本报记者 李春莲
10月15日,由《证券日报》社和北京经济技术开发区共同主办,华西证券协办的“2021汽车资本论坛”在京召开。本次论坛以“智能驾驶元年的掘金机会”为主题,囊括了优秀的智能驾驶应用车企和智能驾驶领域头部企业,对智能驾驶行业的热门话题进行了探讨。
今年被称为智能驾驶元年,大量相关公司频繁获得融资,被资本看好和加持是行业能够持续发展的重要原因,但智能驾驶行业是一个持久战,对于资本来说,也是一种考验。
在以“资本如何助力智能驾驶落地”为主题的圆桌论坛上,联想创投董事总经理罗旭表示,资本的推动对于产业发展有很大帮助,所以智能驾驶行业出现了第二次高峰。随着技术成熟以及资本的持续投入,这条赛道会继续往前发展。
百度风投执行董事刘水则表示,从资本的角度来看,虽然不断有新机构加入,但也要很理性地看到这个行业还有更多的问题需要解决。包括法律法规、车企标准等方面还非常不完善。资本需要有更多的耐心,能够做好更长期的配套准备。
智能驾驶商业模式
逐步落地
“智能驾驶是非常大的赛道,关系到汽车工业和能源行业的转型升级以及出行和人工智能AI,是这四个巨大产业的综合体。”金沙江联合资本合伙人周奇表示,“我们在2016年就开始做智能驾驶相关的投资,从激光雷达到AR等,投资了一系列公司,现在反过来看,起步比较早是对的,投了不少成功的项目,但说实话还不够。如果再回到五年前,每个细分方向里边的头部前两家公司都应该闭着眼睛投。”
复星汽车科技集团COO薛春宇也表示,作为一个“产业+投资”并行的集团,复星看着智能驾驶行业从第一次投资热潮后沉寂了一阵子,今年又迎来第二波热潮。所投企业的估值一轮一轮往上涨,今年看到赛道里的雷达、雷达芯片等企业估值有点超出想象。
进入2021年,智能驾驶企业频繁获得资本青睐。据不完全统计,从今年年初至今,智能驾驶行业投融资事件超过50起,投融资金额近1000亿元,已达到历年最高值。
劲邦资本合伙人王荣进表示,2015年是智能驾驶行业最热的时候,出现了几十家甚至上百家的相关企业,但经过两三年的时间,后来逐步冷静,现在智能驾驶又重新回归资本视野,大量的智能驾驶相关公司都获得了融资。
薛春宇也提到,对于智能驾驶行业大家看得越来越清楚,原本第一轮投完以后还比较迷茫,甚至行业内有很多人说智能驾驶永远不可能实现。但目前在各个细分赛道,包括港口、矿区、环卫等领域都看到了盈利模式和商业模式的落地,从这点来讲,很多公司已经有了一定的造血能力。智能驾驶L4、L5本身在数据以及算力上的支撑已经达到了以前想象不到的状态。
“智能驾驶第二轮行情与第一轮行情的不同主要在于产业化开始真正落地,而不是简单的预期。”东方新能源汽车混合基金经理李瑞认为,这几年,感知激光雷达、高算力芯片、数据、算法技术的引进取得非常大的进步,特定场景开始有商业化的落地。同时,不管是新势力还是传统车厂推出的,有很多低阶的智能驾驶乘用车开始上市并且热销,也有很多相关的公司开始上市。
资本加持推动算法迭代
及产品应用
尽管今年以来,智能驾驶行业迎来资本热潮,但不可否认的是,这个行业面临的瓶颈还有很多。之所以说智能驾驶还有很长的路要走,在于其与感知、激光雷达、摄像头、决策、数据、算法、执行等各个环节相关,而每一个环节不论在技术上,还是具体应用上,都还处于相对初级的发展阶段。
周奇表示,智能驾驶是系统性的,而且不遵循运算、感知、认知职能的发展路径,缺一个环节都不行。
“从感知来讲,这几年无论从摄像头、毫米波、激光雷达、定位模块,大家都投了很多公司,从阶段来讲,已经做到产业化,很多公司很成熟了。”薛春宇认为,但包括激光雷达的技术路径还没有完全确立,也存在技术迭代的风险,不光是产业化降价,还有技术路线怎么选择的问题,很有可能颠覆性的技术一出来,前面的整个格局就会改变。
同时,在他看来,“现在关于车路协同,各地都在积极布局示范区,但还偏向于1.0模式,基本还是以单向的信息反馈做信息服务,远远没有做到真正的感知融合。”
罗旭也认为,智能驾驶整个链条不是特别成熟,作为一个创业公司需要有一个比较明确的核心竞争力,比如雷达现在还没有解决部分技术问题,假如能够解决这一问题,这样的公司有很大的价值。此外,决策方面很明确的是,芯片很重要,有的芯片并不能形成智能驾驶的供给,未来可能会有一个厂家做出整体方案。
李瑞目前最为关注的是在决策环节上。他表示,AI芯片是硬件里面占比最大的,而且不仅是芯片,现在包括华为、地平线等越来越多的优质芯片公司涌现出来。软件这部分占比最大的环节是数据和算法,因为不仅仅涉及功能安全,同时涉及数据安全。
资本和产业是相互助力的关系,资本看到了智能驾驶行业的前景,而这个行业也还有很多问题需要解决。
李瑞表示,智能驾驶落地是这样一个引进的路径,从低处场景到高处场景,从封闭场景到开放场景,从载物到载人,从商用到人用,未来是光明的,但需要大家一起脚踏实地。
“从创业者的角度来讲,持续得到资本的加持,能够不断地把资金投入产品中去,不断的迭代算法和投入大量的车,不断做数据采集,这是非常好的事情。”刘水表示,但是从技术角度来讲,随着不断地下沉到各场景中去,也会面临新挑战,比如对更多算力的依赖、数据安全方面的问题以及到了量产交付的时候可能面临的供应链压力,尤其是今年整个行业面临的问题和挑战依然存在。
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