无人驾驶的时代还遥远吗?| 北极光 Lighting 系列报道(一)

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编者按:本文来自于微信公众号 北极光创投  ”(微信公众号:NorthernLightVC), 动点科技经授权发布。

1024 日,《北极光 Lighting 2017 智能 + 汽车的发展与投资机会》主题活动在北京成功举办。

现场气氛热烈, 清华大学教授和博士研究生导师、教育部长江学者特聘教授、清华大学智能网联汽车与交通研究中心主任李克强、北极光创投董事总经理杨磊、 Drive.ai联合创始人王弢、中科创达车载事业部执行副总裁李维山、清智科技 CEO张磊 等嘉宾就汽车领域的智能产业变革进行了分享与讨论。我们将通过北极光公众号推出系列报道,为大家回顾精彩的观点。

创业者、业内人士聆听嘉宾演讲

第一期带来北极光创投董事总经理杨磊先生的主题分享《无人驾驶的时代还遥远吗?》   

以下内容根据现场实录整理: 

今天讲的题目是无人驾驶的时代是否还遥远?我希望在整个报告过程中,给大家一个回答。现在处在一个重大变革的时代,是最好的时代,也是最坏的时代,关键看你是不是顺利变革。如果顺利变革,现在是最大的机遇,但是如果不能够抓住这些机遇,其实是非常有挑战的。

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   北极光创投董事总经理杨磊

我想从人工智能开始讲,大家都知道 AlphaGo 的故事,20163 月份的时候,AlphaGo 打败了全世界最有名的一个棋手李世石,很幸运的是可能李世石是人类历史上唯一一个战胜了 AlphaGo 的人,之后的结果更加惨不忍睹,AlphaGo 的下一代 master,和人类的比赛是 600。最近又有一个消息,AlphaGo 又出了一个师傅 AlphaGo ZeroAlphaGo0100 输给了 AlphaGo Zero,很有意思的是 AlphaGo Zero 只用了四个 TPU、三个小时去训练,AlphaGo 当年用了 48TPU,几个月的时间训练,我们不得不问人在这个过程中是帮了正忙,还是帮了倒忙?

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可见在过去一年多的时间里,人工智能这个行业发生了很大的变化。人工智能几起几伏,我们的观点是虽然经历了几起几伏,但是这一次不是 狼来了 ,是真的来了。我给大家仔细剖析一下,前面两次 6090 年代,60 年代英特尔还没有成立,半导体这个行业基本上那个时候是处在非常早期的阶段。90 年代第一代的奔腾芯片出来了,那是 93 年,93 年到现在 2017 年芯片的晶体管到底增加了多少倍?是 100 万倍!在过去 20 多年里,晶体管的数字已经发生了 100 万倍的发展。

今天晶体管的数字是 300 亿。300 亿个神经原,大概就是一个新兴的智能。我们人也就是 1 千亿神经元(这里说的是非常聪明的人),一个神经元和一个晶体管不一样,但是人也没有用所有的神经元。这一次的变化其实是非常快的。

汽车行业面临着三重变革,电气化、共享化和智能化。

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汽车本身是一个两万亿美金的市场,物流是一个 15 万亿美金的市场,石油是 2 万亿,这些东西加在一起,已经是将近 20 万亿美金的市场,我们认为 智能 +汽车是所有人工智能机会里面最大的一个,而最大的变革也会出现在智能化上面。

电气化时代我们看到了特斯拉,共享化时代看到了滴滴、uber,但是真正的变化今天才开始。为什么呢?我们称赞这个时代很独特,摩尔定律讲的是每 18 个月晶体管的数字翻一番,这是为什么奔腾从 93 年到今天,大概有 100 万倍的区别,但是今天这个时代已经是超摩尔时代了,摩尔时代本身在进步。英伟达做 GPU 的公司,人工智能的训练用了很多的他们芯片。英伟达现在进展速度是每两年五倍的速度,在这么快的变化发生的过程中,我们发现竞争的格局在发生变化,过去竞争执行力非常重要,但是今天技术会越来越重要,这个竞争过程中如果技术上不能抓住关键的节点,不能跑在前面,很有可能被整个行业淘汰。

