達等，我們是看著這個產(chǎn)業(yè)從第一次投資熱潮后沉寂了一陣子今年又迎來第二波熱潮，我們看著所投的企業(yè)估值一輪一輪往上漲，今年我們看到賽道里的雷達、雷達芯片等，確實估值上面有點超出了我們的想象。

    當(dāng)然，這里面有幾個原因，從我們這邊里看主要有幾個原因，第一，確實對于自動駕駛大家看的越來越清楚了，原本第一輪投完以后大家還是比較迷茫的，甚至行業(yè)內(nèi)有很多人說自動駕駛永遠不可能實現(xiàn)。但現(xiàn)在看下來，大家對于這個賽道未來的終局還是能夠感覺到一點，首先對于整個打法，很多東西在L2、L3已經(jīng)開始營收，在各個細分賽道，包括港口、礦區(qū)、環(huán)衛(wèi)等看到了一些盈利模式、商業(yè)模式的落地，從這點來講，很多公司已經(jīng)有了一定的造血能力。

    另外，自動駕駛最終L4、L5本身在數(shù)據(jù)以及算力的支撐已經(jīng)達到了我們以前想象不到的狀態(tài)，就像之前很多人說的數(shù)據(jù)上了1000G、2000G，從商業(yè)模式來講大家看到的出路，這是第一個。

    第二個，來自于整個行業(yè)的焦慮感。我其實一直在產(chǎn)業(yè)圈，包括傳統(tǒng)零部件，包括整車廠對于自動駕駛和傳統(tǒng)汽車產(chǎn)業(yè)的影響非常焦慮，零部件廠擔(dān)心自己慢慢被淘汰，傳統(tǒng)整車廠擔(dān)心自己被邊緣化。這種焦慮感觸發(fā)了新的投資熱潮，現(xiàn)在大量的產(chǎn)業(yè)投資、戰(zhàn)略投資都在往adas、自動駕駛層面，又觸發(fā)了另外一個產(chǎn)業(yè)投資的熱潮。從這個角度，大家都比較焦慮。

    我覺得這樣一個論壇能幫助大家更多的交流，緩解大家的焦慮，可能會幫助大家更加理性的思考，謝謝大家！

    王榮進：其實復(fù)星集團這幾年在汽車行業(yè)的布局有比較多的工作，無論是FFT，包括我們最近在一級市場的投資項目里面也經(jīng)常遇到復(fù)星團隊非常積極的往自動駕駛領(lǐng)域在布局。我的理解，復(fù)星應(yīng)該對自動駕駛也是非常熱忠或者非常積極的布局。

    下面請聯(lián)想創(chuàng)投的羅總解讀一下，謝謝！

    羅旭：我是來自聯(lián)想創(chuàng)投的羅旭，關(guān)于這個問題我認為是這樣的，因為在座的各位都是資本，包括前面兩位是行業(yè)的參與者，大家的目的之一，第一次出來的時候給大家提到了一個新的產(chǎn)業(yè)，大家認為這個產(chǎn)業(yè)未來的愿景非常好，然后大家就開始往里面投資，科學(xué)家也描述了一個很好的前景，說2020年的L4上車了。過去的一年發(fā)展沒有那么順利，理想和目標(biāo)實現(xiàn)有困難，但他們沒有實現(xiàn)目標(biāo)的時候，資本自然就會冷?，F(xiàn)在資本又重新開始投資，很重要的一個原因是因為過去這一年他們還是作出了一定的成績，往前走了一步，這是第一點，行業(yè)里的參與者的貢獻使得資本又重新關(guān)注到這個領(lǐng)域。

    第二，資本對這個領(lǐng)域仍然沒有失去最開始的信心，他仍然認為這個領(lǐng)域是比較長遠的，比較有發(fā)展的大的賽道，所以資本愿意繼續(xù)往里加注。這是第二點。

