青桐資本大咖說|同渡資本王毅：智駕網(wǎng)聯(lián)早期投資策略及創(chuàng)業(yè)機會

從去年7月開始,我們啟動了“青桐大咖說”,初衷希望提供一個交流平臺,讓一個賽道/行業(yè)的投資人和產(chǎn)業(yè)上下游創(chuàng)業(yè)者,充分的交流互動,碰撞火花和靈感。這源于我們發(fā)現(xiàn)了信息交流層面的痛點。

我們發(fā)現(xiàn)了,朋友圈不停地更新各類行業(yè)信息,然而有效的、精梳的、有利于思考的信息太少太少。信息爆炸背后,缺的是真誠、有效的雙向互動,缺的是基于實戰(zhàn)的行業(yè)發(fā)展規(guī)律的梳理。于是,2017年7月19日,我們有了第 一期撈月狗痞子狼,二期鈦度李曉峰,三期周大威,陸陸續(xù)續(xù),從文娛行業(yè)、到消費、到教育、到金融……青桐大咖說已經(jīng)邀請到24位嘉賓,一起分享經(jīng)驗,解讀行業(yè)。

青桐資本作為FA,在業(yè)內(nèi)一直低調(diào)前行,回歸兢兢業(yè)業(yè)的服務(wù),關(guān)注“錢”和“項目”之間的對接效率和品質(zhì)。在我們看來,業(yè)務(wù)層面的合作,從來只是一個結(jié)果,在合作之前、之間、之后,每個階段青桐更關(guān)注如何持續(xù)地為投資人、創(chuàng)業(yè)者分別創(chuàng)造價值?“青桐大咖說”也正是基于這個初衷,不斷迭代和優(yōu)化,為投資人和投資熱、投資人和創(chuàng)業(yè)者之間架設(shè)有效交流的平臺。

本次我們邀請到了同渡資本合伙人王毅王總,分享了其對智駕網(wǎng)聯(lián)的早期投資邏輯的深刻見解。王毅擁有多年早期技術(shù)領(lǐng)域投資經(jīng)驗及通訊行業(yè)工作經(jīng)驗,主要投資案例包括航星光網(wǎng)、羿媧科技、閑豆回收、眾盟、易沖無線、閃送等。

以下為王毅在“青桐大咖說”第24期上的分享內(nèi)容:

同渡資本是一家人民幣基金,聚焦科技類項目的早期投資,以Pre-A和A輪為主。目前主要集中關(guān)注ICT產(chǎn)業(yè)和醫(yī)療產(chǎn)業(yè)兩大方向。

一.智駕網(wǎng)聯(lián)的定義及包含要素

智駕網(wǎng)聯(lián)包含兩個層面的含義:智能駕駛和車聯(lián)網(wǎng),而智能駕駛細化來說即為單車智能。

單車智能可分為三大板塊:傳感、控制、執(zhí)行。

1.傳感部分可分為外部環(huán)境感知和車身狀態(tài)自身感知兩種。其中依靠車本身的MU、慣導(dǎo)或陀螺儀,可以達到車身狀態(tài)的自身感知。外部環(huán)境感知則依靠大家熟知的四大傳感器(毫米波、雷達、圖像和激光)以及GPS定位系統(tǒng)。

2.控制部分最主要的是中央處理單位,包括決策算法和芯片集成。這一板塊前兩年受到熱點關(guān)注,大量創(chuàng)業(yè)項目建立,投融資非?；钴S。

3.執(zhí)行部分包括了電控轉(zhuǎn)向、油門、剎車等,屬于傳統(tǒng)車企的強項,而非ICT新技術(shù)在車載應(yīng)用的研究方向。

相對應(yīng)單車智能,智聯(lián)亦即車聯(lián)網(wǎng),其中包含兩大板塊,通訊系統(tǒng)和TSP/云服務(wù)。其中,通訊系統(tǒng)需要相應(yīng)的通訊協(xié)議來規(guī)范。

