83

蔚来资本李尧:资本在出行+AI领域会青睐哪些机会?

 6 years ago
source link: http://www.pintu360.com/a39633.html
Go to the source link to view the article. You can view the picture content, updated content and better typesetting reading experience. If the link is broken, please click the button below to view the snapshot at that time.

蔚来资本李尧:资本在出行+AI领域会青睐哪些机会?

摘要:自动驾驶狂飙突进的2017年,涌现出很多无人驾驶的创业公司,车厂也正酝酿着汽车革命。任何一次创业,团队和产品之外,如何解读行业趋势,能否与行业前沿的投资机构保持一定的相关性,对于创业而言非常重要。

整理/刘桓

在自动驾驶狂飙突进的2017年,涌现出了很多无人驾驶的创业公司,车厂也正在积极准备下一次汽车革命。任何一次创业,团队和产品固然重要,但是如何解读行业趋势,能否与行业前沿的投资机构保持一定的相关性,对于创业而言非常重要。

在11月7日,关注智能驾驶领域的蔚来资本也参与了由品途商业评论主办的“AI+出行”行业沙龙,蔚来资本副总裁李尧出席活动,对智能驾驶行业进行了解读,也介绍了蔚来资本的投资趋势。

微信截图_20171115100927

以下是李尧的演讲内容(经过品途商业评论(ID:pintu360)精编整理):

蔚来资本:关注四个方面的投资

首先介绍一下蔚来资本,我们是聚焦于新能源汽车和汽车高新技术的一家私募股权基金,首期目标规模100亿人民币,核心投资领域覆盖四个方向:电动汽车及其相关技术,智能驾驶、车联网及出行,新能源及能源互联网,以及新材料、先进制造等。

我在2016年11月加入蔚来资本,之前在奔驰的母公司负责投资并购及创新投资,关注一些汽车技术方面的工作。

汽车领域有哪些投资并购趋势?从1997年到2014、2015年,汽车行业的投资并购基本上都是整车及零部件相关的业务;从2015年之后逐渐出现一些新趋势——传统汽车企业也在布局一些科技型业务,比如说移动出行,互联网、广告、媒体、电商等,投资规模不大,但趋势已经很明显。

最近一个典型的案例就是奔驰、宝马、奥迪,三家联手收购了诺基亚Here,也是为他们的自动驾驶布局。可以看到,后续几年汽车领域高新技术的投资或者并购的机会会非常多。

为什么会出现这些机会?

2010年或者再往前,整个汽车生态圈是一个相对封闭的状态,传统的主机厂、供应商和消费者的关系都比较稳定,各自都有比较舒适的地带。但是从现在到2020年,这个生态圈的边界已经被重新定义了,车厂竞争对手有可能不是另外的车厂,而是一家高新技术企业。围绕整车生态,可以看到有很多不同的服务或者技术出现,我们认为这也是后续的一个机会。

根据CB Insight对于汽车的分解图,我们可以看到从电池储存到驾驶安全以及GPS、地图,包括自动驾驶、通信、车联网,甚至关于发动机的一些新变化,其实关于车的创业,以及出行的新概念很多,比如网约车、拼车、分时租赁,这些其实全都是围绕车去进行的,是一个大的生态。

1961f0aa-36b3-4ddf-86fa-a109546f86a3.jpg

整个汽车产业的收入和利润也越来越多样化——车辆销售以及后市场的收入比例呈下降趋势,整车以及传统业务利润比例也在降。这说明共享出行、数据化服务等一些新兴的汽车和出行服务不光在收入端占据了整个产业链一定的比例,利润率或者盈利能力也是明显高于传统汽车业务的。

未来两大出行趋势

从未来3-5年的投资机会来看,可以看到从农村到郊区,再到市区,交通形态会越来越复杂,而根据这些交通形态以及科技的发展,我们也觉得后续出行会有两个主要趋势:一个是共享,一个是自动化。

现在大家谈的比较多的是滴滴、优步为代表的网约车,还有比较火的分时租赁,在现阶段,基本上无论是有专门的司机,还是用户自己驾驶;无论是重资产或者轻资产的模式,我们最终认为当自动驾驶实现之后,社会的出行服务主要是由一支自动驾驶车队来提供。

当然现在谈L4或者无人驾驶阶段有可能还比较早,因为从技术或消费者的接受程度来讲的话,还有很多不确定性以及门槛。在技术方面,尤其是在芯片、激光雷达、地图等环节都存在一些问题。

在外观上,一辆自动驾驶汽车跟传统汽车没有什么区别,但如果大家看到最近通用在做的L4批量生产的车的话,就会明白,其实里面有30-40%的零部件是要重构的。

消费者的接受程度也是需要考虑的,作为消费者而言,他不在乎你的车是L4级别还是L5级别,最关键的是我能不能用?我掏钱能得到什么样的服务?

