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| 本文作者： 思佳 | 2017-07-21 13:11 |
2011年，移动互联网即将迎来增长的拐点，但“自动驾驶”还几乎是个不会被人提起的词儿。
也是在这一年，陈昱离开谷歌，通过IDG和中信产业基金的经历接触了当时的资本市场，结识了现云启资本创始合伙人毛丞宇。
在那之后，陈昱开启了一段不长不短的创业生涯，直到2014年云启资本正式成立，陈才逐渐转向全职投资人。
如今，陈昱在云启资本任执行董事，主导前沿科技的项目投资。一些耳熟能详的项目，如室外送货机器人Robby、室内服务机器人擎朗，抑或是雷锋网之前曾报道过的“行走的特斯拉”Immotor，都是经陈昱促成的投资。
但真正切入狭义而言的自动驾驶市场，还要从投资Roadstar.ai说起。
上个月，硅谷Level 4自动驾驶团队Roadstar.ai获多家资本机构联合投资1000万美元的消息引发圈内关注。作为又一家云集了自动驾驶行业先遣者的团队，Roadstar在投资人眼中是极具技术竞争力的。
雷锋网曾对Roadstar团队进行过报道，后者的三位联合创始人佟显乔（CEO）、衡量（CTO）、周光（首席机器人专家），创业前分别在谷歌、苹果、特斯拉、英伟达、百度等公司就职，这些公司在业内几乎成为孕育自动驾驶新创的“黄埔军校”。
从技术路径上，Roadstar倾向于多传感器融合模式，并以此作为方案亮点。目前，Roadstar的商业化落地还在探索中，但很可能从前装和后装两个角度出发，为车厂和其他需求方提供自动驾驶解决方案。
*Roadstar整体方案设想
“说到无人驾驶，Roadstar算是我们第一个狭义上的自动驾驶标的，”在位于深圳高新园的ACT Lab瑞知先进认知技术实验室中，陈昱对雷锋网如是说。
但这却不是进入他们眼球最早的一个。陈昱把关注智能驾驶的时间线拉到2015年，那时他已经接触过视觉ADAS方案商纵目科技，看好并有意投资，但最终因为一些原因没有达成合作。
“当时很少有人关注ADAS，更别说自动驾驶，项目的估值也很便宜。”陈昱在说这番话时，颇有种见证科技圈兴衰的沧桑感。早两年前，O2O吸引了资本市场的大量眼球，智能驾驶的项目不是没有，而是被热潮淹没，讽刺的是，如今自动驾驶带来更迅猛的资本狂欢，不止淹没了O2O，还一并带动了各家ADAS方案商的崛起。
陈昱真正与Roadstar结缘，是因为Roadstar的早期投资联络人那小川，后者也是Roadstar CEO佟显乔的大学同窗。“周五和那小川喝完咖啡，周六就飞到北京见了Roadstar团队，迅速推动了这件事。”陈昱说，而这一切，不过是今年1月份时候的事。
5个月之后，Roadstar.ai正式公布了千万美元天使轮融资的信息，由云启资本450万美元领投，松禾资本、Ventech China、耀途资本等机构跟投。
选择Roadstar，几乎描画了云启在自动驾驶赛道的投资逻辑。陈昱告诉雷锋网，对选择Roadstar团队的思考，主要能概括为以下几点。
第一，在百度、谷歌等巨头面前，创业公司依然有机会。大公司正在切入的自动驾驶，一些东西是要革车厂的命的，最终必然与车厂存在博弈，而真正的合作玩法，目前还没有清晰的定论。其中，永远有创业公司的机会，和并购的机会。
另一方面，在美国，谷歌对自动驾驶的布局能追溯到2009年，但至今在与车厂合作上仍没有落地，这可能也会体现在中国的自动驾驶发展路径中。
第二，自动驾驶还有很大的技术成长空间。人类对于机器驾驶的安全率要求相当高，小数点后面几个9的水平，实际上还有很长的路要走。目前，大多技术团队还在去解决临界情况的一些自动驾驶问题，车在相对理想的环境中测试。所以从技术升级角度讲，创业公司还有很大空间。
第三，关于技术路径的选择。目前市场主流的两种技术路径，一种是激光雷达主导，像谷歌、百度，另一种是视觉主导，像AutoX、图森、Momenta。但还有一种，在做多传感器融合，并结合深度学习。视觉方案可能会面临一些天气致盲的突发影响，而激光雷达方案不仅对算法有挑战，对硬件设计也是一种挑战。所以看好多传感器融合的可靠性能。
第四，从系统架构考虑。自动驾驶驾驶是一个系统性工程，涉及地图、定位、传感器、控制、路径规划等等，需要各方面人才投入。Roadstar的团队技能分布较平均，几位创始人曾分别供职于苹果、英伟达、特斯拉、谷歌、百度等公司，在一线自动驾驶商积累了工程方案经验，迅速完成了知识的原始积累。
陈昱告诉雷锋网，一些创业团队高层已经脱离了项目研发细节，但他却十分欣赏Roadstar核心成员的“一线”风格，“在互联网企业中，组长层级的职位更加重要，他既懂得系统架构，又懂编程，这对项目推进至关重要。Roadstar的人对车辆组装也有研究。”
