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编者按：入局4年，投资130余家科技公司，包括20家智能汽车产业链及出行公司，以主机厂车和家作为根据地，触及2家自动驾驶解决方案易航智能及知行科技、1家物流自动驾驶解决方案供应商畅行智能、2家激光雷达供应商流深光电及一径科技，这是一家科技领域早期投资机构明势资本在自动驾驶领域的成绩单。
对于未来出行画像，明势答案是自动驾驶+智能电动汽车。而如何实现这一终极目标？其更看好渐进式路线，即现阶段紧密配合主机厂需求，瞄准L2/L3自动驾驶，循序渐进，实现更高级别自动驾驶。
当资本寒冬、自动驾驶泡沫的舆论四起，这家投资机构在自动驾驶领域依旧“闲庭信步”，并在不断寻找新的自动驾驶项目。这样看来，明势的选择是正确的。
站在自动驾驶十年节点，雷锋网新智驾拜访主机厂、一级供应商、自动驾驶初创公司，观产业链众生相，看到了悲观者、乐观派。这一次，与站在产业链外、摸爬数年的“资深观察者”对话，听到了更多关于自动驾驶当下及未来的理性思考。
从去年开始，不少投资人已经进入“度假模式”。这四个字似乎不能和明势资本联系到一起，黄明明团队还在“战斗”。
采访在临近春节的一个下午进行，明势资本的会议室没有空闲过，明势资本创始合伙人黄明明在这里接待了一波又一波的创始人，“你看我们忙不忙？我们整个团队都在连轴转，从来没停过，而且正在加速寻找新项目”。
自动驾驶产业正在发生巨大变化，尤其是去年。“从算法切入、直接进击L4/L5的自动驾驶公司面临着重大挑战”，黄明明提及自动驾驶“老大哥”Waymo，公司CEO John Krafcik直接站出来承认：L5级自动驾驶难度超出想像，距离普及至少还需十年。
而紧密配合主机厂需求，布局L2/L3的明势并未受过多影响，“我们一直在自动驾驶项目上进行研究和挖掘”。
主机厂向黄明明传达的信号是，目前正在加紧实现L2/L2.5自动驾驶、自动泊车功能快速量产上车。然而许多公司紧跟Waymo直接进击高级别自动驾驶，直接跳过这一环节。
市场对于L2/L2.5级自动驾驶需求巨大，那些从低级别自动驾驶切入，走渐进式路线的企业成为资本的“新宠”，而现阶段Waymo路径正面临着巨大挑战。这是投资者黄明明眼中的动向。当然目前不少步伐较快的公司正在快速调整，将视线转向高速公路物流、港口，码头等限定场景下的自动驾驶。
入局自动驾驶，黄明明有两条主线：技术与产业（主机厂）深度结合；解决需求痛点。这也是其理解的最佳自动驾驶路径。
初入自动驾驶圈子，黄明明见了两家比较低调的自动驾驶公司—易航智能、知行科技。会面期间，两家创始人讲了一段相似的话。
“人工智能算法在自动驾驶前期，例如L2/L2.5甚至L3阶段，起到的作用有限，而车辆执行层、控制层，以及深度理解驾驶员行为模式的专家系统将在自动驾驶前期发挥更大的作用”。
当时，深度学习已被证明在复杂环境感知方面有巨大优势，其同激光雷达等传感器技术的成熟正在加速自动驾驶发展。像多数风险投资人一样，黄明明团队还在网上阅读报告，跟随外国趋势，将目光瞄准算法、人工智能层面的企业及从国外归来的团队。而上述一番话对于当时的黄明明而言，实属逆大势之言。
“周围人都在讲人工智能、深度学习算法、如何提高芯片算力，而易航和知行的车辆控制层，执行层的观点，修正和完善了团队对自动驾驶的认知”。
随后，在和多家主机厂的交流中，黄明明听到了一些“抱怨”的声音：研究人工智能的团队不了解车辆执行机构，不懂车规，甚至不具备改装一辆搭载其自动驾驶DEMO算法车辆的能力。
