自动驾驶浪潮袭来，众多科技公司、巨头玩家、跨界企业纷纷加码，百度、文远知行、小马智行等玩家相继入局。疫情“黑天鹅”掠过，无人车的价值正被不断挖掘。与此同时，自动驾驶领域的融资热度随之凸显。

2月24日，发改委、工信部等11个国家部委联合印发的《智能汽车创新发展战略》，也为智能汽车创新发展增添了想象空间。

这一切不禁让人怀疑：自动驾驶的春天真的来了吗?

过去几年，在资本的助推下，中国自动驾驶行业开启了“飞速发展模式”。据中国电动汽车百人会统计，2015年至2017年11月，自动驾驶汽车相关领域的投融资事件共193起，金额达1438亿美元，一度超过特斯拉和通用汽车的市值总和。

不过，经历了野蛮生长的中国自动驾驶行业，无论是技术还是资本，均趋于理性与冷静。

Uber自动驾驶致行人死亡等事故的出现，使得飞速发展的自动驾驶技术随之放慢脚步。安全，成为悬在自动驾驶企业头顶上的达摩克利斯之剑。

而近两年来，自动驾驶领域的融资热度相较此前也有所减少。据媒体统计，2018年，中国自动驾驶零部件和解决方案供应商的融资总额达162.3亿元。但去年，该领域融资总额降至107.1亿元，同比下降34%。

就目前来看，自动驾驶企业要想实现稳健发展，还需要更多的想象空间。

2019年3月，总部位于加州山景城的自动驾驶公司Drive.ai被曝出“卖身”于苹果;在国内，曾经的明星初创公司Roadstar.ai也突然倒下。迈入2020年，自动驾驶领域依旧风波不断。特斯拉陷入自动驾驶芯片减配的漩涡之中，沃尔沃则表示将放弃实现完全自动驾驶这一技术目标……

回看整个自动驾驶行业，可规模化盈利的商业模式，始终是横亘在企业面前的一座大山。在自动驾驶技术尚未完全成熟的情况下，企业如何自我造血，探索出可落地的商业模式，成为其发展历程的重中之重。在进入新的阶段时，入局的企业如何拿得下一争夺赛的入场券，显得至关重要。

对此，记者邀请了凯辉汽车基金合伙人李贸祥、文远知行WeRide工程资深副总裁钟华，探讨自动驾驶企业如何建立竞争壁垒、破解盈利难题、寻找下一阶段正确打开方式等问题，为大家带来了“自动驾驶发展进入攻坚期，在局者如何拿得下一入场券?”的主题线上沙龙分享。

01 困境：如何建立竞争壁垒?

记者：疫情发生，打乱了企业发展的节奏。目前，二位和各自企业、以及了解到的企业，在复工和业务布局方面的进展如何?

李贸祥：从疫情发生到现在，我们一直在关注被投企业的发展情况。包括有很多生产类型的企业，也在思考如何从供应链的角度进行恢复。我从汽车版块简单列举一些数字：从我们收到的最新数据来看，2020年，在整车销量方面，国内至少有15%的销量受到影响;欧洲受到的影响，可能还要大于国内，目前预估的是接近25%。

我们发现一个很奇特的现象，以前和被投企业、投资人聊的时候，经常在“畅想未来”，谈论关于2025年、2030年，以及更远的未来。现在更多的是谈论当下：如何活下去、如何做好现金流储备、如何在这个阶段更关注一些“看得见、摸得着”的东西，为企业的运行做一些更实际的帮助。

从投资金额来看，我们团队做了一个简单的复盘。2月份，受到春节、疫情等因素影响，整个市场的投资金额比例下降了72%，投资数量下降了33%。其实可以看到，大家变得更加谨慎了。在这个市场中，有各种各样的因素存在，这是一组很直接的数字。

钟华：企业方面，从我们的角度来说，主要是员工安全问题。因为现在我们主要是在做技术开发，所以疫情对我们的影响还是在开发进展这部分。总体来说，情况还好。由于我们公司分为中、美两地，平时已经养成了远程工作的习惯，所以这对我们的影响不是特别大。在测试工作方面，2月初已经基本恢复。恢复之后，我们也做了一些安全措施。从3月2日开始，我们的运营工作也已基本恢复，现在在黄埔区也有公开运营，并做了安全防护措施。虽然现在疫情开始在美国爆发，但总体上对我们的影响不大。

记者：从专业投资人的角度，如何看待疫情对自动驾驶产业发展的影响?

