人工智能的終極場景：自動駕駛

　　傳感器技術公司

　　無論是從汽車安全或駕乘體驗提升的角度講，感知環(huán)節(jié)都是產業(yè)升級中的最先受益者，因此傳感器的重要性不言而喻，目前大量的初創(chuàng)公司選擇在這個領域創(chuàng)業(yè)也可說明。

　　事實上傳感器的重要性來自于兩個方面，第一，感器決定著數(shù)據(jù)采集的質量，數(shù)據(jù)的質量決定著算法使用效果，特別是汽車領域，目前仍不存在“一步到位”的傳感器解決方案，數(shù)據(jù)的質量至關重要。第二，傳感器的成本與產業(yè)升級的速度強相關。

　　可關注的價值點：

　　1、數(shù)據(jù)融合在硬件層面的解決方案：數(shù)據(jù)融合本身是傳感器的重要命題，好的融合意味著好的數(shù)據(jù)質量，如果能從硬件角度解決此問題一定會有很大價值。

　　2、低成本可量產的解決方案：可以生產與可以量產有本質區(qū)別，工藝及供應鏈層面的價值很重要。

　　限定場景下的自動駕駛技術公司

　　目前可以最大限度發(fā)揮人工智能相關技術的領域實際是在限定場景下實現(xiàn)的，比如AlphaGo，讓大眾第一次見到了深度學習的威力。同樣在限定場景下的自動駕駛才是可行的技術路線。可能的限定場景如：封閉/半封閉區(qū)域、低速/高速狀態(tài)、有軌交通、特種車輛等。

　　可關注的價值點：

　　1、整體集成的能力

　　2、不同邊界條件下系統(tǒng)控制的魯棒性

　　3、數(shù)據(jù)積累(作為供應商是很難拿到屬于整車廠的數(shù)據(jù))

　　需要補充說明的是我們在這里沒有強調算法的機會，原因在于無論在數(shù)據(jù)采集，融合，分析決策，控制，路徑規(guī)劃等各方面，具備優(yōu)異的算法能力是在這個領域創(chuàng)業(yè)的前提，當然具有投資價值，但要走出一個誤區(qū)就是機器視覺(CV)不等于自動駕駛，光有算法也很難在這個領域點石成金。

　　自動駕駛的本質是產業(yè)升級

　　既然將自動駕駛看作為汽車電子產業(yè)升級的一個過程，我們就不能忽視固有汽車電子的產業(yè)鏈及利益格局。這是一個發(fā)展十分成熟，分工與分利也非常明確的產業(yè)鏈。

　　也許會有一些悲觀的觀點認為這其中的價值不大，或者認為新進入者很難撬動固有格局。我們不否認在這樣的領域的創(chuàng)業(yè)之難與泡沫的存在，但汽車的智能化并不完全等于駕駛的智能，技術驅動與跨界融合一定會推動著利益格局的變化，最終使產業(yè)升級優(yōu)化，正是在這樣的優(yōu)化過程中存在著價值巨大的商業(yè)機會。