    第三，經(jīng)過四、五年的探索，我們也慢慢明白這個市場里到底哪些是可以真正的落地，哪些還需要繼續(xù)探索，不像15年的時候只是聽他們說怎么樣，現(xiàn)在我們也大概明白了，所以我們在不同場景里投資的時候關(guān)注度也開始明確，思路也開始明確了。

    第四，過去可能是風(fēng)險投資，早期投資關(guān)注這個，然后投資?，F(xiàn)在來看一些政府產(chǎn)業(yè)基金和社會上的基金更多的資源進入到這個領(lǐng)域，所以對這個領(lǐng)域有一個推動作用，同時也把價格往上抬了抬，這其實也是我們看到的。在這個情況下，有資本推動其實對于產(chǎn)業(yè)的發(fā)展還是有很大幫助，所以出現(xiàn)了第二次高峰。隨著技術(shù)的成熟以及資本的持續(xù)投入，這條賽道應(yīng)該還是會繼續(xù)往前發(fā)展。

    王榮進：謝謝羅總！羅總對自動駕駛領(lǐng)域也是非常的熱衷，也能看到他在破局的時候比較務(wù)實的看一些落地，比較謹(jǐn)慎的看待，同時積極的擁抱自動駕駛，謝謝羅總！

    下面有請二級市場的大咖，李瑞總，李瑞總是目前二級市場最大的新能源基金，據(jù)說已經(jīng)超過200多億元，李瑞總對自動駕駛的理解，對新能源汽車的理解應(yīng)該非常深刻，有請解讀一下，謝謝！

    李瑞：我來自東方新能源基金，專注于投汽車智能化、自動化，我認為自動駕駛第一輪的機會來自產(chǎn)業(yè)的預(yù)期，當(dāng)時有很多事件，最大的背景是人工智能技術(shù)的發(fā)展尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)在廣泛應(yīng)用?？梢赃@樣說，第一輪深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用是第一輪熱潮，這是行情的最主要原因，同時資本包括市場非常高的預(yù)期?；剡^頭來看，當(dāng)時預(yù)期有點過度樂觀了，最重要的原因是長尾問題成為自動駕駛落地的最重要的障礙，具體表現(xiàn)在系統(tǒng)的冗余性、測試的完善性等等。

    第二輪行情和第一輪不一的地方在于，來自于自動駕駛的產(chǎn)業(yè)化真正開始落地，而不是簡單的預(yù)期。之所以這樣說，因為中國這些年的發(fā)展，很多技術(shù)，包括感知激光雷達，包括高算力芯片，也包括數(shù)據(jù)、算法技術(shù)的引進取得非常大的進步。與之伴隨的是很多特定場景，包括前面的嘉賓也都提到過特定場景開始有商業(yè)化的落地。

    在此基礎(chǔ)上，進一步對于這一輪行業(yè)有兩個重要的原因，第一個原因，有很多低階的自動駕駛的乘用車開始上市并且熱銷，不管是新勢力還是傳統(tǒng)車廠推出的。第二個原因，很多相關(guān)的公司開始上市，我覺得總之第二輪產(chǎn)業(yè)化開始落地是最主要的原因，第一輪是產(chǎn)業(yè)化預(yù)期。

    未來的方向，我覺得自動駕駛的落地是這樣一個引進的路徑，從低處場景到高處場景，從封閉場景到開放場景，從載物到載人，從商用到人用，自動駕駛的未來是光明的，但需要大家一起腳踏實地的。

    王榮進：謝謝李總！李總對自動駕駛確實也做了總結(jié)。

    其實二級市場的投資人和一級市場的投資人在一些宏觀邏輯上是一致的，我本人也是從二級市場出身，也經(jīng)常交流對產(chǎn)業(yè)的一些看法，從認知角度大家的維度也是非常一致的，我也非常認同李總的觀點。

