【PConline 產業觀察】AI技術發展到現在，無疑在很大程度上推動了很多行業化應用的實際落地，尤其是在一些傳統的製造業領域，人工智能技術的深度應用不僅帶來的是生產力的大幅提升，同時也帶來很多行業的技術變革和生態變革，其中，尤以汽車行業的人工智能技術最為明顯。
這幾年，自動駕駛領域已經成為資本市場、投資領域那些風投們熱議和追風的話題點，自從百度構建起阿波羅計劃開始，歷經從1.0時代向2.0時代的跨越，英偉達牽手越來越多的傳統車廠，開始重點在自動駕駛領域提升品牌知名度和利潤率，種種跡象都讓我們看到了人工智能技術在傳統行業當中紮根的決心。
對於自動駕駛技術現在行業內有正反兩面的聲音和觀點，有認為自動駕駛技術在未來2至3年內會很快大規模落地應用，並在未來5年當中逐漸替代傳統汽車；也有人認為這只是一個新技術發展過程當中的階段風口現象而已，很快就會逐漸淡化，即使不完全退出舞臺，也只是在一個小規模的圈子當中進行應用，對於這兩種意見我們暫不評價孰對孰錯，現在畢竟也找不出準確的答案，我們只是從當前與自動駕駛有關聯的上下游企業那裡，通過它們的一系列產品研發、戰略規劃當中去挖掘未來的市場走向，去分析當中的一些端倪而已。
自動駕駛到底發展到什麼程度了
說到今天的自動駕駛，無疑它已經站在了風口之上，不管是資本市場還是汽車廠商，都繞不開這個話題點，這點從2017年全年的Gartner新興技術成熟曲線當中就可以看出來，在整條成熟曲線當中不難發現，自動駕駛技術以及市場發展情況正處於一個膨脹期，並且正在逐漸趨於技術的成熟。
從媒體的推廣和宣傳角度來看，前幾年媒體曝光最多的或許是雲計算、大數據，而前兩三年我們熱議的則是區塊鏈，現在則輪到了人工智能以及一系列落地的應用，其中自動駕駛則是人工智能技術一個非常鮮明和重要的落地項目。從技術角度分析，目前自動駕駛技術仍然處於初步發展的階段，目前絕大部分傳統車廠所提供的自動駕駛應用還只是停留在L2的階段，像百度、景馳等一些互聯網公司和“含著金湯匙”出生的創業公司才開始有膽量嘗試L3和L4階段的自動駕駛測試，因為我們知道，L4階段的自動駕駛技術是“不計成本”的測試階段，也就是說廠商為了探索出更高層級的自動駕駛體驗，對整車改造是不考慮改裝費用的。
前段時間我走訪了一家開發自動駕駛L4階段的創業公司，這家企業天使輪就獲得了4500萬美金的融資，其實際測試車輛採用的是一款裸車價30多萬人民幣的汽車，通過加裝激光雷達、傳感器以及車輛後備箱當中的微型計算機等必備硬件之後，這臺車的造價已經高達了150萬元人民幣，單單一個激光雷達就高達10萬美金，可見對於自動駕駛L4的研發和測試，真的是不計金額的高成本投入。
當然，在我看來，任何技術的創新和變革，資金和人力兩方面的大量投入，是推動產業向前發展的根本動力，任何一個行業都不例外，所以從這點來看，我認為自動駕駛技術要想量產並大規模的應用，仍然還需要5-10年從量變到質變的過程，這個發展過程會相對比較崎嶇，但當今的資本市場給了任何一個新興技術充足的資金支撐，而當今的市場環境相比以前也變得更加開放和自由，所以從這兩點來說，雖然技術發展的道路是艱難的，但是自動駕駛的未來還是樂觀的。
接下來我們從互聯網企業、芯片企業這兩個對於自動駕駛應用最為關鍵的平臺分別進行分析，來看看自動駕駛技術未來的發展前景。
互聯網層：自上而下的發展路徑
對於百度這樣一家大型互聯網企業來說，從技術到資金的實力都十分雄厚，對於自動駕駛市場來說，百度可以說是把幾乎大部分籌碼都壓在了上面，這點從此前的資金投入，將吳恩達、王勁、韓旭等自動駕駛權威人士納入麾下等一系列做法就能夠看出。百度對於人工智能以及自動駕駛市場是認真的。
在整體業務發展方面，百度所進行的是一種“自上而下”的發展路徑和策略，換句話說，先把其業務發展的目標鎖定自動駕駛，而後圍繞著這一既定目標展開一系列的技術研發措施，其中就可能包含了資金的大量投入、人才的大量引進、業務的不斷調整等等舉措，這點和傳統汽車廠商自下而上的發展路徑截然不同。
