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即将过去的11月，是一个极不平凡的月份。日后，如果有人编写一部《无人驾驶风云录》，2017年11月，必定是值得仔细书写的。
这个月发生的“大新闻”实在太多了，最关键的有如下几条：
上旬，谷歌宣布L4级别的无人驾驶车队上路测试，没有驾驶员；
中旬，百度宣布2018年7月份量产L4级别的无人车“阿波龙”；
下旬，Uber宣布已向沃尔沃采购24000辆汽车，欲在2019—2021年间搭载自主开发的无人驾驶技术推向市场......
之前，在公众面前亮相的无人驾驶汽车有过很多，但它们基本都是些“半自动驾驶”，还必须要搭配个“安全员”才能上路，要么，就是还无法量产，只能停留在试验场里；但从本月开始，全自动的无人驾驶汽车开始“走出温室”，真正走上战场了。
至少在目前，科技巨头们“三分天下”的雄心已经很明显了。而此时此刻，那些成立时间在几个月到两三年不等的无数个无人驾驶初创公司，它们的生存境况又是这样的呢？在这个巨头主宰的世界里，它们是如何突围的？
一．初创公司的生存之道
以商业模式的不同为标准，我们可以将主要的无人驾驶初创公司分为以下几类：
1. 技术方案供应商 大多数初创公司都属于这一类
对资源有限的初创公司来说，即便是自己的技术很牛逼，也很难像巨头那样构建一个生态，或者是组建车队去做运营，眼下，向整车厂提供定制的无人驾驶方案， 是诸多无人驾驶初创公司的主要业务。
站在整车厂的角度，如果是从外部购买技术方案，它分明有Apollo的免费技术可以采用，为什么要用初创公司的，后者的方案有什么优势？
不同的车企、乃至同一车企的不同车型，对技术方案的需求都不完全一样，可Apollo提供的只是通用技术，车厂还需要再结合具体的车型做个性化处理，并且，无人驾驶系统再集成到车上之后，还需要做测试。然而，很多缺乏AI基因的车企并不擅长此道，百度方面也没有足够的人力来处理这些“细微”但又极为重要的事情。
而对Roadstar和Momenta等初创公司公司来说，为车厂提供定制版的无人驾驶方案，恰好就是他们的商业模式。车厂如果直接从创业公司购买私人订制的无人驾驶技术，并让后者完成集成、测试等工作，它们甚至可以省去相关板块的工程技术人员。
技术方案供应商又分三种：
A.只做传感器方案，不做算法 代表公司：禾多科技
11月23日，成立不到三个月的无人驾驶初创公司禾多科技发布了自动驾驶研发平台“轩辕”。轩辕平台不提供作为无人驾驶“大脑”的算法，而只提供线控、传感器等“四肢和眼睛”。
禾多科技可为Tier 1供应商、OEM厂等多种类型的客户提供软硬件工程定制化服务。
B.整套算法 代表公司 Momenta 图森 智行者
Momenta、Roadstar、主线科技、图森、智行者等公司的技术方案中，不仅有传感器融合方案，而且还有感知、决策、执行等整套算法。
Momenta的技术方案主要针对乘用车市场，而Roadstar、主线科技、图森和智行者则都盯上了“特种车辆”。
Roadstar的长远目标是做乘用车的运营，但在起步阶段，为了先生存下来，也会为特种车辆改装厂和物流公司提供无人驾驶解决方案；主线科技盯着矿山、施工现场的作业专用无人车，为主机厂提供感知、决策规划等算法；智行者科技则已经通过为低速无人扫路车和物流车提供技术方案赚取了“第一桶金”。
最近刚完成5500万美元C轮融资的图森未来，尤其引人注目。图森专注于无人驾驶卡车的技术方案，它可以根据客户（通常是物流公司）提出的订制需求，设计包括传感器配置（例如摄像头、雷达等）、数据融合、决策分析、控制流程等在内的定制化方案硬件安装方案，由客户将该方案转达至车厂进行预安装。
图森的L3级无人驾驶卡车技术方案目前已经比较成熟，预计L4级将于2019年上路。 37 35980 37 13305 0 0 6920 0 0:00:05 0:00:01 0:00:04 6918据目前的进展来看，图森极有可能会成为全球范围内商业化最早的无人驾驶卡车公司。
