自动驾驶“技术众生相”：又何止任重道远的未来五年？_砍柴网

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自动驾驶“技术众生相”：又何止任重道远的未来五年？

2017-09-24 11:49

九月初的美国劳动节，硅谷遇上创历史纪录的热浪，出现了几十年难遇的40度高温。目前创投界同样也有两个热火朝天的领域：一是比特币与ICO（请见我们两周前的相关分享），另一则是自动驾驶。
16年3月通用汽车宣布收购自动驾驶初创公司Cruise Automation，两月后以5.81亿美金成交。在之后一年多里，自动驾驶领域急剧升温，各类软硬件相关公司相继涌现 。17年的CES也被调侃为车展，汽车尤其是自动驾驶相关展位备受瞩目。17年3月Intel以153亿美金收购Mobileye，将此轮热潮推至新高点。随之而来的是领域公司估值的节节攀升：据KPMG统计，17年2季度美国初创公司种子和A轮投前估值中位数分别约为600万和1500万美金；相比之下，自动驾驶领域公司A轮投前3000万已算低估值，5000万以上也不少见，个别已1亿左右。数家公司估值已达数亿美金，比如独角兽的ZOOX和Quanergy；以及Velodyne，Drive.ai，Nauto，nuTonomy，DeepMap，图森，Momenta，等等。科技巨头们如Google，Apple，百度，Tesla，Uber均也重金投入。
作为科技投资者，我们坚信自动驾驶是一影响深远的未来趋势。与什么时候能买到质量过硬的Velodyne 64线激光雷达相比，自动驾驶的最终实现是确定的，但同时我们也认识到其技术发展和商业化将是一长期过程，长于目前高估值高投入背后投资者与创业者的预期。当然，这里不排除部分投机性的创业和资本，寄希望于热潮中短线的收购机会。在接下来有限的篇幅内，我们将讨论领域一些方面的发展与挑战，以及投资观点。相信大家已阅过数篇关于领域的介绍／报告，我们就不赘述相关基本概念和框架。唯一需说明的是这里对自动驾驶的定义为SAE L4和L5，即车辆一旦进入自动驾驶状态，则无需任何人为监控和干涉（图1）。

图1SAE自动驾驶分级
传感器组合一直是个热议话题。目前的讨论围绕两个阵营：以激光雷达为主，和以摄像头为主。其实这样的观点仅仅反映出当前技术发展阶段，而最终自动驾驶的实现一定是至少三类传感器（摄像头，毫米波雷达，激光雷达，其它非环境感知传感器除外）的同等融合，不存在主次之分。科技的发展经常受历史原因和便利性的影响，而不简单是纯粹技术之间优劣推理。
激光雷达为主的技术路径源自Google自动驾驶历史。回到09年，项目主要人员如Sebastian Thrun和Chris Urmson等还在Google X捣鼓。那时GPU还未盛行，ImageNet刚以一张会议海报的形式诞生，CNN（convolutional neural network）还未被挖掘出潜力，也不是所有公司都是人工智能公司。Thrun和Urmson教授身怀两届DARPA无人车挑战赛的经验，当时参赛车辆上也有一些摄像头，但老实说大家都不知道怎么用好，用得最多的还是各种激光雷达。在Google大佬们闹着要看demo的压力下，团队选择了延续DARPA挑战赛的技术经验与路径 － 激光雷达与SLAM（simultaneous localization and mapping），再结合Google地图的积累和优势，以激光雷达与其制成的3D地图作为核心技术。
8年后的今天，Google积累了大量经验，无疑是此路径的领跑者，也引来了相当多的效仿者。闹得沸沸扬扬的Google和Uber商业机密案体现出此路径对激光雷达的依赖。而真正符合汽车级规格的固态激光雷达，不论是OPA（optical phased array），MEMS（microelectromechanical systems），Flash，等，离成本合理的量产还有较远的距离。
