分子诊断技术开发商艾科诺完成A+轮融资，由真格基金领投
06-18
以“烧钱”着称的自动驾驶领域，最近上了热搜。
一方面，特斯拉因Autopilot再次出事故而受到质疑，被批评过于激进；另一方面，中国自动驾驶企业近期获得融资的好消息不断传出。
再加上新基建的到来，政策和执行上都有密集的动作，我们呈“Y”字形。
发展路口自动驾驶有哪些优势，又将面临哪些挑战？刚刚完成新一轮融资的嵌入式人工智能自动驾驶公司凯旋初创公司，墨时智能创始人、虞正华博士以及凯旋创投合伙人和博士分别从创业者和投资者的角度回答了有关自动驾驶的几个问题。
关于自动驾驶的商业化，Q1：当今自动驾驶技术面临的核心挑战是什么？虞正华：自动驾驶驾驶背后蕴藏着巨大的社会效益和经济效益。
社会效益是指通过自动驾驶改善国有交通系统的拥堵和事故。
经济效益主要体现在自动驾驶出租车的形式上，可以显着降低劳动力成本，改善车辆运营。
效率，从容提升经济价值。
现阶段全球自动驾驶的主要挑战是落实具体的商业化路径，既要实现商业价值，又要凸显产品优势。
这需要大量的探索。
目前的共识是建立在理解的基础上的。
一些特定的场景和应用正在逐步商业化。
这条路径首先比较现实，其次不仅能实现商业价值，还能在过程中验证产品。
Q2。
从投资角度，您对自动驾驶未来发展有何判断？ ：市场上的自动驾驶主要有两种路径。
一是以特斯拉为代表的进步道路。
基本假设是汽车自动驾驶和人类驾驶一样，都是依靠眼睛对周围环境做出判断。
因此，理论上，如果汽车周围的摄像头开发得足够智能，基于此假设的自动驾驶就有了从L1到L5的发展路线图。
另一种路径是一步一步的方法，以谷歌为代表。
所有测试和研发都是针对L5，完全跳过辅助驾驶阶段，目前还没有商业计划。
对于初创公司来说，有两个阵营。
虽然我们对自动驾驶持乐观态度，但我们还是看好它。
判断该技术发展到L5阶段可能还需要10年时间。
因此，从投资角度来看，我们更看好先进的自动驾驶公司。
每增加一个阶段的进展都有其商业价值和意义，都会得到汽车制造商的认可。
，还能产生销售收入，并且在技术演进的过程中，不断自我生成，反哺研发，可持续发展。
中国自动驾驶 Q3：中国自动驾驶市场有何特点？虞正华：过去20年？ 2017年最大的机遇就是移动互联网。
我们看到未来20年最大的机会是人工智能。
这无疑是一个改变人类未来的巨大机遇，至今仍是投资创业的主线。
人工智能带来方方面面的改变，包括物联网、自动驾驶、机器人等，其中自动驾驶是实现的重点。
与全球相比，中国自动驾驶市场的特点是对自动驾驶的认可度较高。
从政府、汽车厂商到企业和公众，对于新兴事物始终抱有开放和支持的态度。
其次，中国的工况和路况相对复杂，这对自动驾驶提出了更多的技术挑战，而这也是中国比世界其他地区更困难的地方。
第三，我国自动驾驶应用场景丰富，从落地实施来看优势明显，应用需求非常强烈。
Q4：中国企业在自动驾驶领域面临哪些机遇和挑战？虞正华：实际上，在自动驾驶领域，国内外在资金投入、技术实力等方面还存在一定差距，这对本土化企业提出了更高的要求。
但另一方面，自动驾驶领域对区域属性和人工智能技术要求较高，而中国在这两方面都具有领先优势。
目前，开展自动驾驶研究的国家数量有限，基本都是发达国家。
但他们的交通状况与国内差距还是很大的。
中国交通状况复杂，数据覆盖范围更广。
此外，中国在人工智能技术方面并没有太多的专业知识。
如果我们落后了，人才的聚集效应就会更加明显。
因此，利用中国在人工智能技术方面的优势，结合中国复杂路况带来的海量数据研究，中国本土企业还是有很好的机会的。
Q5.国家对新基建的重视对于自动驾驶的发展意味着什么？涛野：今年国家大力推动的新基建建设，为自动驾驶企业的发展创造了前所未有的窗口期。
自动驾驶恰好处于5G、人工智能和大数据中心的交叉点，蕴藏着巨大的潜力。
可以预见，自动驾驶产业链上下游都将迎来更大的发展空间。
现在各地基础设施都在更新，城市可以集成更多自动驾驶模块，为自动驾驶汽车提供更加信息化的道路和交通环境，加强车路协同。
此外，新基建还可以连接企业与车企、通信运营商、路基建设部门等政府部门。
多方的“重度”参与也将更有利于自动驾驶技术的发展。
同时，自动驾驶企业的创新探索也为新基建的发展提供了基础。
自动驾驶将作为智能交通的重要组成部分，推动整个智慧城市的建设。
关于自动驾驶的未来 Q6：我们距离自动驾驶还有多远？虞正华：整个汽车行业距离实现自动驾驶在完全开放的道路上的商业化运营还很远。
但到2020年，预计将在有限路段和有限场景下实现无人驾驶自动驾驶。
因为从完全开放到商业运营，需要大量的技术验证，甚至法律法规的配合。
我预计大约需要10年时间。
Q7：未来自动驾驶技术在发展过程中会面临哪些困难？叶涛：目前自动驾驶的商业落地大部分是辅助驾驶。
使用场景多为封闭、低速、相对自由的特殊环境，如送货车、叉车、重卡等，未来将逐步向商用车发展。
，应用场景将更加丰富。
无论什么情况，自动驾驶永远面临的一个冲突就是软件和硬件之间的结构性矛盾。
汽车与手机不同。
理论上，算法会不断创新，软件会高频次迭代升级。
但由于芯片是安装在汽车上的，所以会导致芯片上集成的算法滞后。
这将永远伴随着自动驾驶技术的发展。
一个系统性问题。
因此，这就涉及到“度”的考虑。
如何让自动驾驶芯片随着算法的演进始终保持较高的有效利用率，成为需要解决的核心问题。
关于凯盛创投凯盛创投成立于2006年，是一家专注于投资早期科技公司的中国本土双币私募股权投资机构。
致力于长期投资国家战略新兴产业，包括物联网、高端制造、人工智能、先进医疗、高性能材料等领域。
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