集微網消息 (記者/艾檬) , 在自動駕駛的賽道上, 既有穀歌, 通用這般的實力唱將, 也有一大批圍繞自動駕駛產業鏈的初創企業相繼湧現. 據不完全統計, 在自動駕駛技術研發領域, 全球已有超過240多家初創企業. 而從目前與未來的考驗來看, 技術路線與商業落地是決定勝局的關鍵, 究竟如何能修成正果?
未來的汽車定位
回答這一問題可能首先要明了未來的汽車定位. 有專家認為, 從手機的演變來看, 手機原來只能打電話, 但在APP出現之後, 手機的功能如拍照, 支付, 社交, 學習等開始與手機分離, 手機成為平台. 而汽車也要走類似的道路, 未來的汽車將與AI, 互聯網生活方式深度結合, 演化成一個智慧的移動終端.
因而, 在整體層面上必須解決自動駕駛的問題. 一方面, 這或將整體顛覆現在的汽車形態. 在空客對未來的暢想中提到, 未來底盤與車廂分離, 每個人有個車廂, 想從A點到B點, AI作業系統會自動調配一個家門口附近的底盤過來, 配置一個車廂放在底盤上即可. 這意味著對目前的汽車構造, 將進行一個顛覆性的重新設計, 如駕駛艙沒有了, 甚至整個車廂都是顯示屏等等, 技術的進階成為推手.
這同時引發另一大問題, 即汽車廠商轉變成出行服務廠商. 或許, 全球只有少數幾個類似 '富士康' 的汽車代工廠忙於製造汽車, 而大出風頭的則是出行服務商, 他們來定義汽車的架構甚至個性化服務.
另一方面, 在汽車作業系統的生態爭奪中, 圍繞汽車的應用開發也將大行其道, 何時在汽車上的應用開發如同手機APP那樣一人一電腦就可開發實現, 而不是藉助龐大的GPU+AI晶片等組合來實現, 或是自動駕駛落地時間節點的引擎.
技術路線的發力
在技術路線與和核心產品方面, 顯而易見, 與BAT等大型互聯網公司不同, 國內初創企業大多將技術路線專註於某一些軟體或是硬體, 例如感測器, 晶片, 演算法等.
在感測器層面, 從目前高級駕駛輔助 (ADAS) 等產品來看, 一方面需要毫米波雷達, 雷射雷達, CMOS映像感測器不斷在性能, 成本, 功耗上精進, 另一方面, 這些感測器的融合處理將成為一大熱點, 誰能率先發揮 '集體' 的力量誰就擁有更多的主導權.
晶片的著力點在於如何將汽車AI晶片的算力不斷提升, 功耗不斷降低, 技術供給的速度要與產業發展的速度匹配, 不斷匹配所需的性能, 功耗, 演算法, 成本要求才能合拍. 最終達到自動駕駛的 '臨界點' , 也就成為晶片的 '爆發點' .
反觀演算法, 演算法的成熟度還要不斷提升, 但長久來看演算法穩定了之後會趨於開源化. 在這段時間內總會發現一些特定場景的演算法開源化之後, 價值被更具市場能力的公司獲取, 同時出現新的挑戰演算法需要克服.
當然, 既然走上了技術這條路, 就要規劃好技術路徑與演化方向, 是水平整合還是縱向貫通, 是切入已有的供應鏈生態圈還是另起爐灶, 這是持久的考驗.
有分析認為, 自動駕駛市場正在形成巨頭與創業者共舞和互補的商業新生態, 那些在自身垂直細分領域具備優勢的初創企業將逐漸成為大平台企業供應鏈的一環, 即自動駕駛在未來會越來越像是如今的手機行業, 創業者更多是在關注各個細分領域, 大平台企業未來則整合這些細分領域的推動者.
商業落地的方向
有研究報告顯示, 到2050年, 無人駕駛智能汽車和移動共用出行的市場規模將達到7萬億美元, 其中基於自動駕駛汽車提供的打車服務將達4萬億美元, 快遞和商業物流服務將達3萬億美元. 雖然外界的期望和呼聲很高, 但在所謂的獨角獸頻繁出現, 如今估值存在嚴重泡沫的情況下, 這些所謂的初創企業具備多少的營收和盈利能力, 實現商業化落地?
據蓋世汽車網分析, 從目前市場情況看, 以ADAS技術和產品為主的初創企業在商業落地方面, 一是直擊, 與整車廠和Tier 1合作, 通過前裝直接裝車, 這顯然較長時間的磨合和協同合作; 二是側擊, 以後裝方式挺進, 走後裝到前裝的迂迴路線, 而這些企業已經收穫了一些市場訂單.
而另一批將自動駕駛作為終極發展方向的初創企業, 最終的規劃是將自動駕駛技術在出行領域落地, 這類初創企業將通過車企代工生產相對簡單的自動駕駛物流或共用車輛, 投入出行領域並進行運營和維護.
在自動駕駛領域, 有太多的機會和激進, 也有不少的投機和冒險, 但掙快錢容易, 想要在這一賽道上航行, 唯有擁有自主創新.