二. 自動駕駛領(lǐng)域投資策略

大約三年前開始,無人駕駛的決策算法大熱,各種無人車大賽從美國延展到國內(nèi)。我們從中看到兩個問題,一是決策算法非常核心,直接聯(lián)動到汽車控制系統(tǒng)。在這一領(lǐng)域,我們認(rèn)為決策算法是OEM,是主機廠的一個核心能力。對于主機廠而言,由于決策算法和汽車安全直接相關(guān),我們認(rèn)為主機廠啟用初創(chuàng)企業(yè)的決策算法難度較大,周期相對較長。國外車企往往擁有非常強大的研發(fā)團隊,有能力自行組建研發(fā)團隊,來研究決策算法。相對的,國內(nèi)的車企情況與海外完全不同,難以借鑒。因此,我們認(rèn)為在一板塊并不適合做早期投資。

相比后端決策算法的高難度,在前端的感知層面,我們會應(yīng)用到很多新技術(shù),如毫米波、LiDAR、視覺等,給創(chuàng)業(yè)公司留下了較大機會。在這一層面,海外的情況兩極分化,上下游分化明顯。上游的ST、英飛凌、NSP為芯片方案的提供商,而下游的Tier1,ABCD、電裝等具備很強的集成能力,需要從上游拿到芯片,向OEM提供完整的集成方案。

感知層面如有上游未完全成熟的產(chǎn)品出現(xiàn),但決策算法沒有輸入,則難以產(chǎn)生能夠商用的控制系統(tǒng)。綜合來看,我們認(rèn)為應(yīng)在前端感知層面應(yīng)首先布局。從國內(nèi)的創(chuàng)業(yè)方向來看,前端感知層仍然留有有巨大的創(chuàng)新機會。

三.車載傳感器投資策略

如今在車載上使用最多、最 先成熟的應(yīng)用是視覺和毫米波,LiDAR(激光雷達)相對而言稍為滯后。“毫米波+視覺”這一方案已經(jīng)能夠滿足99%的場景。由于行業(yè)內(nèi)對于車規(guī)級的安全性要求保障極高,LiDAR技術(shù)一定會被加以應(yīng)用。所以我們認(rèn)為,將來三大傳感器會作為互補的關(guān)系在車上出現(xiàn)。

同渡資本在車載傳感器方面有以下投資策略:

1.關(guān)注產(chǎn)業(yè)鏈上游。決策算法層面長期而言會有兩級存在,一級是芯片解決方案提供商,一級是Tier1。國內(nèi)缺少和國外水平相當(dāng)?shù)腡ier1,所以短期內(nèi)國內(nèi)存在一系列做模組的機會。Tier1的實力較弱直接導(dǎo)致其集成能力較弱,直接做芯片輸出給Tier1是不現(xiàn)實的。因此,國內(nèi)會出現(xiàn)一波提供模組解決方案的供應(yīng)商。但是由于我們主要投資早期,所以我們認(rèn)為更好的方向是盡可能從芯片開始尋找解決方案。

2.關(guān)注有融合能力的團隊。智能駕駛是典型的多傳感器融合的場景,如果沒有融合的能力,只能做單點傳感器的信息輸出,后續(xù)企業(yè)將存在壁壘。因此,我們會更關(guān)注具備算法能力的和硬件解決方案的融合型團隊。

3.關(guān)注前端數(shù)據(jù)預(yù)處理創(chuàng)新。從目前來看,車載上傳感器提供的有效信息過多,車輛難以做決策,主要原因是器件尚未成熟。例如LiDAR識別的遠度和精度還不夠成熟。整體而言,傳感器提供了大量的冗余信息,導(dǎo)致后續(xù)數(shù)據(jù)處理時對于算力的要求很高,而算力又直接影響著整車的功耗。因此,我們會尋找能夠在前端實現(xiàn)數(shù)據(jù)處理、完成有效前端采集過濾的企業(yè)。

四.車載三大傳感器具體投資分析

目前,同渡在車載三大傳感器上的分析和研究如下:

一. 視覺傳感器,這可能是目前技術(shù)最成熟應(yīng)用最廣的傳感器。

1.單目視覺。以Mobileye為代表的單目視覺,過去幾年已在特斯拉成功商用。不過從特斯拉出的幾起事故來看,單目視覺的缺陷也比較明顯:一是需要大量的識別圖來做物體測距及識別訓(xùn)練。二是當(dāng)現(xiàn)實出現(xiàn)的物體不在識別庫里或者沒有辦法準(zhǔn)確識別時,就沒有辦法做準(zhǔn)確的距離估算,會出現(xiàn)較大的安全出行隱患。

從目前來看,純單目要做到高度自動駕駛是非常難的。單目最 好還是要配合像毫米波雷達這樣的傳感器才能比較好的適配自動駕駛。

2.雙目視覺。視覺未來主要會以雙目為主,這也是我們現(xiàn)在主要布局的一個方向。雙目的好處是利用了時差原理,這跟人眼識別物體的遠近原理是一樣的,對整個距離的估算會比單目要準(zhǔn)很多。相比毫米波雷達利用回波原理也會更精 確。但是,雙目其實也有一個缺陷,即校準(zhǔn)標(biāo)定工作非常煩瑣,要把兩個camera信號同步做好,否則會對后續(xù)處理有極大干擾。

雙目視覺也存在挑戰(zhàn)。它的基線(base line),就是兩個攝像頭之間的距離越遠,用三角測距原理所得的測距精度會越高,因為視差的差度會越大。若離的近則難度會越高,因為視差會更小。所以,如何在相對較小的base line下,把測量精度提高,這是對企業(yè)核心能力的一個考驗。

二. 毫米波雷達。毫米波雷達的產(chǎn)品應(yīng)用現(xiàn)在也相對比較成熟,不僅僅是在車領(lǐng)域。

1.從頻段層面來講,在車載測距方面,未來中長距離肯定是以77G為主,四個角做BSD盲點探測是以24G為主。

最早的毫米波雷達用在車上是24G的窄帶,帶寬不到200兆,測距精度前后只有75厘米,目標(biāo)分離能力也只有1.5米。這個參數(shù)在車載來說,即便是做盲點檢測也低了一點。

后來出現(xiàn)了24G的一個超寬帶毫米波雷達,帶寬最 高可以到7G,精度可以到2.2厘米。但24G毫米波雷達也有一個缺陷,就是發(fā)射功率太低,信兆比比較低。發(fā)射工作的高低直接跟探測距離是相關(guān),所以24G在車載上的應(yīng)用還是很受限。我們能看到的主要還是在BSD四角盲點探測的應(yīng)用。

大家都在研究在車載上的應(yīng)用,哪個頻段會更好,最終確定下來就是77-79 G,因為它帶寬足夠、精度夠高。從國內(nèi)情況來看,77G的毫米波雷達測試工作從去年就開始了,由車聯(lián)信息聯(lián)盟TIAA牽頭,工信部可能會根據(jù)TIAA的測試結(jié)果正式頒布77G的頻譜劃分。

2.從工藝層面來講,目前毫米波雷達的兩個主要工藝,一個是SiGe,一個是CMOS。SiGe的好處是傳統(tǒng)半導(dǎo)體技術(shù)很成熟,在77G上SiGe的片子已經(jīng)實現(xiàn)了大規(guī)模量產(chǎn)。CMOS的好處是集成度更高,它未來其實可以把基帶和射頻都集中在一個SoC上,這是一個非常好的技術(shù)優(yōu)勢。從出貨量上來看,目前還是SiGe比較大,因為在大功率情況下SiGe的性能比CMOS要好一些。這兩種技術(shù)目前是并存的,未來的一段時間也將持續(xù)并存。

