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        在新時代下，中國的汽車工業(yè)蘊藏著巨大的機會，在新能源汽車和智能駕駛相關的產(chǎn)業(yè)鏈上各個環(huán)節(jié)都存在著巨大的投資機會。金沙江聯(lián)合資本董事總經(jīng)理周奇認為，電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化和共享化這四大趨勢正在推動汽車行業(yè)巨變，新時代下的汽車產(chǎn)業(yè)將是繼PC、手機產(chǎn)業(yè)之后中國最大的產(chǎn)業(yè)機會。
 
       “電動化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化和共享化這四大趨勢正在推動汽車行業(yè)巨變，新時代下的汽車產(chǎn)業(yè)將是繼PC、手機產(chǎn)業(yè)之后中國最大的產(chǎn)業(yè)機會。”金沙江聯(lián)合資本董事總經(jīng)理周奇分析。
 
       周奇認為，在四大趨勢中，電動化大大簡化了汽車的結(jié)構(gòu)，使智能化更容易實現(xiàn)；網(wǎng)聯(lián)化則為智能化提供了海量數(shù)據(jù)和信息傳遞的保障。
 
       過去幾十年，中國在傳統(tǒng)汽車工業(yè)的發(fā)展上沒有建立起在世界范圍內(nèi)有影響力的品牌，也沒有形成有全球化競爭力的汽車零部件產(chǎn)業(yè)鏈。但是，在新時代下，中國的汽車工業(yè)蘊藏著巨大的機會，在新能源汽車和智能駕駛相關的產(chǎn)業(yè)鏈上各個環(huán)節(jié)都存在著巨大的投資機會。
 
       周奇認為，在新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈的投資上要把握住兩個特征：一是符合中國市場特點和應用條件；二是找到好的定位和細分領域，利用好成本低的優(yōu)勢。
 
       金沙江聯(lián)合資本屬于國內(nèi)較早布局汽車行業(yè)的創(chuàng)投機構(gòu)，目前已經(jīng)投資的汽車案例有城市微行純電動車公司知豆電動車、物流車公司陸地方舟、智能駕駛技術公司Freetech、汽車配件電商平臺公司劉備修車網(wǎng)、數(shù)字儀表盤公司速顯微電子、汽車分時租賃公司京魚出行等。
 
       智能駕駛有哪些投資機會
 
       問：在智能駕駛的環(huán)境感知環(huán)節(jié)，有哪些創(chuàng)投機會？
 
       周奇：環(huán)境感知環(huán)節(jié)主要包括三類技術路線：視覺系攝像頭、毫米波雷達和liDAR。
 
       首先，視覺目前最成熟的仍然是Mobileye的機器學習的方案，深度學習路線是個趨勢，國內(nèi)外幾家公司都在做類似的算法開發(fā)，但是中國的道路基礎設施品質(zhì)參差不齊，道路交通情況更為復雜，對視覺方案提出了更高的要求和挑戰(zhàn)。
 
       其次是毫米波雷達。目前毫米波雷達芯片的主要供應商是NXP、ST、英飛凌和TI，NXP相對比較容易拿到，英飛凌的MMIC芯片基本不對中國公司供應，TI出了第三代的CMOS工藝的芯片，集成度和價格將會大大降低。國內(nèi)也有不少創(chuàng)業(yè)公司做24、60、77GHz芯片的，但投入大風險高。
 
       國內(nèi)具有軍工背景的毫米波雷達企業(yè)很多，這類企業(yè)有一定的經(jīng)驗和技術儲備，但大多數(shù)企業(yè)主要是做天線設計，受限于資金、下游市場應用的因素，目前生存狀態(tài)不佳。其中一大部分原因在于，國內(nèi)沒有優(yōu)秀的雷達算法團隊，單純的硬件，主機廠拿來也不會用，而且硬件的研發(fā)設計需要配合芯片以及算法要求，所以總體來說是產(chǎn)業(yè)鏈不完整導致的這種狀況。
 
       雷達算法是雷達能夠應用到車上的核心一步，國內(nèi)在車用雷達算法上積累非常少，而且很多情況下，要和視覺傳感器以及車輛控制算法相結(jié)合，所以這類算法團隊必然和Tier1（一級供應商）或者主機廠共同研發(fā)才能出成果。
 
