关于「无人驾驶」，一位投资大佬给出了四大预判

编者按:陈涛资本执行总经理何雄松最近参加了中信证券的一次活动，分享了与无人驾驶相关的话题。

分享的内容干货满满，涉及Robotaxi的落地，激光雷达的商业化，造车新势力的争夺战等等。

于是，新之家在不改变初衷的情况下，按照原文进行了编排和编辑。基于此，写给读者。

在何雄松看来，自动驾驶行业有两轮投资热潮:

第一轮在2015年左右上涨，2018年和2019年见顶，2019年走弱。

根据美国智库布鲁金斯学会报告的数据，仅2014 -2017年，自动驾驶汽车的总投资就超过800亿元。

此后，风险投资机构整体投资节奏放缓，投资人也意识到L4级及以上自动驾驶商业化周期过长，自动驾驶创业公司融资频率开始降低。

2019年资本寒冬，Roadstar.ai、Drive.ai等自动驾驶明星公司纷纷倒下。

随着特斯拉等造车新势力产量的增加，以及资金回笼方式的多样化和便捷化，2020年将成为重燃资本对自动驾驶投资热情的关键一年。

更重要的是，自动驾驶商业化进程明显加快，自动驾驶公司在特定场景或开放道路上尝试商业化运营的可能性。

今年，途胜成功登陆未来IPO，北京高级别自动驾驶示范区给予JD.COM、美团、新石器无人配送车相应路权，也成为自动驾驶技术落地的积极信号。

在此背景下，何雄松对自动驾驶商用车的场景和无人配送在“最后一公里”的前景趋势进行了预测和分析。

预判一:开放式高速载人着陆仍需等待10年以上。

自动驾驶的应用场景不一样，技术要求不一样，落地时间不一样。

目前，自动驾驶在封闭低速场景下的应用主要集中在矿山、港口、码头配送三个领域。

相对来说，矿山整体的落地环境是最友好的。

矿山多在偏远地区，人口稀少。相对简单的运行环境，对自动驾驶技术的容错率很高。无人矿车在这里有更多的路权，操作人员可以根据需要自行规划行驶路线。

相关数据显示，国内矿山自动驾驶市场规模超过1000亿元，露天煤矿土方运输是最适合自动驾驶推广应用的场景，市场空间超过450亿元/年。

在此背景下，塔格之星、慧拓智能、易控智能驾驶、西递智能驾驶、Leap Pay智能等自动驾驶公司在此聚集。

陈涛资本预测，国内无人矿卡将在2022-2023年实现商用。

港口方面，由于其道路结构化程度高，运营环境相对简单，自动驾驶货车的港口路权相对较多，也带来了自动驾驶商业化运营的可能。

过去几年，思念之家、西京科技、飞步科技等自动驾驶公司都把目光聚焦在这个地方。其中，思念智家最近拿下了全球首个港口无人商业支付订单。

在开放道路中，根据道路环境的不同，可分为Robotaxi和trunk logistics。

Robotaxi需要通过城市道路和高速公路，最高行驶速度可达120 km/h。

复杂的运行环境和较长的制动距离对Robotaxi的预测、传感器和制动距离提出了更高的要求。

何雄松认为，Robotaxi在应对上述挑战方面仍然较弱，短期内很难落地。然而，通过降低环境的维度来降低技术难度是可能的。

具体来说，首先Robotaxi的速度从120km/h降低到50km/h和40k m/h；其次，选择相对简单的道路进行Robotaxi试运行，通过技术迭代逐步拓展应用场景。

同样，干线运输完全无人化运营时间也还是未知数。与Robotaxi相比，无人驾驶卡车的制动距离更长，事故危害更大，容错率极低，这也对技术提出了更高的要求。

但一旦干线运输真正实现无人驾驶，其省油、安全、低成本的特点将创造出比Robotaxi更广阔的市场空间。

基于以上特征，何雄松判断，封闭式低速装载场景落地需要2-3年，高速装载场景落地需要5-8年，开放式高速载人场景落地需要10年以上。

预测二:未来三年无人配送批量应用将爆发。

去年12月24日，码头无人配送服务公司Nuro获得美国加州首张商业运营牌照，成为全球首家商业化运营的无人公司。

在获得商业运营许可后，Nuro被允许在加州圣马特奥县和圣克拉拉县开始商业运营，每天分发食品、饮料、药品和其他产品。

针对国内无人配送场景，何雄松的观点似乎与Nuro一致。他认为，尚超的零售场景是无人配送的最佳匹配。

目前国内有三种典型的无人配送场景:快递、外卖、超市零售。

快递即时性要求不高，等待时间长但数量大；外卖要求即时性高，等待时间短，但是环境非常复杂。另外，并不是每个商家都配有停车设施，所以取配件和配件存在不确定性。

但尚超零售的实时性要求比外卖低，配送路线更固定。同时，尚超零售拥有成熟的仓库和配送人员，配送基础设施更加完善。

因此，无人配送非常适合在超市零售场景中应用。

目前，国内无人配送企业主要分为三类:

