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無人駕駛賽道大咖云集,百度開放之后創業者怎么辦?

作者:王磊 來源:星河互聯  2017/5/12 15:43:00
百度發布“Apollo阿波羅”的新計劃,將向所有合作伙伴免費提供無人駕駛能力。這一決定到底會影響哪些人?未來,中國無人駕駛領域的創業會有怎么樣的變化?

無人駕駛已經注定成為下一場改變世界的科技革命。放眼望去,這條賽道上早已大咖云集。

近日,英特爾此前保密的無人駕駛實驗室正式對外公布,并宣稱攜寶馬于2021年量產iNEXT無人駕駛車型。上周,總部位于馬薩諸塞州坎布里奇的汽車軟件公司NuTonomy宣布與法國標致達成合作,三星電子也聯手韓國現代汽車公司……這里就不再多說已經眾所周知的蘋果、Google。

本來這些玩家離我們比較遙遠,國內創業者還能按部就班地在這條跑道上前進,但就在上個月,百度領軍人物陸奇拋出了一枚「炸彈」,在上海車展一間小會議室里發布了一項名為「Apollo阿波羅」的新計劃,將向所有合作伙伴免費提供無人駕駛能力,一石激起千層浪。

這一決定到底會影響哪些人?未來,中國無人駕駛領域的創業會有怎么樣的變化?

主要觀點:

  • 產業互聯網創業門檻很高,無人駕駛汽車領域創業門檻更高,鏈條更長;百度阿波羅計劃無法撼動與其主要對手的競爭格局,但無疑會推動整個中國無人駕駛商用的進程;

  • 在門檻內頭戴光環的創業者需要三思,百度的開放計劃降低了在這個領域純技術創業的動因。純算法團隊,ADAS起家的團隊需要直面估值回歸和轉向可能性,小而美已經喪失晉級機會;

  • 阿波羅計劃開放了廣義的無人駕駛技術平臺,降低了與算法、軟件相關的汽車駕駛技術領域的創業動力,卻意外賦能場外的產業團隊,讓他們有機會、有能力成為場內玩家。

以下為全文:

無人駕駛Lv4水平的玩家格局

為了更好地說明百度開放無人駕駛系統對該領域創業格局的影響,先來普及一個小知識。關于自動駕駛系統,并不是一個單純的定義,美國汽車工程師學會定義了六個級別的車輛自動化——

0級:由人類完成動態駕駛,有些系統(如自動緊急制動系統)會為司機提供幫助,但這個級別還不能稱為「自動化」;

1級:輔助駕駛系統,在特定條件下能持續提供轉向或加速和制動控制,自適應巡航控制系統被認為這一級別,該系統能夠自動控制,保證汽車在公路上與前方車輛保持一定距離。其他工作,依然靠人來完成。

2級:也是輔助駕駛系統,但既提供轉向,也提供加速和制動控制,人類需要定時干預。

3級:系統運行時,人類駕駛員通常無需進行干預,但在系統提示需要人類接管時介入。

4級:高度自動駕駛。只要是有地圖的地方能實現完全自動駕駛,無需人類干預。

5級:只要是人類能夠駕駛的地方,汽車都能駕駛,任何時候都無需人類駕駛員干預。就像埃隆·馬斯克說的「能在自動駕駛汽車上打盹」。

無人駕駛賽道大咖云集,百度開放之后創業者怎么辦?前0-2級,都是人開車,從3級開始,可以叫「車開人」,目前百度無人駕駛系統,可以算是4級。以下這張圖,是Lv4級的幾大玩家:

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接下來,我將著重講一下百度開放無人駕駛之后,對這幾類群體的影響。

「系統性打擊」對二三類玩家不成立

谷歌開源Android系統給所有移動設備廠商可以被稱作一次經典的系統性打擊案例。大到Symbian,webOS,小到無數linux變異的移動設備OS悉數被開源的Android覆蓋,固執的諾基亞甚至因為對抗這種開放的策略而一蹶不振。百度的阿波羅會成為又一個系統性打擊的經典成功案例嗎?