    簡單總結(jié)，各投資機構(gòu)對自動駕駛領(lǐng)域還是非常積極，包括剛才劉總講的非常低調(diào)，實際我們也知道百度是目前自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)該是最大的玩家，之前我們還開玩笑說，看一家公司首先看有沒有百度的團隊，如果有的話大家會多開一點。所以大家對這個領(lǐng)域還是非常關(guān)注，同時也是采取辯證的角度看待。第一個問題到這里結(jié)束。

    第二個問題，從自動駕駛的過程來講，我們可以說是感知，激光雷達，攝像頭，決策、數(shù)據(jù)、算法、執(zhí)行等相關(guān)的，包括未來V2X也是作為車路協(xié)同的補充。想請問大家對哪個環(huán)節(jié)更加看好一些？

    劉水：感知、決策、執(zhí)行，其實每個環(huán)節(jié)都很重要，每個環(huán)節(jié)相互關(guān)聯(lián)。從感知側(cè)來講，其實發(fā)展很多年，包括最早一批的創(chuàng)業(yè)者也是從感知方案開始切入自動駕駛這個領(lǐng)域，感知方案非常重要，不但決定了核心算法的復(fù)雜度，同時也會考慮到將來整個的成本。

    決策，這里面因為涉及到算法，包括芯片，其實還是一個更核心的技術(shù)。

    執(zhí)行，涉及到安全，其實我們看到現(xiàn)在無論是乘用車還是專用車，現(xiàn)在這些初創(chuàng)公司這么多年的技術(shù)積累，技術(shù)也得到了很多發(fā)展，以及看到了將來替代海外產(chǎn)品的可能性。

    如果問更關(guān)注哪個環(huán)節(jié)的話，從我們的角度來講可能會更關(guān)注感知，剛才我們也提到了可能有不同的方案。到今天為止，這個方案也沒有完全說哪個是終極方案，比如有融合，有激光雷達，包括我們最近投資了一家新的方向，這家公司叫上海幾何伙伴，給他們做了4G毫米波的技術(shù)路線，在成本上較激光雷達是有優(yōu)勢，將來有可能在自動駕駛場景可以取代激光雷達。

    激光雷達做了這么多年，到今天為止很難講大家是不是已經(jīng)看清楚了終極技術(shù)路線是什么樣的，這里面還是很復(fù)雜，有很多需要解決成本的問題，需要解決生產(chǎn)問題，以及需要解決上車的穩(wěn)定性問題。所以我們還會不斷的關(guān)注技術(shù)新的改進方案，這是我們作為投資部署的重點。

    王榮進：謝謝！您把感知作為非常重要的環(huán)節(jié)，因為有了感知，才有決策和執(zhí)行。謝謝！

    下面請周總再給我們講一講您的心得？

    周奇：前面忘記講，我們還有車聯(lián)網(wǎng)的基金專門投車的方向，我個人除了車以外還投別的行業(yè)，基于這個問題我想講一些更宏觀的或者跟其他產(chǎn)業(yè)相對比我們來思考這個問題，講到智能，先拋開能源因素，包括汽車制造因素，只講智能，我們知道人工智能是三個階段，認知智能、感知智能、運作智能，無人駕駛、自動駕駛其實是這三個智能的結(jié)合，或者一定要走到認知智能才能稱得上是智能駕駛。

    工業(yè)我也投的很多，我們總結(jié)了一句話，工業(yè)里面的智能分三個階段，第一個階段是替代人手，第二個階段是替代人眼，第三個階段是替代人腦，替代人手的過程就是那么多的機械臂，機器人，它不需要那么多的智能，它是基于原則、算法，只要有所謂的運算智能就可以。第二個這幾年比較活的是CE在工業(yè)里面的運用。第三個是更高階的，但是現(xiàn)在工業(yè)智能業(yè)發(fā)展了那么多年，機器人早就有了，但是今天如果拉出一個工業(yè)場景跟無人駕駛比，其實智能遠遠不如無人駕駛，就算工業(yè)里面做一個小車都是要做機械調(diào)度的，從智能角度跟車差得太遠。所以工業(yè)領(lǐng)域是可以循序漸進的通過運算智能，先做替代人手，替代人眼其實是感知技能，到認知技能就是替代人腦。但是在車?yán)锩妫@三個過程是齊頭并進的，很難想象說我沒有眼睛，也沒有執(zhí)行，光做一個運算，你算了以后沒有結(jié)果的，另一方面，如果前端沒有感知的話拿什么東西算呢？

