2018年4月23－25日，由投中信息、投中網(wǎng)主辦，投中資本協(xié)辦的“第十二屆中國投資年會·年度峰會”在上海金茂君悅酒店舉辦。本次會議主題為“價值的力量”，來自國內(nèi)外上百家私募股權(quán)機構(gòu)匯聚一堂，對當前行業(yè)熱門話題展開討論。

在名為“智能出行未來去哪兒？”主題的論壇上，包括瀾亭資本創(chuàng)始合伙人劉炯、云啟資本合伙人黃榆鑌、云暉資本創(chuàng)始合伙人熊焱嬪、Quanergy聯(lián)合創(chuàng)始人／產(chǎn)品部副總裁俞天越、正海資本合伙人陸鋒偉、信中利董事總經(jīng)理／高級合伙人劉朝晨、力合資本創(chuàng)始合伙人唐立新分享了看法。本場論壇由瀾亭資本創(chuàng)始合伙人劉炯主持。

投資人認為，無人駕駛無論技術(shù)路線是L1、L2、L3還是L4、L5，其實都是殊途同歸，走到一個問題上，“無人駕駛不是距離問題，是場景問題，在封閉的場景下，馬上就可以運用。很多傳感技術(shù)是可以達到的，但現(xiàn)實中會處理很多復雜場景，在開放空間下比較難達到。這里面會有很多機會?！?p style="text-indent: 2em; text-align: left;">以下為第十二屆中國投資年會“智能出行未來去哪？”論壇精彩實錄，投中網(wǎng)整理。

劉炯：大家好，我是瀾亭資本創(chuàng)始人劉炯。非常感謝各位資本界的大咖們，我們一起討論智慧出行和自動駕駛跟投資和資本相關的問題。

首先是來自智慧出行的有效性，大家知道現(xiàn)在擁堵已經(jīng)是世界性的難題，中國據(jù)不完全統(tǒng)計有超過50個城市面臨不同程度的擁堵，在歐盟每年因為擁堵面臨的經(jīng)濟損失超過1000億歐元，解決擁堵復雜的問題必須要有龐大的數(shù)據(jù)進行支撐，智慧出行的交通軟件像滴滴、摩拜的交通軟件提供了可能性。

出行軟件真的能有效緩解擁堵？

我想問各位嘉賓，在數(shù)據(jù)支撐或者其他方面，這樣的一些出行軟件，能夠為我們帶來什么樣的作用？未來在我們的設想當中，這些交通軟件是否真的能夠有效去緩解城市擁堵以及出行效率的問題？

唐立新：這個問題還是挺有特點的，兩個層面。一個從各種各樣的智能出行，包括滴滴、神州專車，它們也從幾個維度，比如說我會用共享汽車或網(wǎng)約車解決我出行的問題，從而一定程度上減少道路上的流量，這是一個層面。

另外一個層面，通過軟件的道路規(guī)劃，我能選擇一個更優(yōu)的道路，使得我能夠做出行擁堵的優(yōu)化匹配。這點上，應該是一個綜合的數(shù)據(jù)看法，現(xiàn)在整個在出行過程中，其實政府從數(shù)據(jù)的提供上，或者出行數(shù)據(jù)上還沒有達到完全的匹配。未來如果只通過單一的方式解決這個問題，可能比較難達到真正的城市用度的緩解，還是要通過多層面，包括出行軟件、智能算法和政府數(shù)據(jù)共享形成統(tǒng)一優(yōu)化的結(jié)構(gòu)，才能夠使出行變得更為便捷。

力合資本是深圳清華大學研究院的平臺，深圳市和清華大學的平臺公司，這個公司成立到現(xiàn)在19年了，投資孵化了40多家上市公司。力合資本是力合科創(chuàng)旗下專門做新能源和智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈的全鏈條投資，投了早期的整車企業(yè)拜騰，我們是種子輪的領投，我們也投了電池的熱管理。實際上我們是沿著行業(yè)做深度的行業(yè)整合投資的機構(gòu)。