智行者科技的定位是成为国内乃至世界一流的智能汽车技术方案的供应商，目前，它已经跟长安、上汽、北汽及新兴造车公司共8家车企建立合作关系，打算为它们定制无人驾驶系统。
智行者创始人张德兆说自己并不担心百度的威胁，因为，在跟整车厂进行深度合作的过程中，他们就可以建立起对竞争壁垒。“在汽车行业，技术、算法只占到系统产品层面三分之一的的因素 ，三分之二以上是汽车行业本身的壁垒，如系统集成的能力、测试的能力；而这些能力，百度这样的巨头不一定就比我们创业公司强。互联网巨头并不是靠实力雄厚就可以干掉别人，BAT那么牛，为什么干不掉海康威视？这就是行业壁垒的力量。“
张德兆的这番话，是不是让那些为整车厂做“乙方”的无人驾驶创业公司都扬眉吐气了？
C.算法+芯片 代表公司：地平线
地平线的方案则更进了一步，它不仅提供算法，而且还自己做芯片。
余凯曾经是百度无人驾驶事业部的创始人，还在百度的时候，他就意识到，无人驾驶的某些核心算法，要跟专用的处理器（芯片）匹配，才能达到最好的效果，碍于当时百度并没有要开发芯片的打算，于是，余凯就离职创业了。自2015年7月创办地平线之时，余凯就坚定地走“软硬件一体化”的道路。
地平线开发的专用芯片BPU（命名为“盘古”），成本只有几十美金，与英伟达的GPU（几千到上万美金）相比，便宜了N个数量级。更值注意的是，通过算法和芯片的匹配，地平线的计算平台实现了低功耗——英伟达的GPU计算平台功耗是20 W—300 W，谷歌用的英特尔FPGA的功耗为30W—200W,而地平线BPU的功耗目标则是 0.5 W—5 W。
余凯说：“到今天为止，无论是百度（英伟达GPU）还是 谷歌(FPGA) 的无人驾驶汽车，每开两个小时就要停下来散热，因为里面热得受不了。冬天完全不需要开空调暖风。”可见，仅功耗一项，地平线就PK掉了谷歌、百度、英伟达三大巨头。
此外，通过“嵌入式人工智能“方案，实现本地计算，即可以在不联网的情况下做实时的环境感知、人机交互以及决策控制（本地计算），提高信息处理速度，也是地平线的一大优势。
举个例子，也许更能清晰地说明这种“本地计算”的好处。比如，车辆在行驶过程中遇到像儿童横穿马路这种突发情况，汽车若采用将数据上传到云端计算处理，并最终将决策信息传给车辆的方式，很可能就会耽误时机。而如果车辆行驶在隧道这种信号不好的地方，很可能就会导致危险的发生。而本地计算的最大好处就是摆脱对云端计算的依赖，使车辆不至于在“断网”的情况下就“不知所措” 。
细数全球范围内的无人驾驶公司，Mobieye跟地平线的相似度最高：视觉方案为主，软硬一体化，本地计算。但余凯认为，地平线的方案更适合中国的道路场景。“Mobileye的车尾检测做得很好，但车辆的侧面检测效果就并没有那么理想，这是因为欧美的高速路况大家很少变道。地平线在国内与一些保有自主车辆的公司，今年有50辆车载华东地区和重庆路测，而路测得到的数据，让我们看到了车辆侧面检测、行人检测这些中国特有的问题，并做了针对性的算法优化。“
在国内，跟地平线模式最类似的是成立于2013年的Minieye。自成立之初，创始人刘国请就说要打造“中国的Mobileye”，无论是以视觉算法为主的ADAS，还是自主开发芯片，Minieye处处对标Mobileye。
去年12月份，MINIEYE曾公布了旗下产品与Mobileye的对比评测结果，宣布产品能力达到后者的95%以上。对一些“中国特色”的异型车（渣土车、改装车等）的检测准确率要优于Mobileye。
此外，跟地平线一样，Minieye也不做L4，而是先从ADAS切入，快速迭代技术。
2. 自己造车 代表：驭势
驭势科技在创业之初曾宣布前十年的定位是“技术供应商”，今年上半年在广州白云机场和杭州来福士广场亮相的低速无人摆渡车，也是跟车厂合作的。但到了7月初，驭势“突然”宣布它要在浙江嘉善建厂造车了！