未来几年大家会看到,在第四层(Level 4),也就是限定场地里面的无人驾驶。Level 4 18 年开始会逐渐出现,到 2020 年开始会有更大的发展。真正满街跑的是无人驾驶的车,可能是 2025 年,可能会更远。但是科技的发展永远会让我们吃惊,十年前你问我手机会不会像今天这样,我也没有办法预想到,有可能这个速度会更加快。

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大的汽车厂其实都雄心勃勃,这是大的汽车厂公布的第四级无人驾驶达到的时间,有三类,一类是相对封闭,自己做,还有通过合作,另外是通过收购,像特斯拉本身能力很强,丰田是利用自己的生态圈在做,宝马和奥迪是通过合作的方式,还有很多的企业做了非常大的收购,福特和通用的收购都是大于 10 亿美金。

北极光团队从 2014 年开始看,逐渐在这个过程中有一些自己的想法,这些不一定对,只能代表我们今天对无人驾驶的一些看法。

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从 level2、3 和 4、5,现在都在并行发生,如果一个企业现在做 2、3,是不是还能抓住 4、5 的机会,其实这个窗口变得非常非常小。尤其对于创业企业,我们的建议要非常明确,要么做 2、3,要么做 4、5,你想做 2、3,过两年做 4、5,当你做 4、5 的时候,天已经变了。奥迪和博世有 2、3 的团队,也有 4、5 的团队,同时在齐头并进。

Level4 是不是特别遥远?在限定的场景下不遥远,明年我们就会看到一些企业在限定的场景下,在一定的城市区域内,比如说几个平方公里里面,几十辆车开始跑起来。但是真正要大面积,全世界范围内一个相当大的比例都变成无人驾驶,这可能需要相当长的时间。

激光雷达的成本太高,这是一个巨大的问题。慢慢的我们了解到,其实稳定性和安全性比什么都重要,成本在今天都不是最重要的因素。拿发达国家来看,20-30 万美金的一辆车是可以承受的,因为卡车司机在美国福利+奖金是 10 万美金,你可以替代两个卡车司机就是 20 万美金。无人驾驶的车和今天的车可能非常不一样,它能够承受的成本也非常不一样。在这里面为什么要跟大家讲一下?因为在你给自己定目标的时候,当你定得太远的时候,可能你就丧失了机会。

还有一个很有意思的分析,最近麦肯锡做的调查,顾客愿意为无人驾驶共享车付更高的价格,政策在这里面会起到非常大的作用。李老师讲的,其实这是一个全社会的协同。我在这一方面是比较乐观的,因为有非常大的经济价值,大家在北京居住,每天花两个小时在上下班是非常正常的,这是我们除了睡觉时间大概八分之一的时间,这里面有一个巨大的效率的提升。一年大概有 130 万人死于车祸,大约数千万人因为车祸而受伤,面对巨大的经济利益和安全性,政策也会非常快的推进。但是,历史上也发生过很多很有意思的事情。英国在 1865 年的时候有一个 红旗法案 ,规定汽车必须有三个人驾驶,其中有一个人必须在车前面举着一个红旗,控制车的运行速度,是 4 英里每小时。到 1895 年,英国废除了 红旗法案 ,但是英国在整个汽车工业发展里面,就失去了一个黄金的机会。

中国在这一方面一定会能够找到更合适的政策去推动整个产业的发展,其实对于中国企业来说是一个千载难逢的良机。北极光在这里面布局,最早的一个企业是 2011 年投资的,其实  我们在这个领域已经布局了很多年,一共有 9 家企业,里面有几类企业,有一些是核心的关键的技术,比如说传感器,适用于汽车的图象传感器,还有麦克风,还有激光雷达,也有一些是整个系统型的公司,比如说清华的清智,美国的 Drive.ai。还有像连接器一样的,中科创达在软件方面有一点像连接器,这里面很多的投资公司跟中科创达都有非常深入的合作。NorthernLightVC7