另一方面，摄像头为主的路径源自汽车行业，与Mobileye不无干系，并受近5年来视觉算法大幅提升的影响。Mobileye图像处理芯片一路从后装做到前装，ADAS是专攻，除安全性外性价比一直是重要维度，必需符合利润空间狭窄的汽车行业要求。车企们首要目标是卖车，不是满足科技大亨们的blue-sky toy project，眼前的市场是ADAS，不是自动驾驶。近年来深度学习大幅提升机器视觉性能，Tesla主推的摄像头自动驾驶解决方案成为典型代表。当然Tesla的根本目的也是为了近期销量，大势包装的Autopilot无疑有过分炒作的嫌疑（大家猜猜Tesla车上装的8个摄像头有几个实际在被使用）。在最近不到两年内，国内外多起Tesla Autopilot相关车祸也揭示了其不成熟的传感器融合方案。
过分强调激光雷达或摄像头实际上从侧面说明了目前传感器融合技术发展的不成熟。比如不少人将毫米波雷达视为简单的障碍侦测传感器，作为不良天气和光线情况下的备用。实际上不论环境状况，雷达时常是传感器融合中第一步，由它先检测出周围环境中的障碍物和运动速度／方向，再由其他传感器识别确认。并且我们从对汽车产业链（从OEM到Tier-2）调研中了解到，毫米波雷达存在较大的性能和性价比提升空间，如通过提升各测量维度（距离，水平方位角azimuth，垂直方位角elevation）的解析度，可实现3D雷达成像（图2），从而大幅提高对环境场景的理解能力；同时通过多普勒效应生成的雷达标记对物体进行分类与识别，实现从detection到perception的升级。此外，毫米波雷达核心芯片的一体化将大幅降低雷达传感器的系统成本，提升单车雷达配置数量，从目前前后总共1-3个增加到车身一周5-7个。

图2毫米波雷达三维测量（左）及其对应的3D球坐标系（右）
传感器组合的硬件性能设定了自动驾驶环境感知模块性能的上限。算法不是万能，且算法性能的重要突破不少时候源自于相关硬件的变革与提升，比如目前风行的深度学习。环境感知作为自动驾驶SLAM和计划决策两个必需模块的输入，占据几乎首要的地位。与其它模块相比，环境感知尚存更多科学问题，不仅仅是工程优化。可扩展和成熟的自动驾驶方案应平等合理地使用各类传感器，达到互补及冗余。依赖任一传感器说明其它传感器还不好用或用不好。我们认为目前的传感器硬件和其软件融合离达到L4和L5还有相当距离。
与传感器相比，计算平台似乎受到（风险）投资者的关注较少。此块是巨头竞争格局，参与者包含Intel/Mobileye，NVIDIA，NXP/Freescale，Infineon，Qualcomm，Xilinx，等大中型半导体企业。了解车载计算对理解自动驾驶有指导性的意义。
首先相信大家已认识到那种塞满后备箱的CarPC风格的计算架构是不现实的产品设计。它代表着一种极度中心化的架构，将所有相关处理集中，甚至有人提出smarter compute，dumber sensors的理念。不少初创公司选择此架构，主要是为了更容易开发出demo，但也体现出团队对汽车电子的理解不足。此架构的扩展性和容错性较低，功耗巨大尤其对于纯电动车辆（整套计算系统可上千瓦），很难达到汽车级规格，也不符合车厂利益。如果换成符合汽车规格和功耗要求的计算平台，现有绝大部分demo会难做很多。
与消费电子不同，汽车电子的demo与实际产品可以存在巨大的鸿沟。用有限的计算资源保障算法的性能需要大量的反复实验和实车经验，而脱车离线demo（如针对某数据组的物体识别与追踪）在无计算资源和图像帧率等背景信息前提下参考价值非常有限。
另外我们看到OEM与Tier-1/2们正在对原本分散繁多的独立功能ECU（Electronic Control Unit）进行整合：首先将多个相关功能的ECUs并入单个ECU；更重要的是，用DCU（Domain Control Unit）代替分散的ECUs。以传感器为例，目前采用Mobileye方案的单目摄像头的CMOS输出对应一ECU，这块电路板通常包含一块Mobileye EyeQ3图像处理芯片与一个Freescale微控制器（图3）。如果车身装有多个摄像头，则需要多个这样的ECU。随着自动驾驶传感器种类和个数的增多以及融合要求的提高，此架构的系统复杂度和维护难度剧增。与之对比，2016年NVIDIA发布的Drive PX2 AutoCruise集成了Parker SoC和额外的CPU与GPU，可同时连接多个／类传感器并处理其间融合及后续操控，构成一个独立单元DCU，适用于ADAS应用（图3）。