李贸祥：自动驾驶的企业分为很多类，我们可以拆分来看。2017-2018年时，更多是在讨论单车智能。随着技术发展，出现了车路协同等技术路线，从一开始的单打独斗到2018-2019年，形成了合作生态。

我一直认为，自动驾驶存在一个分水岭，如果以估值来说，就是10亿美金。当时通用花了10亿美金收购Cruise，在这之后，很多企业都在追求估值10亿美元这一目标。目前国内也有很多家企业实现了这一目标，但之后应该怎么去做?这里分为两类企业，一类是10亿美金以下的企业，它们可能更多是在做一些更切实际的落地场景。作为财务类的投资人，我们会比较关注这部分的投资机会。

而10亿美金以上的企业，更多在考虑怎样建立一个生态：与整车厂、一级供应商、其他生态伙伴进行合作，构建未来。随着布局，这类企业估值水涨船高。当然，这类企业的数量正在不断减少，因为能够形成这样竞争壁垒的企业毕竟不多。从Waymo、到Cruise、再到百度，也呈现出了一些不错的数据。我们也可以看到，Waymo从一开始作为一家独立的公司，到今年年初也开始对外融资，形成了它自己的联盟。而Cruise之前也是一直在做，这类企业慢慢在建立自己的壁垒。

这两类企业不能用同一个标准去看待。所以我觉得，应该在不同模式下审视不同企业的发展。

 

记者：文远知行此前获得了雷诺日产三菱联盟的投资，相当于有了整车厂的资源。除了开发，目前还在做哪些事情?

钟华：我们其实一直在做三件事：一是技术研发，这个大家都知道;二是推动运营，这其实在去年就已经开始做了，我们也已经出了相关的运营报告;三是推动政策，这是我们接下来发展的重点。这三件事相互影响、相互制约。如果政策不开放的话，企业运营很难真正做到“无人”那一步。但如果运营、技术达不到一定标准，政策也不会开放，所以我们现在是把这三件事一起往前推。

记者：最近大家都在提“产业联盟”，这种联盟是不是可以理解为，除了技术之外的行业壁垒?

李贸祥：当然可以，其实自动驾驶是一个特别烧钱的事儿。之前我们一直在讨论，自动驾驶的竞争壁垒到底是什么?政策是一方面，这个政策指的是国家，哪个国家对于这部分更开放，能够提供更好的环境。同样，融资能力，包括组团能力、整合资源，其实都是竞争壁垒。在这当中，门槛设得越高，能够让其他企业去触碰到的机会就越少，所以说，这肯定是一个非常重要的竞争点。

记者：在壁垒当中，最核心的就是钱了。那除了钱和技术之外，可以从哪些角度去建立我们的竞争壁垒?

钟华：我非常同意李总的观点。我们很早就提过，自动驾驶要落地需要一个铁三角模型：科技公司+车厂+运营公司，三方发挥各自强项，并结合起来实现落地运营。文远粤行其实就是这个模式落地的案例，也将是文远知行未来在不同城市复制的方案。除了跟本地企业合作，也可以跟更大的车厂和运营公司合作，如滴滴、高德，在不同等级上面都需要逐步建立产业联盟，这样才会更稳，形成竞争壁垒。

 

文远粤行Robotaxi/文远知行

目前，全世界的自动驾驶企业，只有三家做了合资公司，百度和长沙政府、文远知行和白云出租车汽车集团/科学城集团，以及Aptive和现代，这是完全不同于Waymo或者Cruise的发展战略。大家能够一条心做这件事很重要，这跟一开始几十人干活是不一样的。从小公司转型到中等规模的公司，中层的人是非常重要的，我们在做的事情实际上就是不断加强中层这一块的力量。

记者：在国外，这种类似的产业联盟大概会有哪些方式?

李贸祥：我们发现，在国内和国外一个最大分别是，海外企业有自己的一套发展战略。比如说，初创企业和整车厂都会有自己想做的日程，并且顺序不一样。包括联盟到底由谁来主导?谁说了算?是被动性的合作，还是主动性的合作?