云启资本成立于2014年，历经移动互联网热潮至今，他们把最大的投资力度都转移到了AI上。从陈昱的视角看来，在投资Roadstar前，他们投资的许多项目其实都在践行无人驾驶的技术和商业逻辑。
以云启在机器人上的几个标的为例，室外货运机器人Robby，其实就类似一种低速无人驾驶方案，可以应用在一些送餐、安防场景中，擎朗则是基于室内SLAM技术的服务机器人。虽然他们不属于狭义上的自动驾驶，但在陈昱眼里，这些“智能+移动”的产业概念都与无人驾驶殊途同归。
而针对自动驾驶赛道，陈昱从资本视角又有怎样的判断和思考呢？以下是雷锋网·新智驾与陈昱的对话实录（经删减编辑）。
*云启资本执行董事 陈昱
新智驾：请简单介绍一下云启资本与自动驾驶相关的项目投资情况和投资逻辑。
陈昱：云启的投资分成两条线：商业模式驱动、科技驱动。科技驱动主要有几大方向：云计算、大数据、人工智能（偏向行业应用）、机器人、智能驾驶、工业4.0。
为什么做这样的布局？首先，云计算、大数据基本上是AI时代的基石，所以我们从技术架构切入。再往上走，就是人工智能在各个方向的应用，目前看得比较多的比如AI+教育、AI+零售、机器人、智能驾驶、无人驾驶、ADAS等。
对于自动驾驶，我们将它和机器人看成一类。例如我们在机器人上投的几个标的，Robby、擎朗、无人机奇蛙，他们都是智能+移动，与自动驾驶概念类似。因为我们整体是围绕AI这条线在布局，我们在的逻辑在于如何将人类解放出来。
新智驾：您在投资自动驾驶项目的时候，比较侧重哪些领域？
陈昱：自动驾驶的火爆也带动了ADAS项目的估值，类似的项目我们都有看。投ADAS项目的前提条件就是，它必须进前装，只有进入前装，才能保证稳定供货量，而且在调试、安装上也会有很多便利。
在L4自动驾驶上，我们目前下注了Roadstar。另外我们还会关注一些自动驾驶的支撑技术，例如高精度地图。但我们不会投一些有采集团队的重资产模式，我们可能会选择做数据处理的项目，例如提炼道路特征的数据处理服务商。对于V2V、V2X的项目会看，但不算是重点。
新智驾：此次投资了Roadstar，对其后续发展有怎样的期待？
陈昱：在尽可能短的时间里，做出一个可用的原型，再基于这个原型和车厂探讨接下来的合作。这个原型，可能是自动驾驶的平台或是方案，能够基于此与车厂或其他伙伴形成合作，并衍生出不同的商业模式。例如进入车厂前装，又或者切入货运市场、矿山等工况场景。首先还是要把技术和平台搭建起来。
新智驾：如何评价目前自动驾驶市场的投资前景？
陈昱：我认为现在是投资自动驾驶市场的好时候，原因有二。
第一，传感器价格普遍下降，同时质量提升。激光雷达也是如此。
第二，人工智能、深度学习等技术、算法进展迅速。
宏观来看，自动驾驶将成为整个汽车产业中非常大的一块。如果说汽车是一个万亿级市场，整个自动驾驶和相关配套产业，至少占整车造价的十分之一，就至少是千亿的市场。
新智驾：对于激光雷达的细分赛道，如何评价目前主流玩家的技术实力以及市场整体情况？
陈昱：激光雷达有多种路线可走，如传统机械式激光雷达、OPA（光学相控阵）激光雷达以及MEMS（微机电系统）激光雷达等，目前国内几家还主要走机械式路线，东西类似，但可以看很多细节。例如，激光雷达线束分布是否均匀，有些均匀分布，有些会在特定区域更加密集、分辨率更高。
目前制约激光雷达在车载普及的因素就是成本，成本为什么降不下来？其实主要在光路调校上，会使产能变低，同时价格升高。这块据我了解，国内已经有企业在做半自动光路调校的生产线，理论上来说是可以提高量产效率、降低成本的。
*云启资本对国外部分激光雷达玩家产品对比
新智驾：自动驾驶圈对于L3过渡方案有一些争议，您如何看待L3的必要性？
陈昱：我认为还是需要L3的，因为L2、L3和L4、L5特别大的区别就是，L4、L5是完全由机器自主决定，但是L2、L3只是起到辅助的作用，所以，它对安全系数等各方面要求会低很多，这也是L2、L3会比L4、L5好做的原因。
未来，我认为至少五到八年，L2、L3会占据较大的市场，而且国家也有相应的法规，例如“两客一危”，大巴或者特殊运营车辆强制装ADAS系统。
新智驾：以高精度地图为例，如何评价国家法规制定对自动驾驶行业的影响？
陈昱：我认为高精度地图的数据处理是留给创业公司很多机会的，但最终也有可能由大公司一统江湖。对于数据使用权，最终无非是牌照的问题，有资质和牌照就可以做。但在法规上，我认为法律的制定是永远滞后于现实的，如今，新的概念不断涌现，但只有待它成熟了或是引发了许多问题以后，国家立法机构才会介入。比如共享出行，辗转之后滴滴、易到也拿到牌照了。
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