互联网科技公司，如阿里、JD.COM、美团；

初创企业，如白犀牛、新石器、一清创新等。

OEM和一级代言公司，如墨豪智行和东风悦翔。

陈涛资本发布的《终端无人配送滚道研究报告》认为，城市配送的“最后一公里”是物流配送行业成本最高的环节。

目前，由于车型和传感器方案的成本不同，无人送货车的成本在20-50万元不等。如果算上保险、车辆运维、现场安全运维、后台远程监控/运营商费用、云平台服务费等成本，无人配送车的成本还会进一步增加。

何雄松认为，未来三年无人配送批量应用将迎来爆发。

首先，随着未来三年无人送货车的量产，整车成本将降低到10万元以内。

无人配送车的技术迭代还将取消车辆运维、现场安全运维、后台远程监控/操作员等成本，成本将大幅降低。

其次，无人送货市场已经达到数千亿，美团、JD.COM、阿里巴巴等互联网科技公司已经将无人送货车投入实际使用。

比如阿里巴巴在全国几十所高校投放小满驴，为师生送快递包裹；疫情期间，JD.COM和美团多次为医院和社区运送医疗和生活物资。

目前各公司都在逐步开始各种场景的无人配送，也可以看作是批量应用无人配送的前夜。

再次，随着过去几年无人配送行业企业的各种尝试，其商业模式已经初步形成，技术也可以支撑一些场景需求。

虽然国外无人送货车已经先行落地，但何雄松认为，国内无人送货行业实现盈亏平衡的可能性会更大。

原因是中国城市的人密度更高，接单效率会更高。未来，在国内外无人配送车硬件成本相差无几的情况下，国内大型无人配送订单将更快为企业实现盈亏平衡。

实现这一点的关键是该技术能否解决无人驾驶送货车的安全问题。

预测三:激光雷达的竞争是半固态竞争。

在何雄松看来，本质上，激光雷达的技术方案路线没有争议，不同的技术路线满足不同阶段的市场需求。

目前纯固态激光雷达主要分为闪光灯和OPA方案，后者在国际上的发展基本停滞。

随着很多企业的研发，闪光灯方案的探测距离已经提升到了100米，但是对于需要探测距离几百米的高速公路场景，仍然不太适用。

何雄松认为，纯固态激光雷达的探测范围能否更进一步还是未知数，押注纯固态激光雷达可能面临风险。

根据CICC的预测，纯固态激光雷达方案仍然需要五年以上的时间才能在技术上成熟并量产。

半固态激光雷达已经安装在量产机型上，中短期内将成为市场主流选择。

在未来的市场竞争中，公司的半固态激光雷达解决方案能否满足市场需求将影响公司的产品销售。

目前头部公司在半固体激光雷达的各种技术路线上都有研发，头部公司也将有更多的生存机会。

此前，汽车级激光雷达主要针对自动驾驶汽车。从今年开始，汽车级激光雷达开始安装在乘用车上，一个前装市场正在慢慢打开。

蔚来ET7、智机汽车、SAIC漫威R、SAIC R ES33、小鹏P5、极狐阿尔法S华为HI版等具备一定自动驾驶功能的智能汽车问世，正式开启激光雷达预装量产元年。

随着智能汽车自动驾驶水平的提高，激光雷达在传感器中的作用也将从辅助走向主导。

咨询公司Yole的一份数据显示，2020年全球智能驾驶的激光雷达约有20万台，相关销售额约为9500万美元。到2025年，预计全球将有340万部激光雷达用于智能驾驶，相关销售额约为15.35亿美元。