除通用计算芯片外，DCU也可集成类似Mobileye之类的ASIC。未来自动驾驶很有可能采用混合式分布架构，包含几块负责不同功能模块的DCU（而不是众多分散独立的ECUs）。由于技术与非技术因素，其中某些模块会由OEM自己负责和控制，其它则由Tier-1/2供应商提供。DCU推广牵涉的因素包括：控制和降低功耗（目前NVIDIA AutoCruise与AutoChauffeur功耗分别为10W和250W，而Mobileye EyeQ3与EyeQ4为3-5W）；升级优化DCU间通讯，如在CAN bus基础上引入更高速率的Ethernet连接；调整AUTOSAR标准以适应异构计算和多核计算，等等。

图3 Mobileye EyeQ3 ECU（左）与NVIDIA PX2 AutoCruise DCU ref. design（右）
自动驾驶带来的新要求让车载计算正在经历一场大的变革。由于汽车行业的长研发和产品周期，汽车电子与消费电子的较大差异，以及变革中涉及的各方利益和各种标准的修改制定，这个过程不会简短，并会对初创公司们的技术／产品影响深远。
当然自动驾驶所需的技术不止于传感器／环境感知与计算平台，还包括SLAM，计划决策，执行操控等。目前所谓的Autopilot实际只主要涉及环境感知和执行操控。在SLAM方面，绝大多数公司模仿Google技术路径，先扫描制作驾驶环境的高精地图，再在行驶过程中利用激光雷达／摄像头配合GPS/IMU/Odometry，抓取环境特征并与预制地图对比匹配完成定位。此方法的限制是对高精地图的依赖，需要先有地图覆盖才能行驶，每当环境发生变化就需更新地图，所以高精地图的覆盖和维护会成为部署扩展性的一瓶颈。
而另一地图路径则是以Mobileye为首的众包模式，但前提是任何驾驶区域内有足够多装有传感器车辆，且还需要强大的通讯和云端支持，目前这些还基本停留在概念阶段。我们也看到研究者们正在探索新的SLAM算法，如各类只基于摄像头的visual SLAM；及融合了深度学习技巧，对场景有更好的理解能力，目标是达到无需预制地图和更高的鲁棒性。但这些令人兴奋的研究离产品还有较远的距离。而对于计划决策模块，大多数初创软件公司积累甚少，但此模块恰恰是为什么人需要上驾校学开车的原因。所谓驾驶技术好坏很大程度上不在于司机能发现识别障碍物或者理解定位地图，而是通过经验积累对各种（包括模棱两可）驾驶情况的合理判断和决策。
自动驾驶是一个庞大的系统工程，所需各项技术研发以及整合能力对任何公司都是巨大的挑战，所需资金不是几亿美金能满足（大家猜猜Google自动驾驶模拟平台光每年消耗的电费有多少）。目前自动驾驶初创公司们的优势领域主要集中于传感器和部分软件系统，可做出不同程度的demo，但真正合规量产所需的技术远不止于此，与之匹配的产业链也很长。几乎没有公司能独立开发出完整的自动驾驶，更多的机会在于精通其中部分必需技术，成为部分模块组件的供应商之一。这里的黑天鹅是某大型科技公司买下某车厂完成深度的垂直整合。另外不少人严重低估实际造车难度，将OEM/Tier-1类比为消费电子类的硬件加工厂。然而汽车行业硬件和软件壁垒都很深，尤其对于优秀车厂，只是他们对部分自动驾驶技术较为陌生，以及应用对已有技术架构带来的变化较大。
除安全性外，自动驾驶的推广离不开驾驶／乘坐体验。如果用户在自动车辆中的乘坐体验（如速度和舒适度）比人为操纵平均水平差，自动驾驶商业化规模将很有限。而乘坐体验恰恰是车企有多年积累的强项，科技公司的弱项。尤其是执行操控模块，虽然不少领域科技公司声称这已是自动驾驶中解决的问题，但实际离车厂的技术水平差距甚大。相信坐过几次自动驾驶demo的人都有切身体会。对于汽车而言，不同型号款式车辆的各项操控变量完全不同，比如底盘任一轴长度变化半厘米就可完全改变车的整体操控。甚至同一品牌同一车型的不同车辆间的操控也有差别，直接影响执行操控模块的校准。当然，车企们在此块的技术也需按自动驾驶的新要求升级，比如操控精度更高的底盘。
另一影响体验的维度是使用灵活度。汽车的普及无疑与其大幅提升人们的出行自由度紧密相关。拥有汽车或其暂时使用权意味着用户随时可以想去哪里就去哪里，不论是日常交通还是举家迁移，这点在汽车渗透率高和崇尚自由文化的美国尤为突出。如果因技术（如对地图覆盖和更新的依赖）或监管原因明显限制了用户的使用灵活自由度，那么自动驾驶商业化规模会受到较大的制约。