互聯網所帶來的最顯著的特點之一就是讓信息變得更加透明化，大大提升了效率的同時在對於技術趨勢的探索和把握方面也起到了關鍵作用，其實對於互聯網企業來說，不只是百度，像谷歌、蘋果等企業也都看到了自動駕駛所帶來的市場紅利，谷歌早在2005年就涉足了自動駕駛領域，堪稱是百度的老大哥，在2009年穀歌正式啟動無人駕駛汽車項目，併成立了相應的技術團隊，針對大範圍的街景數據採集等工作開始進行推動，從而構建地圖數據庫，隨後在2012年獲得了合法的無人駕駛汽車上路牌照，並在2013年開始上路進行實測。從實際的項目推動狀況和步驟來看，谷歌在無人駕駛領域要早先與百度數年。
但是有一點不能否認的是，在目前國內的自動駕駛領域當中，百度對於這一領域專業技術人才的培養和構建還是做出了巨大貢獻的，吳恩達、王勁、韓旭、餘凱、樓天城等等很多自動駕駛領域當中的“標杆”性人物雖然離開百度進行自動駕駛的創業，但是從宏觀層面來看，百度的確像行業以及市場當中輸送了大量的專業人才，這對於推動中國自動駕駛技術的快速發展起到了至關重要的作用。
Apollo計劃和隨後成立的Apollo實驗室，集合了硅谷、西雅圖、新加坡、北京等多地的研究領域成果，在感知與控制、車聯網、政策與法規、智能交通系統等諸多方面全面化推動自動駕駛技術的應用落地，種種做法都不只是讓我們看到了百度紮根、推動自動駕駛技術的信心和決心，同時更讓我們看到了未來的市場發展前景。
芯片層：整合資源，擴大優勢
作為自動駕駛技術來說，汽車整體只是一個“軀殼”，其關鍵技術點還是在芯片當中，前文我們聊了自動駕駛在互聯網企業應用層面之後，接下來再來說說這幾年在芯片層面，企業都做了什麼。
提到芯片，不得不首先來說說英特爾，去年英特爾斥資150多億美元收購了無人駕駛技術公司Mobileye，同時在英特爾內部還打造了全新的自動駕駛平臺，用以全力開拓自動駕駛業務。從以往的企業級市場來分析，對於任何一家企業來說，在企業內部分拆業務，構建全新的組織架構以及平臺，也就意味著此項業務將會在未來幾年當中成為企業的著重發力點或主要利潤供應點，對於自動駕駛來說，前文我們已經說了，目前的L4級別還處於不計成本的測試階段，因此不難看出，未來對於英特爾這樣的芯片巨頭來說，自動駕駛這塊蛋糕是非吃不可了。
通過全面整合收購來的Mobileye，英特爾將傳感器、計算視覺、地圖等很多自身優勢與計算平臺、數據中心、5G等技術進行全面的融合，通過聯手寶馬、大眾等傳統汽車廠商，在很大程度上加速了自動駕駛技術走進千家萬戶的步伐和速度。
除了英特爾，在自動駕駛市場當中還有另外一個科技公司值得關注，那就是英偉達。通過與奧迪、奔馳、豐田等國際知名車廠構建合作伙伴戰略合作，英偉達在自動駕駛技術應用當中已經能夠通過對傳感器所收集的數據進行分析和整理，將傳輸速度提升至25億次/秒。我們都知道，在英偉達的營收組成框架當中，汽車業務只是佔據了其中很小的比例，在財報當中也可以看到，英偉達的汽車業務幫助公司帶來了1.4億美元的收入，這塊業務也已經佔到了其整個總收入的7%，可見未來自動駕駛業務和市場對於英偉達來說還是一大塊待開墾的“土地”。
根據權威研究報告顯示，到2035年，全球無人駕駛市場價值將會高達770億美元，這其中不僅包含了芯片、技術層面的深入應用，對於傳統車廠來說也加快了整個行業和產業鏈條的升級和換代，從應用層面來分析，自動駕駛技術未來落地和深入應用能夠給普通用戶帶來除家、辦公室之外“第三空間”的概念，未來的汽車不再只是單純的一種交通工具的概念，而是能夠滿足用戶進行更多社會活動的第三場所，當然這樣的技術落地需要時間去醞釀和檢驗，未來的自動駕駛落地，我們拭目以待。[返回頻道首頁]
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