劉朝晨：大家好，我是信中利的劉朝晨，我們大概400億市值了，行業(yè)覆蓋非常廣泛，包括戰(zhàn)略新興行業(yè)的TMT、教育、新消費、新能源、高端制造、醫(yī)療都覆蓋，已經(jīng)完成了30多支基金投到各個領域。

我們也做一些跨行業(yè)跨界的，我原來TMT投了很多年，在文化時尚消費也投了很多年，我負責所有的跨境并購，四年前聯(lián)合意大利的基金共同投資了阿斯頓馬丁，北京的車展也是迎來馬丁在我們接手第一次盈利后的亮相。在新能源汽車領域也嘗試性投了蔚來，業(yè)界不同的人不同的布局，我覺得都很好，大家對這一塊都很看重。

兩年前帶著另外的團隊嘗試設了圍繞新能源產(chǎn)業(yè)鏈的基金，往上面的電池、電機、電控到整個細分的材料，到下面整個出行的改變，供應鏈金融，也是產(chǎn)業(yè)鏈，一會兒跟大家做分享。

數(shù)據(jù)只是在整個智慧交通里面非?；A的一部分，另外現(xiàn)在數(shù)據(jù)的收集還比較單向化，我講的單向化，可能第一首先并不是所有跑到路上的工具，全都已經(jīng)能夠交互性的既是使用者，又成為數(shù)據(jù)的提供者。

第二點真正大數(shù)據(jù)，包括大數(shù)據(jù)企業(yè)，核心是有幾個V，多維度、大數(shù)量、高頻次不斷的變換，才能造成最終基礎性數(shù)據(jù)價值的體現(xiàn)。所以我覺得基礎點現(xiàn)在還是不夠。提到了如果數(shù)據(jù)和整個的智慧交通來講，我覺得還有很漫長的過程。因為從數(shù)據(jù)到整個決策，更重要的是把數(shù)據(jù)和決策，和所有在城市里行駛各種各樣交通工具之間形成封閉性的閉環(huán)和智能性的互聯(lián)是有非常漫長的過程，但是好在我們已經(jīng)有非常好的開始了。

熊焱嬪：大家好，我是云暉資本的熊焱嬪，我們基金是五個同事共同創(chuàng)立的?；鹫w規(guī)模70億人民幣，已投規(guī)模30億人民幣，剛創(chuàng)立兩年多一點時間，第一期的基金我們布局很多是汽車新能源化，汽車電動化的頭部企業(yè)，已投的項目包括電池領域的龍頭企業(yè)，我們也布局了激光雷達的頭部企業(yè)和汽車芯片頭部企業(yè)。我們在這個行業(yè)看的也非常深，看的非常廣。

我覺得智慧交通數(shù)據(jù)的問題，可能不能夠徹底解決交通堵塞的問題，但它卻對我們選擇最有效的、最優(yōu)的出行方式很好的依據(jù)。舉一個例子，我們堵在路上的時候到底選擇繼續(xù)等還是選擇走別的道路，這時候起了很大的作用。城市管理也可以根據(jù)數(shù)據(jù)去更加有效管理，某些地點、時間段，可能比較容易出現(xiàn)高危的交通事故，到底是因為道路設計的問題，還是因為交通的指示問題還是管理的問題，這些數(shù)據(jù)也可以給城市管理提供很有效的工具。

黃榆鑌：大家好，我叫黃榆鑌，是云啟資本的創(chuàng)始合伙人，我們基金只有四年是小基金，現(xiàn)在管30億的規(guī)模，我們有美金也有人民幣。

在智能出行方面，我們開始投資自動駕駛零部件和傳感器，順著一直投下去。在自動駕駛這邊，我們投了火星型科技，現(xiàn)在做的不錯，最近也會有比較大的活動，也融了很多錢，向各界學習。我們對出行領域，是有比較大的希望，包括不只是從數(shù)據(jù)的角度，我們也看一些怎么去聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、服務、感應器、電動化，這是幾個在看的方向。