目前国内市场上,我们现在关注的基本上还是在L2和L3级别的自动驾驶,也有一部分的创业公司直接瞄着L4高速自动驾驶去做。根据不同自动驾驶的级别涉及到的软件、算法的复杂度,还有资源投入度都是不一样的,如果具体到L5级别的话,我们认为技术方面还有相当长的路要走。

从投资角度来讲,我们会去看一下大概的市场规模。

3d0af094-6631-420d-b176-e028ba2e54f7.jpg

虽然大家都在说自动驾驶是一个颠覆性的技术,是千亿或者万亿美金市场,但如果细分来看的话,从L3到L4级别,国内只有从2022年开始会有一定的量,这个量的话有可能会从最高端的一些成本比较高的车型上出现,一直到2025年左右,整体智能网联车基本上会有一个两千万台的规模;其中L3和L4级别其实量还是比较小的,但是这个复合增长率很高,会达到30%左右。

从功能上来分的话,实现自动驾驶,56%是包括激光雷达、感应器在内的硬件,软件则以算法、系统集成,以及车联网为主,而且现在国内比较关注的,尤其是创新企业比较擅长的还是软件这一块。关于激光雷达,我们现在也基本上在国内的市场上扫了一圈,感觉区别并不是很大。

目前的自动驾驶发展状态,在2017年左右,或者是明年有部分量产车型已经实现了L3的功能,主要是从三方面来看:

1,驾驶层面:以特斯拉、奥迪A8为代表,已经可以实现高速路的自动巡航,包括进出闸道。从驾驶层面来讲,到2022年左右,我们觉得L4的自动驾驶有可能会出现,这是从技术角度来讲。

2,停车层面:现在有好多公司也在研究点对点的停车,我们也叫最后一公里。

3,安全及控制层面:大家都已经比较了解了,AEB或者自动紧急刹车的功能现在已经是标配了。

自动驾驶未来还需要取得三大突破

1,硬件:以感应器和激光雷达为主,存在的第一个问题是成本比较高,第二是现有的激光雷达也不是一个可以量产的车规级应用产品。

所以这种长距离、低成本的固态激光雷达是后续的一个发展重点,其他像毫米波,感应器等设备也需要进一步完善。另外,芯片作为自动驾驶的大脑,尤其是满足车规级应用的车载端芯片,其实现在市面上是没有的。真正能够实现大规模的商用,成本和性能都还是有问题的。

2,软件:自从有了深度学习,我们也看到在视觉识别这一块,大家做的还不错。比如我们最近投资的自动驾驶公司Momenta,他们在一定时间内的数据处理能力,比当前欧洲豪华车厂绝大部分数据算法供应商都要精确及高效,这也是得益于团队在深度学习方面的能力以及相关技术的突破。

另外,深度学习有可能帮助到自动驾驶的是路径规划这一块,但是目前国内还没有看到采用大量深度学习来做路径规划的形式,因为现在基本上都还面临数据量不足的问题,后续的话从能“看得见”到能“看得懂”这个交通形态,再到“会开车”,其实难度还是比较大。

另外一方面就是高精度地图了,现在图商也在说我为什么要做大范围的高精度地图,因为没有这个需求,图商现阶段其实也没有必要花很大的力气去扫地图,所绘制的高精度地图是否适用于专门的自动驾驶方案,图商花了很大力气但扫到的图能不能用,这也是一个问题。

3,检测与车辆控制:这一块目前基本上主要控制在Tier1的手里,其实这一块也非常重要,因为任何自动驾驶的控制或者执行,最终全都是通过这个层面来执行的。所以我们还是建议一些初创公司多接近主机厂以及Tier 1,和他们多一些合作。这样大家可以更好地理解整车的逻辑以及产业需求。后续的话,如果真是想做这个自动驾驶的大脑或者方案,其实是需要整个执行器的配合。

43d91a04-789f-497d-ae44-883e8071e710.jpg

关于自动驾驶的发展路径,一是像以谷歌或百度为代表的跳跃式发展,直接到L4;二是以特斯拉或者以车厂为代表的渐进式发展,从L2到L3再到L4。

其中很重要的区别是软件,L4需要大量深度学习的算法,以及车辆路径规划去满足L4级别的自动驾驶。但是渐进式的也有很多AI的机会,因为L2或是L3级别也是需要视觉识别或者部分路径规划,也是需要相当强的数据处理能力和算法能力。

无论是跳跃式的还是渐进式的发展路径,其实都存在大量的创业机会。

除了算法,创业公司还应该重视什么?