有不少行业公司提出自动驾驶商业化不用等到私家车型的量产，可先以交通服务的形式变现。这里的交通服务一般指共享出行和物流运输。除之前提到的因素外，此类服务推广的需要运营商可持续经营状况的支持。
基于已讨论的各方面发展状况，我们认为至少未来五年内自动驾驶车辆的运营成本会很高，主要体现于软硬件技术成本，安全司机劳力成本，保险和维护成本。比如由于激光雷达和计算平台的较长研发周期，整套硬件成本会超出车辆本身单价。此点在目前研发车辆造价上就可见一斑。又如因系统安全性难以短期内到位，车内必需安全司机。不管人为干涉的频率和时间长短，都将明显削弱服务型自动驾驶的价值主张。额外的人工成本可参考各城市地铁或轻轨司机的薪金水平并适当打折，谁的工作难度系数更高尚有待讨论。再如因商业化早期不会是规模化的量产车辆，更有可能是后装改装车辆，其相应制造和维护成本将更高。另外专用地图的维护更新成本也是不可忽视的一部分。最后，自动驾驶服务的保险在较长一段时间内都不会低，因为保险公司需要时间去积累数据和建立承保模型，在此之前更可能会保守定价，由此带来的高额保费将限制服务规模。保费水平可参考目前加州自动驾驶测试资格所需保险费用，且注意测试车队规模一般不足10辆，最多不过百辆。
我们乐观地估算，非规模化量产加安全司机阶段的服务性自动驾驶车辆每辆车成本10-15万美金，外加单车每年运营维护成本5-10万美金。以共享出行为例，按目前Uber平均单价和接客频率计算，即使不算折旧，也至少需要3-4年才能挽回成本，届时车辆也基本耗尽使用寿命。换句话说，未来五年内自动驾驶出行服务只有烧钱而很难创造实质经济效益。据最新路透社报道，以自动驾驶商业机密窃取为由，Google将向Uber索赔26亿美金。一个尴尬却又带几分真理的玩笑成为自动驾驶领域近期最靠谱的商业模式。
虽然自动驾驶还有较长的一段路要走，我们仍应积极地肯定本轮自动驾驶热潮带来的技术积累，资本与人才投入带来的收获终将促成自动驾驶的真正到来。从20世纪80年代末欧洲政府发起PROMETHEUS计划，到21世纪初的美国的DARPA挑战赛，再到2009年以来科技公司们兴起的首次工业界自动驾驶发展，我们认为自动驾驶还需经历一次技术升级并克服一系列非技术障碍才能迎来上规模的商业化。终究归根于汽车行业技术要求高，产业链长，牵涉其它行业及既得利益也不少。
在这个较长过程中，我们认为投资机会在于那些同时为近期ADAS及未来自动驾驶提供必需技术并与汽车行业紧密合作且最好有车企技术背景的公司。能否进入各车厂ADAS量产车前装平台是重要考察点之一，既帮助验证其技术实力和价值，又保障公司能以上规模的收入来度过自动驾驶的研发和商业化周期，同时培养汽车产业链上下游对公司的信任。ADAS虽没有硅谷科技大佬们的自动驾驶或飞行汽车一般的吸引眼球，但不可否认其近期极大的市场增长空间以及其中部分技术的较大升级空间，两者的组合为优秀初创公司带来了机会。
与领域大部分创业者和投资者一样，我们憧憬自动驾驶带来的积极的经济和社会效应，无论是提高效率，还是减少事故。我们选择支持在这一方向上真正坚持创造价值的公司。那些投机性的收购机会就像硅谷热浪天气一样短暂—16年末的欧美车企们还享受着创纪录的销售，17年下半年则是另一番景象。
本文作者：颜昶
复星锐正资本 投资高级经理（美国）
来源：投资界

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基美影业复牌后暴跌 从批片到电影制作的艰难转型
戏剧节扎堆创造资本盛宴 问题频现需要理性发展
共享雨伞——资本弃儿
投资圈社交盛宴，《王者荣耀》里的“名利场”和“资本论”
2017年中盘点，餐饮业出现的6种泡沫和3大风口
资本活跃影视产业，发展优秀作品才是硬道理
解析BAT投资版图：养肥了中国独角兽又去吞噬亚洲
迷你KTV能躺着挣钱？想太多！
从剧本到资本，编剧们和资方都在想什么？
失控的资本围猎：9个月融资7.7亿美金，短视频之风背后的秘密全部在这里了
想做手机维修平台，创业者需要注意哪些？
华录百纳速收欢乐传媒背后：喜剧与资本的各取所需
自动驾驶这个战场上已云集众多高手苹果打算弯道超车
发大财还是赚吆喝？25%好莱坞大片有中国金主投资
6000万元/集网剧将领跑整个娱乐行业，有望追平电影总票房