對于數(shù)據(jù)怎么解決城市交通的問題，剛開始我也同意，最好我們先把車子的數(shù)量給減下來，到最后現(xiàn)在的車子基本你買了一個50萬人民幣的車，使用的95％的時間是停在某個地方。如果說通過自動化、電動化，加上Uber或者滴滴這樣的模型，我們把它的利用率提高的時候，我們可以把停車的地方給省了，路上的車子也可以省了，這是一個大遠景。有可能我們只跨了第一步，還有很多的事情需要做才有辦法實現(xiàn)美好的夢想。

劉炯：接下來發(fā)言的嘉賓是我們在座唯一的從業(yè)人員，是來自Quanergy的聯(lián)合創(chuàng)始人俞天越總。

俞天越：大家好，我叫俞天越，我們公司主要做固態(tài)的三維激光雷達，以及配套的感知軟件提供解決方案。

對于主持人的問題，我們不是在資本領域，但是我們是作為這樣的企業(yè)，我們是真實正在做這樣一件事情，對于智能的交通，城市的交通問題的疏解，我們有很多項目正在跑，可以舉幾個例子。

剛才在美國拉斯維加斯，我們有激光雷達放在十字路口交通路口上，實際上CES的時候從數(shù)字路口現(xiàn)場把數(shù)據(jù)傳到CES，大家就會在任何的地方可以監(jiān)測到十字路口發(fā)生的事情，那個十字路口實際上是在法院門口，大家經(jīng)常會亂過馬路急急忙忙的，經(jīng)常有危險性，這是一個監(jiān)控交通的實例。

另外田納西在高速上下口的地方也要和我們合作放上激光雷達。這樣做什么事情呢？在高速上跑的很多的車，大家知道收費跟大車、小車收費不一樣，現(xiàn)在已有的方法進行統(tǒng)計是很落后的，要么在收費站都會很影響堵車的情況，所以要用上更加智能的設備有效收集數(shù)據(jù)，你跑過去我就知道是什么車了，之后收費可以大大疏解高速上擁堵的問題。我們還有澳大利亞安德列那里的交通也是十字路口安裝的情況，智能城市的進程。要看十字路口紅綠燈轉(zhuǎn)紅轉(zhuǎn)綠的問題?，F(xiàn)在是很傳統(tǒng)的方法，只知道前面兩三輛車，不知道后面的隊伍排的有多長，這是排隊管理的問題，也需要跟我們合作，把設備放在這樣的十字路口，我們提供的是感知軟件，可以感知到有多少的車排在這里，在多少的時間。你先取得數(shù)據(jù)，就可以根據(jù)時間、季節(jié)的分布，給市政府很好的數(shù)據(jù)進行決策。所以有很多的例子我們正在做的過程中，也是很大的領域，我們的激光雷達以及系統(tǒng)解決可以在這里用到很多的用武之地。

陸鋒偉：我是來自上海正海資產(chǎn)管理有限公司的陸鋒偉。正海資本成立于2008年，現(xiàn)在為止已經(jīng)有十年的股權(quán)投資經(jīng)驗。本來想說我們也是一家老牌機構(gòu)，但是和兩位老大哥相比我們還年輕。我們現(xiàn)在主要投資是節(jié)能環(huán)保還有高端制造和信息技術(shù)這三個產(chǎn)業(yè)，應用于新零售和綠色出行的生態(tài)圈之內(nèi)的項目。我們到現(xiàn)在為止大概投資了80多個項目，管理的資金規(guī)模超過70億，像2017年我們有四個企業(yè)通過IPO在主板上市。我們新設立的基金未來投資方向是在汽車產(chǎn)業(yè)和人工智能這一塊做鋪墊。

說到主持人的問題，從用戶角度來說，我們已經(jīng)享受到了這些軟件帶來的便利。我相信大家都用一些導航，導航能夠精確算出來我們一般從A點到B點的時間距離，不管是擁堵也好，不擁堵也好，時間偏差不會太大。

在過去這是不可以想象的。從另一端對政府部門來說，他們可以利用這些數(shù)據(jù)對交通進行疏導，這些現(xiàn)在從我們的角度上不一定可以看到，但是從后臺技術(shù)上迭代。從滴滴打車包括網(wǎng)絡約車角度，從現(xiàn)在的時間節(jié)點來看，其實是一個增量不是替換的過程。

