智能駕駛加速，無人駕駛可期。

從廣義上來看，無人駕駛屬于智能駕駛的最高級階段。智能駕駛已開始產業(yè)化進程，各大跨國車企亦制定了相應的智能汽車商業(yè)化計劃。目前汽車行業(yè)處于“輔助駕駛”和“半自動化”階段，而“有條件的自動化”已有一定的技術儲備,預計在2020年前后將迎來高級無人駕駛產業(yè)化高潮。

美國汽車專業(yè)調查公司IHS Automotive 預測，高度自動化無人駕駛量產汽車將在2025 年上市，估計銷量可達到23萬輛。到2035年，無人駕駛汽車年銷量將達到1180萬輛，約占總銷量的10%。2035年無人駕駛汽車在北美市場份額可以達到29%，中國無人駕駛汽車市場份額為24%，歐洲市場份額為20%。

到2055年，有90%的車會被有無人駕駛功能的汽車替代，而在2020年之前，各種ADAS 將迎來高速發(fā)展，如自動緊急剎車AEB 模塊，出貨數(shù)量將從2014 年的310 萬套增長到2020年的1900萬套。

我們不妨大膽預測，到2055，人類開車上路或將受到限制，隨處搭乘無人駕駛的新能源汽車將成為日常出行的常態(tài)。

資本市場對此反應靈敏。根據(jù)不完全統(tǒng)計，2017年上半年無人駕駛領域公開的投融資及并購案例共32起，已知的投融資涉及金額超79億元人民幣；智能汽車廠商蔚來汽車和小鵬汽車以23億元、22億元的融資規(guī)模位列第一和第二；并購案例涉及金額超千億人民幣，最大的一次并購是英特爾153億美元收購ADAS巨頭Mobileye。

傳統(tǒng)車企或將完勝互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)

智能化是汽車行業(yè)的一大方向，所以幾乎世界上所有的傳統(tǒng)車企都在緊鑼密鼓地通過自主研發(fā)或者并購，加緊布局無人駕駛。

從國外車企來看，大眾將在2020年前后在每個細分市場都推出全無人駕駛汽車；寶馬與英特爾、Mobileye聯(lián)手在完全無人駕駛汽車領域進行深度合作，將在2021年推出完全無人駕駛汽車，并使其上路行駛；奔馳S500已開始無人駕駛路試,并推出“Highway Pilot”系統(tǒng)，未來的商用時間預計在2020年左右，計劃于2020年前推出首款無人駕駛汽車凱迪拉克SRX；沃爾沃發(fā)布Intelli safe無人駕駛計劃,到2020年實現(xiàn)高度無人駕駛；福特搭載預碰撞和行人檢測技術蒙迪歐車型已經(jīng)在歐洲上市,于2017年在美國上市，包括多項無人駕駛技術的汽車將于2019年左右在全球普及；豐田力爭在2020年實現(xiàn)無人駕駛汽車的商業(yè)化，投入銷售；日產在2020年將在美國、歐洲、日本和中國推出一系列具備無人駕駛功能的車輛，實現(xiàn)無人駕駛技術商業(yè)化；特斯拉的創(chuàng)始人埃隆·馬斯克(Elon Musk)今年1月在Twitter上表示，特斯拉的“完全無人駕駛能力”將在3-6個月內開始明顯脫離無人駕駛系統(tǒng)。

從國內來看，比亞迪于2014年推出了針對燃油車的智能駕駛計劃“智戰(zhàn)略”，包括智能車聯(lián)、智能駕駛、智能安全三個方面,已經(jīng)應用于S7、G5、新M6等幾款車型，比亞迪在智能駕駛方面已有相當?shù)募夹g儲備,未來2年將會有大量智能駕駛的技術應用于新能源汽車上；上汽集團推出智能互聯(lián)SUV RX5、智能駕駛汽車MG iGS，計劃在2020年推出能在結構化道路上行駛的無人駕駛汽車；北汽集團研發(fā)無人駕駛電動車，面向公眾試乘，最快2017年實現(xiàn)商業(yè)化；長安汽車推出智能互聯(lián)SUV CS95,完成2,000公里無人駕駛路試，目標2018年量產高速公路無人駕駛汽車；吉利汽車的沃爾沃實現(xiàn)無人駕駛車量產，吉利博瑞搭載ADAS模塊，未來2-3年推出無人駕駛汽車。

在汽車之外，包括很多汽車部件供應商和Google、百度等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)以及Uber等智能出行企業(yè)眾都在搶攤未來的“無人駕駛”市場，那么誰將從中勝出？我們將拭目以待。

不過，美國市場研究機構Navigant Research今年4月發(fā)布的一份報告，依據(jù)10項標準，對18家汽車廠商、供應商和技術公司開發(fā)無人駕駛系統(tǒng)的策略和執(zhí)行情況進行量化評分。

結果顯示，從整體排名和梯隊劃分來看，無人駕駛目前的競爭態(tài)勢是傳統(tǒng)車企完勝互聯(lián)網(wǎng)公司及相關創(chuàng)新企業(yè)。

這18家企業(yè)的前后排名分別是福特、通用、雷諾日產、戴姆勒、大眾、寶馬、Waymo、沃爾沃／AUTOLIV/zenuity、德爾福、現(xiàn)代、標致雪鐵龍 (PSA)、特斯拉、豐田、采埃孚 (ZF)、本田、Uber、nuTonomy、百度。 

決策和執(zhí)行環(huán)節(jié)的創(chuàng)投機會備受關注

上述熱潮必將帶動無人駕駛市場的創(chuàng)新活躍。

實際上，無人駕駛技術并不是一項單一結束，而是多個層次大量技術的集成?；跓o人駕駛的功能實現(xiàn)，技術可以劃分為感知、決策和執(zhí)行三個環(huán)節(jié)。