3.從芯片層面來講,國內(nèi)應(yīng)該是有3-4家可以去提供給毫米波雷達。77G能夠量產(chǎn)或者說小批量的有1家,24G的現(xiàn)在有2-3家,正在過渡往77G的有1家。77G已經(jīng)明確劃分專門給車載做應(yīng)用。但是,車是一個非常慢的傳統(tǒng)行業(yè),要進車載尤其是前裝,需要非常長的周期。從芯片研發(fā)到下游模組成熟配合,到整套方案給OEM,再到試用、確認(rèn)合規(guī),上車,這個周期至少需要5年。

所以綜合來看,我們會更傾向找24、77都能做的團隊,長短期結(jié)合。從長期來看,77是核心能力,從階段性來看,尤其是現(xiàn)階段的國內(nèi)ADAS滲透率不到3%的情況下,24的用武之地還是很廣。24G是一個公用頻段,并沒有限制在車載領(lǐng)域,很多停車場、閘機等領(lǐng)域,24G的毫米波雷達都可以使用,企業(yè)也可以在較短時間內(nèi)實現(xiàn)營收。

三.激光雷達。這幾年,激光雷達的創(chuàng)業(yè)、融資、投資可以說是非常瘋狂。大概的種類可以分成三種:機械式的、混合固態(tài)和純固態(tài)。

1.機械式。LiDAR是里面的一個代表。從批量使用考慮,機械式顯然是不合適的。因為有機械轉(zhuǎn)動,就意味著長期運動會出現(xiàn)不穩(wěn)定性,會有很明顯的故障點,而且體積較大不易于集成。所以機械式目前也就在高精地圖采集車上,或者用于一些DEMO的車上驗證,以后上整車做前裝肯定是不適用的。

2.混合固態(tài)MEMS。之所以稱為混合固態(tài),是因為它里面由很多微掃描鏡構(gòu)成,微掃描鏡本身是振動的,所以它不是一個純固態(tài),還是存在機械運動。MEMS相對來說成本較低,掃描距離也可以做得比較遠。但是它內(nèi)部因為有機械振動的原因,長期來看也不是車載使用的最 佳方式。所以,現(xiàn)在大家全都轉(zhuǎn)向了純固態(tài)方向。

3.純固態(tài)。它里面沒有任何機械轉(zhuǎn)動,所以長期運行的穩(wěn)定性高了很多。純固態(tài)里面,又分了幾種方式,Flash是現(xiàn)在相對來說比較常見,也比較成熟的一種方式。但是Flash的探測距離比較受限,主要是在短距上的應(yīng)用,長距離應(yīng)用還有較明顯的缺陷。

現(xiàn)在的一個最 新方向是OPA光學(xué)相控陣。光學(xué)相控陣的原理是利用不同相位的光在不同方向上做幅度的疊加,或者是相消。比如說在相位相同的方向上面,相位是疊加,強度會增強,在相反的方向上,則是相消。

作為早期投資基金,我們更愿意看到的是有技術(shù)發(fā)展?jié)摿Φ?未來能夠在車載領(lǐng)域商用的項目,OPA光學(xué)相控陣是我們看好的方向。

五.車聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)狀就及創(chuàng)業(yè)機會

車聯(lián)網(wǎng)在國內(nèi),主要指的是“V2X”,大概分為V2V車到車,V2I車到基礎(chǔ)設(shè)施,V2P車到行人。

從技術(shù)層面來看,車聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)在主要有兩大的技術(shù)方向:

1.DSRC專用短程通信技術(shù),這是基于8011P的標(biāo)準(zhǔn)開發(fā)的。它的好處就是可以使車之間能夠直接通信,在短距范圍內(nèi)效率較高。它的缺陷也比較明顯,做長距時,它的可靠性會有問題。

2.LTE-V,LTE-V是專門給車載應(yīng)用,給車聯(lián)網(wǎng)做的一個基于LTE改造的協(xié)議規(guī)范。它的好處是以LTE的蜂窩網(wǎng)作為基礎(chǔ),避免了重復(fù)建設(shè),運營商不用再去興建路邊設(shè)施,跟現(xiàn)在的基站可以共用。而且頻譜比較好劃分,可以跟LTE共享頻譜,那么它的探測范圍就廣泛了很多。LTE-V可以把探測的距離擴大,從數(shù)十米上百米,到數(shù)公里以外,做一個大系統(tǒng)的聯(lián)動,讓你能夠知道全局的路況,這對后續(xù)的車載決策算法是有很大幫助的。