一村资本刘晶：风口易逝，并购是未来10年的浪潮
动画电影市场万事俱备只欠东风，资本引领国产动画走向何方？
被资本催熟的直播行业尽是伪命题，谁家的套路能笑到最后？
两年豪掷150亿元，这笔“稳赔不赚”的买卖为何让中国资本前赴后继？
狠怼酒店的在线短租平台乱象丛生，只“秀外”不“慧中”？
20亿市值几近“腰斩” 和韵文化主营业务一年无营收
泛娱乐核心产值达4584.4亿，直播、影视等获投资青睐
自动驾驶人人爱 俄罗斯搜索巨头Yandex也要入局了
百亿美元市值学而思迸发政策风险 资本绑架教育钱路难
这个市场将达到千亿级别，为什么只有1%的人认同？
流量至上还是孵化IP 资本助推下动漫产业的路线之争
先《麻雀》后《天枢》，电视剧“保底潮”突起，资本又添新玩法
内容和资本相爱相杀，金融人要做好电影赛道的副驾驶
资本纷纷拥抱电竞 周边市场成消费热点
共享汽车，到头来可能只是资本的恶作剧
拿下环球加速上市，腾讯音乐为何获资本市场看好？
一图看清全球四月投资大势，热钱流向汽车
《麻烦家族》《深夜食堂》，扒一下黄磊“资本家族”
股价高涨之后，京东新故事的最大困局在哪里？
共享经济已成资本傀儡，背后是腾讯和阿里的暗斗
警惕！那些以“共享”之名疯狂逐利的资本游戏
对国产动漫来说，资本是爱还是害？
资本，爱还是害？
王思聪愿为它吃翔，马化腾看不准还投资：共享充电宝已疯？
共享充电宝融资火爆 未来最大敌人也是资本
单车引爆共享市场 风口之下需理性
资本退却，互联网家装改变正在发生
“挣快钱”思维是顺丰上市的后遗症还是背后的无可奈何？
风行工作室摄影师集体辞职 资本才是狗仔产业推手
当互联网理财遇上“猪” 这是机遇还是陷阱？
500亿估值！这是滴滴的真实价值体现，还是一场击鼓传花的资本游戏？
喜剧人获资本青睐 玩跨界存风险培育核心团队是关键
摩拜、ofo瓜分超过85%市场份额，资本仍在虎视眈眈，他们在图谋什么？
卖给BAT要趁早！先后打动了马云、马化腾、李彦宏，这家公司的秘籍是什么？
家电自有品牌空调出海 风险与机遇并存
只是做搜索？微信的野心是想控制我们的生老病死！
真的好用不贵?Uber欲在2020年展示零污染“空中飞的”
从多年笑柄到3亿用户市场，资本为何钟情国漫？
电影遇上资本：融资更要融智
争夺共享单车：一场可以改变世界的资本战争
AI机器视觉为什么让各大品牌厂商趋之若鹜？
Uber和Waymo大战：法庭判决Uber须提供收购Otto信息
打车体验差、酒旅小众化，美团还能撑多久？
共享单车：资本局中局
不到2年，百亿资金涌入，3000万辆，这场颜色战争，改变了中国多少？
没能卖身给阿里腾讯，我也很绝望啊！
20多家全国百强企业抢滩数十万亿养老市场，存在哪些机遇和困境？
AI和VR太受中国资本青睐 美国五角大楼竟为之惶恐
有人爆炒赚20亿！蠢蠢欲动又风声鹤唳，雄安，我拿你咋办？
凶者资本也！本该赢的易到只剩最后一口气
自动驾驶成百度重头戏，三位一体模式加速商业落地步伐
“世界铜王”王文银：从不借助资本力量、身家900多亿的“神秘人”
“滴滴一下，马上涨价”，是资本的需求还是平台的无奈？
一周投融资盘点：50家企业获得融资，共享充电风口刮来，网易云音乐7.5亿独占文娱鳌头
杀猪反被当猪杀？老司机们，莫把新三板错当大A股！
从“宠爱”到“冷淡”众多资本对当下VR/AR行业发展有话说
投资大咖说：VR/AR创业公司如何得到资本青睐？
以太周子敬：资本聚集，一边“围猎”，一边“挑食”
10天吸金3亿+，关于共享充电宝，投资人们是这样说的
“狼人杀”混战2.0 谁才是超级大赢家？
10天融资近3亿 20家机构入局 共享充电宝火了！
“狼人杀”混战2.0：手游、网红、资本，谁才是超级大赢家？
春光里的共享单车风光背后
虚拟代币众筹凶猛 ICO成灰色融资链新工具？
从BAT到TAB，你看到了什么？
资本涌入颠覆行业：共享单车大战到底改变了什么？
快时尚第一梯队鏖战，ZARA越做越大，H&M和UNIQLO还赶得上吗？
创业22年，连续亏损20年，为何却说他是最有可能取代比尔盖茨成世界首富的人？
创业者title扒皮指南
BAT再聚首：市值已拉开2000亿美元的距离
百年企业从叱咤风云到巨额亏损，夏普衰落的真相竟是这样
特斯拉市值超越福特意味着什么？
