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| 本文作者： 思佳 | 2017-07-21 13:11 |
2011年，移動互聯網即將迎來增長的拐點，但“自動駕駛”還幾乎是個不會被人提起的詞兒。
也是在這一年，陳昱離開谷歌，通過IDG和中信產業基金的經歷接觸了當時的資本市場，結識了現云啟資本創始合伙人毛丞宇。
在那之后，陳昱開啟了一段不長不短的創業生涯，直到2014年云啟資本正式成立，陳才逐漸轉向全職投資人。
如今，陳昱在云啟資本任執行董事，主導前沿科技的項目投資。一些耳熟能詳的項目，如室外送貨機器人Robby、室內服務機器人擎朗，抑或是雷鋒網之前曾報道過的“行走的特斯拉”Immotor，都是經陳昱促成的投資。
但真正切入狹義而言的自動駕駛市場，還要從投資Roadstar.ai說起。
上個月，硅谷Level 4自動駕駛團隊Roadstar.ai獲多家資本機構聯合投資1000萬美元的消息引發圈內關注。作為又一家云集了自動駕駛行業先遣者的團隊，Roadstar在投資人眼中是極具技術競爭力的。
雷鋒網曾對Roadstar團隊進行過報道，后者的三位聯合創始人佟顯喬（CEO）、衡量（CTO）、周光（首席機器人專家），創業前分別在谷歌、蘋果、特斯拉、英偉達、百度等公司就職，這些公司在業內幾乎成為孕育自動駕駛新創的“黃埔軍校”。
從技術路徑上，Roadstar傾向于多傳感器融合模式，并以此作為方案亮點。目前，Roadstar的商業化落地還在探索中，但很可能從前裝和后裝兩個角度出發，為車廠和其他需求方提供自動駕駛解決方案。
*Roadstar整體方案設想
“說到無人駕駛，Roadstar算是我們第一個狹義上的自動駕駛標的，”在位于深圳高新園的ACT Lab瑞知先進認知技術實驗室中，陳昱對雷鋒網如是說。
但這卻不是進入他們眼球最早的一個。陳昱把關注智能駕駛的時間線拉到2015年，那時他已經接觸過視覺ADAS方案商縱目科技，看好并有意投資，但最終因為一些原因沒有達成合作。
“當時很少有人關注ADAS，更別說自動駕駛，項目的估值也很便宜。”陳昱在說這番話時，頗有種見證科技圈興衰的滄桑感。早兩年前，O2O吸引了資本市場的大量眼球，智能駕駛的項目不是沒有，而是被熱潮淹沒，諷刺的是，如今自動駕駛帶來更迅猛的資本狂歡，不止淹沒了O2O，還一并帶動了各家ADAS方案商的崛起。
陳昱真正與Roadstar結緣，是因為Roadstar的早期投資聯絡人那小川，后者也是Roadstar CEO佟顯喬的大學同窗。“周五和那小川喝完咖啡，周六就飛到北京見了Roadstar團隊，迅速推動了這件事。”陳昱說，而這一切，不過是今年1月份時候的事。
5個月之后，Roadstar.ai正式公布了千萬美元天使輪融資的信息，由云啟資本450萬美元領投，松禾資本、Ventech China、耀途資本等機構跟投。
選擇Roadstar，幾乎描畫了云啟在自動駕駛賽道的投資邏輯。陳昱告訴雷鋒網，對選擇Roadstar團隊的思考，主要能概括為以下幾點。
第一，在百度、谷歌等巨頭面前，創業公司依然有機會。大公司正在切入的自動駕駛，一些東西是要革車廠的命的，最終必然與車廠存在博弈，而真正的合作玩法，目前還沒有清晰的定論。其中，永遠有創業公司的機會，和并購的機會。
另一方面，在美國，谷歌對自動駕駛的布局能追溯到2009年，但至今在與車廠合作上仍沒有落地，這可能也會體現在中國的自動駕駛發展路徑中。
第二，自動駕駛還有很大的技術成長空間。人類對于機器駕駛的安全率要求相當高，小數點后面幾個9的水平，實際上還有很長的路要走。目前，大多技術團隊還在去解決臨界情況的一些自動駕駛問題，車在相對理想的環境中測試。所以從技術升級角度講，創業公司還有很大空間。
第三，關于技術路徑的選擇。目前市場主流的兩種技術路徑，一種是激光雷達主導，像谷歌、百度，另一種是視覺主導，像AutoX、圖森、Momenta。但還有一種，在做多傳感器融合，并結合深度學習。視覺方案可能會面臨一些天氣致盲的突發影響，而激光雷達方案不僅對算法有挑戰，對硬件設計也是一種挑戰。所以看好多傳感器融合的可靠性能。
第四，從系統架構考慮。自動駕駛駕駛是一個系統性工程，涉及地圖、定位、傳感器、控制、路徑規劃等等，需要各方面人才投入。Roadstar的團隊技能分布較平均，幾位創始人曾分別供職于蘋果、英偉達、特斯拉、谷歌、百度等公司，在一線自動駕駛商積累了工程方案經驗，迅速完成了知識的原始積累。
陳昱告訴雷鋒網，一些創業團隊高層已經脫離了項目研發細節，但他卻十分欣賞Roadstar核心成員的“一線”風格，“在互聯網企業中，組長層級的職位更加重要，他既懂得系統架構，又懂編程，這對項目推進至關重要。Roadstar的人對車輛組裝也有研究。”
