深度解读：无人驾驶的谋与伐

此外，无人驾驶领域的重要玩家还有博世、Delphi、ZF、英伟达等Tier 1、Tier 2供应商，以及新兴创业团队。

我们认为，无人驾驶的盘子虽然大，但创业团队的特点在于小而精，和Tier 2零件供应商类似，成为垂直领域的“螺丝钉”技术提供方，或者软硬件都做，自主研发完成L2~L3的辅助驾驶功能，但L4的段位太高，这个级别的市场不是生于草莽的小团队能够撬动的。

归根结底，创业团队在需要软硬件结合、大量资金投入的无人驾驶领域，难以独立做出一个完整生态。未来很可能走向被并购的结局。

二、挑战、瓶颈和发展差距

通过盘点各个类型玩家的最新进展，我们发现，已落地的自动驾驶技术还离真正意义的无人驾驶差得很远。即便是谷歌在把激光雷达成本从7万降到7500美金之后，在推进L4方面的进展也并没有加快。

那么，横在无人驾驶面前的坎到底是什么呢？最关键的核心在于无人驾驶的安全性和精度要求极高。即使是99.99%的精准度目前都尚未达到，更遑论无人驾驶涉及到人的生命，必须要达到99.99999%才行。

首先，激光雷达和图像识别两种路径对比之下，只有激光雷达才有可能满足精度要求，但成本仍然高出摄像头一大截。

图像识别的误判率较高，只能做到L2-L3的高级辅助自动驾驶水平；尤其是在高速移动过程中以及恶劣天气环境，摄像头图像识别的自动辅助驾驶功能往往会失灵。只有激光雷达能达到L4的精度要求。

更为关键的是，摄像头和超声波雷达收集的数据和经验积累，和激光雷达收集的数据并非同一类型；也就是在L2-L3阶段积累的经验，对于后续进阶到L4的帮助很有限。

其次，仅仅做软件和算法难以达到高精度，玩无人驾驶注定要软硬件结合。

说白了，单纯开放软件和算法能力，做无人车领域的“安卓”这种说法，可能有些天真了。

用李开复的话来说，安卓是一个标准化平台，基于它的二次开发空间其实不大。每家车厂从创始至今，都在不断权衡设计、体验、性能，并做到极致，面对有可能夺取他们对自己车型主导权的“安卓”，车厂恐怕难以接受。

汽车产业的复杂度和智能手机不在一个量级上，各车型的硬件配置千差万别，从纯软件、数据和算法切入无人驾驶，就还得解决和不同车型硬件的对接。

因此，一家公司若想掌握无人驾驶的行业话语权，既要懂汽车产业的硬件，也要懂人工智能的软件算法。

同时，整车厂收购算法和软件公司，胜算要远大于后者反过来收购整车厂。

拿美国的汽车公司来说，市值四五百亿美金，资金雄厚，收购或战略投资一家AI、算法及自动驾驶的技术团队大概花10亿美金，是一笔相当划算的生意。

反过来，互联网或算法团队如果要收购一家车企，那可是上百亿美金的投资，除了谷歌这种量级的互联网公司，其他则无异于是蛇吞象。

因此，软硬件结合会是未来玩无人驾驶的能力标配，这也解释了持续亏损的特斯拉市值为何能一路走高。它既有算法、技术、数据和研发能力，又有完备的造车生产线、自有渠道和营销能力，是难得的软硬件兼备的潜力股。

最后，中国和美国之间的发展至少还有3到5年的差距。

美国已是无人驾驶当之无愧的主战场。而中国的政策监管和特殊的市场环境，也决定了海外公司基本不可能主导国内市场；本土企业的自主研发才是正道。

但在无人驾驶的三大核心技术——机器人技术、AI和云技术上，中国的底子薄，且中国复杂的路况、多变的开车环境和糟糕的驾驶习惯，也给无人驾驶落地造成了不少阻力。因此，中美之间的距离，乐观估计是3到5年，保守估计甚至会需要5到10年。

不过中国民众对无人车的接受程度倒是很高。据BCG和世界经济论坛联合去年8月发布的调查报告显示，在中国的城市消费者中有81%的人愿意尝试无人驾驶汽车，而这个数字在美国和德国分别是48%和41%。

就像面对移动互联网浪潮一样，中国人再次体现出了对新科技的热情。如果后续加大利好政策的出台，也不排除中国的无人驾驶会走出一条属于自己的全球领先之路。

三、结语

在文章的末尾，皓哥带大家回顾一下今天的几个核心观点。

1、无人驾驶L2、L3阶段与最终的L4阶段之间存在难以飞跃的鸿沟，前期的积累对L4的贡献十分有限。

2、我更看好谷歌、特斯拉这样的公司，同时传统车厂的实力也不容小觑。

3、无人驾驶是一个十亿美金起步的土豪游戏，需要建立完整的生态，门槛极高，并不是小创业公司的机会。后者的发挥空间更多在于做精、做专生态链中的某一垂直环节。

最后，感谢接受皓哥访谈的行业专家们为本文作出的贡献。未来无人驾驶究竟会鹿死谁手？

面对这片还处在万里长征第一步的市场，皓哥这里的思考也仅代表一家之言，欢迎各位多多交流讨论。我们也会长期关注无人车领域，不定期推出专题研究，与大家分享。

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