自動駕駛投資不斷 即將駛出低谷期？

      近期，“冷靜”的自動駕駛領域動作頻頻，全球市場上投資火熱，巨頭加大注資，國內接連推出政策，可謂喜訊不斷。

首先看政策面的支持。3月9日，工信部官網公示《汽車駕駛自動化分級》推薦性國家標準報批稿，擬于2021年1月1日開始實施。這也是中國首份自動駕駛分級標準，而此前業內一直使用由美國制定的SAE分類標準。

據了解，《汽車駕駛自動化分級》2017年就啟動了制訂工作，這也說明國內一直在對自動駕駛產業觀察研究，并且從政策方面給予指導并推動量產化。

      同時，自動駕駛所屬的人工智能行業也迎來紅利。3月4日，人工智能成為“新基建”七大板塊中的重要一項。

更早時候，2月24日國家11部委出臺了《智能汽車創新發展戰略》，提出到2025年，有條件自動駕駛的智能汽車達到規模化生產，高度自動駕駛的智能汽車在特定環境下市場化應用。

除了政策和標準的持續輸出，資本層面亦聞風而動。

3月3日，谷歌旗下Waymo融資22.5億美元，這輪融資的投資者主要包括有銀湖資本、加拿大養老金基金、阿布扎比的主權財富基金Mubalada；2月26日，國內自動駕駛初創公司小馬智行從豐田汽車公司獲得4億美元的融資，同一天，馭勢科技也宣布在B輪融資中獲得博世戰略投資。

都說資本是最聰明的，近兩年來自動駕駛、人工智能一同遇冷，相關領域的融資熱度也減少了不少。而現在接連出手，能夠看到大家對于自動駕駛潛能的期待。

      只是眼下距離行業真正的爆發還需要時間，曾經，包括谷歌、特斯拉、豐田在內的巨頭們都宣稱，2020年會實現自動駕駛，結果大家紛紛跳票，為何出現這樣的預估差距？

     這就不得不提到人工智能，因為自動駕駛是跟著人工智能成長而來。近年來得益于深度學習的技術突破，人工智能浪潮再次涌現。從底層的芯片，到框架模型，再到算法、應用，硬件和軟件都得到了更迭。自動駕駛作為人工智能的集大成者，固然受益于此。

但是技術的發展往往是波浪式前進，對于人工智能而言也是如此，從爆發期、到平臺期、進入衰弱低谷期、然后再次爆發，依次螺旋式循環推進。而當前深度學習遇到理論瓶頸、人工智能在商用過程中困難不少，因此自動駕駛也隨之進入沉寂期。

        綜合資本動作來看，目前自動駕駛更像在低谷期的末端，在等待著下一輪爆發。為什么定位于低谷期末端？自動駕駛技術的商業化和成本息息相關，雖然商業化挑戰重重，但是成本的降低趨勢已經顯現，距離普及的距離就又進了一步。

       在算法層面，比如谷歌人工智能框架、一些算法已經開源了好多年，算法層面有不少創業公司可以在此基礎上進行優化創新。這也意味著已經有非常多低成本的、熟練的算法工程師已經掌握了相關技術，這也讓薪資進入比較公允的價位，從而導致人力成本的相對降低。

      算力的芯片層面，現在也不會被強大的英偉達所限制。曾經特斯拉使用英偉達高達上萬美金的“智能大腦”，如今特斯拉已經換上了自家芯片，不需要承受如此高昂的硬件成本。最近特斯拉的芯片“混裝”引發了口碑風波，但是采用自研或者專有的低成本自動駕駛芯片，是大勢所趨。除了特斯拉，國內外市場上都有越來越多的巨頭和新興公司進入自動駕駛芯片領域。

此外，在智慧道路方面，也有企業在利用低成本的物聯網設備進行高密度的建設，進行數據采集監測。

當算法、算力、外部基礎設施進入低成本區時，自動駕駛將打造出專屬的生態和架構，擁有全新的自動駕駛軟硬件體系。現在，自動駕駛領域已經進入高度分工階段，有的企業專注算法、有的企業專注于算力芯片，在各自領域中，就有機會出現相當于安卓操作系統、高通芯片的產品，而不需要一定從PC端、手機端遷移出算力算法能力。待軟件和硬件站穩后，自動駕駛也將從曲線的低谷向上揚起。

       需要指出的是，自動駕駛汽車和傳統汽車是兩個完全不同的物種，打個比方，傳統汽車行業相當于電腦進入衰退瓶頸期，而自動駕駛汽車就類似于手機、手環等產品的出現，這是一種新的計算設備，它不是對傳統汽車進行替代，而是迭代，是汽車公司的新增長點。我們甚至可以暢想，未來也許會出現自動駕駛汽車的專用車道。

     現在，我們還不知道自動駕駛會走向何方，類比來看，iPhone的進化都經歷了多個代際，自動駕駛汽車的形態、商業模式也會有多次迭代，最終走向更高級的自動化。