【梳理】浅析无人驾驶技术发展的六大趋势

科技一直以来都是汽车研发的关键，但过去几年，随着物联网和人工智能的快速发展，并逐步向汽车行业渗透，一场汽车科技军备竞赛也渐渐发酵。随着原本只存在于科幻小说中的无人驾驶汽车逐步转向商用，创业投资也大幅增加。

我们借助相关平台分析了汽车科技领域的爆发趋势。以下为要点内容。

1、汽车进入主流意识　　

使用Trends工具来量化新兴无人驾驶汽车的媒体报道后，便可发现围绕这一领域的新闻足以比肩无人机以及增强现实和虚拟现实等前沿科技。

最近几个月，这一领域的关注度大幅增加，甚至超过了其他技术。随着无人驾驶汽车技术走向成熟，并逐步推向市场，我们将会监控这一趋势，了解它的稳固程度。

虽然谷歌的无人驾驶汽车（目前是Alphabet旗下的Waymo公司）是目前资格最老的无人驾驶汽车项目，但很多创业公司获得的关注加总起来也可以与之比肩。

2、融资数据表明成熟度增强　　

分析无人驾驶汽车私有市场的活动便可发现，创投规模大幅增加，2016年的交易数量实现三位数增长，一定程度上受到通用汽车2016年3月收购Cruise的促进（Mobileye在2014年的IPO和多家车载通讯系统开发商的大规模退出交易也起到了一定作用）。按照目前的速度，2017年的投资可以轻松打破去年的记录。　　

按照不同的交易阶段来看，汽车科技领域在2017年以来表现出逐渐成熟的状态。从绝对值来看，种子投资活动依然强劲，但由于这个十年早期创立的创业公司如今步入中晚期投资阶段，这一领域的活动越来越平衡。　　

无人驾驶技术的关注也吸引了更多资金雄厚的支持者，自从2012年以来，投资者数量逐年增加。

3、电动无人驾驶出租车服务模式　　

很多创业公司和大型企业的终极目标是改变上个世纪的交通模式，从私人拥有汽车转向共享无人驾驶车队，从而按照需求使用汽车。这种愿景经常与内燃机向电动汽车的转移融合起来。

这些技术还催生了一些新颖的缩写词，包括ACES（无人驾驶、联网、电动、共享汽车）。我们对无人驾驶技术的定义主要集中于自动化和连接性。

当然，还有一些创业公司在跨越不同的技术领域开发相关技术。然而，这些领域需要具备截然不同的能力，从工业制造到机器学习，再到计算机视觉算法，范围十分广泛。所以就不难理解创业公司和老牌公司为何争相参与进来。　　

为了解决这一问题，企业采取了不同的模式：

——协作：创业公司和大型企业达成了各式各样的合作协议，涉及许多OEM、供应商和科技公司。多方合作也日渐普遍，百度就与博世和大陆展开了合作，而宝马则与英特尔和Mobileye建立了联盟，还将德尔福收纳为联盟成员。包括Waymo在内的很多无人驾驶系统的开发者都在寻找多家OEM合作伙伴，这也导致老牌企业担心自己沦为硬件代工企业。

——投资和并购：与上述趋势同步的是跨领域的直接投资数量增加，例如通用汽车斥资5亿美元少量入股Lyft，而且花费10亿美元收购了Cruise Automation，Uber也收购了无人驾驶卡车创业公司Otto。此外还出现了更有创意的交易方式，例如福特斥资10亿美元持有Argo AI多数股权，使得这家创业公司得以吸引更多人才。

——垂直整合：少数公司也希望完全自主开发电动无人驾驶出租车解决方案。特斯拉就希望在该公司的高端电动车上配备无人驾驶软件，并组建“特斯拉网络”专车服务。神秘汽车科技独角兽Zoox也在开发具备自动驾驶功能的电动汽车。Alphabet旗下的Waze同样在加州推出了拼车服务，虽然与专车服务有所不同，但外界仍然怀疑该技术未来可能与Waymo的自动驾驶汽车整合。