    所以智能駕駛我認為從人工智能的發(fā)展路線來講是一個非常特殊的案例，必須是這三個方向齊頭并進。從結(jié)果來看也是這樣，今天的傳感器公司，你說激光雷達到頭了嗎？遠未開始，現(xiàn)在用的激光雷達絕大多數(shù)恩能量產(chǎn)的基本是機械旋轉(zhuǎn)的，所以激光雷達遠未到未來，我們的世界未來很令人滿意了嗎？非也，現(xiàn)在還會出事故。我們的高清地圖，等等。不管是從感知角度，今年我們還投了一個線控剎車、線控制動的，芯片到了嗎？芯片遠遠未到。

    總結(jié)，我認為自動駕駛是系統(tǒng)性的，而且不遵循運算、感知、認知職能的發(fā)展路徑，缺一個環(huán)節(jié)都不行。

    王榮進：自動駕駛是高度安全相關(guān)的，所以每個環(huán)節(jié)都不能缺少，每個環(huán)節(jié)都要齊頭并進，就像木桶原理，都要足夠長，智能駕駛才足夠安全。

    薛春宇：關(guān)于自動駕駛整個系統(tǒng)架構(gòu)有一個好的現(xiàn)象，確實這幾年我們把自動駕駛系統(tǒng)整個的架構(gòu)邏輯已經(jīng)比較清楚，大家討論投資機構(gòu)的時候發(fā)現(xiàn)語言都是一樣的，感知、融合、決策、控制，基本是按照這個劃分，大家都是在各領(lǐng)域找細分的公司和機構(gòu)。

    從感知來講，確實這幾年無論從攝像頭、毫米波、激光雷達、定位模塊，大家都投了很多公司，從階段來講已經(jīng)做產(chǎn)業(yè)化，很多公司已經(jīng)很成熟了。包括激光雷達整個技術(shù)路徑還沒有完全確立，還有一些技術(shù)迭代的風(fēng)險，所以對于激光雷達來講不光是產(chǎn)業(yè)化怎么便宜的問題，還有技術(shù)路線怎么選擇的問題。我們也看到很多包括關(guān)于OPE、ACMCW（音）等激光雷達，從整個激光雷達的角度來講，很有可能顛覆性的技術(shù)一出來，前面的整個格局就會改變。所以對于激光雷達來講我們都是在持續(xù)關(guān)注，并且關(guān)注頭部的顛覆性的東西出來。

    毫米波雷達，本土和替代這幾年已經(jīng)走的很火了，從loco的角度來講已經(jīng)開始用本土的方案倉，現(xiàn)在還是用的傳統(tǒng)的芯片，從毫米波來講我們現(xiàn)在也開始關(guān)注芯片方案的供應(yīng)商，因為芯片方案就著這次半導(dǎo)體的東風(fēng)，芯片方案也非常的貴。從整個商業(yè)模式來講，如果從整個財務(wù)來算是算不過來的，就是因為半導(dǎo)體這陣東風(fēng)，基本把整個芯片包括傳感器全部吹起來了。