无人驾驶初创公司自己造车，在全球范围内，Zoox是典范，在国内，驭势是第一家。留给外界的疑惑是，特定场景下的低速无人车的市场规模有多大，一个初创公司突然切入这么重的模式，可行吗？
此前，驭势创始人吴甘沙曾在接受媒体采访时说：“如果真的找到了一个适合大规模量产的细分市场，我们马上就转向设计，去找别人代工生产。到之后呢，如果我们找到更多的量，更大的垂直细分的市场，那我们就开始从车退到方案提供上来。“ 似乎，自己建厂只是个过渡？量小的时候自己建厂，量大的时候再找人代工？这个思路很与众不同。
3. 出行运营 代表：Roadstar 小马智行
很多创业者都认为，从长期看，无论是做技术方案，还是卖车，都不如做出行运营的利润大。因此，在他们的业务规划中，向车企卖无人驾驶技术只是“眼前的苟且”，像waymo那样自己养车队做出行运营，才是他们的“诗和远方”。在Roadstar和小马智行，这种思维最明显。
虽然早期也靠卖技术来养活自己，但Roadstar的真正计划是，跟OEM合作生产无人驾驶汽车，并开发打车APP。在2019年，将有100辆车上路试运营；2020年，将有1500 辆L4级别的无人车上路（不配备安全员），覆盖一线城市核心商圈，定价对标滴滴专车。
小马智行目前正在跟新兴造车公司合作，为它们提供技术方案，同时，它还计划于2020年之前组建一支自动驾驶车队，做出行运营。车队先从一个相对较小的区域，例如某个城市的某个区做起，逐渐覆盖到其他区域，乃至全城、全国。
二．初创公司的生存哲学
1. 避开64线激光雷达
大部分无人驾驶初创公司在强调自己的核心竞争力时都会强调一点：我能提供低成本的解决方案。他们都比较“识时务”，避开了价格高达7.5万美金的64线激光雷达，有的甚至干脆连激光雷达都没用。
以视觉为主的多传感器融合方案最受初创公司欢迎。如图森未来采用的是10 个摄像头+ 1 个毫米波雷达；驭势科技采用的是多目摄像头+毫米波雷达的方案。
当然，也不能说激光雷达就是初创公司不敢碰的“雷区”，在Roadstar公司提供的方案中，有6颗16线的激光雷达，以此代替64线的激光雷达。在此基础上，再搭配3颗毫米波雷达和3个摄像头。这种方案，既要比waymo的方案成本低得多，又要比特斯拉和Mobileye采用的主要依赖视觉的方案更安全。
目前，每颗16线激光雷达（Velodyne）的价格是8000美元，但据Roadtar团队的研究分析，后续如果采用国产的固态激光雷达，成本可降低90%。他们预计，到2020年之前，就可以把无人驾驶平台的成本降低到8—10万元，相应地，无人驾驶汽车的成本也可降低至24万元左右。
2. 先to B,再to C
再好的技术方案，如果不能产品化，不能盈利，就是耍流氓。关于如何将方案转化成产品落地，我们接触到的初创公司，他们的所想所做几乎都惊人地一致：长期愿景，几乎都是做L4级别的乘用车，并且是做出行运营；但在短期内，他们几乎都将重点放在了“来钱快”的业务上了。
吴甘沙在创业前向合伙人赵勇描述的愿景是“基于自动驾驶的共享经济”，他们打算做出行服务提供商；但在驭势成立之后，他却强调“前十年先把自己定位成技术供应商“。
技术率先在哪里落地？驭势在最初的规划中想到的应用场景是景区，他们做的一辆车就是针对这种场景设计的，为了显得酷，还特意采用了“敞篷”设计——没有车门。但最终在落地过程中却发现有很大阻碍——在前期沟通中发现，景区的需求是在旺季的时候能够满足大流量游客的游览需求，这样才能保证效益，对于车辆的安全性要求极高。但如果要达到这个标准，无人驾驶方案的成本将会非常高，与效益不成比例。
在经过一段探索后，2017年上半年，驭势选择在对技术和成本要求更低的场景中落地。广州白云机场里航站楼与地面停车场之间的摆渡车，和杭州来福士广场从电梯口到停车位之间的摆渡车，这是驭势最早的两个商业化项目。
