AI+ 大数据 +5G,如何颠覆智慧出行?

2019 年 9 月 19 日,由投中信息和南京市建邺区人民政府主办,江苏省政府投资基金管理办公室和南京市人民政府指导,投中网、江苏疌孚基金产业管理公司、南京河西中央商务区承办,以“聚资本之力,筑产业之势”为主题的“2019 中国投资年会(南京)投资人峰会”在南京市金奥费尔蒙酒店举办。

在主题为“AI+ 大数据 +5G,撑起智慧出行的未来”的论坛上,包括深圳元戎启行科技有限公司副总裁韩帅、辰韬资本执行总经理贺雄松、澳银资本总裁胡艳、杉杉创投副总经理徐斌、远翼投资管理合伙人杨俊等嘉宾就“智慧出行”话题分享了看法。本场论坛由临创投资副总经理石雨薇主持。

以下为“AI+ 大数据 +5G,撑起智慧出行的未来”主题圆桌实录,由投中网编辑整理:

主持人:大家好,非常感谢投中的邀请,能来此与各位同行共同探讨智慧出行的话题。我来自临港集团旗下上海临港科创投资公司,主要管理上海临港智能制造产业基金。首先有请几位嘉宾先介绍下各自的机构。

韩帅:首先非常感谢主办方,我们是深圳元戎启行科技有限公司,主要是研发 4 级无人驾驶和出行应用。我们经历了不到一年的发展,团队规模 120 人,9 人博士,35 人硕士,我们现在公司总部在深圳,在北京和美国硅谷都设有分公司。现在已经具备了在中国深圳、重庆、武汉以及硅谷的路测能力,路测里程达到数十万公里,美国达到每一千公里干预一次。中国每三百公里干预一次。我叫韩帅,负责 BD 业务的拓展。

贺雄松:我是辰韬资本贺雄松,我们致力于汽车互联网。我们主要参与这家基金的投资和管理。

胡艳:感谢投中的邀请。大家好,我是澳银资本胡艳,我们公司成立 2003 年,起源于新西兰澳银中国控股,2009 年正式发行人民币基金,我们主要投资方向是医疗健康和 TMT(AI、物联网),主要关注的阶段是早中期。徐斌:我是杉杉创投徐斌,杉杉集团是中国 500 强企业,我们关注人工智能、大数据、智能网联产业链,包括新能源汽车上下游,以及一些出行平台。

杨俊:我是远翼投资的杨俊。我们公司投资将近 10 年。我们关注高端制造,以汽车为核心的产业链是我们非常关注的,我们在汽车制造、出行以及流通领域投了十几家企业。

单车智能?车路协同?

主持人:谢谢各位嘉宾。首先我们从技术路径上面做一个探讨。说起智慧出行,当前有两种流行的解决方案,一种是单车智能,另一个是车路协同。随着 AI 技术、大数据、5G 技术的发展,围绕这两种解决方案的路径,未来可能会有哪些发展,趋势又会怎样?

韩帅:我认为单车智能路线应该是更适合中国的国情,从车路协同的角度来说,首先要建设智慧的道路。分成两个,一个是建设新的智慧的道路,还要改造已经建成的老式的道路。从周期和成本上都会非常高,现在对于中国无人驾驶的标准没有形成,更不要说与无人驾驶配套的道路标准,即便道路形成了,基础设施的改造周期也非常长。因此单车智能的路线更适合中国国情。相比车路协同,单车路线就不具备以上的劣势。

无人驾驶在知道了地图和定位信息之后,就可以按照乘客的要求把乘客安全快捷送到想去的目的地。我认为单车智能的技术路线应该是大规模商用化的技术路线。这也是我们公司的主攻方向。

主持人:韩总提到,单车智能的解决方案可能更适合我们的国情,那么想请问下,随着 5G、AI 等技术的发展,结合我们国情,在单车智能解决方案应用落地方面会起到怎样的推动作用?

韩帅:5G 的发展会打破很多的技术瓶颈,每一辆无人车都是一个终端,因为它时刻在路上运行,会积累大量的数据,会传送到云端进行分析。随着 5G 的发展传输会更快捷,这样会加速无人驾驶技术的发展。