    感知融合，現(xiàn)在基本都在統(tǒng)一做。預(yù)控是比較有意思的賽道，因為大家前期比較關(guān)注的都是軟件，對預(yù)控確實沒有太多關(guān)注，這也是以前的一些公司在做自己方案的時候還是著傳統(tǒng)的POI，找預(yù)控，當(dāng)然我也聽說他們在積極布局想要做自己的預(yù)控方案。從軟硬件來講，長期算法軟硬件之間的耦合性非常強，從這點來講，我們認為短期來講預(yù)控行業(yè)是值得大家關(guān)注的地方。預(yù)控行業(yè)又牽扯到本土的高算力芯片，如何利用本土的高算力芯片搭建符合現(xiàn)在高算力算法需要的預(yù)控平臺，再與整車廠的溝通過程中，在SOA架構(gòu)的過程能夠達到滿足安全要求的SOA的預(yù)控，這是大家值得關(guān)注的機會。

    另外一個以前一直被忽視的地方是執(zhí)行機構(gòu)，執(zhí)行機構(gòu)的本土化力是非常低的，從感知、融合、決策到執(zhí)行，最低的就是執(zhí)行機構(gòu)。因為大家原本關(guān)注的自動駕駛還偏向于軟件，從軟件又往預(yù)控去關(guān)注，慢慢關(guān)注到執(zhí)行機構(gòu)，最近執(zhí)行機構(gòu)慢慢起來，大家開始關(guān)注執(zhí)行機構(gòu)這塊。剛才北汽的領(lǐng)導(dǎo)也說他們原來投的執(zhí)行機構(gòu)公司，從這塊不管是產(chǎn)業(yè)圈、產(chǎn)投圈、財務(wù)投資圈還是要積極布局的，如果沒有預(yù)控，整個是起不來的，因為現(xiàn)在國產(chǎn)的直營機構(gòu)還處于非常弱小的階段，從ESB來講基本處于比較弱小的階段，需要在座的所有資本做。

    最后，我還是想談一下車路協(xié)同。車路協(xié)同，從我個人角度來講，我還是堅信這塊還是會大力發(fā)展的，不管是從原來說的掃地機器人，掃地機器人都在談友好型家居，現(xiàn)在連家居行業(yè)都在談掃地機器人友好型家居，就是為了打造出一個比較適合掃地機器人工作的環(huán)境。所以我們在這個情況下一定要提自動駕駛友好型道路，這是我們的智慧的路。從這點來講，現(xiàn)在的車路協(xié)同各地都在積極布局示范區(qū)，現(xiàn)在的示范區(qū)還偏向于1.0模式，基本還是以單向的信息反饋做一些信息服務(wù)，遠遠沒有到我們真正想要的感知融合，我說的感知融合是指路端、云端、邊端再到整個云控的階段，這是非常早期的，需要大家持續(xù)的關(guān)注，其實自動駕駛單車資本做的很好，很多公司在做，單獨做車路協(xié)同的公司也很多，做單車的很多，但是真正能夠把自動駕駛跟車路協(xié)同融合的非常好，能夠做感知融合的自動駕駛公司現(xiàn)在非常少，關(guān)于這塊我也是希望建議大家搭建真正的自動駕駛友好型的道路場景。

    謝謝大家！

    王榮進：謝謝薛總！把每個環(huán)節(jié)的理解給大家詳細講了一遍，我非常認同。其中有兩點我需要特別再跟您同步一下，關(guān)于執(zhí)行這一部分，我個人也是非?？粗?，如果從產(chǎn)業(yè)鏈的差距來看，執(zhí)行的差距是最大的，而且執(zhí)行這個環(huán)節(jié)容易出現(xiàn)一家獨大的局面，我們?nèi)タ慈?0%，意味著非常容易形成高的集成度。

    周奇：幾年前我提出一個觀點，L4以上的自動駕駛公司都是互聯(lián)網(wǎng)公司出來的或者是教授，L2以下的基本都是TL1出來的，因為我們的汽車零部件世界級的TL1的供應(yīng)商就沒有，你說要要做制動要從TL1的團隊選出優(yōu)秀的團隊作出一個優(yōu)秀的創(chuàng)業(yè)公司來沒有那么容易，但是L3主要是搞算法的，都有機會，大家在一個起跑線上，我覺得這是一個原因吧。