從資本市場布局的環(huán)節(jié)來看，感知環(huán)節(jié)的競爭已經(jīng)很充分了，現(xiàn)在能夠投的案子越來越少，或者說價格也越來越高了，因此目前的創(chuàng)投機構都在集中在決策和執(zhí)行環(huán)節(jié)。

在決策環(huán)節(jié)，決策系統(tǒng)需要對不同傳感器所采集的信息進行感知判斷，并預判汽車的下一步動作，決策系統(tǒng)的核心是算法?？刂葡到y(tǒng)是車企與Tier 1擅長的領域，二者有大量的經(jīng)驗積累。

從目前算法實現(xiàn)方案來看，目前分為機器學習算法和深度學習算法。機器學習算法符合程序設計特征，適用于簡單情景下的無人駕駛，實現(xiàn)ADAS場景下的功能，如高速公路的車道保持，如ACC（主動跟隨巡航）、AEB（自動緊急剎車）等。

深度學習主要完成目前流行的端到端方案，即從傳感器的輸入直接導出控制端的輸出，中間采用深度學習算法推演，完成對車輛行駛過程中復雜環(huán)境的判斷。相對于較為傳統(tǒng)的機器學習算法，有自動學習的特征。

這方面的創(chuàng)新公司很多，受到創(chuàng)投機構的追捧。2014年成立于硅谷初創(chuàng)無人車公司Zoox，截止2016年10月已經(jīng)完成2輪2.5億美元的融資，估值高達17.5億美元；2015年的創(chuàng)立的Drive.ai利用深度學習來解決自動駕駛工程中出現(xiàn)的一系列問題，目前已獲得包括北極光、紀源資本等多家機構的2輪7200萬美元的投資；2014年創(chuàng)立的日本機器學習公司Prefered Networks，在2015年獲豐田出資820萬美元，估值已經(jīng)高達333億美元;百度無人駕駛團隊在2015年7月創(chuàng)辦的地平線機器人，設計了高性能的物體檢測算法，讓單目攝像頭可以進行精確的環(huán)境感知，目前已經(jīng)獲得了晨興、高瓴、紅杉、金沙江、線性資本、創(chuàng)新工場和真格基金等多家機構的聯(lián)合投資，截止2016年10月估值已經(jīng)高達30億美元； 2016年3月，無人車技術初創(chuàng)企業(yè)Cruise被通用汽車以10億美元收購；商湯科技團隊在2016年1月創(chuàng)辦的Momenta，專注于深度學習的環(huán)境感知和高精度的地圖、駕駛決策技術，在2016年11月已經(jīng)獲得了藍湖資本、創(chuàng)新工廠等500萬美元的A輪融資。

對于無人駕駛這樣的復雜任務，在設計軟件的同時，還必須考慮與之匹配的硬件效能，特別是芯片。

類似于手機由功能機進入智能機時代，傳統(tǒng)的汽車半導體供應商NXP和瑞薩汽車電子以及新進入者intel、英偉達等紛紛位于綢繆，推出了針對智能駕駛的集中式控制系統(tǒng)架構，對傳統(tǒng)的光伏采取的分布式架構提起挑戰(zhàn)。如果集中式架構得到推廣，那么以提供傳感器感知處理硬件和算法為核心的公司和創(chuàng)業(yè)公司可能會面臨巨大挑戰(zhàn)，在執(zhí)行層面，不同于傳統(tǒng)汽車，無人駕駛汽車的執(zhí)行期需要電子信號控制，而不是由機械方式或者用油壓方式控制。之所以需要電控，是因為執(zhí)行期需要直接響應決策層的電子決策命令，沒有駕駛員通過機械或者液壓的方式出發(fā)。

執(zhí)行機構逐步從機械結構向電子結構轉換，升級過程中，加入了驅動電機以及ECU控制器等電子元件。新的執(zhí)行結構在電控基礎上，配合傳感器數(shù)據(jù)，加上控制決策算法，為車輛帶來無人駕駛功能，帶來數(shù)倍價值的提升。

執(zhí)行層大多數(shù)技術，如線控技術、底盤電控技術等核心技術大多已被老牌的Tier 1和車企掌握，一般的企業(yè)很難打入這一市場。可以遇見的是，傳統(tǒng)的汽車零部件企業(yè)在這個領域已經(jīng)進行了長期積累，仍將占據(jù)主導地位。

從無人駕駛的發(fā)展階段來看，盡管不少廠家都對外宣稱將在2020年以后推出L4、L5級別的無人駕駛產品，但我認為在技術上仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

例如，硬件上需要通過多種傳感器方案提高可靠性和環(huán)境的適應性，基于視覺的無人駕駛方案仍不成熟，基于規(guī)則的行為決策仍難應付復雜的交通環(huán)境。

無人駕駛的普及可能還需要二十年的時間，消費者對典型汽車技術對接受往往需要數(shù)十年，才能達到較高的滲透率，如電子穩(wěn)定性控制在美國用了14年實現(xiàn)100%新車采用率；混合動力系統(tǒng)用了25多年的時間達到4%的滲透率；安全期湯用了25年達到100%滲透率；自動變速器用了50年達到了50%滲透率。

因此，麥肯錫估計到2030年，在樂觀情形下，全無人駕駛汽車在新車銷售的滲透率有望達到15%，保守情形下全無人駕駛汽車仍未進入市場。

從無人駕駛的應用場景來看，限定場景的無人駕駛方案有望率先取得商業(yè)化進展，因此在物流、工程、農業(yè)與園區(qū)等領域將受到一級市場的重點關注。

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