姓名：张艺伦 学号：17011210282
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【嵌牛导读】：本文就国内外无人车排名给出了我国自动驾驶企业的发展前景。
【嵌牛鼻子】：国内自动驾驶，发展前景。
【嵌牛提问】：我国自动驾驶企业应如何发展？
【嵌牛正文】：
看完新鲜出炉的【The information】无人车排名，国外厂商的排名是否公允暂且不论，在没有标准的讨论下本来也难说清楚。值得注意的是还有两支上榜的中国队，一支是排名第7的“被高估”的百度，百度自动驾驶团队的巨大调整和开放平台策略，都隐含着透露着百度在自动驾驶上的有心无力，如果不能有明显的后续调整，这份“高估”估计要持续下去了。更好玩的是滴滴，虽然上榜了，但是技术评分竟然是0，而在中国市场彻底输给滴滴的UBER，对于被自动驾驶革命有着巨大忧虑，综合排名在第二，技术也不差。相比之下，这也许是留给中国出行服务商的一个大机会。
整个榜单里，除了nuTonomy之外，都是汽车制造商或者绑定了主机厂的公司，这正对应了我一直以来想说的一个观点，无人驾驶这场战争，对于大部分创业公司，尤其是中国的创业公司来说，也许又是一场貌似绚烂的海市蜃楼，也许很多人都猜到了开头，却最终不能猜到结尾。
1. 数据才是决胜的关键。
随着众多顶级人才和公司进入自动驾驶领域，人才的自然流动和开源技术的发展，像物体识别等许多核心技术点上的差异会逐渐被拉平，大家在绝对技术水平上的差距已经很小，而解决实际问题的能力差异却会越来越显著。这里面的核心就是数据。waymo之所以能够保持在自动驾驶领域技术上的领先，很大程度上也来自于多年累积下超过60万英里的测试数据，相比其他后起之秀，waymo在数据上有着几数量级的优势。而在The information的排行里也提到，Tesla也许是一只沉睡的狮子，据说它在每10小时里就能获得100万英里的数据，而且最恐怖的是，由于Tesla是联网车，这些数据公司都能拿到。自动驾驶核心要解决的问题之一是安全性，而事故本来就是很小概率的事件，做一个在理想状态下运行的demo车对于很多团队来说也许并不难，但是要解决极限工况下自动驾驶车辆如何应对的问题，在没有相关数据可训练的情况下，只怕再强的技术也是纸上谈兵。所以不要总揪着Tesla发生的事故不放，其他人能抨击Tesla的唯一原因是他们的自动驾驶车还没有真正上路。
2. 与车企合作是必然选择
无论是什么样的自动驾驶方案，最终是要用在车上的，除非自己造车，那跟车企合作就是件跳不过去的事。更别说大部分自动驾驶创业公司以算法见长，在涉及到车辆的控制、底盘等技术上积累本来就缺乏较多。连技术能力强大如Waymo都选择与车企合作，其他自动驾驶公司如果现在还没有去接触车企，那后面要趟的坑可能会非常非常多。
而在国外车企和其他巨头与自动驾驶公司合作非常密切的情况下，甚至像通用（收购Cruise），福特（收购Argo），Uber（收购otto），德尔福（收购Ottomatika）等纷纷收购了至少一家自动驾驶公司。而国内的车企却显得十分淡定。是他们不关心吗？我想更多的是心有余而力不足。这是汽车产业成熟度的差异造成的。汽车制造作为百年工业，发达国家的企业都经历了漫长的技术积累周期，为了保持产品的优势，很多新技术本身就是由他们提出的，已经形成非常成熟的研发体系。现在世界上最顶级的一级供应商里，德尔福曾是通用的零件子公司，电装（denso）原是丰田的电气安装部门，以此足见国外车企的技术强大。而国内汽车市场兴起时，汽车的供应链体系已经很成熟，国内市场爆发又快，车企把全部精力都放在占领市场上，技术都是直接拿来使用，几乎没有研发。现在虽然很多企业开始重视研发，无奈差距太过巨大，短时间根本无法赶上。因此，国内车企更像一个组装厂，就算他们收购或者找无人驾驶公司合作，都没有足够的技术能力支撑自动驾驶的技术需求。所以，在国内与车企合作，更多需要提供一套完整的自动驾驶解决方案，这个挑战比国外公司只用做好优势环节来说，要大太大。