    王榮進：這個環(huán)節(jié)確實需要一些時間的培育，下面請羅總談?wù)勀愕挠^點？

    羅旭：從我們目前的現(xiàn)狀來看，我們是整個鏈條在看，分不出來重點看哪，為什么要看整個鏈條呢？因為整個自動駕駛里面整個鏈條不是特別成熟，作為一個創(chuàng)業(yè)公司需要有一個比較明確的核心的競爭，也可能是是很長的，比如在雷達方面，現(xiàn)在我們看到還沒有解決部分雷達的技術(shù)問題，假如能夠解決部分雷達的技術(shù)問題，這樣的公司有很大的價值。

    比如在決策環(huán)節(jié)，現(xiàn)在我們可以感覺到最初出來那批人都是以算法為主的，但是這個算法好在什么上面，承載的芯片其實是缺的，而且是非常缺的，決策這一塊很明確的是芯片是很重要的。有的芯片其實并不能形成自動駕駛的供給，未來可能會是一個廠家做出來整體方案，甚至聯(lián)想是不是也能夠做車載的計算單元，是一個整體系統(tǒng)，未來可能也會出現(xiàn)這樣的機會。

    對于執(zhí)行來說，主機廠、車廠可能更多利用自己的優(yōu)勢來做。從我們的角度來看，現(xiàn)在這個階段我們整個鏈條都在關(guān)注，有兩點，第一點，要不然就是技術(shù)有優(yōu)勢，這個技術(shù)可能現(xiàn)在還沒也真正的落地，但是你的技術(shù)理論性。第二點，產(chǎn)品出來確實有亮點以后，未來的競爭力就會提升，這是兩點。

    真正要具體到我們到底關(guān)注什么東西，具體來說我們其實關(guān)注的是車廠芯片、電池、電片等，最近兩年我們投了電車，這些是我們關(guān)注的，整個鏈條其實我們都是有所關(guān)注的。

    聯(lián)想作為一個系統(tǒng)廠商，習(xí)慣是把整個鏈條都能看到，這樣才能分辨出來哪個比較重要，或者哪個占比帶來大的變化。

    王榮進：羅總對每個環(huán)節(jié)做了仔細的梳理，一個都不落下。下面有請李總從二級市場的視角跟大家解讀一下您的理解和看法，謝謝！

    李瑞：目前最為關(guān)注的還是在決策環(huán)節(jié)，分兩部分。第一部分，硬件，AI芯片是硬件里面占比最大的，而且不光是芯片，現(xiàn)在越來越多的國內(nèi)公司，包括華為、地平線，越來越多的優(yōu)質(zhì)芯片公司涌現(xiàn)出來，我覺得這會逐步成為國產(chǎn)的OEM的國產(chǎn)替代的選擇。這是AI芯片。

    軟件這部分占比最大的環(huán)節(jié)是數(shù)據(jù)、算法，因為不光涉及到功能安全，同時涉及到數(shù)據(jù)安全。很多時候其實國家也在支持國產(chǎn)的公司因為數(shù)據(jù)安全，所以逐步涌現(xiàn)出一批這樣的公司，這些公司也是我們現(xiàn)在關(guān)注的重點，這是決策環(huán)節(jié)。

    感知環(huán)節(jié)，前面幾位嘉賓也談過很。激光雷達，現(xiàn)在固態(tài)的激光雷達的方案已經(jīng)出現(xiàn)，機械式的激光雷達的成本已經(jīng)下降到1000美元的范圍內(nèi)，越來越有利于這些東西的落地，這是感知環(huán)節(jié)。

    執(zhí)行環(huán)節(jié)，執(zhí)行機構(gòu)，原來底盤執(zhí)行機構(gòu)在海外的PO1壟斷，國內(nèi)的國產(chǎn)化替代進展比較緩慢，但是現(xiàn)在有個契機，OEM廠商越來越需要整合底盤控制機構(gòu)，整合過程中提供了國內(nèi)的底盤執(zhí)行機構(gòu)的契機。

