GCP硅谷专家咨询:无人驾驶将何去何从|亿欧智库

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自动驾驶
亿欧
李星宏
2017-10-28 10:05
[ 亿欧导读 ] 无人车行业的关注圈随着市场火爆而逐渐扩大。那么行业当前面临哪些难点?无人驾驶实现商业化的周期有多长?哪个环节更适合创业?中美无人驾驶发展有何不同?GCP硅谷专家咨询日前邀请了两位无人车行业专家对这些问题进行了解答。
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10月22日,GCP硅谷专家咨询连线邀请了两位无人驾驶专家,前福特亚太地区数字创新营销高级经理(曾主导智能出行和无人驾驶在亚太的产品创新),以及英伟达(NVIDIA) Technical Artist(负责无人驾驶芯片UI和用户体验),针对无人车行业当前发展的难点,以及商业化探索、中美无人车消费者市场对比等问题进行了讨论。亿欧智库对其观点进行了简要整理和分享。

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无人车行业面临哪些难点?

嘉宾认为,如今无人驾驶所需的软件、硬件已经在技术上臻于成熟,但在成本控制和规模化量产等方面尚存在一些距离。激光雷达就是很典型的例子。Velodyne生产的64线机械激光雷达在性能方面能够满足无人驾驶的感知需求,但数万美元的高昂价格使任何车厂都望而却步,因此涌现出多个激光雷达初创企业,以牺牲一定性能的基础上顺应市场对激光雷达低成本化需求的趋势。

公路实测的不足使企业难以获取到优质数据,并进以改进无人驾驶系统。市场如果只关注企业所宣传的路测公里数往往会被误导,例如,在高速公路等简单而固定的几个场景内进行无人车测试,确实可以取得到漂亮的成绩,可是一旦把场景改成纽约等大城市,复杂的交通环境可能会让无人车变得无所适从。

传统车厂的一个优势在于,无论技术怎么先进,还是要把它放到大规模生产的产品上。所以对于只是开发所谓大脑或组成部分的企业来说,困难在于如何深度地和有经验的车厂,或者是一线管理供应商合作。

此外,政策法规是否及时配套、社会接受度也是无人车行业亟待跨越的难关。

无人驾驶实现商业化的周期有多长?

今年,奥迪发布的新款A8L已经宣称是达到L3级别,各家企业则纷纷承诺在2020年前后量产L4级别的无人驾驶车辆。但无人车要真正实现普及和商业化还需推后。

比较保守预估2030年能实现商业化。那时候全球来看,15%的销售将会是是新能源车,可能10%-15%的车都会是无人车,到了2050就更高了,这将会巨大地改变汽车行业的业态。

麦肯锡此前预测,无人驾驶汽车到2050年可以产生2000亿至1.9万亿美元的产值,到时汽车行业将真正进入无人驾驶时代。

无人驾驶产业链中哪个环节适合创业者?

汽车行业对于规模化生产的要求使轻模式的初创公司面临较大的进入壁垒,而且几个细分领域中已有一些企业处于领跑的位置,所以创业者不适合切入大规模落地化生产的环节。

不过嘉宾认为,依然有一些创新领域,例如车载信息系统、网络安全、信息安全、车内的用户界面设计以及激光雷达等部件生产,能为初创公司提供较好的切入点,取得被大公司收购的机会。总结来看:

一:有技术瓶颈的领域,且成本高昂的地方(比如LiDAR),如果能解决技术问题,降低成本,就非常有机会;

二:涉及到汽车内部的用户体验有着极大的市场空间,在无人驾驶行业有机会产生像App Store这样聚合大量第三方软件,,的平台型服务,汽车的整个业态的运行从硬件转向软件,像车载信息系统,尤其是无人车出现后,提供一个类似于touch point的东西给消费者,将会有一个很大的空间;

三:信息安全领域,无人车的软硬件工作都是非常复杂的,越复杂的系统漏洞越多。所以信息安全也有可能会是一个方向,可以有更多的创新者。

英伟达,高通,英特尔等芯片提供商的解决方案有何不同?

英伟达无疑在无人驾驶的芯片解决方案方面走得最快,GPU的并行运算架构在应用到无人驾驶、深度学习方面具有天然优势。高通收购顶尖汽车芯片供应商恩智浦、英特尔巨资收购Mobileye、Altera则是加紧在无人驾驶领域布局,保持对英伟达的竞争力的重磅举动。

此外,汽车厂商配置,就跟配置电脑一样,不同配置卖不同的价格。英美达提供的都是高端的配置,不提供中低端的芯片,其他厂商也会补足。所以芯片供应市场未来仍会是多企业并存共生的局面。

中美两国无人驾驶的发展有何不同?

从政策法律角度来看,美国在立法层面上显然起步更早,而且有18个州的法规对无人驾驶路测采取了开放态度。中国虽然还处于探索的过程,但制度优势能帮助行业在确定方向之后高效推动政策落地。

从内部的合作竞争情况来看,美国无人车行业百家争鸣,竞争激烈,企业间抱团结盟现象常见(英特尔—宝马—德尔福联盟和英伟达阵营分野鲜明,常被媒体引作形同水火的例证)。在中国,百度Apollo的平台型打法则给出了企业间通力协作的可能性。值得一提的是,由于地图测绘涉及国家安全,中国的高精度地图企业有足够的成长空间。

在消费者市场,中美两国差异较大。据调查显示,美国有75%的司机对无人车表示担忧,超一半的司机不愿意和无人车共处同一车道。而中国有68%的受访者表达了对新技术的支持。开放的社会态度为中国无人车行业发展减轻阻力。

中美两国的交通环境不同。在旧金山和纽约这样的人口密度大的城市开始测试。测试发现在旧金山无人车面临的复杂路况要比在亚利桑那州凤凰城高23倍,而中国一旦测试的话,驾驶环境只能是比旧金山更可怕。中国更为复杂的驾驶环境将有助于优质路测数据的获取以及无人车系统应对能力的提高。

从落地类型来看,中美两国则有一定的相通性,固定路线出行、汽车租赁以及共享、物流运输将最早出现无人车的身影。

硅谷和传统车企的博弈

传统车企有着成熟的供应商体系和消费者市场,在维持既有业务的前提下,在研发自动驾驶技术时势必要根据产品更新迭代的规则进行,采取由L1逐步过渡到L5的渐进式发展策略。硅谷的科技企业相对更注重自身估值,没有成型的供应链,市场压力较轻,有能力直接研发L4、L5级别的无人驾驶汽车。

科技企业开发软件,跟车厂和其他供应商合作,也并不只是把把软件装到硬件里面这么简单的事情,测试,生产等非常耗时,所以这一点上特斯拉相对脱颖而出,因为它用的就是它自己测试过的东西。

对于传统车企,特别是在美国,欧洲,它们不愿意只做硬件供应商,一定是要自己来开发,自己来测试,利用自己的优势,避免在未来沦为硬件代工。

整体而言,处于行业不同环节的硅谷的科技企业和传统车企之间合作面相对更多,毕竟不可能有一家覆盖自动驾驶所有的解决方案。从另一面讲,竞争往往更多地发生在硅谷和底特律的内部。

亿欧智库对于自动驾驶也有相应的报告产出:《2017自动驾驶产业研究报告》,欢迎关注。

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