3. 商业化的重要性：在一场长跑比赛里，不掉队，比暂时的领跑重要的多。
商业化的价值在自动驾驶里的重要性是一直被人忽略的。我们甚至可以抛开作为一个公司何时要盈利的讨论。从一个简单的逻辑去重新思考这个问题。Tesla的每一英里数据都是赚钱的（车是高价出售的，数据免费采集），而waymo的数据每一英里都在大幅亏损。自动驾驶是一个极为烧钱的方向，落地周期又非常长。虽然很多消息说许多车厂预计在2020年推出带有自动驾驶功能的汽车，但是只要对汽车生产有了解的人都知道，一辆新车从研发到量产至少要经过3年的时间，这中间除了技术上的准备，还要经历长期的各种安全性、稳定性测试以及10万公里的路测，在这之前，所有核心部件的设计和选型早已确定。也就是说，如果2020年真的可以有量产的自动驾驶车，那么现在用谁的自动驾驶方案已经基本确定了。这在国内明显不太可能。所以以此推理，大部分国内的自动驾驶项目如果想有可观的收入，也至少要到在4-5年后了，如此漫长岁月，几乎没有收入，再加上贵到天际的人才价格（据说一个毕业两年的相关领域硕士，税后年薪要到50-100万了），以及一辆demo车仅仅是激光雷达、专用处理器和毫米波雷达等其他传感器加在一起就要上百万的成本。如何能坚持到黎明对大多数创业公司来说相信也并不是一件轻松的事情。所以，我们也看到一些阵容还比较豪华的自动驾驶创业公司，也逐渐开始转向低速园区车、园区物流车等可以在短时间内产生商业收入的方向，一来可以在一定程度上自我造血，二来在后续融资中也有更多可讲的故事，这不失为一种聪明的选择。
在一个如此sexy又非常复杂的领域，最终的优势建立在技术、数据、商业等方面很多个点上的综合优势。就像说iphone哪里好一样，这是个系统工程，要用更宏观的视角去梳理。如果以局部优势去掩盖全局劣势，在产业链条相对短，复杂度低的行业也许还可以，但是在自动驾驶这件事上，多半是要犯战略性错误的。
总体上来说，国内自动驾驶领域的创业机会依然不少，但是这条路上的惨烈程度可能要比美国大很多。这不得不说是产业成熟度的差距，也是我们不愿面对却又绕不过的事情，美国的商业环境和产业环境相对成熟，收购并购频繁，汽车企业态度更加开放，技术实力本身就很强，这就给自动驾驶创业团队留下了更多可能性，即使不能独立做大，只要在某些环节上做出相对优势，就不愁有人愿意高价收购。而中国的自动驾驶团队谁来收购呢？如何独立做大呢？
最后我想说的是，自动驾驶在技术上的竞争是全球化的，但是在服务上的竞争却会体现出很强的本土特色，领先的主机厂的技术必然不会对外开放，即使是像德尔福这样的供应商如果有了成熟技术方案，恐怕也不会优先对国内厂商提供。因此，我对国内自动驾驶方向整体悲观，却对某些特别出色的项目更加乐观，因为中国会是一个几乎可以单独抗衡全球其他所有地区的市场，面对一个巨大的市场，能跑出来的项目又少的情况下，中国本土的自动驾驶公司很有可能产生更强的垄断效应。在历史的洪流下，中国会不会出现新一代的博世、德尔福、电装这样的公司呢？谁知道呢？
能够为车企提供完整解决方案，并且已经有了车企订单，即将在近两年就会有搭载他们的自动驾驶方案的量产车型下线，这样的企业才是中国自动驾驶的希望。