       第三，一般認為激光雷達在L3以上的系統(tǒng)中是必須要用的，是無人駕駛的核心傳感器，主要原因是激光的分辨率以及識別性能非常好，可以滿足90%的自動駕駛工況。
 
       目前圍繞著激光雷達的一條主線就是如何量產(chǎn)降低成本。激光雷達分為兩種，機械掃描式和固態(tài)式。第一類激光雷達的一個問題是成本太高，無法量產(chǎn)，再就是可靠性受質(zhì)疑；第二類激光雷達是目前的一個熱點方向，國內(nèi)外涌現(xiàn)了大量的相關創(chuàng)業(yè)公司，各主要Tier1都有相應的投資或者戰(zhàn)略合作的布局。固態(tài)激光雷達是降低無人駕駛成本的第一步，是值得布局的一個方向。預計2020年應該有所應用。
 
       問：在智能駕駛的決策環(huán)節(jié)，有哪些創(chuàng)投機會？
 
       周奇：決策系統(tǒng)需要對不同傳感器所采集的信息進行感知判斷，并預判汽車的下一步動作，決策系統(tǒng)的核心是算法。控制系統(tǒng)是車企與Tier 1擅長的領域，二者有大量的經(jīng)驗積累。
 
       從目前算法實現(xiàn)方案來看，目前分為機器學習算法和深度學習算法。機器學習算法符合程序設計特征，適用于簡單情景下的自動駕駛，實現(xiàn)ADAS場景下的功能，如高速公路的車道保持， 如ACC（主動跟隨巡航）、AEB（自動緊急剎車）等。
 
       深度學習主要完成目前流行的端到端方案，即從傳感器的輸入直接導出控制端的輸出，中間采用深度學習算法推演，完成對車輛行駛過程中復雜環(huán)境的判斷。相對于較為傳統(tǒng)的機器學習算法，有自動學習的特征。其解決剩下的10%的對環(huán)境的認知。但端到端的整個過程類似一個黑匣子，無法進行分析，一旦出事，很難分析其中哪個環(huán)節(jié)出了問題，也無法修改，很難避免下一次出現(xiàn)類似問題。現(xiàn)在有些自動駕駛公司采用模塊深度學習的方案，把過程拆成幾個邏輯模塊，每個模塊之間是有邏輯關系的。
 
       對于自動駕駛這樣的復雜任務，在設計軟件的同時，還必須考慮與之匹配的硬件效能，特別是芯片。
 
       目前，在無人駕駛領域已經(jīng)頗有建樹的谷歌、特斯拉等公司，處理器均由英偉達供（特斯拉在事故之前芯片由Mobileye提供）。英特爾以3.5億美元收購人工智能公司Nervana、153億美元收購Mobileye，開始大力進軍此產(chǎn)業(yè)。同時國內(nèi)也有新型的創(chuàng)業(yè)團隊，如地平線機器人，寒武紀，開始涉獵無人駕駛芯片產(chǎn)業(yè)。
 
       問：在智能駕駛的執(zhí)行環(huán)節(jié)，你認為存哪些創(chuàng)投機會？
 
       周奇：執(zhí)行機構(gòu)逐步從機械結(jié)構(gòu)向電子結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換，升級過程中，加入了驅(qū)動電機以及ECU控制器等電子元件。新的執(zhí)行結(jié)構(gòu)在電控基礎上，配合傳感器數(shù)據(jù)，加上控制決策算法，為車輛帶來自動駕駛功能，帶來數(shù)倍價值的提升。
 