在驭势的发展过程中，出现过多次“方向摇摆”，但有一点是一直不变的——尽快让技术落地。之所以选择先从摆渡车做起，除了要求相对较低、落地容易外，还有两个很重要的原因：在低速场景下在做无人驾驶，即便是出现意外事故，后果也不会特别严重；园区低速无人车是小众市场，巨头要么看不上，要么“顾不上”。
另一个将重点放在低速场景上的智行者科技，被称为“产品落地最快的无人驾驶创业公司”，它甚至在去年就实现了微利。
智行者的长远目标是高速场景下的L4级乘用车，但当前，他们主要做低速场景下的L3级半自动驾驶，外界了解最多的产品便是无人扫地车（蜗小白）、无人物流车（蜗必达）及无人园区车（蜗来了）。
通过这些在细分市场上率先商业化，一方面可以获得稳定的现金流，另一方面，更重要的是，“从算法转化成实际产品，真刀实枪地干，在这个过程中让客户提需求，要比自己的产品经理提的需求更全面，有利于能力的快速提高。“
为矿山、港口等场合提供施工专用作业无人车方案的主线科技，长远方向也是做乘用车——先工用，再民用；先to B,再to C。张天雷说，他们做过透彻的研究，施工现场因为存在危险系数高、人员管理困难等多重困难，对无人作业车有刚需，因此，落地很容易。
图森，是从一开始就坚定不移地要做自动驾驶卡车的，除了看中这个细分市场的潜在规模外，更重要的，也是因为产品化更容易——在所有的司机中，卡车司机的疲劳驾驶比率是最高的，由此造成的车祸数不胜数；并且，司机的成本也居高不下，所以，物流行业对无人驾驶有刚需。特斯拉、waymo、uber等大佬都瞄准了这个市场，尤其是，惹得uber和waymo闹得不可开交的无人驾驶初创公司Otto的方向就是卡车市场。
图森创始人曾于2016年9月份提出“争取成为最快商业化落地的自动驾驶公司”。由于一直“集中力量办大事”，图森的进展也很快。目前，图森的L3级自动卡车在技术上已经比较成熟，并计划于2019年实现L4商业化落地。
稍微留心一下便可发现，这些初创公司争取快速落地的场景，其实都是to B市场。为什么做to B比to C更容易落地？ 我们分析，有这几个原因：
1. to C市场的驾驶场景复杂多样，充满了不可预测性，而to B市场的驾驶环境比较简单，要么是高速，要么是封闭区域或指定路线；
2. to C市场上众口难调，不同的乘客对无人驾驶技术的接受度不同，to B市场上的用户要更理性；
3. to C市场，给单个乘客带来的经济利益不明显，他们的感觉“不够强烈”，但to B市场，直接可以帮用户节省一大笔司机开支，很容易让用户心动；
4. 场所相对“冷僻”，来自监管的阻力小。
总的来说，在商业化问题上，无人驾驶初创公司走的基本都是”农村包围城市“路线，既志存高远，又脚踏实地。
三．他们如何看待巨头的“兵临城下”
创业公司还没有完全准备好的时候，Waymo、百度两大等巨头却已经明确马上就要将L4级无人车推向市场，Uber更是一口气买了24000辆车组建无人驾驶车队，在这种情势下，初创公司会不会特别着急，或者焦虑？
或许是旁观者迷，当局者清，笔者接触到的多名创业者并没有从“非此即彼”“你死我活”的角度来看问题。
智行者的张德兆说，自己并不会焦虑。“怎样才算商业化？每个细分领域，商业化的指标并不一样，实际上，我们已经商业化了。无人汽车是一个很重的行业，因此，短时间内，很难形成赢者通吃的局面，不必担心。 ”
还有几个创业公司的负责人，非但不担心巨头对自己的威胁，反而是“很兴奋”。
Roadstar的创始人佟显侨说：Waymo的快速商业化，这会让那些原本不看好无人驾驶的人重新审视这个问题，对整个行业会有一个非常好的促进作用。因为，有Waymo做示范，我们做L4的模式才更容易被理解。
佟显侨并不觉得Waymo会对Roadstar这样的创业公司构成威胁。“技术上不分大公司小公司，我们也有自己独特的优势，所以没什么需要担心的。更何况，Waymo还不是中国公司，要很快就搞懂中国市场也没有那么容易。”
