自动驾驶产业链里，初创团队的机会在哪里？

前天和一位朋友聊天，本来说自动驾驶的，自然就聊起了去年一年的创业经历，当时思路非常乱，加上心里很紧张，所以语无伦次说了很多，听上去只觉得：我这人咋这么纠结。

也许是朋友看出来了，所以给我出了这道题，他说：既然你最近在关注无人驾驶，那么在无人驾驶整个产业链里，你分析一下有哪些点是适合初创公司做的，我说的初创团队不是那种天使轮就融资上亿的，而是start-up。

经过一周和各个无人驾驶的公司聊，收集各个渠道的资料给。发现这个行业真不适合初创团队做。

首先说结论，自动驾驶初创团队的机会主要有三个：

1、降成本的激光雷达方案，优秀的团队是一个由芯片设计和激光研究的人才组成的，方向是固态激光雷达芯片，这块风险和不确定性特别大；

2、基于摄像头和激光雷达对无人驾驶的环境感知，优秀的团队是一个由计算机视觉组成的团队，其中这块较好的切入点是同时做摄像头和激光雷达的环境感知（因为做摄像头的实在是太多了，单做图像识别竞争力太弱）；

3、搭建一台可以实现level 2和level 3中部分功能的无人驾驶车，寻找买家收购。

14年和15年的时候，无人驾驶的新闻基本还是Google、Uber大公司的头条，比如这个谷歌小馒头。
它连方向盘都没有，只有刹车和油门踏板，是直接跳过自动驾驶阶段，开始无人驾驶。这个车是在14年10月份的时候公布的，我也是那时候在各大新闻渠道上看到无人驾驶的消息。
到今年，无人驾驶行业已经全是初创公司的新闻，似乎在这一个这么重的行业里，确实存在着初创公司的机会，所以利用每天工作之余的时间，我整理了一份无人驾驶行业的梳理，然后找了几个产业链内我觉得初创团队存在的机会。
无人驾驶翻译叫Self Driving，同时还有另一种叫法，叫做自动驾驶（Autonomous Driving），一般人总是会把这两件事情弄混，但实际上是有区别的，无人驾驶=level 5的自动驾驶。而自动驾驶分为5个等级，分别从level1~level5。每个等级对应的自动化程度不同，数字越高，自动化程度越高。
自动驾驶的级别有两种标准，SAE（美国汽车工程师协会）和NHTSA（美国高速公路安全管理局）两个标准，SAE的level5=无人驾驶。SAE的定义看上去非常难懂，简单的来讲就是L0就是驾驶过程中提醒（基本现在所有的车都有），L1-L2就是辅助驾驶，但是还是人来操作为主（tesla的auto pilot就是这样）。L3-L5就是汽车自动驾驶为主，人操作为辅（Google Self-driving就是这样）。所以其实tesla的根本还达不到自动驾驶的级别，只是部分自动化的辅助驾驶，出事情是必然的。
自动驾驶这一条产业链的结构相对清晰，和扫地机器人、仓库机器人都有很大的类似性，而且省去了汽车开发的部分，是一个供应商产业结构。因为产业还没有真正的发展起来，市面上也没有一台真正意义上的无人驾驶汽车销售，所以基于无人驾驶所产生的后续商业价值和创业机会还没有产生。说白了就是：假如现在有人在做基于无人驾驶的同城快递、出行、O2O服务，做得太早了肯定会死。全面的无人驾驶将和移动互联网一样，会成为一种基础设施，在提升效率的基础上很多商业模式会洗牌。但这一业态到来的前提是，市场占有率超过10%的车是无人驾驶汽车。
所以这个阶段，初创公司的重点会放在基础设施的建设上。参考移动互联网时代的智能手机产业，创业顺序依次是提供核心硬件Suppllier——提供解决方案ODM——提供整机OEM。现在的阶段是核心供应商在不断地成熟，机会在更好（低成本、高效率、高精度）的硬件供应商和软件方案商。

最有名的案例就是硅谷黑客George Hotz，他之前破解了iphone和PS3，然后一个人在车库里用一辆讴歌轿车做了自动驾驶的原型车。这里摄像头、激光雷达的传感器都是用的市面上现成的，破解汽车总线的协议实现控制。其主要工作在于计算机视觉、3D场景构建、决策模型上。

激光雷达领域也有创业公司的机会，这个行业，现在是Velodyne、Quanergy、Ibeo三家最大，其中Quanergy是初创公司，2012年成立。现在这三家里产品性能较弱的是Ibeo，最贵的是Velodyne，也是行业标高性能最强大，Quanergy在超越Velodyne的过程中，潜力巨大。个人认为激光雷达现在去做已经晚了，国内和国外现在跟进的初创企业也不少，但难度也很大。激光雷达的趋势一定芯片级的，而这个行业更像是个赢家通吃的行业，最终拼的很可能就是几美金的差距，晚了三年进入，压力会很大，如果没有一个非常强的团队，且每一步都走对，基本没有赢的可能性。