举个例子，我之前听过一个数字，但这个数字不一定完全正确。按照整车厂标准去设计一套自动驾驶流程，需要工程师800人起。因为要改的东西、系统架构很多，这不只是一个简单的改车过程，这是整车厂主导思维去做这个事情。

所以说，我们在讨论联盟到底由谁主导，每个企业扮演什么样的角色，提供怎样的价值?这其实在外面无论是吸引新的投资人也好，或者说持续走下去，都非常重要。如果只是一个小的配角，意义就会慢慢减少。如果是主导角色，那联盟的价值会越来越大。

钟华：我觉得下一轮挑战中，车厂可能已经不是主力了。特别是今年开始，车厂发展不是特别顺利。今后1-2年，车厂不太可能成为自动驾驶行业发展的主要推动力，传统车厂还有很长的路要去追赶。

最近，发改委、工信部等11个国家部委联合印发的《智能汽车创新发展战略》中，有一个很清晰的点，各个玩家到底扮演什么样的角色?科技公司是领军企业，车厂、Tier 1、出行领域的企业都是供应商。所以，我认为，下一个阶段推动行业往前走的很有可能是机构投资人，而车厂有自己的节奏。

记者：加州车管局(DMV)发布2019自动驾驶报告显示，百度Apollo的MPI(Miles Per Intervention，每两次人工干预之间行驶的平均里程数)值排名超过Waymo成为第一，怎样看待这个事情?

钟华：报告今年出来有些令人惊讶，之前Waymo一直是领导者角色，这次几家中国公司突飞猛进。我认为，其实大家对DMV这个东西有两大误解。第一个误解：其实DMV的数据是直接向企业要来的，可能不会做具体核实，那当然也不会对数据负责。用一个比喻可能更好理解，在中国，大家的普遍认知是，政府发布的东西是得到政府背书的，以为美国也是一样，但其实不是。第二个误解：用这些数字进行横向对比，脱离数据其实并没有严格的定义与统一标准。所以大家会根据自己的理解去写这个报告，各家理解相差甚大。所以说，不能简单拿数据参考，这是不存在对比性的。

 

记者：不看这个DMV，有其他可选择的参考项吗?

李贸祥：一开始我们在看项目的时候，完全没有参照物，这是一个很痛苦过程。我们只能选择看落地场景，这是我们能看懂的。当时和很多车厂在聊，现有技术用其他技术替代，不确定性太多，包括5G、车路协同，甚至其它种类型云端接管，这又有很多工作。初创企业需要具备快速适应环境变化的能力，无论是好或不好，谁能撑到最后，这是它的重要能力。不能用简单的指标进行评判。相比几年前，现在技术在变化、行业在变化。再对比之前的一些数据，其实是没有意义的。

钟华：其实我们做技术的也很郁闷，自动驾驶是非常复杂的系统。投资人需要给出一个数据，这个数据能够实现对比，但其实非常难做。如果说，DMV有非常详细的描述，什么时候到了一个阶段，什么叫不是一个阶段，测试数据在各个类型场景达到什么样的比例等都有详细规定，这是有可比性的。但是现在，不存在这个事情。

光看里程很难搞清楚，所以得看投资人是否有时间，把这些事情挖清楚。我们也在想，是不是能总结出相对简单的标准，可以让大家做横向衡量，这是我们在思考的。

02 破局：如何突破盈利难题?

记者：盈利一直是自动驾驶行业更核心的问题，凯辉在投项目的时候，大概的投资思路是怎样的?

李贸祥：每个基金有自己的偏好，我觉得这当中没有对错，只是说大家选择的方向不同。我们在刚开始看的时候，更多是在讨论盈利性、落地性问题。讨论这个问题的同时，其实刚才也讲到另外一个问题，就是说我们需要无人驾驶，无人驾驶的价值到底是什么。

无人驾驶能够解放双手，是其中一个原因。在很多场景中，其实是效率的提升，是针对人力资源的优化或者替代，比如说在运营场景中，对驾驶员的替换，能够为企业节省大量成本。在这些场景当中，有哪些场景可能比较容易实现。Robotaxi未来也是要去替换司机，如果见不到替换司机的那一天，那这个模式就不一定能跑通。

在这个过程中，我们分了几类，这个分类并不一定正确。我们认为自动驾驶在应用场景当中，可以称为工业类，工业类当中，包括农机、工程机械、矿山，甚至是军事用途，这都可以称之为工业类。还有一类是物流类，在这个场景当中也有很多无人驾驶公司在做，以及交通出行这几个大类。

对于这几大类而言，从发展现状友好程度来说，我们看到是工业类特定场景低速，相对来说更友好。同样，在这个过程当中，我们也看到从单车智能到整个系统化集成。在很多封闭场景，它的成熟程度和发展程度也很快，因为它们其实是真正用在运营当中。这个账算不算得过来，这是我们很在乎的点。

我们是先投了农机，再投了矿区。农机是一个国家高度补贴的行业，对于无人驾驶农用机械，和它的整个产出的价格是几乎一致的，而且国家还在不断投入。在这当中，它们做的不光是简单的机械化，还在通过自动驾驶系统、网联系统做整个精准农业。这也是为什么我们在不断地找这些特定的场景，不断找这些地方的突破的原因。

记者：钟总，怎么看待这一问题?