用黄明明的话来说，经历了从不相信、质疑、到尝试接受的过程。明势投资团队最终决定与其被投企业车和家的研发同事一同尝试乘坐易航L2级自动驾驶汽车。
从大连到沈阳，试乘几百公里，令黄明明印象深刻是“车辆跟随前车并一直保持在车道中央行驶，方向盘细微平滑的转动，这同进行DEMO算法的自动驾驶测试车辆差别很大”。
这次体验并没有直接促使投资易航一事正式敲定。但黄明明对自动驾驶有了新认知：“目前主机厂最紧迫且未被满足的需求其实是L2/L3的解决方案，而高阶人工智能算法的主要战场会在未来的L4/L5阶段。不能因为当下人工智能的火爆，而失去了对汽车产业发展规律的认知和敬畏”。
那什么是符合汽车产业发展规律的自动驾驶观？ 黄明明的团队认为：从历史经验来看，汽车技术演进向来是渐进式发展，非跳跃式演进，且产业化应用技术更要遵循这一规律。技术一定需要同产业结合，要寻找真正懂产业的人。
雷锋网新智驾了解到，目前多家公司实现自动驾驶商业化，早期有一些由政府采购，政府买单。在黄明明看来，自动驾驶公司早期依此获得订单，活下来，不失为一条路径。但同产业深度绑定才能有更长远的发展，因此能否和主机厂/Tier1进行合作，实现自动驾驶产品搭载进至量产车型，对于自动驾驶公司而言，这是一大挑战。
在黄明明看来，技术类公司的下一步是找到合适的自动驾驶落地场景，这是必须要做的事情。而当前阶段，脱离主机厂，采用视觉+AI算法直接瞄准L4/L5的路子，短期内挑战很大。
当前广汽、上汽等传统主机厂正在加紧寻找L2/L2.5自动驾驶公司；另一方面，博世、德尔福等国际一级供应商多服务于BBA，没有更多的工程力量满足国内车厂需求。黄明明判断，这一市场空间需由中国公司填补，而具备上车经验的自动驾驶公司更有机会。
左边，明势资本正在布局主机厂；右边，明势资本正在重度布局自动驾驶公司。在黄明明看来，在未来5-10年，两类企业将是产业变革中具备颠覆性作用的核心节点。
目前明势资本紧跟主机厂车和家，将其作为明势在智能出行及智能电动车两大领域中的根据地。在投资整车厂车和家后，其相继投资了研发L2/L3自动驾驶功能的易航智能和知行科技。雷锋网新智驾了解到，车和家也是易航智能和知行科技背后的投资者。
采访前几天，黄明明团队同车和家自动驾驶研发部门会面，双方对自动驾驶未来发展路径达成共识：未来行业需要重点解决的一大问题是，采集道路等环境数据及车辆行驶中的数据信息形成闭环系统，实现真正意义上的实时动态高精地图，用来训练更高效，安全的自动驾驶模型，这一部分将是未来自动驾驶汽车操作系统的核心，类似于汽车的“iOS”。
黄明明特别提到，他口中的实时动态高精度地图同图商正在绘制的“高精度地图”有所不同，其包含传统车辆道路信息及驾驶员行为和环境数据的匹配。后者才是数据闭环，训练更高效，安全的自动驾驶算法，和动态高精度地图中的重点。
自动驾驶数据包含两方面：一即通过车辆传感器，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达，基于高精度地图，获取外界环境道路信息，另一层即驾驶员行为数据信息，例如，前方出现路牌或突如而来的车辆时，用户做出的反应，包括制动、转向控制等。将这些驾驶员行为数据，实时的车辆动态数据同环境数据结合，进行数据标定，形成实时反馈数据系统，这对自动驾驶意义重大。“当车辆传感器检测前面出现交通标志或车辆时，自动驾驶系统及时完成决策需要依靠相应的数据积累，所以采集驾驶员行为数据，并生成真正能适用于L4/L5的自动驾驶模型，是未来发力的重点，而这一部分同样需要主机厂参与。”