簡短的答案,不會。

原因有二,一是Android是一個相對獨立的軟件系統,而無人駕駛平臺確實一個軟件,硬件組合的技術矩陣。這個矩陣包括感知層、決策層、執行層,每個層面又縱向集合了軟件和硬件的不同模塊。感知層像人類的眼睛耳朵,包括雷達、紅外線等。決策層就像你的大腦,把這些信息全部收集之后再去分析處理分析,這里包括芯片和算法。最后是執行層,執行層需要與汽車本身進行整合,具體指揮一輛車行駛中的動作。

百度無人駕駛事業群固然在高精度地圖和算法領域有一定積累,但在感知層和執行層仍然需要多家硬件廠商和主機廠的配合。將一個相對封閉的軟件系統開源的難度與將一個松散的技術矩陣打包賦能第三方的難度決不可等量齊觀。

無人駕駛賽道大咖云集,百度開放之后創業者怎么辦?第二個原因在于開源或賦能的對象。Android目標賦能的對象為移動設備制造商,從產業布局上看極度碎片化,單個個體能力很弱,是賦能策略極好的對象。而無人駕駛技術矩陣的賦能對象主要是財大氣粗的汽車制造商,這個產業的資源相對集中,兩只手便可以數出世界級別的大品牌集群,每個集群都在自主或與傳統的汽車電子供應商合作研發無人駕駛技術。

Tesla與MobileEye,百度與寶馬在自動駕駛領域合作終止的結局可以佐證外資主機廠并沒有意愿把核心技術平臺交給第三方平臺。然而百度并不是沒有機會,中國本土主機廠與上面提到的外資主機廠不同,阿波羅計劃與他們「攢」思路不謀而合。

小而美的初創公司失去晉級機會

聚焦算法(包括識別,跟蹤,檢測,避障,規劃等)的初創團隊最先成為被系統性打擊的目標,尤其是學院派或從巨頭離職的科學家創業群體。

百度無人駕駛在過去幾年積累的優勢主要集中在算法層面,無論是徹底代碼開源還是黑盒賦能,都會對這個細分領域的初創公司帶來巨大影響。阿波羅計劃并沒有把已經很高的門檻提的更高,但開源這樣系統性的打擊卻打消了純技術類初創公司創業的動因。這其實很容易理解,從資本到創業者,不會有人再會去打造一個手機操作系統。

無人駕駛這個事,徹底成為一個大廠的事,跟小而美的初創公司已經無關了。

這盆冷水應該會有效地讓早已畸形估值的無人駕駛初創公司清醒一些,不要拒絕業務轉型,不要拒絕人才并購,也許這才是最好的歸宿。

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給場外產業人提供了進場機會

阿波羅計劃開放了廣義的無人駕駛技術平臺,降低了與算法、軟件相關的汽車駕駛技術領域的創業動力,卻意外賦能場外的產業團隊,讓他們有機會、有能力成為場內玩家。

廣義的無人駕駛技術平臺在行業的應用需要產業團隊的行業深度和資源,而產業團隊也需要這樣的賦能機制免去從0-1的技術門檻。這一對組合會加速無人駕駛進入不同垂直產業領域的進程。

可以預見,原本在物流、倉儲、農業、旅游等垂直行業研發無人駕駛技術的第五類項目會重新思考技術路徑,在阿波羅基礎上成為垂直行業的無人駕駛技術系統集成商,而更多的場外產業人也可能進入這個領域做出更垂直更專業的應用。

雖然百度阿波羅計劃為產業團隊打開了一扇門,但創業者仍需面對現實,無人駕駛技術矩陣仍然在進化的過程中,能用、可用、商用之間有巨大鴻溝需要填平。

標簽: 無人駕駛  百度  創業者 

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