    王榮進：感謝各位嘉賓！后面還有一個問題，因為時間比較短，我就快速跟大家交流一下。

    目前，自動駕駛分多個場景，包括港口、礦區(qū)、園區(qū)等，請教大家對每個場景是什么樣的看法，包括演變是什么樣的路徑？

    劉水：每個創(chuàng)業(yè)團隊根據(jù)自己的背景，包括在整體上對行業(yè)的理解不同，大家選擇不同的路徑，從高維的技術(shù)將來把技術(shù)降維到特定的產(chǎn)品來做，這對團隊來講要有持續(xù)的能力。當(dāng)然，也有的選擇先從簡單、可實現(xiàn)的場景來做技術(shù)進階的方案，無論哪個場景，現(xiàn)在落地的場景很多，包括環(huán)衛(wèi)、物流、礦場等等。對于團隊來講，第一件事肯定是要把產(chǎn)品打磨好，這是毋庸置疑的。第二是要深入到行業(yè)里面去，這里面考驗的不止是技術(shù)本身。昨天晚上在跟一些做智能駕駛特定場景的從業(yè)者聊天，比如說環(huán)衛(wèi)場景，因為交通難的問題要做環(huán)衛(wèi)小車人力替代，是一上來就把人替掉呢，還是中間有人、車之間協(xié)同的問題怎么解決，比如做零售場景，小車在園區(qū)里面去賣一些零食或者飲料，你怎么去做品控，怎么算量，等等。所以對團隊來講，不光是產(chǎn)品技術(shù)做好，還要懂運營，懂場景，這是綜合的問題。針對每個場景，大家選擇路徑不同，技術(shù)由難到易、由易到難根據(jù)各自的特點，每個賽道都有不同的公司出現(xiàn)。

    周奇：其實這個問題很簡單，開放環(huán)境跟封閉場景是不是不相互滲透，剛剛也提到是不是高維打低維，所謂的開放路段屬于高維，封閉路徑屬于低維，我完全不認為這是高維、低維概念。因為我非常清楚，我們投了踏歌（音），踏歌不單是單車智能，它是個整體的調(diào)度系統(tǒng)，你作為開放路段的公司你說做完以后再做礦區(qū)，沒那么簡單。礦區(qū)有很多原因，比如重載，一輛小轎車2、3噸，一輛礦卡將近200噸，200噸和2噸的控制完全不一樣。

    第二，安全下車。L4的自動駕駛?cè)绻_放路段，我完全拍腦袋，我認為三年以內(nèi)安全不可能下沉，但是在封閉場景必須要安全下車，要是不能安全駕駛等于沒用。踏歌今年之內(nèi)安全就能下車，如果我是一個L4的公司，到礦區(qū)里面來保證兩個月能下車嗎？我相信絕對做不到。所以在封閉場景里面有它自己的特點，包括剛才講了系統(tǒng)型的，第二是在應(yīng)用場景上落地的，第三個是安全下車這事是一般的L4公司所做不到的。從經(jīng)營的不同、方向的不同、發(fā)展路徑不同到最后的結(jié)果會很不一樣，謝謝大家！

    薛春宇：關(guān)于L3、L4其實就是一些封閉的場景落地，大家看的很清楚，我相信L2+在未來甚至十年內(nèi)還會是比較主流的配置，所以我一直建議現(xiàn)在在做adas的企業(yè)真的要打磨好產(chǎn)品，把某一項功能做到機制8，因為L2+、L3以下的，L3以下的其實是功能，而L3以上的L4、L5是產(chǎn)品，而對功能來講就是打磨客戶體驗。我以前開過特斯拉像高速擁堵的輔助等，體驗非常的不好，在中國的高速或高駕上，一旦擁堵，你開啟這個功能會被逼瘋，因為你會不停的被人家插進來，然后你要不停的往后退。我想在L3以上的功能做到極致，把一到兩個場景打磨的非常好，相信這就是個非常好的產(chǎn)品，比如如果買輛車，每天沿高架一直走真的會被堵車逼瘋掉，但如果它能夠在高架堵車的時候能夠幫助我很好的跟車，這是非常好的場景。所以我也一直關(guān)注這樣的公司，希望能夠找到這樣的公司。