所以在巨大的市场爆发之前，lidar公司要快速满足产品的实际需求，然后快速迭代产品。

预判四:造车新势力目前还达不到L3自动驾驶。

特斯拉、小鹏、蔚来、理想目前只是辅助驾驶，距离L3自动驾驶还有一定距离。

根据今年4月SAE与ISO合作发布的最新版本的分类标准定义，SAE Level 1-L2被命名为驾驶员支持系统，SAE Level 3-L5被称为自动驾驶系统。

L3和L4自动驾驶功能可以在系统运行时监控和强制执行其ODD限制，并防止ODD的使用或操作超出其规定。

ODD是运营设计领域，随着自动驾驶水平的提高，ODD将适应更多的道路和环境。如果它在不满足ODD的条件下运行，则必须由驾驶员接管。

根据《汽车驾驶自动化分类(报批稿)》，L3级的动态驾驶接管任务是针对驾驶员和系统的，而L2级只针对驾驶员。

因此，在推广NGP的辅助驾驶功能时，小鹏经常强调它属于“辅助驾驶”的范畴，绝不是用户的“替代品”。

目前……中国的ree新势力建立了自己的壁垒，比如蔚来的品牌建设，小鹏的自研算法，理想的产品定义。

此外，造车新势力也面临着不同的挑战。

比如蔚来针对大城市停车位少、充电桩安装难的情况，推出了车电分离模式，受到了用户的欢迎。

但如果未来快充技术发展超预期，长时间充电不再困扰用户，还是会对蔚来的换电模式产生影响。

一定程度上，特斯拉的发展阶段可以为造车新势力提供借鉴。如果把特斯拉的发展阶段拆开，可以分为三个阶段:

通过使用Mobileye芯片快速启动辅助驾驶功能，形成软硬一体的解决方案；

放弃Mobileye的解，不断迭代算法；算法成型后，为了提高运算效率，降低功耗，芯片是为算法定制的。

目前造车新势力之间的算法开发各不相同，拥有成熟算法的公司很少。这个时候为算法定制芯片意义不大。

有报道称，特斯拉将加入激光雷达阵营。在何雄松看来，这对特斯拉的好处更少。

首先，加入激光雷达意味着特斯拉之前积累的数据不再有效，需要花费大量时间重新训练模型，训练出来的模型可能仍然达不到现在的水平。

其次，特斯拉无法从中国收集数据，也无法向美国发送数据。所以美国特斯拉研究的算法可能不太适合中国的特色路况。

从AI的角度来看，误判率和误判率是在变化的。

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分享的内容干货满满，涉及Robotaxi的落地，激光雷达的商业化，造车新势力的争夺战等等。

于是，新之家在不改变初衷的情况下，按照原文进行了编排和编辑。基于此，写给读者。

在何雄松看来，自动驾驶行业有两轮投资热潮:

第一轮在2015年左右上涨，2018年和2019年见顶，2019年走弱。

根据美国智库布鲁金斯学会报告的数据，仅2014 -2017年，自动驾驶汽车的总投资就超过800亿元。

此后，风险投资机构整体投资节奏放缓，投资人也意识到L4级及以上自动驾驶商业化周期过长，自动驾驶创业公司融资频率开始降低。

2019年资本寒冬，Roadstar.ai、Drive.ai等自动驾驶明星公司纷纷倒下。

随着特斯拉等造车新势力产量的增加，以及资金回笼方式的多样化和便捷化，2020年将成为重燃资本对自动驾驶投资热情的关键一年。

更重要的是，自动驾驶商业化进程明显加快，自动驾驶公司在特定场景或开放道路上尝试商业化运营的可能性。

今年，途胜成功登陆未来IPO，北京高级别自动驾驶示范区给予JD.COM、美团、新石器无人配送车相应路权，也成为自动驾驶技术落地的积极信号。

在此背景下，何雄松对自动驾驶商用车的场景和无人配送在“最后一公里”的前景趋势进行了预测和分析。

预判一:开放式高速载人着陆仍需等待10年以上。

自动驾驶的应用场景不一样，技术要求不一样，落地时间不一样。

目前，自动驾驶在封闭低速场景下的应用主要集中在矿山、港口、码头配送三个领域。

相对来说，矿山整体的落地环境是最友好的。

矿山多在偏远地区，人口稀少。相对简单的运行环境，对自动驾驶技术的容错率很高。无人矿车在这里有更多的路权，操作人员可以根据需要自行规划行驶路线。

相关数据显示，国内矿山自动驾驶市场规模超过1000亿元，露天煤矿土方运输是最适合自动驾驶推广应用的场景，市场空间超过450亿元/年。

在此背景下，塔格之星、慧拓智能、易控智能驾驶、西递智能驾驶、Leap Pay智能等自动驾驶公司在此聚集。

陈涛资本预测，国内无人矿卡将在2022-2023年实现商用。

在港口方面，由于其高度的道路结构和相对简单的操作……环境，自动驾驶货车的港口路权相对较多，这也带来了自动驾驶商业化运营的可能。

过去几年，思念之家、西京科技、飞步科技等自动驾驶公司都把目光聚焦在这个地方。其中，思念智家最近拿下了全球首个港口无人商业支付订单。

在开放道路中，根据道路环境的不同，可分为Robotaxi和trunk logistics。

Robotaxi需要通过城市道路和高速公路，最高行驶速度可达120 km/h。

复杂的运行环境和较长的制动距离对Robotaxi的预测、传感器和制动距离提出了更高的要求。

何雄松认为，Robotaxi在应对上述挑战方面仍然较弱，短期内很难落地。然而，通过降低环境的维度来降低技术难度是可能的。

具体来说，首先Robotaxi的速度从120km/h降低到50km/h和40k m/h；其次，选择相对简单的道路进行Robotaxi试运行，通过技术迭代逐步拓展应用场景。

同样，干线运输完全无人化运营时间也还是未知数。与Robotaxi相比，无人驾驶卡车的制动距离更长，事故危害更大，容错率极低，这也对技术提出了更高的要求。

但一旦干线运输真正实现无人驾驶，其省油、安全、低成本的特点将创造出比Robotaxi更广阔的市场空间。

基于以上特征，何雄松判断，封闭式低速装载场景落地需要2-3年，高速装载场景落地需要5-8年，开放式高速载人场景落地需要10年以上。

预测二:未来三年无人配送批量应用将爆发。

去年12月24日，码头无人配送服务公司Nuro获得美国加州首张商业运营牌照，成为全球首家商业化运营的无人公司。

在获得商业运营许可后，Nuro被允许在加州圣马特奥县和圣克拉拉县开始商业运营，每天分发食品、饮料、药品和其他产品。

针对国内无人配送场景，何雄松的观点似乎与Nuro一致。他认为，尚超的零售场景是无人配送的最佳匹配。

目前国内有三种典型的无人配送场景:快递、外卖、超市零售。

快递即时性要求不高，等待时间长但数量大；外卖要求即时性高，等待时间短，但是环境非常复杂。另外，并不是每个商家都配有停车设施，所以取配件和配件存在不确定性。

但尚超零售的实时性要求比外卖低，配送路线更固定。同时，尚超零售拥有成熟的仓库和配送人员，配送基础设施更加完善。

因此，无人配送非常适合在超市零售场景中应用。

目前，国内无人配送企业主要分为三类:

互联网科技公司，如阿里、JD.COM、美团；初创企业，如白犀牛、新石器、一清创新等。

OEM和一级代言公司，如墨豪智行和东风悦翔。

陈涛资本发布的《终端无人配送滚道研究报告》认为，城市配送的“最后一公里”是物流配送行业成本最高的环节。

目前，由于车型和传感器方案的成本不同，无人送货车的成本在20-50万元不等。如果算上保险、车辆运维、现场安全运维、后台远程监控/运营商费用、云平台服务费等成本，无人配送车的成本还会进一步增加。