新三板投资者8种死法：孤独死、套路死、被骗死，还有不知道怎么死？
谁“杀死了“papi酱？
心疼！四年五次！永乐影视与资本市场的“缠斗”史
资本市场更爱偏科生？三份地产公司成绩单里这么说……
创业公司会在什么时候死亡？谁害死了它？
英特尔、高通、英伟达“火拼”自动驾驶
资本疯狂杀入在线少儿英语，究竟是福还是祸？
各路资本频繁入局，音乐短视频市场成待掘金矿？
VR企业遭冷遇 资本频频撤出“烧钱”难维系
共享单车的大迁徙：资本、梦想和不知疲倦的人
150亿美元收购Mobileye 英特尔大举进攻自动驾驶领域
警惕！别让共享单车沦为一场失控的资本竞赛
中路资本质押懒财网股权，你看到了什么？
资本都在等下一个滴滴，却忽视了共享单车重资产模式下的危机
中超版权泡沫之争：不安的资本和烫手的接力棒
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Uber去年已收购传感器开发商Tyto 或反击谷歌窃密指控
1682亿总规模，108支上市公司大健康产业基金全盘解析
情人节电影“修罗场”：疯狂的电商票补与失踪的资本保底
少儿编程教育赛道大热，背后的资本较量
民宿泡沫近破灭 资本蜂拥将催生海量“美丽鬼屋”？
资本汹涌 二手车电商平台迎来春天？
华为侵权员工被抓是资本乱了人心吗？
启赋资本傅哲宽卷入恒泰艾普内幕交易案 巨亏仍被罚30万
传统投顾解决不了的问题，智能投顾也许能起到推动作用
2017年，创业者与资本的机会在哪个领域？
赵薇夫妇被曝出身价56亿，复盘他们的资本腾挪术
区块链2016年盘点：资本热捧，行业高呼，但实际落地寥寥无几
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从「精神污染」到资本香饽饽，国产科幻电影什么时候才能给点力？
汽车厂商扎堆CES力推智能出行，自动驾驶离我们还有多远？
CES2017前方记者手记：这里适合眺望 自动驾驶和无人机将火
Faraday Future通过VR环境来设计自动驾驶汽车
人工智能增多、自动驾驶规模化，2017年还将有哪些技术趋势？
快速行驶的自动驾驶，离现实还有多远？
巨头蜂拥的黄金赛道，无人驾驶“方向盘”该朝哪边打？
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王家卫欠马云钱？八一八王导背后的资本摆渡人
科技公司还是资本的宠儿吗？
零部件巨头进击，德尔福也将推出自动驾驶全套方案
黑莓成立了自动驾驶研发中心,它真的想造车吗?
图森将在唐山建国内首个自动驾驶卡车测试基地
资本是自媒体的春药，但有些药吃错了会加速自杀
盘点2016：O2O盛景不再，活得长，比长得快重要
自媒体拥抱资本，打开潘多拉魔盒的正确姿势？
黑莓将斥资7500万美元建设自动驾驶测试中心
中国首个开放式自动驾驶示范区落地武汉，雷诺领衔
放弃手机的黑莓挤上自动驾驶末班车
人民币“跌跌不休”，4项准备可留住“资本”
互联网医院成资本新宠，布局前先搞清楚这10个问题
Uber无人驾驶汽车被曝闯红灯 官方回应：人为错误
消息称三星将为特斯拉代工生产自动驾驶功能芯片
空空狐创始人和资本方是非尚无定论 但撕出了创投潜规则
董明珠喊话资本不要做罪人 格力“举牌”危机现转机？
二手车电商沦为“事故车”销售通道，谁来破行业迷局？
继投资2.5亿美元后 英特尔成立新部门专注于自动驾驶
六问共享单车江湖之争
不断被唱衰的二手车电商为何如此吸引资本
技术都会有故障 对自动驾驶搞双重标准是因噎废食
热闹的“黑五”购物节，能改变跨境电商的命运吗？
从美团滴滴到单车疯潮，万字反思互联网狂飙突进的这5年
中国“故事会创业模式”已走到尽头
快递业“通达系”的新资本战：新一轮烧钱竞赛？
究竟是谁赶走了董明珠？
资本加速出海水土不服 电影产业内容瓶颈亟待破解
吴亦凡拍电影要价一亿 资本与粉丝助推漫天报价
李安新片资本局：Studio8、博纳共同股东复星才是最大赢家？
公交车按需服务来临，无人驾驶公交解决最后一英里
资本追捧加速VR设备创业，公司却遭遇C端死
外卖平台扎堆涨价：大肆烧钱后终于开始收割了？
影视投资7赚2赔1平 戴着资本镣铐中国电影难出佳片
为何Uber布局自动驾驶技术？也许这关乎生死
面对消费升级的大风口，资本如何助力、企业如何掘金?