    謝謝大家！

    羅旭：我們對降維打擊這個事是不認同的，我們認為不存在降維打擊，每個場景需要解決的問題是不同的，各個場景里面的創(chuàng)業(yè)者都有機會。

    李瑞：落地肯定是技術(shù)和場景的融合。但是不同場景下技術(shù)的要求也不太一樣，比如特定場景自動駕駛要落地，比如礦山場景電池干擾比較強、信號弱、功耗比較弱，場景不一樣。比如基層場景對安全性的要求比較高，港口場景空氣比較濕潤或者會下雨，不同的場景對技術(shù)的要求會不同。這是一點。

    第二，如果要落地需要的是什么？比如聚集到算法，需要對各不同的場景需要深度理解場景下對算法進行定期性的開發(fā)。另一方面，開發(fā)出算法以后，數(shù)據(jù)通過不同的進來可以迭代你的算法。

    還有一個前面的嘉賓也講到過，不管是海外還是國內(nèi)從L4以上的跨越式類型的公司看，其實沒有看到量產(chǎn)上車。這兩種路線各有優(yōu)劣，一方面可能有更多的量產(chǎn)上車，數(shù)據(jù)更加真實，更加實際。礦業(yè)車路線可能可以裝更多的感知設(shè)備，算法可以設(shè)計的更先進?？傮w來講，我更加看好漸進式路線，如果漸進式路線也需要公司員工有可以媲美L4的研發(fā)的能力。

    謝謝！

    王榮進：各位嘉賓的發(fā)言特別精彩，周總有一點我特別認同，無人駕駛?cè)绻荒軐崿F(xiàn)經(jīng)濟效益其實價值是不大的，本身就是有機器替代的。

    最后一個問題，大家也知道，現(xiàn)在初創(chuàng)公司通過自研的核心技術(shù)或算法掌握核心技術(shù)，同時這些主機廠也在非常積極的跟進，想請教各位如何看待主機廠的技術(shù)演進，同時跟創(chuàng)業(yè)公司的協(xié)同關(guān)系？先從李瑞總這邊開始吧。

    李瑞：我覺得頭部主機廠肯定有很強的動力自研，傳統(tǒng)的是相對低的制造業(yè)，產(chǎn)業(yè)鏈的整合已經(jīng)進入到了陳述階段，繼續(xù)降成本的空間也不大，如果在電動智能這個賽道下，整車相對會提高單車價值量和單車?yán)寐省Ａ硪环矫?，抓住了這個數(shù)據(jù)和系統(tǒng)也就是抓住了客戶，尤其對頭部整車公司來說非常有動力去做。

    具體到整車和新勢力公司是什么關(guān)系，我覺得競合關(guān)系，但是具體情況要具體分析，比如頭部整車廠和頭部新勢力公司可能競爭更強。其他的頭部整車廠和其他的頭部新勢力公司可能會有合作，但是可能被收購。但是頭部的科技公司如果有資本的實力可能會造車，非頭部的可能會有合作，合作過程中主導(dǎo)關(guān)系包括利益分配機制是一個需要重點關(guān)注的。

    至于新勢力，可能和科技公司更多和頭部主機廠一樣是競爭關(guān)系居多，因為他自身的軟件能力較強，自己的組織架構(gòu)比較靈活。

    王榮進：時間關(guān)系，第三場圓桌論壇到此結(jié)束，謝謝各位嘉賓！