贺雄松:我的理解是单车智能和车路协同的区别是什么呢?单车倾向于 AI 不在车上,车路协同是把 AI 转化到智能端。我们现在的国情更适合单车智能的发展,因为目前没有基础设施的配套,包括 5G 还没有起来,做到车路协同比较难。但是未来的方向我觉得还是会往车路协同的方向走。AI 如果足够的话,单车智能是 OK 的,就像我开车不需要更多的智能交互。但是 AI 还达不到预期的标准,商业化智能遇到一些障碍。举个例子,像交通信号灯的信息通过网络传输可以获得更精准的数据,另外车路协同往外铺的话,我们可以提前知道障碍物信息以及整个路上的信息。它的要求可以降低,能够帮助单车智能更快推到商业化的程度。目前的进展来看,车路协同可以降低难度,未来当车路协同大规模铺开的时候,我们的设施跟上的时候,车路协同在成本上更有优势。刚刚提到我理解更多的是 AI 放到云端,可以实现硬件资源的共享,车上就不需要了,就不需要特别复杂的感知处理模块,而且我们看到很多落地的场景,像配送机器人、赛道上面,很多通过 5G 把感知移到云端,未来随着往来的推广虽然会放在云端,车本身的硬件会大大降低,可以使得硬件资源得到更大利用。未来车路协同在成本上更有优势一些。

那么这个趋势和 5G 和大数据有什么关联呢?我觉得从车路协同,AI 放云端需要通信。现在 4G 也有,为什么要 5G?5G 有更大的带宽和更低的时延。低时延是有更多的反应,这对车辆很关键。带宽有的人没有注意到,目前要实现无人驾驶,数据传输量非常大。首先第一个高精度地图,很难想象某个车上装上一个高精度的地图,这个不太合适。更多实时传到云端。速度很快,但是带宽不够还是不行。之前有人提到,在路上装一个通信设备,其他都是通过光纤来传的,速度跟不上,带宽也是非常重要的。现在传感器越装越多,实时传输也是非常困难的。5G 非常关键。大数据做到协同的话,要做到车辆和路况的处理,大数据处理是非常重要。

胡艳:对于单车智能和车路协同的两种形式,我跟韩总持有的意见有些不同看法,我更看好国内对基建铺设的行政决策力,因为我有比较深刻的体会,我们会关注物联网 AI 这一块,广东省致力于打造智慧城市,发布行政政策,包括给到电信、联通等运营商预计将在 3 年内进行基建改造,铺设 5G 宏基站,国家和部分地区在这个方面的政策支持还是比较具有前瞻性的,现在也是急需要变革的时期,国内也需要自己要主动突破。

回到这个问题,单车智能我觉得存在利弊,优势此前两位嘉宾已讲得很清楚了,缺点我从两个方面:一个是技术层面,比如说它雷达传感器的距离还是相对来说较短(约 80 米),就安全性方面,我觉得相对的保障性不是那么够。另外对于高清地图的实时传输问题,当然未来随着 5G 的普及这一方面会有一定的提升。对此,我主要担心单车的安全性。比如我开车的时候前面有一个障碍物单车智能的是可以识别的,但是障碍物后面如果还有人他没法儿感知,因为感知距离相对有限。第二个成本造价比较高。随着发展未来成本会下降但是现在成本比较高。

车路协同,一方面车本身智能,第二个道路本身智能。车和车之间,车和道路之间要形成物联。我恰恰觉得在国内比在国外更好实现一些,因为如果政策环境比较支持的情况下,行政决策效率比较高,铺设的速度会比较快。国外在上世纪三四十年代就提出了自动驾驶概念车的理念,1984 年,cmu 研发出了自动驾驶原型车,但是国外主攻的方向都是单车智能,它如果走的联动易出现问题,比如:要建基础的设施,因体制不同,国外的居民如提出这个建设影响家庭生活环境等,基建工程易被搁置,而在中国体制的情况下会更容易建成基础建设,成本造价也会更低一些。车路协同情况,通过道路装传感器以及云端的传输,可把车本身的造价成本降低。综上,我中期更看好车路协同。但我也觉得两者其实并不矛盾,最终长远来说,还是会融合,随着技术发展,产业协同配件成本下降等,融合应是最终趋势。

徐斌:04 年美国就有这个概念,04 年美国走的是单车智能的方向,5G 也有它的延时,单车还是会走相当长的一段路。车路协同,一个是基础设施建设,第二个中国特殊的复杂路况下,可以在特殊场景做尝试,比如说港口、矿区。这两个都在走这个路,一个取决于基础设施投入,第二个取决于 AI 技术的升级,怎么样起到公共场所的车路协同的路径。

杨俊:从我自己角度来看要划分一个时间维度,今天我们在谈单车或者协同问题,一定要考虑谁在做这个事。整车厂不可能考虑道路协同的问题。整车厂考虑的一定是我的车更牛,所以 A8 出个 L3,从商业角度来说,一定是说单车会被整机厂去推。从创业者来说只能从单机的角度去推这个事情。刚刚有个嘉宾说到这个东西一定是融合。当所有的整机厂不说 L4 到 L5,到 L3 这个级别的时候,当自动驾驶和人为驾驶的比例倒过来的时候,这个一定倒推了。

大家把眼光可以往前看。大家知道明年是什么年?是确定 6G 的标准年,6G 和 5G 有什么区别吗?是靠卫星。到达卫星这个层面,图像识别、联动都不是问题。我认为大概率不应该不会特别长的时间,一定最后是完全融合的概念。我想大家回溯整个智能手机的发展脉络,应该能够理解这个速度非常快,甚至超出我们的预计。当然我是搞通信的,我过于乐观,也有的人觉得有生之年看不到自动驾驶。

智慧出行投资机会在哪儿?