这里面还有一个特点,是我们投资得非常早,有四家公司是从 0 开始,我们真的是和创始人一起去建立一家公司,找方向。有的时候花六个月,有的时候多到一年的时间来一起去酝酿这一家公司到底做什么。有八家公司在投资的时候,北极光是第一个机构投资人,可能开始有一点天使的投资,只有两家公司在我们投资的时候有收入,大多数其实是没有收入的。所以我们很愿意去和创业者一起去寻找这个产业链里面的机会,今天我们的被投公司已经形成了一张小网,希望有新的企业加入,织一张更大的网。

我们介绍几家企业,

Drive.ai 一般是保密比较强的,这个是 2017 年 1 月份公开的一个录像,大家可以看到是改装的一辆 level4 无人驾驶的车,在城市里面下着很大的雨,很复杂的路况,有各种各样的行人,还有各种各样的交叉口路况,但是仍然可以行驶的得非常顺利。希望明年我们可以看到 Drive.ai 更好的展示,王弢可能给大家透露一些更多的性能。

清智 是一家非常了不起的企业,跟安全密切相关的,清智就是增加无人驾驶汽车的安全,他们第一个产品是 AEB 系统,是紧急自动刹车系统,对于保护乘客的安全起到了非常高的作用,产品的要求非常高,在中国通过安全规定的所有的企业只有清智一家,包括一些大的国外厂家,仍然在这一方面还有一定的挑战。

清智也非常接地气,与很多商用车的合作伙伴们,已经开展了非常紧密的合作。同时在园区低速智能网联车领域,清智也有自己的整套的解决方案,我这里比较自豪地讲,清智连底盘都是他们自己设计的,这是这个团队的技术能力,尤其在汽车行业技术能力一个非常好的展示。

中科创达 像一个黏合剂,中科创达的产品比如说他们的驾驶舱产品,已经进入了三大德系厂家,在中国他们把这一整套原来用于德系车厂驾驶舱的方案带给了很多中国汽车厂商,同时和很多企业在合作。中科创达是 A 股上市的公司,现在大概有 3 千多程序员。

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黑芝麻 是做底层机器视觉的公司,从 ISP 图象信号处理,到嵌入式的 AI 系统。给大家举几个 ADAS 比较难做的例子:1.  在车开到旁边只露出半个车身的时候,如果还能识别,说明达到了一定的水平,在 Mobileye 产品,在车走到旁边的时候也会漏标,2.  在强逆光的情况下出现误判的可能性也是非常高的,黑芝麻做的不错。3. 黑芝麻即使是在下大雨的情况下,也能够判断得比较准确。4. 复杂车道线(弯曲,上坡)的识别不需要激光雷达可以实现。顺便说一句,这一切都是用单目摄像头实现的。

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他们的产品不光是在汽车,而且在手机领域也有发展,同时在未来汽车领域嵌入式芯片上面,团队也有非常多的积累。我们感觉是非常强的一个团队,从做传感器,做汽车,做人工智能,做通信的团队,现在已经有 70 多人在美国和中国两地,我们比较骄傲的是说,我们和 Black Sesame Technologies 是从零开始合作的伙伴。黑芝麻的投资也代表了我们对端智能的看法,相信智能会越来越多的推向端。在功耗限制性的条件下,在处理器限制性的条件下,在响应时间的限制性的条件下,端的智能会变得越来越重要,端的智能对创业公司是非常好的机会。

另外一家端的智能公司是 GMEMS。GMEMS 专注的就是声音,他只认识你的声音。GMEMS 会给你非常好的人机交互的体验,你进入车说“开动,我们回家“,车会马上开回家。如果是小偷呢?GMEMS 结合的智能语音前端,只认识你的声音,产品不光在车里面,也在家居和蓝牙耳机里面也有涉足。

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这里再讲两个新的机会:我们认为 车未来就是一个小的数据中心,数据中心里面的核心是三个:网络安全存储。三者在车里面都会变得非常重要,一天 4T的数据需要处理。 手机今天处理的数据量和车比,没有办法比,我们讲的是大概一千倍的差别。第二,就是 车联网范畴,要比无人驾驶大得多 ,李老师讲的是智慧社会,我觉得车联网就是智慧城市的一部分。自下而上是会有非常多的挑战,特别需要顶层设计,车联网和无人驾驶结合,能够推动无人驾驶的发展,也可以改善城市整个的交通和安全。