何雄松认为，未来三年无人配送批量应用将迎来爆发。

首先，随着未来三年无人送货车的量产，整车成本将降低到10万元以内。

无人配送车的技术迭代还将取消车辆运维、现场安全运维、后台远程监控/操作员等成本，成本将大幅降低。

其次，无人送货市场已经达到数千亿，美团、JD.COM、阿里巴巴等互联网科技公司已经将无人送货车投入实际使用。

比如阿里巴巴在全国几十所高校投放小满驴，为师生送快递包裹；疫情期间，JD.COM和美团多次为医院和社区运送医疗和生活物资。

目前各公司都在逐步开始各种场景的无人配送，也可以看作是批量应用无人配送的前夜。

再次，随着过去几年无人配送行业企业的各种尝试，其商业模式已经初步形成，技术也可以支撑一些场景需求。

虽然国外无人送货车已经先行落地，但何雄松认为，国内无人送货行业实现盈亏平衡的可能性会更大。

原因是中国城市的人密度更高，接单效率会更高。未来，在国内外无人配送车硬件成本相差无几的情况下，国内大型无人配送订单将更快为企业实现盈亏平衡。

实现这一点的关键是该技术能否解决无人驾驶送货车的安全问题。

预测三:激光雷达的竞争是半固态竞争。

在何雄松看来，本质上，激光雷达的技术方案路线没有争议，不同的技术路线满足不同阶段的市场需求。

目前纯固态激光雷达主要分为闪光灯和OPA方案，后者在国际上的发展基本停滞。

随着很多企业的研发，闪光灯方案的探测距离已经提升到了100米，但是对于需要探测距离几百米的高速公路场景，仍然不太适用。

何雄松认为，纯固态激光雷达的探测范围能否更进一步还是未知数，押注纯固态激光雷达可能面临风险。

根据CICC的预测，纯固态激光雷达方案仍然需要五年以上的时间才能在技术上成熟并量产。

半固态激光雷达已经安装在量产机型上，中短期内将成为市场主流选择。

在未来的市场竞争中，公司的半固态激光雷达解决方案能否满足市场需求将影响公司的产品销售。

目前头部公司在半固体激光雷达的各种技术路线上都有研发，头部公司也将有更多的生存机会。

此前，汽车级激光雷达主要针对自动驾驶汽车。从今年开始，汽车级激光雷达开始安装在乘用车上，一个前装市场正在慢慢打开。

蔚来ET7、智机汽车、SAIC漫威R、SAIC R ES33、小鹏P5、极狐阿尔法S华为HI版等具备一定自动驾驶功能的智能汽车问世，正式开启激光雷达预装量产元年。

随着智能汽车自动驾驶水平的提高，激光雷达在传感器中的作用也将从辅助走向主导。

咨询公司Yole的一份数据显示，2020年全球智能驾驶的激光雷达约有20万台，相关销售额约为9500万美元。到2025年，预计全球将有340万部激光雷达用于智能驾驶，相关销售额约为15.35亿美元。

所以在巨大的市场爆发之前，lidar公司要快速满足产品的实际需求，然后快速迭代产品。

预判四:造车新势力目前还达不到L3自动驾驶。

特斯拉、小鹏、蔚来、理想目前只是辅助驾驶，距离L3自动驾驶还有一定距离。

根据今年4月SAE与ISO合作发布的最新版本的分类标准定义，SAE Level 1-L2被命名为驾驶员支持系统，SAE Level 3-L5被称为自动驾驶系统。

L3和L4自动驾驶功能可以在系统运行时监控和强制执行其ODD限制，并防止ODD的使用或操作超出其规定。

ODD是运营设计领域，随着自动驾驶水平的提高，ODD将适应更多的道路和环境。如果它在不满足ODD的条件下运行，则必须由驾驶员接管。

根据《汽车驾驶自动化分类(报批稿)》，L3级的动态驾驶接管任务是针对驾驶员和系统的，而L2级只针对驾驶员。

因此，在推广NGP的辅助驾驶功能时，小鹏经常强调它属于“辅助驾驶”的范畴，绝不是用户的“替代品”。

目前……中国的ree新势力建立了自己的壁垒，比如蔚来的品牌建设，小鹏的自研算法，理想的产品定义。

此外，造车新势力也面临着不同的挑战。

比如蔚来针对大城市停车位少、充电桩安装难的情况，推出了车电分离模式，受到了用户的欢迎。

但如果未来快充技术发展超预期，长时间充电不再困扰用户，还是会对蔚来的换电模式产生影响。

一定程度上，特斯拉的发展阶段可以为造车新势力提供借鉴。如果把特斯拉的发展阶段拆开，可以分为三个阶段:

通过使用Mobileye芯片快速启动辅助驾驶功能，形成软硬一体的解决方案；

放弃Mobileye的解，不断迭代算法；

算法成型后，为了提高运算效率，降低功耗，芯片是为算法定制的。

目前造车新势力之间的算法开发各不相同，拥有成熟算法的公司很少。这个时候为算法定制芯片意义不大。

有报道称，特斯拉将加入激光雷达阵营。在何雄松看来，这对特斯拉的好处更少。

首先，加入激光雷达意味着特斯拉之前积累的数据不再有效，需要花费大量时间重新训练模型，训练出来的模型可能仍然达不到现在的水平。

其次，特斯拉无法从中国收集数据，也无法向美国发送数据。所以美国特斯拉研究的算法可能不太适合中国的特色路况。

从AI的角度来看，误判率和误判率是在变化的。

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