而且未来伴随着5G的发展，实时动态数据将上传至云端，并通过云端发送至周围车辆，完成信息和决策更新，这部分将是未来自动驾驶汽车的核心大脑，即操作系统。这是黄明明对于未来自动驾驶技术的画像。
“当下多数瞄准自动驾驶算法的公司，还处于环境数据采集阶段，例如研发多传感器融合方案，无法形成实时的闭环系统”，黄明明提到。
所以，相比Waymo，黄明明更看好特斯拉自动驾驶路径。“Waymo购买数百辆甚至上千台车，通过传感器进行车辆识别、路牌识别获得的单一数据价值较低，更重要的是同积累的驾驶员行为数据整合，进行数据标签，形成数据闭环。而特斯拉目前已有几十万台车量产上路，并在实时收集多方数据,结合这两者数据训练出的模型会更有效。”
黄明明也提及产业链上的另一类玩家，网约车企业，例如Uber、滴滴。在其看来，网约车企业真正切入自动驾驶的最佳方式是收购主机厂，深度参与汽车的设计制作环节，而非单纯的购车改车。
“主机厂及产业链上的各个玩家，如果不能将闭环数据体系牢牢抓在手中，很有可能沦为简单的加工制造业企业”。这是黄明明对未来自动驾驶产业链画像的判断。
作为当局者，黄明明眼中前两年自动驾驶投资明显过热。“接下来，市场将逐渐冷静，寻找对产业有深度理解、通过渐进式发展路线为主机厂提供单点或完整自动驾驶技术服务的企业”。雷锋网新智驾了解到，明势正在观望摄像头核心模组供应商及限定场景下自动驾驶方案提供商。
在黄明明看来，限定场景下的自动驾驶是一条可行之路。他提及港口场景下的自动驾驶。当前国内多数港口码头内吊车、集装箱的搬运传输已完成自动化，而重型卡车驾驶依旧是空白点。后者处于特定区域，对车速要求低，同时可减少人力成本。目前明势已投资畅行智能，其无人驾驶的集装箱卡车已在宁波的港口试运营。
传感器技术方面，黄明明更偏重于视觉方案。不可否认，在产业的认知中，激光雷达已是L4/L5自动驾驶车辆上不可或缺的核心部件。目前明势资本也已投资流深光电、一径科技两家激光雷达公司。但在黄明明看来，随着光学模块和算法的发展，视觉将在更高级别自动驾驶中发挥越来越重要的作用。
而对于芯片领域，黄明明保持谨慎态度。一则自动驾驶芯片领域门槛较高；二则芯片企业需要在汽车、出行、芯片领域具备一定的积淀和积累。这是否是创业公司的机会，明势目前没有明确的答案。
上一个10年是移动互联网+智能手机的时代，下一个5至10年，全球最大的机会一定是智能出行+智能电动车。这是黄明明对未来的判断。
早年前，明势资本已判断未来出行革命真正的终局不是网约车，而是自动驾驶+智能电动汽车。“现在看起来，这个趋势更加明显。”
网约车发展至今，开始遇到一些盈利的瓶颈，即司机的成本在TCO（Total Cost of Ownership，总拥有成本）中占比较大。未来共享出行盛行，这一瓶颈会更加严重。在黄明明看来，Uber早早意识到这一问题。2015年，Uber CEO Travis Kalanick从卡耐基梅隆大学国家机器人工程中心（NREC）挖来近五十位科学家、工程师，在匹兹堡成立 Uber 的自动驾驶团队ATG。
在黄明明描绘的未来出行画像中，由机器驾驶的Robot Taxi（自动驾驶出租车）代替由人驾驶的车辆，是大势所趋。
站在投资市场，黄明明并没有否定，投资人多在追逐风口，自动驾驶狂热后沉入低谷，但其会再度燃起。黄明明坚定一点：未来5至10年内，自动驾驶+智能电动汽车将是全球性的最大的结构性的机会之一。
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