钟华：我很同意李总的观点，我觉得大家看的是不同的市场，但其实每个市场都有机会。大家从各个方向看，会发现其实无人驾驶是刚需，这在各个行业都能得到体现。我们深信，Robotaxi这个行业的市场应用是存在的，只要能把人挪掉，剩下的账一定能算得过来。

我觉得，并不一定到全部替代司机时才能挣钱，也许替代一半司机的时候就能挣钱。所以我们一直以来的目标就是，到2022年时能够取代部分司机。其实像滴滴这些公司，它可能把70%的钱给司机，通过补贴、各种各样的抽成，公司拿30%左右的钱，这些公司拼命做优化，如果能把这30%优化掉一点，也许能挣钱。

我们干的事情就是，如果能替代一半司机，那这30%一定是没有问题的。我们为什么现在这么早开始做运营?真正技术出来，也不是第二天就能赚钱的，这中间需要一个适配的过程。我们现在属于早期做运营阶段。

我们希望，通过我们的运营报告，能够给政府、社会一定支持和信心，这样可以推动相关行业法律往前走。所以我们觉得，当我们进入第4个阶段(在特定区域、特定时间逐步去掉安全员的阶段)，离盈利就不远了。进入到第5阶段(大范围、大规模地开始无人驾驶运营)，我觉得就应该完全可以实现盈利。希望在2022年迈出第一步。

记者：李总看的项目比较多，在您看来全球其他自动驾驶企业，盈利的时间点大概是什么时候?

李贸祥：其实没有这个时间点，说句实话，这本身是一个烧钱的行业，同样也是投资回报周期特别不确定的一个行业。因为每个地方政策不一样，而且大家打法不一样。文远知行在广州做的事情其实是借力打力。如果自动驾驶这件事情完全是一家人抗在自己的肩上去做，其实成本可能放大了3-4倍，甚至远不止于此。在这当中，如何去找到一个能够去借助别人的力量，更好地完成自己的目标，这也是一个竞争实力的表现。目前，能够去形成一个产业联盟的企业并不多。所以说，这当中还有很多的路要走。

03 突围：下一阶段正确打开方式?

记者：在两位看来，下一阶段，投资机构的逻辑发生了哪些变化，未来主打哪些关注?

李贸祥：其实在每个阶段确实不太一样，我们刚开始在看项目的时候，更关注的是团队。即一个创业团队里有多少“大牛”，因为这部分人才很稀缺但又很重要。那么发展到现在，我们集中的点在于：人、技术、落地场景。当然还会考虑后面的盈利，也就是最终做成产品。

刚才说了自动驾驶分很多应用场景，其实应用场景间界限已经没有那么明显，我们可以看到，2017年-2018年时有很多项目、企业崛起，有几家企业已经成为独角兽级别，跑到最前面。之后，那一拨企业都在做物流领域下的自动驾驶，后面又出现了很多项目。我认为，技术本身或者路线，没有太大区别。我们看到资本在重复做一些事，其中有很多技术可以互通互用、相互嫁接。

同样，我们还要看有哪些是能够建立壁垒的项目，比如有些技术某些企业进不去，或者短时间进不去，这是我们关注的。比如说一些企业抓住了资源、场景等，都建立起了自己的壁垒。同时，任何一家企业产生价值的时候，它的技术是互通的，很多企业在Robotaxi、物流领域，以及其他行业也开始渗透，未来技术方案的边界不会那么清晰。谁能真正成为在这些落地场景中取胜的，谁才有存在的价值。

记者：最近L3这个路线又引起了一些争议，但国内有很多车企在推L3，大家众说纷纭，这件事二位怎么看?