资本对于青年电影人究竟是福音还是猛兽 业内大佬怎么看？
自动驾驶负面报道多！马斯克为此很不爽
谷歌等厂商反对加州新规：不利于自动驾驶的发展
Tesla的完全自动驾驶，是彻底解放人类还是大跃进？
业内：中国电影产业健康发展必须治理资本泡沫
摩拜ofo复制滴滴快的之战：共享单车引发新资本对决
陈伟星：回顾快的创业的这些年，它让我见识到了资本的力量
自动驾驶商业化之路：革命还是改良？
从撞车看自动驾驶的人性底线
这家“很黄”的创业公司，做过很多“不靠谱”的事情，估值却高达250亿美元！
中国资本涉足日本动画行业，这对中国动漫能有多大帮助？
救人还是救狗?自动驾驶面临道德问题时该如何选择？
为什么Uber要率先布局自动驾驶？因为这关乎生死存亡
自动驾驶赋力汽车产业发展新机遇，但挑战不容忽视
苹果19亿收购迈凯伦，或因自动驾驶进展不顺？
中国首起特斯拉自动驾驶致死事故揭秘
为何阿里腾讯不再力挺新美大与王兴？
逃离红海：中国互联网公司进入大航海时代
影视行业“紧箍咒”缩紧：细数明星“资本化”背后的乱象
都说资本寒冬，但这些互联网公司赚钱赚到手软！
所谓资本寒冬，不过是一厢情愿的破灭
资本涌入或将给中国游戏市场带来爆发期
美图连年亏损即将上市 估值过高谁来买单？
全民直播时代已然到来？陷阱多多最终存活不足10家
PGC失宠？焦虑来袭 却只能一路狂奔
大并购幕后故事：失落的BAT，复杂的资本与人性
有才不怕裁？创业者们的2016寒冬求生记
真正的自动驾驶离我们还有多远？
冯仑：牛逼的企业家不关心十字路口和冬天
今日将召开董事会，华生说万科最后难免两个结局
福特宣布自动驾驶计划 与百度共投硅谷雷达企业
特斯拉将“自动驾驶”改为“自助驾驶”，玩文字游戏推责？
VR是一场资本骗局还是时代变革？
二手车电商：一地鸡毛后，谁能借到洪荒之力？
滴滴Uber战争结束 专车司机会是下一个被取代的群体吗？
资本渐冷，汽车O2O电商路在何方?
许家印抄底王石，谁才是万科的终结者？
O2O泡沫破裂，电商走下神坛
主打生鲜的社区O2O们陷入裁员、关店潮，资本不再追捧了？
关系如此微妙：面对中国资本，硅谷欲拒还迎
新美大战局越拖越长，王兴的胜算越来越小
互联网餐企与资本再演“相爱相杀”
特斯拉自动驾驶救人一命：将突发疾病的车主送往医院
乐视“吞并”酷派：在资本的冬天，抱团取暖才是最好的结局
这些天，买入万科的可不只是许家印
万科如此多娇，引无数英雄竞折腰
谁在泄密？梳理恒大买万科背后暗藏惊天阴谋
资本联姻：所谓值得做的，就是值得为钱做的
特斯拉自动驾驶连自己员工都不信任
中国创投圈的第一PR天团：“新东方boy”
熊猫资本李论：90%的B2B平台都走错了路
雷军：10年前的我就想，如果创业应该选什么？
电影市场烂片云集，请不要当观众是傻子
领军人物挂靴！出师未捷的网易云音乐前路几何？
面对市场的狂热，是时候停止自动驾驶汽车上路了？
爱奇艺私有化遇阻 美国投资人建议尝试私有化之外的可能
超170家电商平台在2016年上半年拿到了钱，说好的“资本寒冬”呢？
自动驾驶暗战升级 角逐主力升至国家层面
影视火热是表象仅10%电影赚钱 资本如何火中取栗
特斯拉：外界的评价不是很重要，自动驾驶终将实现
无人驾驶+VR？这意味着或许再也不用担心会出现特斯拉死亡事故了
自动驾驶暗战升级：角逐主力升至国家层面
沃尔沃不支持市区驾车应用纯自动驾驶
快递业进入资本竞争阶段，难挽利润降低趋势
股神巴菲特为什么不投资自动驾驶汽车？
自动驾驶承担事故责任吗？特斯拉上法庭将很被动
Model X翻车怪自动驾驶？特斯拉：恰恰相反，开启反而会没事