從目前角度上來說，可能對對交通形成用度的增量，但我相信與創(chuàng)業(yè)者溝通來講，滴滴軟件未來或者加上現(xiàn)在的無人駕駛，一定是無人駕駛整體的出行解決方案。現(xiàn)在很流行電動車分時租賃，現(xiàn)在也有大量的用戶自己駕駛也是增量導致交通的擁堵狀況，大城市可能對這一塊不是特別支持。但是往遠放長十年甚至更遠的時間來看，加上自動駕駛，一定也是一個出行的整體解決方案，總量上來說會緩解未來的交通。

自動駕駛技術(shù)演進路徑的爭論

劉炯：我們剛才在演講中也看到了一個話題，這也是目前在全世界自動駕駛領域爭論的比較多的話題，就是關于自動駕駛技術(shù)演進之路，有一種觀點可能認為要實現(xiàn)我們理想當中最終的自動駕駛，需要通過先給駕駛員來提供更為簡單的輔助駕駛手段，逐步從我們理解當中的L2、L3逐步過度到L4、L5，并實現(xiàn)最終完全無人駕駛的遠景。

另外也有一種觀點，主要是以互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新企業(yè)為代表，我們看到他們現(xiàn)在做的更多的事情是一步到位研發(fā)L4、L5級別自動駕駛的技術(shù)。我想請教在座的各位，在座各位怎么去看待自動駕駛的技術(shù)支撐，你們認為的技術(shù)演進以及未來可能帶來的商業(yè)化的落地，你們認為應該是怎么樣的步驟？你們是更支持我們說的前者逐步替代，逐步的技術(shù)過度？還是另外一種一步到位去做L4、L5自動駕駛的技術(shù)？

唐立新：這是一個很有意思的話題，現(xiàn)在新能源汽車整個行業(yè)包括智能出行出現(xiàn)的時候，實際上傳統(tǒng)車廠和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)生了兩個不同的路徑。目的是殊途同歸的，只是路徑不同。傳統(tǒng)車廠更傾向于用現(xiàn)在的模式來做的L1、L2、L3，一些互聯(lián)網(wǎng)的巨頭開始走向L4、L5。實際上這里面，我覺得人們對現(xiàn)在駕駛輔助系統(tǒng)來說，比如說用激光雷達，用的這些方面是比較少的，更多用攝像頭和一般的傳感器。其實對于L4、L5等于是跨越式的發(fā)展，目前來講從成本，從各個方面還是有一定的路徑要走。

而且我現(xiàn)在包括Uber出的事情對行業(yè)是有一定的打擊，因為人們對目前來看還是偏被動和保守的。當然隨著技術(shù)的變革，市場會有很大的變化。但在投資過程中如果沒有選好路徑，這里面還是風險系數(shù)是極高的。比如說我們投的拜騰，他們想對接的就是L4、L5，這種路徑并不是說唯一的路徑，但這是兩種結(jié)合。我相信不管怎么講，在這個過程當中，還是一個技術(shù)的提高和成本的控制，我覺得未來才會有明確的發(fā)展。

另外人們對自動駕駛恐懼心蠻高的，比如一個人在行駛過程中發(fā)生了車禍容錯性更高，人總是要發(fā)生車禍的。但是如果交給自動駕駛系統(tǒng)，一旦發(fā)生車禍人們會很恐慌，雖然人會疲勞有各種各樣的可能性，但是對于機器來說，它的疲勞感沒有那么強，肯定會更耐用，可能會更靈敏。但現(xiàn)在這個是人工智能的判斷，這個東西也是綜合的技術(shù)的提高，不單是傳感器，最后是整體的算法，包括像激光雷達，包括像毫米波雷達，包括各種各樣的傳感，包括其他的攝像頭、傳感器綜合的判斷。我相信還是一步一步升級的過程，這是我的看法。

劉朝晨：我覺得還是一個漫長的過程，你畢竟不是單個的交通工具，會有如此海量的交通工具，而且涉及到生命安全，真正達到純自動駕駛的模式，需要有大量的測試性的模型，從審慎性角度估計還是迭代性、階梯性的增長，很難跳躍過的。為什么互聯(lián)網(wǎng)巨頭可以直接做L4、L5的，是不具備傳統(tǒng)汽車廠商應用場景的，這也是他們在做自動駕駛遇到很大的障礙，它們得實際模型的收集，還要通過模擬性的方式，把大量的場景跑出來。