自动驾驶是对我们现有功能的一个替代,主要在五大方面:

5c98fd34-4579-4329-be51-5aa5dd56bc65.jpg

1,机器学习的算法要替代传统的决策能力。

2,地图以及环境模型,尤其是视觉识别,包括激光雷达的环境感知这一部分。

3,传感器,就是我们所说的眼睛,包括摄像头、激光雷达以及毫米波雷达。

4,执行控制器, 这一块被传统Tier 1掌握。

5,车辆对基础设施通讯方面,还没有太多创业公司出现,这也是后续自动驾驶在成体系运营情况下的非常必要的技术。

作为一个初创公司不可能有大规模的产品去到市场上销售,尤其是深度学习,需要海量非结构化的数据,这样才能不断迭代算法。所以还是希望大家能有整体的思考,后续这个产品是怎么玩?不光是一个算法的问题,这个问题上大家想的还是不太一样的。

现在渐进式(以特斯拉为代表)的,基本上是通过它的摄像头以及感应器来收集所有司机的驾驶数据,但是特斯拉有一个问题,它收集的数据里面只有视觉的数据,没有后续L4必须要用的激光雷达数据。

现在有一些直接做L4的创业公司,他们是要做一个自动驾驶的车队,要在一个开发区放上200台车去跑,这是不是一个可循环的数据模式还有待验证,而且比较烧钱。

关于颠覆性创新,现在这种创业公司有很多,大多想做一个可以赚钱的小生意,可以养活团队,并在细分市场里能有几千万或者一两个亿的利润,这就算是一家很好的公司。

但有的公司其实是要做颠覆性的东西,尤其是实现L4或者无人驾驶,如果这两方面对比的话,有很多东西都是不同的,比如对待客户的角度、渠道以及市场需求等。

未来出行市场的机会在哪里?

关于出行市场,我们做了一个简单分析,从未来看现在和以后出行市场的机会在哪里?

cb003d69-3196-44bb-a5de-b0c6cb660f3a.jpg

最明显的是机器出租车,根据粗略分析,从收入到利润情况都会占据相当大规模,但是出行市场其实也有很多其他的机会,哪怕是一个很小的细分市场,也有可能会出现行业里面的小巨头,包括P2P租车、拼车,还有车联网以及数据服务。

当然了,这不是说传统的业务领域就没有机会,传统领域虽然是向下走的趋势,但是在整车销售,包括售后服务方面,其实市场还是非常大的,机会也非常多。

除了出行这一块的机会,还有一个辅助驾驶的价值链,一般我们做产业投资,一般会把产业价值链先打出来,然后去分析价值链上的控制点在哪?价值链的真空环节在哪?

创业机会有很多,每个点都是很好的产品或者很好的创业机会。其实创业不一定非要去占一个特别大的赛道或者市场,能找到自己的发力点,机会还是蛮大的。

关于未来交通体系,我们认为现在还是处于V2C阶段,就是车与人的交互,主要体现是现在车联网端。V2X是我们认为最终的场景,包括智能停车、智能驾驶、智能监控,后续的一些机会,不仅是在车或者与车直接相关的领域,在一些互联网的领域也有可能出现。

资本青睐什么样的项目?

1,精确定位目标市场。

每当谈到自动驾驶或者出行,基本上都是万亿美金的大市场,其实从投资的角度来分析的话,需要看到的是真正的目标市场。

以出行为例,大家都认为是一个万亿人民币的市场,但如果看收入的话,那要乘以0.1或者0.2,因为它每100块钱就有80块钱被司机赚走了,这个平台真正的收入只有20。我们认为,这个市场不一定要说得很大,但要说得很准。

2,找准产业链关键控制点,避免与巨头直接竞争。

尤其是做L4自动驾驶的创业公司,大家都会去讲自己的技术方案是直接对标谷歌的,一般听到这种言论我还是蛮害怕,因为谷歌已经用了九年时间,有十几亿美金的投入,但是依然没有一个落地的场景或者商业模式出现。

中国市场牛人再多、创业公司再强,能不能做成还是一个未知数。当前做L4的创业公司还没有一个是做到产品级的,基本上都是被车厂以技术收购的方式进行了整合。

3,从产业化角度进行投资布局。

这里讲的产业化有两点:第一是规模化,第二是产品化。

还是要将技术真正的落地变成一个产品,有产品才有收入。归根结底,投资投的是钱,投的是收益,无论是产品设计还是开发,大家都应该是从一个产品化的角度,或者产业化的角度去建立自己的业务模式,或者哪怕你去讲一个故事,也应该是朝着这个方向去讲。

4,理解产业需求,利用产业联盟的优势。

刚才我提到,一些初创的技术公司应该尽早跟车厂打交道,这样才能更好地理解产业的需求在哪,除非你后续所有的事都是自己做。现在谷歌已经开始走向产业了,真正脱离了车厂或者TL1的自动驾驶,我个人觉得难度是非常大的。

5,立足中国市场,发挥本土优势。

自动驾驶的地域性还是非常强的,在国内和国外开车,整个交通形态、交通规则、交通标志全部都有差异,作为创业公司,在硅谷有团队,所有的研发、测试都是在硅谷进行的,大家觉得很高大上,但这个车在国内能不能走,能走多远?现在还都是一个问题。

另外,地图以及关于政策上的壁垒也都是非常高的,基本上国内还没有出现一家外资的科技公司在中国市场上取得成功。国内市场足够大,足够出现一家甚至若干家巨头。

最后,借用Kevin Kelly的一句话,“未来20年最伟大的产品尚未问世,你为时未晚。”创业公司的机会和时间都还是有的。


About Joyk


Aggregate valuable and interesting links.
Joyk means Joy of geeK