4、Waymo起诉Uber和LiDAR争论　　

从谷歌和特斯拉离职的员工创办的无人驾驶创业公司越来越多。很多著名工程师都选择离职创业。无人驾驶出租车创业公司Voyage的创业故事就很有趣：该公司的CEO奥利弗·卡梅伦（Oliver Cameron）曾经是教育创业公司Udacity的无人驾驶课程副总裁，而Udacity本身则是由DARPA Challenge和谷歌无人驾驶老兵塞巴斯蒂安·特龙（Sebastian Thrun）创办的。

当然，这也引发了一些知识产权问题，最引人注目的莫过于Waymo对Uber的诉讼，这也导致Otto联合创始人、谷歌前工程师安东尼·莱万多斯基（Anthony Levandowski）被Uber解雇。这场官司的核心是Waymo的专有LiDAR传感器设计。　　

LiDAR本身也很有争议，Waymo这样的开发者将这种昂贵的传感器作为其无人驾驶汽车平台的一部分，但特斯拉等公司却认为LiDAR没有必要。特斯拉和AImotive、Starsky Robotics及AutoX等创业公司都在开发以摄像头为主的系统，他们认为这种模式速度更快，成本也低于LiDAR。　　

这些理念上的差异一定程度上源自无人驾驶行业的另外一大争论，这牵扯到无人驾驶汽车本身的部署模式。厂商考虑的问题包括：采用车队模式还是直接出售给消费者？如何快速推出功能并教育消费者？是否应该彻底跳过半自动驾驶阶段？

研究发现，外界对无人驾驶汽车技术还有一些怀疑和不信任，所以，想要在无人驾驶技术发展的初级阶段获得消费者的关注，选择正确的模式就显得至关重要。

5、供应、生产和零售模式转变　　

从更大的范围来看，LiDAR也很好地说明了未来无人驾驶汽车系统的供应变化趋势。目前的LiDAR传感器由Velodyne（2016年获得了福特和百度的1.5亿美元投资），但生产成本往往很高，复杂度也很大。随着无人驾驶汽车开发商的需求大幅增加，这些传感器的交付周期也已经延长到几个月。

很多创业公司都希望从无人驾驶汽车传感器和感知设备领域分一杯羹。很多公司都希望改进现有的LiDAR技术，并大幅降低成本，其中就包括独角兽公司Quanergy。其他公司则在开发替代方案，例如Oryx Vision的纳米天线系统和Chronocam的高端CMOS相机传感器。　　

传感器和视觉技术只是汽车供应链价值转移的一个例子。联网和无人驾驶技术有望推动V2V和V2X通讯硬件、高清地图、半导体等领域的创业和并购活动。

在制造领域，3D打印虽然之前在消费市场失败，但在建筑科技等很多工业领域实现复兴。汽车也不例外，很多厂商对3D打印创业公司展开战略投资，希望获得快速的工业建模能力和金属制造技术。混合现实技术也被应用于汽车开发流程，以此节约时间和成本。　　

零售创业公司也在美国和中国渗透开来，原因是很多公司希望利用监管较少的二手车市场打造全国性在线平台和新颖的P2P交易模式。零售商还在尝试增强现实和虚拟现实应用，可以与在线购物完美配合，从而进一步降低开设实体店的需要。

除此之外，车队式无人驾驶汽车显然会颠覆以往面向消费者的汽车零售模式。

6、未来发展：采用新外观，反思汽车设计　　

汽车技术、电气化、专车和共享汽车的发展都有利于环保，而且可以促进共享无人驾驶汽车的未来趋势。但科技进步可能也需要辅以汽车设计和文化的彻底变革。美国尤其如此，共享模式可能与目前的通勤方式和车内较低的空间利用效率发生冲突。

在人口密集的市中心，无人驾驶巴士和班车等大型车辆或许要与小汽车一起使用才能实现理想的效果，改善交通状况。联网无人驾驶汽车的广泛普及还可以创造新的机会，让人们重新思考过去一个世纪以驾驶员为核心的设计模式。以车队为主的设计理念是一个可能的方向。而在无人驾驶和车队模式部署初期，由于面临种种不确定性，OSVehicle的EDIT这样的模块化平台或许可以带来至关重要的灵活性。　　

除了乘用车外，还有很多创业公司希望在卡车、公交、航空等领域颠覆现状。