從現(xiàn)在所有的傳統(tǒng)型廠商，也是因為他們自己所處的行業(yè)的身份，必然讓他們采取非常審慎的態(tài)度，而且他們的審慎態(tài)度是進階性在實際產(chǎn)品實踐中通過測試而具備應用。這種往上推的過程，你很難說這兩種方法哪個好和壞，第一種傳統(tǒng)廠商往上迭代是務實的，但直接去互聯(lián)網(wǎng)背景的公司，再加上大量的VC，他們?nèi)ピ业腻X，在高清地圖，在一些更多的數(shù)據(jù)性的研究方面，包括在一些海量的數(shù)據(jù)的處理，因為未來你除了感知之外，真正的決策往往是本地決策和云端決策結(jié)合起來，我們還沒有談到更重要的一點，未來如果真正好的智能駕駛應該是很多的交通工具之間是互通互連的，才能夠讓我們整個出行的真正優(yōu)化起到很好決策作用?，F(xiàn)在只是在單節(jié)點過程中，我如何在一個場景里面去躲避或者去優(yōu)化我自己的路徑，它沒有進入到一個系統(tǒng)里面。達到那個階段的時候，互聯(lián)網(wǎng)公司原來基于大數(shù)據(jù)，基于算法方面的優(yōu)勢又可能凸顯出來，整體來講需要很多基礎層面，從硬件到各種測試，到很多的數(shù)據(jù)和算法模型積累到一定的量，由量變發(fā)生突發(fā)性的質(zhì)變，那個時間才可能真正L4到L4以上自動駕駛快速的實現(xiàn)，才能展現(xiàn)出相對理想的場景。

熊焱嬪：這兩個路線，其實我想從三個方面分析再得出結(jié)果。我覺得這兩個技術(shù)路線是相互并存、相互合作、相互互補的。首先本質(zhì)來講第一個逐步升級的路線，在傳統(tǒng)車上不斷把智能輔助的功能疊加上去，是逐步實現(xiàn)的過程。優(yōu)勢在于整車廠跟L1的供應商有很好的合作互動，有很好的基礎。有多年的制造車的經(jīng)驗，以及完善的供應鏈管理體系，這是它的優(yōu)勢。第三是服務的對象，大的消費汽車消費市場，對象是駕駛員，就是普通的消費者。

第二個技術(shù)路線是互聯(lián)網(wǎng)巨頭們做的一步到位的自動駕駛技術(shù)路線，本質(zhì)是通過AI的研發(fā)技術(shù)、算法技術(shù)去實現(xiàn)的，優(yōu)勢在于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)深度學習的多年的積淀，大量的用戶以及海量的數(shù)據(jù)。這方面確實是有優(yōu)勢的，現(xiàn)在來看大部分路線的服務場景都是公交運營車輛以及物流車等相對封閉的場景，服務的對象是比較有限的。

這樣兩個路線服務的對象市場是不重疊的，這兩個路線不完全是競爭，其實是并存互補合作的關系。另外前面幾位嘉賓提到交通安全的問題，自動駕駛是讓人們對安全更恐懼、更擔憂，還是說未來能夠讓我們駕駛更安全，其實從數(shù)據(jù)顯示，自動駕駛確實能讓我們的交通更加安全，事故發(fā)生率降低。

美國每年在道路上因為交通事故死亡人數(shù)是四萬人，數(shù)據(jù)預計說自動駕駛實施以后死亡人數(shù)可以降低400人，這個數(shù)據(jù)是很大的安全性飛躍，為什么會對出現(xiàn)一個安全事故大家這么恐慌。最重要的原因是以前4萬個死亡人數(shù)是因為駕駛員是歸咎的，他是負責任的人，需要對交通事故負責。但現(xiàn)在400人的死亡率，到底是誰需要對事故負責，這種事故發(fā)生率是隨機性的因素，對我們消費者來講敢不敢行駛一輛隨時有可能發(fā)生交通事故的交通工具，更主要是反映法規(guī)完善的制度，現(xiàn)在自動駕駛智能輔助駕駛已經(jīng)超前于我們的交通法規(guī)的完善，所以在美國現(xiàn)在已經(jīng)開始讓智能車可以上路了，但是國內(nèi)我們相信慢慢的逐步會完善。