一句话就是：不确定性太强。

这是Quanergy激光雷达扫描得到的点云，可以看到，8线程的激光雷达，在垂直方向上的数据量还是不够的。需要更多的线程，更大的垂直方向视场角。

前不久拿到 9000 万美元 B 轮融资的激光雷达初创公司 Quanergy Systems 在近日宣布，该公司已收购 Raytheon BBN Technologies 的 OTUS 人员跟踪（OTUS People Tracker）软件。其实这是一个很好的创业团队切入的思路，做激光雷达背后的环境感知软件，将激光雷达、毫米波雷达、摄像头捕捉到的物体进行识别和认知。因为这个软件传感器公司不会自己去做，所以传感器得到的图像也好，点云也好，进行数据的学习和认知是非常重要的。

这倒是初创团队机会之一，不做激光雷达，做激光雷达公司的软件供应商。

在环境感知里面，基于摄像头、毫米波和激光雷达的环境感知，每一块都有很高的软件壁垒。这里的壁垒来自于三个部分，硬件超算平台、大量的数据、以及人才（算法）。因为图像识别的training的量要求很大，比如处理上亿张图片，才能达到99.9%的准确率，所以一般用强大的几百个GPU的阵列（超算平台）搭载来做，光这一块就要花费巨大甚至上亿，还要雇佣专门的超算平台架构师。对于初创公司来说，这是一块很高的投入。大量的数据来训练硬件平台，大量的数据来做训练也要花很多钱，最典型的就是地图公司用摄像头录制的场景数据，这块一般从四维图新买，购买按照城市和时间来买。

图为Cruise公司通过摄像头和激光雷达做的环境感知方案。

最佳的感知传感器配置必然是，激光雷达 毫米波雷达 摄像头。三者各有优劣，激光雷达有非常精准的识别测距作用，特别适合3D扫描，可以作为3D扫描的主要传感器，但是激光雷达在雨天雾天的识别效果会下降很多。毫米波雷达收到的来自天气的影响很小，但是感知的精度比激光雷达差很多，可以辅助。摄像头是识别图像（交通灯、路标、车道的），三者要综合来使用。一般环境感知的结果是，摄像头获得周围360°的图像信息，同时通过激光雷达和毫米波雷达获得深度信息，将图像上的每一个像素标出到车的距离。 从而建立出一个带图像信息的3D场景。给决策层，提供一个鸟瞰的环境。

其实很简单，这三个机会的商业模式本质是卖算法，卖法各有各的不同，可以使liscense可以是外包可以是整体解决方案，但归根结底都是卖算法。所以这块的稀缺资源是人。说实话，个人觉得很难出现赢家通吃，商务人才也会非常重要，进入门槛很高，一个创业团队，想做自动驾驶的方案商，机会真的很小而且很难

为什么说自动驾驶的方案商机会很小呢？

自动驾驶领域的决策算法、机器学习训练，其实是不适合初创公司来做。因为一旦要涉及的自动驾驶的决策层，就会出现一个安全与责任的问题。这里面有一个矛盾，但是一旦要做决策，那么所有产生的安全问题全部由决策提供方负责，换言之没有哪家自动驾驶的公司敢承诺，自己的决策100%正确，这个责任谁都不敢担当。如果不做决策，那么也就无法提供自动驾驶的方案。

所以在决策这块，一般都是汽车公司自己来做，或者像谷歌、百度这样拥有高精度地图数据、海量场景数据的公司敢承担责任。对于初创公司，这块的商业模式很难走得通。因为你给客户提供决策方案，你又负不起责任，就没有生意可做。当然商业是多样性的，如果你的团队被客户整体收购了，那就成了另外一回事。

这家叫otto的公司，今年8月被Uber收购。

这种创业模式在硅谷广泛存在，纯做技术的自动驾驶初创团队，通过被收购完成退出。早期团队，通过搭出来一台自动驾驶的样车测试，被传统的汽车企业或者相关产业链的大公司进行投资或收购。这样的方式是合理的，因为在做驾驶决策时，需要搭建比识别更加复杂强大的超算平台，能够依靠一个大的超算平台来做事，才能用机器学习弥补“枚举场景”之外的交通状况（比如tesla撞槽罐车的案例），这比创业公司单打独斗要靠谱太多了。

所以总结的话，自动驾驶初创团队的机会主要有三个：

1、降成本的激光雷达方案，适应于一个由芯片设计和激光研究的团队，这块风险和不确定性特别大；

2、基于摄像头和激光雷达对无人驾驶的环境感知，适应于一个由计算机视觉组成的团队，其中这块较好的切入点是做激光雷达的环境感知（因为做摄像头的实在是太多了）；

3、搭建一台可以实现level 2和level 3中部分功能的无人驾驶车，寻找买家收购。

以上是我和这个领域几个不同阶段的初创公司创始人聊完得出来的结论，不一定对。

所以总结的话，自动驾驶初创团队的机会主要有三个：

1、降成本的激光雷达方案，适应于一个由芯片设计和激光研究的团队，这块风险和不确定性特别大；

2、基于摄像头和激光雷达对无人驾驶的环境感知，适应于一个由计算机视觉组成的团队，其中这块较好的切入点是既做摄像头又做激光雷达的环境感知（因为单做摄像头的实在是太多了）；

3、搭建一台可以实现level 2和level 3中部分功能的无人驾驶车，寻找买家收购。

以上是我和这个领域几个不同阶段的初创公司创始人聊完得出来的结论，不一定对。

假如你刚好在做无人驾驶的创业，而且做得不错，绝对是大牛！必须交流一下！