對比DSRC,LTE-V提供了更高的帶寬,更高的傳輸速率,更大的覆蓋范圍,而且能夠重復(fù)現(xiàn)在的基建和頻譜。所以我們認(rèn)為,LTE-V在后續(xù)的發(fā)展前景要比DSRC好。

縱觀整個產(chǎn)業(yè)鏈,哪些方向還存在創(chuàng)業(yè)機會呢?

1.運營服務(wù),這是車聯(lián)網(wǎng)的最底層。這部分很有可能是三大運營商直接承接,沒有太多創(chuàng)業(yè)企業(yè)的機會了。

2.設(shè)備提供,在基站方面,都是傳統(tǒng)的通信企業(yè)在做,創(chuàng)業(yè)企業(yè)做的可能性不大。但是有兩塊產(chǎn)品還是存在創(chuàng)業(yè)企業(yè)的機會的,一個就是做V2X的路邊設(shè)備(RSU),一個是車載(OSU)。在OSU方面,T-BOX是一個很好的信息集成和傳送的終端。從收集整車數(shù)據(jù)到跟遠程云端和邊緣端做數(shù)據(jù)交換,再到信息內(nèi)容的下發(fā),T-BOX會有很大的功能區(qū)別。所以在這塊,我們覺得存在創(chuàng)業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新的機會。

3.內(nèi)容提供。在車載上,不管是大屏還是T-BOX都有大量的內(nèi)容服務(wù),包括娛樂的、消費的,整車安全的信息等。內(nèi)容提供層面也存在創(chuàng)業(yè)機會。

4.數(shù)據(jù)分析和挖掘。聯(lián)網(wǎng)之后帶來的是大量數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和交互?；谶@些數(shù)據(jù),如何去分析整車的運行狀況,進而和安全相結(jié)合和UBI保險去結(jié)合,這塊是一個突破點。

5.數(shù)據(jù)安全。車的安全要求是非常高的,有一點差錯會直接導(dǎo)致出人命。如果網(wǎng)絡(luò)被劫持,怎么去保證乘車人的安全,這是我們能看到的一個非常核心的痛點。所以在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,如何做好數(shù)據(jù)安全又能保證數(shù)據(jù)的交互性、實時性,我覺得是創(chuàng)業(yè)企業(yè)可以關(guān)注的一個方向。

從使用場景來看,我們覺得國內(nèi)現(xiàn)在要去車聯(lián)網(wǎng),應(yīng)該先從商用車入手,乘用車是比較難的。商用車的這張網(wǎng)會先建起來,對于這張網(wǎng)里面的數(shù)據(jù)如何去使用,創(chuàng)業(yè)企業(yè)可以去想一想的。另外,在商用車領(lǐng)域,最終的用戶不是整車廠而是這些買車的B端用戶,比如物流公司。對B端來說,痛點需求是如何把整個車隊管好,駕駛員的駕駛行為,車的維修,意外事故的賠償,車險等這些都跟管理成本直接相關(guān)。創(chuàng)業(yè)公司也可以在這個場景痛點上多做考慮。

青桐資本成立于2014年3月,是由業(yè)內(nèi)資深的投行人士和成功的創(chuàng)業(yè)家共同發(fā)起組建的新型互聯(lián)網(wǎng)投行。截至目前,青桐資本已經(jīng)成功幫助金融科技、教育、文娛、消費升級、醫(yī)療健康、企業(yè)服務(wù)、人工智能、汽車物流等領(lǐng)域的近百家企業(yè)成功融資。未來,青桐資本將持續(xù)助力新興企業(yè)對接資本市場,提供高效的股權(quán)融資、企業(yè)并購、投資顧問等全方位金融服務(wù)。

生成海報

免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責(zé)任。任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。