主持人:作为投资机构,从投资的角度上来说,谈及智慧出行,就有汽车电子、芯片,结合到传感器、视觉、雷达、算法等这些词,也想请几位嘉宾跟我们聊聊,针对这些热点哪些是比较值得我们关注的,具有投资价值的投资领域?投资的逻辑在哪里?针对我们具体的项目在落地应用方面,又有哪些要点是我们着重关注的。比如说硬件成本、能耗、安全性问题等等,也想听听嘉宾这方面的看法。

贺雄松:关注的方向我觉得从国家的角度芯片这一块比较重要的。华为事件给我们很大的警醒。如果抛开外国供应商,我们自己拥有的并不多。我还是挺关注的。未来整个汽车算法比重会越来越高,看项目我们也会注重算法的能力。在看具体的商业化落地,我们主要有两个非常关注的点。第一个是否有需求,第二个团队是否能把技术做出来。再分解下去,需求怎么理解?成本很高的时候,价格很高的时候需求一般都不是特别明确,比如说无人驾驶现在非常贵,东西肯定是好东西,但是如果付出的代价超出预期,就不会购买。未来如果成本能降下来,需求就会带动。目前传感器是非常大的空间。我们判断投资企业点的时候,什么时候成本能达到商业化的程度。包括我们看一些垂直落地的场景,我们看到很多场景它的成本能够达到真正实现人工替代的临界点,我们觉得是进入的非常好的迹象,目前达不到还需要等待,在成本达到这个节点之前要大规模铺的话要花很多钱,这个不太现实。这个是需求带来的。

另外技术能否实现?无人驾驶技术能否实现最多考虑的是安全,我们看到案例也非常多,一千公里干预一次。稍微激进一点,如果出了问题能够承受就放开去跑。安全问题蛮严重的,一旦出现人车安全,对企业的研发进展和经济上的损失都是巨大的。从考虑投项目的角度,从需求和技术实现的角度分解下来,第一个是成本,第二个是安全问题。

徐斌:自动驾驶产业整个链条非常长,芯片、传感、数据运营等。作为投资机构也不可能看得太长远,肯定要看就近能够落地的商业应用。比如说进入到汽车前置市场的雷达系统。技术迭代要快,如果投得太早就会被新技术淹没。第二个有些产业你是碰不到的,比如说核心芯片被外国人控制。你投一些系统、软件服务、车辆交互等相关的服务类。从我们的角度来说,更关注的是技术何时能够和商业相结合。作为投资来说基金是有周期的,我们希望尽快能有商业应用,至少能确保健康的成长。

杨俊:我想补充一点,我们讨论的自动驾驶都是指的高速自动驾驶,在自动驾驶领域我们自己领域里面分了低速无人驾驶,大家看到的机器人等,在过去一段时间内,高速无人驾驶由于比较难突破,有些人才也在往低速无人驾驶去走。去年我们投了一个户外清洁机器人的,它的创始团队原来就是做感知、高速的,其实会发现做低速的无人驾驶有更多的应用场景。包括嘉宾有提到像矿场、海关、港口等封闭的场景,因为那边没人,死不了人。成本替代优势太大了。纯商业化的工人工资一年有多少。这是我们基本上对所谓无人驾驶的一个看法。

除此以外,更高芯片级别的我们机会比较少。

胡艳:我们澳银目前主投是医疗,TMT 为辅。我们暂时还没有直接投资无人驾驶车辆的公司,但是会有关注像封闭环境下的无人驾驶,如封闭港口环境等。现在我们投偏围绕着车内的应用优化,也可以说是新一代信息技术。比如说人脸识别最新的类似 TOF 的产品,再比如说边缘计算等。

主持人说的第二个问题点,看这些领域我更关注哪几个点,第一技术本身有一定的差异性和前瞻性,因为我们澳银资本是技术性的投资机构,更多会关注技术本身,对差异性和前瞻性要求高一些;第二现在 AI 基本上往商业化落地的角度,基于有需求的前提下,我们会关注未来预测的毛利。说白了就是成本和收入的结构。因为初创公司没有太多的利润,更多的是未来的三五年的预测,毛利的增长预测也关系到商业落地的可持续性,通过观察预测现金流、资金回笼的落差某种程度上判断是否具有落地的合理性。

第三个对团队的整合能力,我们对创始团队背景这一方面的能力也比较关注。

主持人:最后一个问题,之前几位嘉宾从投资人的角度看待智慧出行,韩总作为科技型企业,从你们角度来看智慧出行的落地应用更看重看中哪些维度?当你们在融资的时候投资人会对你们提出什么要求?