作为Roadstar的天使投资人，云启资本的陈昱持也持跟佟显桥同样的态度。“无人驾驶有很多应用场景，巨头一时半会儿还来不及全覆盖到。还有，Waymo和百度的量产，可以带动无人驾驶的供应链快速成熟起来，初创企业会成为受益者。对后续的投资，我会更乐观。”
余凯也认为，几大巨头的快动作释放出来的是个“利好消息”。“说明这个领域的进程会提前，市场愿意把更多的钱投入到这个领域，对初创公司来说，这意味着后续的融资会更容易。在中国市场，地平线是这个领域的核心玩家之一，会成为受益者。”
独立汽车咨询顾问张翔博士的看法跟佟显侨和余凯如出一辙：“这对初创企业的影响，利大于弊。因为，几大巨头把无人驾驶上市的进度提前，走到了传统车企前面，这就给行业提供了很多案例，也会提高市场对无人驾驶初创公司的认可度。离商业化越近，资本就越乐观，以后，市场在往这个领域投钱的时候就会更加积极。“
张翔还谈到了另一种可能性：“虽然百度开放了Apollo计划，但很多车企不愿意把数据及软件的控制权交出去，对要不要完全使用Apollo提供的无人驾驶技术，他们还是很谨慎的，他们即便是已经加入Apollo计划，也希望能拥有属于自己的无人驾驶技术。从通用福特宝马都收购无人驾驶初创公司来组建自己的无人驾驶部门来看，无人驾驶初创公司被巨头或车企收购，是一种趋势，而且，被车企收购的可能性更大。商业化加快，会使这些初创公司的估值被抬高，从而，在被车企收购的时候，能卖个好价钱。“
老大老二一骑绝尘，结果，后面的追兵都跟着沾光了。莫非，在这里也存在一个“大盘拉动效应”？
但并非所有人都如此乐观。
长期从事无人驾驶研究的清华大学计算机系教授邓志东认为，自动驾驶的创业公司大多是算法公司，更多专注于低速车，相对于巨头企业，其技术优势并不明显，下一步，这些初创公司的融资会相对困难。邓志东说，目前，创业公司的应对策略是“加速低速车的商业模式创新，快速进行社会公测、量产和变现，力争在产业大潮到来之前，迅速站稳脚跟。”
赛航基金创始合伙人杨效农也认为，初创公司会受到比较大的冲击。此后，投资人再投资无人驾驶初创公司时，会更关注技术产品化的能力。此前，杨效农投资的智行者、博创联动、中创博远，无论技术的应用场景是低速无人物流车、农用车、工程车辆，其共同特点都是“容易落地”。
四．初创公司如何应对巨头收购
截至目前，全球范围内有近300家无人驾驶初创公司，竞争十分激烈。创业从来都是一将成名万古朽，最终能成长为新的巨头的，只会是极个别，它们中的大部分，未来的出路在哪里？
在Cruise、Argo和Nutonomy被巨头纳入麾下，未来还会不会有更多的初创公司被巨头收购，是一个很容易引发猜想的问题。
佟显乔说，Roadstar团队不会考虑被收购，哪怕是溢价收购，他们也不感兴趣，他们还是更希望利用自己的方案打造一个一流的无人驾驶出行服务平台。“只有在做不下去的时候才会考虑被收购，但不会为了卖钱而这么做。”
地平线之前曾跟英特尔有过技术合作，今年1月份的CES展上，地平线展示了一个基于英特尔的FPGA搭建的ADAS原型，英特尔的全球副总裁Dan McNamara看过原型之后主动跟余凯提议“可以看看投资一下你们”。然后，在10月，英特尔领投了地平线近1亿美元的A+轮融资，并且，英特尔FPGA 事业部负责人丹尼尔·麦克纳马拉还加入了地平线的董事会。业界普遍猜测，地平线未来极有可能被英特尔收购。
对于是否接受收购，余凯说，地平线的态度其实是很开放的。“目前还没有这个打算，我们希望2030年每一辆车上都用的是地平线的处理器，但我们也愿意跟巨头高度绑定，成为一个很强的生态中的一员。”
“我们不会说一定要被收购或不能被收购，还是得看到时发展的状况、行业趋势，以及潜在收购方对这个事情的规划。这就像嫁人一样，得看遇到的人是谁，对吧？”这是张德兆对“被巨头收购的可能性”的回应，听上去有种“一个人的命运，当然要靠自我奋斗，但也要考虑历史的进程”的味道。
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