云啟資本成立于2014年，歷經移動互聯網熱潮至今，他們把最大的投資力度都轉移到了AI上。從陳昱的視角看來，在投資Roadstar前，他們投資的許多項目其實都在踐行無人駕駛的技術和商業邏輯。
以云啟在機器人上的幾個標的為例，室外貨運機器人Robby，其實就類似一種低速無人駕駛方案，可以應用在一些送餐、安防場景中，擎朗則是基于室內SLAM技術的服務機器人。雖然他們不屬于狹義上的自動駕駛，但在陳昱眼里，這些“智能+移動”的產業概念都與無人駕駛殊途同歸。
而針對自動駕駛賽道，陳昱從資本視角又有怎樣的判斷和思考呢？以下是雷鋒網·新智駕與陳昱的對話實錄（經刪減編輯）。
*云啟資本執行董事 陳昱
新智駕：請簡單介紹一下云啟資本與自動駕駛相關的項目投資情況和投資邏輯。
陳昱：云啟的投資分成兩條線：商業模式驅動、科技驅動。科技驅動主要有幾大方向：云計算、大數據、人工智能（偏向行業應用）、機器人、智能駕駛、工業4.0。
為什么做這樣的布局？首先，云計算、大數據基本上是AI時代的基石，所以我們從技術架構切入。再往上走，就是人工智能在各個方向的應用，目前看得比較多的比如AI+教育、AI+零售、機器人、智能駕駛、無人駕駛、ADAS等。
對于自動駕駛，我們將它和機器人看成一類。例如我們在機器人上投的幾個標的，Robby、擎朗、無人機奇蛙，他們都是智能+移動，與自動駕駛概念類似。因為我們整體是圍繞AI這條線在布局，我們在的邏輯在于如何將人類解放出來。
新智駕：您在投資自動駕駛項目的時候，比較側重哪些領域？
陳昱：自動駕駛的火爆也帶動了ADAS項目的估值，類似的項目我們都有看。投ADAS項目的前提條件就是，它必須進前裝，只有進入前裝，才能保證穩定供貨量，而且在調試、安裝上也會有很多便利。
在L4自動駕駛上，我們目前下注了Roadstar。另外我們還會關注一些自動駕駛的支撐技術，例如高精度地圖。但我們不會投一些有采集團隊的重資產模式，我們可能會選擇做數據處理的項目，例如提煉道路特征的數據處理服務商。對于V2V、V2X的項目會看，但不算是重點。
新智駕：此次投資了Roadstar，對其后續發展有怎樣的期待？
陳昱：在盡可能短的時間里，做出一個可用的原型，再基于這個原型和車廠探討接下來的合作。這個原型，可能是自動駕駛的平臺或是方案，能夠基于此與車廠或其他伙伴形成合作，并衍生出不同的商業模式。例如進入車廠前裝，又或者切入貨運市場、礦山等工況場景。首先還是要把技術和平臺搭建起來。
新智駕：如何評價目前自動駕駛市場的投資前景？
陳昱：我認為現在是投資自動駕駛市場的好時候，原因有二。
第一，傳感器價格普遍下降，同時質量提升。激光雷達也是如此。
第二，人工智能、深度學習等技術、算法進展迅速。
宏觀來看，自動駕駛將成為整個汽車產業中非常大的一塊。如果說汽車是一個萬億級市場，整個自動駕駛和相關配套產業，至少占整車造價的十分之一，就至少是千億的市場。
新智駕：對于激光雷達的細分賽道，如何評價目前主流玩家的技術實力以及市場整體情況？
陳昱：激光雷達有多種路線可走，如傳統機械式激光雷達、OPA（光學相控陣）激光雷達以及MEMS（微機電系統）激光雷達等，目前國內幾家還主要走機械式路線，東西類似，但可以看很多細節。例如，激光雷達線束分布是否均勻，有些均勻分布，有些會在特定區域更加密集、分辨率更高。
目前制約激光雷達在車載普及的因素就是成本，成本為什么降不下來？其實主要在光路調校上，會使產能變低，同時價格升高。這塊據我了解，國內已經有企業在做半自動光路調校的生產線，理論上來說是可以提高量產效率、降低成本的。
*云啟資本對國外部分激光雷達玩家產品對比
新智駕：自動駕駛圈對于L3過渡方案有一些爭議，您如何看待L3的必要性？
陳昱：我認為還是需要L3的，因為L2、L3和L4、L5特別大的區別就是，L4、L5是完全由機器自主決定，但是L2、L3只是起到輔助的作用，所以，它對安全系數等各方面要求會低很多，這也是L2、L3會比L4、L5好做的原因。
未來，我認為至少五到八年，L2、L3會占據較大的市場，而且國家也有相應的法規，例如“兩客一危”，大巴或者特殊運營車輛強制裝ADAS系統。
新智駕：以高精度地圖為例，如何評價國家法規制定對自動駕駛行業的影響？
陳昱：我認為高精度地圖的數據處理是留給創業公司很多機會的，但最終也有可能由大公司一統江湖。對于數據使用權，最終無非是牌照的問題，有資質和牌照就可以做。但在法規上，我認為法律的制定是永遠滯后于現實的，如今，新的概念不斷涌現，但只有待它成熟了或是引發了許多問題以后，國家立法機構才會介入。比如共享出行，輾轉之后滴滴、易到也拿到牌照了。
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