此外，未來自動駕駛肯定是多傳感器融合的方式，單獨靠攝像頭或單一傳感器沒有辦法在不同場景下都能做到非常完善的解決方式。所以多傳感器，而且有冗余的情況下，未來可以大大降低安全的問題。

劉炯：我稍微總結(jié)一下熊總剛才針對我的問題兩種技術(shù)路線之爭，觀點是針對不同的場景，針對不同的服務對象，如果是在封閉一些低速的場景當中，可以實現(xiàn)我們所謂的L4、L5的自動駕駛，在一些開放路面當中，其實你也是更支持從自動駕駛到L3、L4、L5逐步演進的觀點。

黃榆鑌：我自己的想法，L1、L2、L3走到L4、L5這條路是走不通的。現(xiàn)在L1、L3基本是單個傳感器控制一項功能，包括剎車什么的。當你要走到L4，需要結(jié)合很多不同的系統(tǒng)，然后是軟件的算法軟件的方式。我自己的想法是通過L1、L2、L3跳到L4難度非常大。

第二個觀點，發(fā)明這套軟件的人，應該不是今天傳統(tǒng)的汽車企業(yè)能做的事情。如果你去問上汽或者廣汽，你說你們有多少個軟件工程師，無論做IT和算法，我相信人數(shù)應該不是特別多。所以這些傳統(tǒng)的汽車企業(yè)，他們有很大的能力是造車，把品質(zhì)控制好，怎么去做組裝生產(chǎn)，這些都是非常難做的事情，要做好是非常難的。

所以我覺得從這個角度，他們有他們的優(yōu)勢、品牌、渠道，有他們的優(yōu)勢，可是他們的優(yōu)勢絕對不是在軟件。同樣的你說我找Google，你說你開了500萬公里，你沒有辦法造10輛車出來或者造100輛車出來，我也可以絕對跟你說Google造不好車子，它連手機自己都造不好，不要說車子了?？隙ㄊ且钆湟粋€懂得怎么造車，懂得怎么生產(chǎn)的人來幫他造車的。從我的角度，這兩條路會并行很長一段時間，可是這兩個是分開的技術(shù)路線。傳統(tǒng)車廠也非常明確，我自己是干不過來的，我要收一個團隊做這個事情，這也體現(xiàn)出了能做硬件的人不一定能把軟件做好，能做軟件的人，不一定能把硬件做好。

短期我覺得這個市場肯定會并行，不管怎么樣，我沒有這個數(shù)字，如果需要慢慢的淘汰它們也需要非常長的時間。我跟幾個車廠的人聊過，今年在CES的時候也聊了一陣子，我的想法是這樣的，什么時候跑到4S店買到自動駕駛的車，什么時候可以下訂單馬上有車了，有可能需要2025年、2027年以后的時間年?？墒菑南M者角度，你什么時候能坐上無人車，有可能在兩三年的時間，那時候有可能你在滴滴上面，或者你在Uber上面定了一個車，車子來了沒有司機了，司機不見了。你上了車把你送到終點然后下了車，自動駕駛好像還可以。當然這是在非?？刂频膶嶒灧秶锌赡艹鞘薪猩虾；蛘呱钲诨蛘呙绹哪骋粋€州?？梢哉f是閉環(huán)比較小的范圍，你說什么時候我的自動駕駛車子能從上海開到西藏，然后完全自動駕駛，有可能還需要非常長的時間?？墒鞘裁磿r候我的自動駕駛能從浦東開到靜安寺，我覺得應該是比較快的時間。