韩帅:听了以上几位嘉宾的意见以后,从我们微观的角度来说,投资机会在传感器、雷达方面。随着无人驾驶的车辆不断的增加,它会用到雷达。现在物流的技术是激光雷达配合毫米波雷达。如果这样的话,随着汽车量产,雷达的用量会增加。还有在其他的应用场景也会运用到激光雷达,所以我认为这是比较不错的投资机会。

投资方会问我们一些什么问题?我觉得主要是表达了对 4G 无人驾驶的担忧,不管是安全还是投资周期长。但是从我们企业本身来看,我们是要做最安全、最可靠的无人驾驶技术,这是我们安身立命之本,必须要有非常好的感知技术,就是各个模块的技术,每一个模块都要达到非常高的标准以后,整个的无人驾驶系统才会非常强。所以有了这样的基础,我们才可以探讨怎么样商业落地,才有了商业落地的基础。从我们的角度来说,还是要扎扎实实把技术做好,随时关注市场上的需求,找到可以落地的模式。

未来:创新力、政策支持、全链条配套

主持人:在最后环节,请各位嘉宾在做精彩分享了以后,对智慧出行提出一些不建设性的看法和总结。

杨俊:大家要对新兴事物要有包容性,不管什么主流路线,所有的中国的创新企业都拼不过特斯拉,是值得我们学习的。石破天惊的改变、创新力,是投资圈、创业者需要学习的,这是我自己的呼吁。

徐斌:关于呼吁也好还是创意也好,前几天有一个好消息告诉大家,智能大会已经放开一部分道路做出无人驾驶的实验。其实在美国很多道路是可以测试的。

第二个这个行业很多是创业公司,政府在这个赛道的企业给予一些补贴和扶持,毕竟这是一个新行业,需要让他们有一个很好的成长空间。

第三个政府以及行业主管部门,因为智慧出行是大方向,是整个智慧系列,怎么样做到全链条的配套,是很多地方和省市都可以做的尝试。

胡艳:第一,其实我觉得现在的环境下,创业者这边,我还是很佩服,包括韩总咱们走在前沿的创业者,是很值得鼓励的。这个不能说呼吁,我更多的是支持他们,因为他们是未来的引领者。

第二,对于投资者来说,前端的交流会比较多一些,但是对于投资中后端的交流少了一些。这个项目投了之后怎么样帮助,不同机构之间如果加强投后的交流互动,有利于共同促进这个产业的互联和发展,未来这一块我是呼吁机构们在中后端更多联动和互动,用资金的力量推动产业的发展。

最后,对于政府政策这块,其实不同地区的政府支持政策还是不同的,步调会不太一致。更多我在此呼吁省与省之间、市与市之间也能形成互动,像南京有南京的政策,深圳有深圳的政策,各自的政策特别是临省未来是否有政策的互通,这可能是政府和政府之间推动产业互动,从政策层面更多的去发力。

贺雄松:从促进产业发展的角度,车路协同之外很多都是缺失的,很多企业也比较迷茫。应该有人站出来应该往哪个方向走。促进产业发展的角度政府在制定政策时起到引领的作用,他可以充分收集这些情况,告诉大家往哪个方向,更快实现产品的落地。

从国内产业发展的角度,我们在投资过程中会有疑问,国产替代有没有机会?涉及到机械相关要有很深厚的积淀。国产起步慢,要实现大规模的批量生产,是要跨过非常长的非常艰难的时间,需要政府给予更多的支持,包括政策发布是有照顾到国内企业的技术路线。如果政府给的更多一些,这些企业应该发展更好。

韩帅:我想说的是团队和公司的产品一定要有价值,要为投资人还有为股东创造价值,也要为社会作出贡献。对于政府的呼吁我想说,如果牌照可以互认的话,可以省去很多初创公司的精力。比如说在深圳申请牌照以后,在南京、武汉、长沙可以认我们申请的牌照。我们公司是有能力落地的,这样我们省去很多的精力。谢谢!

主持人:希望我们的这些分享能够对智慧出行的行业有所启示,无论是投资人还是项目方,希望对他们的未来发展有促进作用。谢谢大家!