北极光创投黄河:互联网造车是伪命题,造车难度大,融合是必然趋势!#创新中国2016#

2016-05-13
自动驾驶系统需要解决地图、感知、决策等动态静态多方面问题

北极光创投合伙人黄河

5月10~12日,由创业邦主办的“2016创新中国春季峰会暨春季创新展”在北京国家会议中心盛大举行。在DEMO模式被引入国内10周年之际,今年开启的“峰会+展览”全新模式关注最前沿黑科技和新锐观点,网罗最潮创新企业和国内外顶尖创投孵化机构,共设置八个专场、两大论坛,招募超5000个创业项目报名及3万全国各地观众入场。创业邦Bang Camp成长营第四期项目也将在峰会现场迎来毕业典礼,一同与八大专场晋级项目角逐2016创新中国春季DEMO GOD大奖。

在12日上午的智慧出行专场中,北极光创投合伙人黄河发表精彩演讲。会上,黄河从互联网造车和自动驾驶系统两方面分享了对智能出行行业的了解和看法。

他认为,未来互联网造车将面临时间长、风险大、投入高问题,且成功并没有那么容易,新兴互联网造车公司和传统主机厂的融合是必然趋势。

以下是黄河精彩演讲节选:

智慧出行是非常大的话题,现阶段北极光创投比较关心在硬件相关领域的创新,因为我们觉得这是所有未来可能出现的新模式和新机会的基础。

新能源车发展非常迅猛,这是大趋势。新能源车的模块结构化程度比传统汽车高,与各类汽车电子和传感器结合较为容易,可以进一步推动智能化发展。而自动驾驶长远看会创建一个高频次使用的、高度个人化、高度智能的强连接平台,这个新平台对互联网企业有巨大的吸引力,可能是未来的大平台入口,因此互联网企业在相关产业布局是自然而然的事情。今天在这里集中谈谈从投资人角度如何看待互联网造车和自动驾驶两个话题。

互联网造车是伪命题,目前互联网在其中的角色也仅仅是从基本车机系统向未来全车系统渗透的进程中

互联网造车是很大的伪命题,主要原因在于造车的核心在于车而不在互联网。不管是BAT造车还是其它进入此领域的互联网公司,始终无法回避整车产业链的若干环节:研发、设计、制造、工艺、生产、售后。也许将来通过大的互联网化运作,销售售后一些环节可能会被合并掉,但四大工艺和生产线要求长期以来仍然会存在,供应链管理也并不会发生本质性变化。

而在现阶段,互联网公司不管是在车机中控还是其它更深层次的全车控制系统注入互联网元素和基因才是其主要工作。此外庞大的资金需求、政策准入限制、量产车型研发壁垒都是摆在面前的一个又一个问题。

因此并不是新公司就一定能成功,尤其是试图用做手机类电子产品的方式做汽车更是缺乏对汽车产业的基本理解和尊重。

互联网造车难度大,融合是必然趋势

量产车型研发和PPT造车是完全不同的两码事,至于生产线建设/改造,供应链管理也是很大的问题,就目前见过的很多新公司而言并不具备这方面的能力,除此之外,也需要巨额资金投入,可能是几十亿、上百亿。所以必须存有对传统主机厂商的基本尊重,虽然他们在一些方面反应迟钝、守旧,但是对汽车行业的理解和掌控能力是值得学习的。

在这轮热潮中,具备强大资金实力,有完整的传统整车团队,强大执行力,并且有正确的量产车切入方向的公司可能胜出,互联网在这其中只是配角,互联网汽车这个概念也只在中国存在,造车仍然要回归本质——汽车。

目前新公司们大多还处于PPT造车或者画饼阶段,或者是买来的电驱动总成搭载到从其他车厂买来的底盘上,套上一个壳,好一点的则在国外找一些设计公司做一些根本不可能量产的展车,而离真正批量进入市场至少还有3年以上的时间。

大部分新公司的生死点在量产上,如果跨不过这个槛,就必然死亡,因此2-4年内第一批新公司会倒闭,一部分虽然小批量量产但无法盈利的新公司会被传统车企收购,真正成功的公司体量会在5年之后显示出来。

我们相信在未来5-10年,这一批新公司中会有部分公司存活壮大,但究竟是新的吃掉旧的主机厂,还是反之,目前并不清楚。大规模的并购融合会在5年以后发生。

自动驾驶系统需解决车在哪里,到哪里去,如何安全地去等各类问题

自动驾驶首先要有精确的绝对位置,也就是车在哪里的问题。目前普通GPS的空间精度无法满足分米级以下要求;

而同时相对地图上交通元素的位置还需要高精度地图的配合,其中不仅包括道路数据,还包括每条车道的数据(宽度,斜度,车道方向),人行道位置,交通灯信息,交通标志,限速等众多当前普通地图中不具备的信息,因此当前构建地图的方法无法应用于未来的高精度地图。

千寻的差分站解决的是第一个问题,第二个问题有BAT等巨头和众多传统地图测绘公司在其中布局,其中包括四维图新等老牌企业。并且该部分数据获取、结构、管理等环节壁垒高,花费大,除非是有方法上的革命性进展,否则单一创业团队很难在这个方向立足。对新创公司而言,不应在这方面花太多时间和精力。

在“如何安全地去”这点上,问题变得异常复杂,各类交通参与主体的识别以及准确的跟踪判断距离、方向、速度和加速度等;环境识别和重建,活动交通参与主体的意图识别等都要求车辆需要有感知能力和思考判断能力。

环境感知需要依靠各类传感器的集合,如摄像头、车轮编码器、方向传感器、IMU、毫米波雷达、激光雷达等等,其中任何一种传感器都无法解决所有问题。这两年涌现出很多做视觉方案的团队,很多团队认为仅靠摄像头就可以解决所有问题,这是典型的电子产品思维。汽车事关人生死,需要很大的安全冗余,最终必然是各类传感器的集成融合互补。

这其中毫米波雷达和激光雷达会是重要方向。在国内77G毫米波雷达刚刚起步,产品化还需要时间,但已经涌现出部分团队,北极光正在其中布局。

而在激光雷达方面,我们已经布局了像宁波傲视智绘这样具有丰富激光雷达经验的优秀团队。但在技术风险上,未来毫米波成像如果取得进展,甚至替代激光雷达,或者是目前尚未出现在视野中的新型传感器出现兼具以上传感器的优点,都有可能,但这正是技术投资的风险和魅力所在。

以上所有一切都还面临最终的成本问题,没有低成本就没有快速应用,这方面也是决定自动驾驶可以走多快的关键因素之一。当激光雷达从现在的少则几千多则几万美元下降到激光相控阵雷达的几百美元的时候,规模化应用的机会就来到了。

时间有限,其他智能判断决策部分无法涉及。但未来5到10年智能出行会是快速蓬勃发展的时代,不管在整车还是零部件,或者是新模式的大量涌现,这将是一个海量市场。