2020年是無人駕駛量產(chǎn)元年？

劉炯：黃總你怎么看待現(xiàn)在國際上主流的車企，包括一些新生的互聯(lián)網(wǎng)造車的企業(yè)，它們現(xiàn)在都是把2020年作為一個時間節(jié)點，都是在發(fā)布自己在2020年要實現(xiàn)的量產(chǎn)自動駕駛車輛的計劃？在您剛才整個觀點當中，真正印象當中的自動駕駛可能要到2025年或者2027年的樣子實現(xiàn)。

黃榆鑌：我覺得車企2020年說我要賣車，基本沒有可能。第一，從成本和感應器的能力，耗電的能力，反正我覺得2020年車企有可能放兩部車子在那邊做試運行有可能?？墒菑能嚻蟮慕嵌?，我絕對不相信他們有能力在2020年，就是說你跑到4S店下一個單把車子交給你，這是沒有可能的。當然在2020年，你有沒有辦法打到Waymo或者Uber或者滴滴自動駕駛的車過來是有可能的，國內(nèi)有兩三家公司做無人駕駛的，都在積極往這個方向努力。

加上現(xiàn)在市場很多錢，錢不是問題了，現(xiàn)在變成技術(shù)的問題，他們也沒有辦法解決。他們都需要去找車廠來配合，因為他們是沒有辦法造車的，他們應該是改裝車的過程，需要找車廠把硬件做好，它們是做軟件的公司，配合提供服務，我覺得2020年有希望的。

劉炯：謝謝黃總。俞總作為行業(yè)中的從業(yè)人員，你怎么看待這兩種技術(shù)路線？以及剛才提到整車廠現(xiàn)在拋出2020年量產(chǎn)計劃，你怎么看？

俞天越：整車廠2020年的口號，實際上幾年之前喊的比較響，現(xiàn)在離2020年越來越近了，時間要到了。因為我們做激光雷達的公司，也是沉浸在這個領域之中，跟各個車廠都走的很近。當年口號喊的比較響的是奔馳CEO先說2020年，這樣尼桑也不能示弱也是2020年，一下2020年變成節(jié)點，大家紛紛說不能比它晚，比它早更家困難。所以我們在底下跟團隊交流的時候，你們老板說的是2020年你們感覺怎么樣？下面真正做事的人是得把事情實現(xiàn)的。他們就說這也不是那么容易干的事情，就像定義場景，老板也沒有說一定要到車買一輛車就是自動駕駛了。大家普遍的概念，到了2020年時間來了，不管路上是什么車都是自動駕駛了，所以老板的目標也是達到了，所以也是挺有意思的，我們在沉浸之中跟他們工程師交流的看法。

至于自動駕駛L1、L2、L3、L4、L5之爭，一定程度上也不是技術(shù)之爭，是不同的應用場景。之所以會有不同應用場景，一定程度上也是因為像互聯(lián)網(wǎng)的公司也沒有那么多的車就可以往上迭代，一上來就得拿一個從零開始往上跑。實際上并不是技術(shù)的競爭，最后是市場說了算，到底是先用到什么樣的車。對于傳統(tǒng)的車廠反正有這么多的客戶已經(jīng)抓在手上，大家總還是要買車，不管自動駕駛成熟不成熟還是要買車，買到就是L1、L2、L3的車。對于L4、L5的來說，走這樣路線的要么特別有錢，像Google也沒有關系。要么找到商業(yè)模式最后能回本不是白干，大家現(xiàn)在普遍認為的商業(yè)模式，我可以讓你像滴滴或者提供智能駕駛分享交通的東西。最后肯定也會有淘汰選擇的過程，就跟共享單車一樣一窩蜂上來最后能活下幾個，人的心理也是有一個過程。

真正在什么樣的場景上實現(xiàn)，對人類來說也是試錯的過程，并不知道有多少時候出現(xiàn)什么樣的事情，只有大家大膽嘗試，有這么多的公司開始做這件事情，你會有很多人愿意做這個，整個人就像光譜一樣分的很大的，有的人會想我絕對不去，肯定還是會有很多人先去嘗試一下新鮮，坐幾次也沒有事，人類社會肯定是這樣，從各種各樣機械自動化的過程，當年出現(xiàn)電梯的時候也是多么可怕的事情，坐飛機也是一樣的，真的出現(xiàn)飛機事故誰也沒有辦法存活，大家為了方便也去做了，這是商業(yè)模式的角度，你能夠更早給大家提供一些方便，還是有人愿意我拿著方便，安全性不發(fā)生自己頭上都是別人的問題。最后就看時間往下跑，L1、L2、L3也在往下跑，L4、L5不同試錯也在往前走，最后不停的把社會也鋪滿了。