       執(zhí)行層大多數(shù)技術，如線控技術、底盤電控技術等核心技術大多已被老牌的Tier 1和車企掌握，一般的企業(yè)很難打入這一市場。
 
       看好低成本發(fā)展路徑
 
       問：汽車網(wǎng)聯(lián)化將會在哪些行業(yè)率先突破？
 
       周奇：車企在用戶掌控上占據(jù)先天優(yōu)勢，因此在整車利潤空間逐漸下降的趨勢下，普遍缺乏對車聯(lián)網(wǎng)的研發(fā)投入，并且對車聯(lián)網(wǎng)前裝的把控更加強勢。但近些年谷歌、特斯拉、百度等互聯(lián)網(wǎng)和科技巨頭進入汽車產(chǎn)業(yè)，將其在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和電子信息系統(tǒng)方面的優(yōu)勢帶入汽車制造領域，以彌補造車工藝的不足，對傳統(tǒng)車企造成了巨大的沖擊。因此傳統(tǒng)車企不得不加強在車聯(lián)網(wǎng)方面的投入及合作，以應對跨界競爭。
 
       汽車網(wǎng)聯(lián)化雖然已經(jīng)得到了整個產(chǎn)業(yè)的共識，是不可逆轉(zhuǎn)的趨勢，但對于投資者來說，產(chǎn)業(yè)鏈的各方參與者增加了網(wǎng)聯(lián)化的不確定性，各參與方也沒有找到好的商業(yè)模式。
 
       比如我買了2年多的寶馬，其實是具備APP遠程連接并控制汽車的功能的，但是2年來4S店從來沒有引導過安裝這個“BMW云端互聯(lián)”的APP。據(jù)知情人士說，寶馬4S店不做任何引導的原因是，該APP可以一目了然地獲取各保養(yǎng)項目的價格信息，并可一鍵預約任意4S店。這一功能雖然給車主帶來了極大的便利，但卻給原購車店家?guī)�來了客戶流失的風險。
 
       我們注意到，如商用車聯(lián)網(wǎng)、農(nóng)機或者工程機械車聯(lián)網(wǎng)、環(huán)保用車聯(lián)網(wǎng)等細分行業(yè)，存在著明確的網(wǎng)聯(lián)化需求，這些細分行業(yè)的龍頭企業(yè)將會最先獲得不錯的發(fā)展機會。
 
       問：有機構(gòu)認為，電動汽車的推廣路徑是從生產(chǎn)便宜小車開始的自下而上路徑，像特斯拉Model S這種從高端市場出發(fā)的自上而下路徑，路徑并不清晰，你怎么看？
 
       周奇：我們更看好前一種路徑。首先，低成本與我國的經(jīng)濟發(fā)展水平以及人口結(jié)構(gòu)性差異相關。我國經(jīng)濟發(fā)展的狀況是大城市不堪重負，三四線及農(nóng)村市場需求旺盛卻無法有效滿足。大城市汽車保有量接近發(fā)達國家水平，而三四線城市不及美國1/8到1/10。
 
       其次，低成本符合未來經(jīng)濟發(fā)展的低碳化要求。以微型電動汽車為例，國家大力推動電動汽車的各種標準對缺車的地方?jīng)]有意義，因為國家鼓勵推行的電動汽車結(jié)構(gòu)復雜耗電量大，而且價格高效能低，充電也困難，廣大地區(qū)市場無法接受。
 
       微型電動汽車使用效率高，購置成本低、使用成本也低。微型電動汽車實質(zhì)上是“低指標、低能耗、輕量化的電動汽車”，“低能耗”和“輕量化”是“低碳”的根源。先在農(nóng)村和中小城市發(fā)展小型電動“國民車”，同時發(fā)展不同層次百姓需要的電動車（包括物流車）。
 
       第三，低成本是中國汽車產(chǎn)業(yè)企業(yè)的生存根本之道。以自主品牌車企的發(fā)展為例，早年的“10萬元是個坎，15萬元是座山”，到現(xiàn)在自主品牌風生水起，自主品牌最初的生機也在廣大的三四線城市的車主，他們需要的是一臺質(zhì)量優(yōu)秀但不要太貴的車，于是才有了實用皮實的哈佛H6。
 
       此外，低成本是汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展的趨勢。汽車產(chǎn)業(yè)之所以是個支柱產(chǎn)業(yè)，不是因為它是富人的玩物，而是因為它能滿足各個層次消費者的需求，所以美國人認為福特的流水線才是真正汽車的誕生。同樣的，智能駕駛也好，無人駕駛也好，必然也是沿著成本逐步降低的路線發(fā)展。 (責任編輯：admin)