李贸祥：其实我觉得，大家对L3的定义如果说是一致的话，那其实这个责任已经从驾驶员变成车或者系统问题。如果说一出安全问题，是系统责任或者车厂的责任，或者供应商的责任，在这个链条中无论是谁的责任，都已经不是驾驶员的责任。那这对于系统的可靠性、安全性提出了很高要求。

包括一些政策法规当中，对于这方面的认定其实也不清晰。对于L3来说，并不能因为有L3功能，就能卖更多钱。这当中，L3所谓的价值其实没有这么高，还不如直接说是L4，说不定还有更高的溢价空间。

同时，在讲L3的时候，我们发现有很多新的名词术语出现：比如说L2.5、L2.9、L2.999，无论怎么四舍五入，都到不了L3。我觉得，一方面是政策还没到这个程度，责任划分不是很清楚;另一方面，整个L3的价值在售价当中没有得到任何增益，干脆还不如叫L2或者L4，L3不如暂时不提。

钟华：L2、L3、L4可能对于专业人士比较清楚每一定义，但对于广大消费者来说，大家可能并不清楚区别在哪里。这里面的关键区别在哪儿?L2的责任方还是司机;L3在有限的情况下，责任方转移到了系统。这是L3现在面临的最大问题，说白了就是：它背的“锅”跟L4一样，但它赚的钱又和L2一样，这玩意儿怎么算都不合适。

我认为，再往深一步，从用户的角度来讲，L2最后可能也会往L4这方面走。虽然L2明确规定，“锅”是司机背的，但大家看这几次特斯拉出事儿，全是司机走神，比如：打游戏、看电影。当L2做得好到一定程度，在某些场景下司机必然会放松警惕。反过来说，如果做得成果让司机一直提心吊胆，不敢玩游戏、不敢看电影，那要这东西干嘛?所以本身这个事情是矛盾的。

做这件事的本质，是让驾驶员得到解放。但是，最后大家还得去面对“完全让司机可以忘掉驾驶”这件事。我感觉，再过一阵子，L2也会往L4方面走。

 

记者：文远规划的发展路径是怎样的?

钟华：我们认为，从做的事情和输出效果来看，自动驾驶公司大概分为5个发展阶段。第1个阶段最简单，根据固定路线，可以跑起来，这是我们2017年在做的事情;第2个阶段是在约几平方公里的一小片区域里，可以实现任意点对点之间的通行。2017年下半年，我们在美国做了这件事情;第3个阶段，我们认为是在一个比较大的区域内做测试或运营，这是我们现在在做的事情;第4个阶段，应该是真正开始进入“去司机”阶段。这个阶段不可能是一步到位的，可能在一定区域、一定时间内，先去掉司机做一些测试;第5个阶段，是大范围、大规模落地实现，达到最终目标。下一阶段，我们准备往第4阶段走。

记者：如果说政策逐步落地，文远知行到达第4阶段大概还有多长时间?

钟华：我们的目标是今年到达第4阶段。去年11月底，我们已经实现了在限定区域实现自动驾驶的试运营。我们2020年的目标，就是实现全无人的测试和运营。实现全无人驾驶，这是Robotaxi商业模式成立的关键点。而Waymo去年已经开始了在Arizona的全无人驾驶载客运营，这是整个行业的里程碑。在中国要做成全无人驾驶，我们文远知行的解决方案是，在未来主要关注三件事：第一是技术，第二是运营，第三是政策。其实我们跟很多投资人也有过交流，他们不只看技术，但是技术是基础。从技术到落地不可能是瞬间发生，运营需要早落地、持续开展。政策是很关键的因素。如果政策不允许，那企业就无法落地。所以，我们和广州政府也有比较深的交流，包括在一些中央层面，也在对话。我们希望三方面都能往前走，这是我们在将来的目标。

记者：很多企业都在做高精地图，高精地图业态是不是无人驾驶企业必须要做的事情，这类型公司有没有诗和远方?

钟华：我从自己经验说，高精地图对我们来讲不是简单的地图。我们一直讲高精地图是一种具备高分辨率、能实时更新数据的数字化地图，它既是感知系统的一部分，又是系统决策的重要一环，具备高精度定位、辅助环境感知、规划与决策等多种功能。

里面的地图是一层数据上面还有其他层数据，包括所有可以离线计算的东西，都存在高精地图里面。能够通过地理位置提取这些数据，包括预测的数据，对于交通状态的数据，都在这里，这个逐渐变成算法的一部分，能够配合自动驾驶决策层。在这种情况下，我们只能自己采，因为图商没有办法满足这么多需求，也不可能只为一家企业服务。

图商需要做水平方向很广的一层平台，才有价值。高精地图在自动驾驶必须存在这一前提，大家需要有通用需求，才能做起来，现在我们高精地图用法已经很深，我们可能等不急图商去做这件事。

李贸祥：其实之前看过一些标的。但高精地图存时间匹配问题，当时我们在看矿山无人驾驶，这样的场景也需要高精地图，但是企业场景特殊又买不到，所以只能自己做。与此同时，这也能建立自己的壁垒。