陸鋒偉：今天是站在互聯(lián)網(wǎng)這端，認為L4、L5可以真正實現(xiàn)自動駕駛的技術(shù)路徑。俞天越總也講了，L1、L2、L3是應用場景的問題，互聯(lián)網(wǎng)沒有車，做L1到L3沒有用，做L4、L5要找其他的廠家合作。作為輔助駕駛這一塊，路徑上是單路徑的，里面控制系統(tǒng)是非常明確的，就像那位老總說的需要找路徑跑路，跑5000萬公里不夠就跑1億公里，這種情況下作為無人駕駛來說，你再多的程序也不可能把交通情況中所有的問題遇到，你就要通過人工智能的控制。如果前面有很小的坑，如果是輔助駕駛來做這個坑過了就過了，如果說智能駕駛完全不一樣，可以根據(jù)舒適度，或者用戶的趕時間與否，可能選擇不同的路徑做深度學習。只有在真正技術(shù)上實現(xiàn)突破，從人工智能的角度，直接從L4、L5角度實現(xiàn)自動駕駛，這種情況下才有可能真正實現(xiàn)未來自動駕駛的可能。

劉炯：謝謝。我是看到了在座各位大佬對于咱們的技術(shù)路線以及商業(yè)化落地的觀點，會有這么多獨到的見解。最后一個問題，大家都知道自動駕駛技術(shù)一旦出來，會對現(xiàn)有的行業(yè)帶來一些沖擊和影響，首先我們知道會對傳統(tǒng)的交通運輸業(yè)以及汽車保險的行業(yè)帶來一些負面的影響，可以預想到，新的自動駕駛技術(shù)的出現(xiàn)，會帶來基于未來車聯(lián)技術(shù)、能源價值鏈以及物流以及資源共享這些領域巨大的外延市場的機會，我想請教一下在座各位，也請你們談一下未來各家機構(gòu)在自動駕駛以及由自動駕駛技術(shù)進步帶來的外延的機會上，你們的投資邏輯是怎么樣的，未來整個布局的規(guī)劃是怎么樣的。

自動駕駛時代 投資人怎么布局

陸鋒偉：我認為隨著自動駕駛的到來，包括人工智能的到來，人類的工作一定會有一大部分被機器所替代掉，這個時代已經(jīng)開始到來了，不是說有很漫長的時間。什么樣的工作最容易被人替代？邊界特別清晰，特別容易能夠分明YES和NO是最容易替代的。自動駕駛這一塊，現(xiàn)在來說還是有比較長的時間，不管是說從物流行業(yè)來說，或者說滴滴現(xiàn)在出租車來說還有很長的時間。大部分情況下從通用情況來說，智能駕駛到來一大部分司機會被替代，但是有一部分司機還是不會被替代。給領導開車的，領導會不會說找無人駕駛就走呢？這是人工智能沒有辦法解決的問題。在這個行業(yè)里面，我相信我們未來要在這個行業(yè)里面，要找尋自己作為工作的定位，一定要找一些邊界特別難以被定義的，未來就越難被人工智能，被AI所替代。在這個行業(yè)里面比較有機會，對于我們自己投資的機會來說，其實我們又回到比較傳統(tǒng)的地方了，不管剛才說的人工智能也好，我們現(xiàn)在都要基于一些傳感器的收集，一些基礎的零部件。我們可能因為從基金也好，從我們的投資的配置也好，我們可能會更看重像毫米波雷達、激光雷達傳感器的投資，這一塊會是我們未來的投資目標。還有未來的類似現(xiàn)在的分時租賃運營商的平臺，未來可能做的很大，現(xiàn)在是強資源的行業(yè)，這一塊也是我們比較關注也會介入的行業(yè)。