2017款A8将支持全自动驾驶，奥迪：若发生事故我们负责
坑苦了特斯拉害死了布朗的凶手到底是谁？
自动驾驶技术其实是一个美丽的谎言
特斯拉压力山大 ModelX降价安民心
自动驾驶技术其实是一个美丽的谎言
虽然车祸消息不断，但特斯拉CEO称不放弃自动驾驶
路虎未来4年将在英国上路测试100辆无人驾驶汽车
特斯拉CEO：并不打算取消自动驾驶功能
七问万科股权大战，后人该如何避免王石之遗憾？
如果你关注人类未来出行 那么这几个判断如何？
张一鸣发内部信，否认腾讯投资但承认有资本接触
特斯拉车祸频发 调查自动驾驶何去何从
夸大与隐瞒：特斯拉正走在Theranos覆辙路上？
睡觉打牌换位子，且看奇葩特斯拉车主如何在自动驾驶模式下花样作死
保时捷北美CEO：电动汽车肯定会变成主流
特斯拉两起事故告诉我们：自动驾驶还得再等等
姚振华背后的操盘手
特斯拉自动驾驶再出事故 驶离出口撞护栏
王凯歆固然有错，但作为高中生是谁把她推出去的？
从停牌到复牌，撕了一年，万科宝能是怎样兵戎相见的？
从Zano到昊翔，无人机厂商为何总是雷声大雨点小？
资本主导市场，中国互联网行业已全面进入成熟期
夸大与隐瞒：特斯拉正走在Theranos覆辙路上？
特斯拉否认掩盖自动驾驶死亡事故：9天后通知政府
自动驾驶阵营两极分化 特斯拉一定就能笑到最后吗？
公开资料过多者，不宜加入万科嘴炮之争
“田朴珺经商往事”：700亿负债，零纳税，还开了这些公司
四家快递公司集中上市，新一轮洗牌也要来了
任正非：资本是最没有温度的动物、最没有耐心的魔
王石若是出局，他会像这些硅谷大佬东山再起吗？
特斯拉自动驾驶酿车祸 安全性再遭质疑
万科周一即将复牌，宝万之争进入第三季
关于Tesla首起自动驾驶致命车祸，这篇是目前最专业的解读
野蛮人不敲门，文明人没教养
有着这股“势力”撑台，王石和他的管理层没那么容易离开
王功权谈华润宝能万科之争：最关注是否按规则博弈，王石没那么在意去留
假如你是王石，你会怎么办？
华润和宝能之间真有什么隐情？
王石：我的去留不重要，但资本不能为所欲为
万科股东会十大爆点：王石向姚振华道歉 希望郁亮接替自己
王石认输？互联网界还有哪些被踢出局的创始人？
王石正遭遇乔布斯雨夜之变！扎克伯格和马云如何避免被驱逐？
管理层面临被清洗！汽车之家股权大战启示录
唐德放弃收购，范冰冰：不希望被误读，不希望被低估
一张图看清自动驾驶产业：创业者和投资人还有哪些机会？
五粮液套牢老股民10年 为何成价值投资墓地？
NHTAS出手了 7月出台自动驾驶车统一指南
互联网电视产业井喷，品牌沉淀将是马拉松式的全面竞争
吴亦凡“清纯”的垮塌，刺激的是狂热而又脆弱的粉丝经济
资本的涌入到底给电影业带来什么影响？听听圈内大佬们怎么说
当电影遭遇资本：是机遇，还是泡沫？
没有技术硬实力，VR只能成为虚拟的空中楼阁
“疯狂大蒜”背后的资本游戏
暴风集团重组被否 刘诗诗的2亿元说没就没了
张国立：我不想通过资本一夜暴富 只追求在干事中获得快乐
宝马i系列将专注自动驾驶 2021年推出
估值10亿后倒闭？资本是把杀人刀？
这是全球唯一一家上市的妓院，低俗背后的严肃资本故事
乐视的3000亿元生态圈有点虚，被指有资金链断裂危险
阿里健康二次布局药品追溯平台 或难解业绩之渴
大步流星往前走的乐视，就要把自己玩坏了？
杨浩涌：早点拿钱，是甩开竞争对手的重要因素
比起变现方式匮乏的大众网红，如今垂直网红似乎更受资本青睐
苹果竞标土地 将用于自动驾驶测试场地
中金：不考虑资本管制中国需要4.04万亿美元外储
自动驾驶趋势不可挡，希望少炒概念，稳步推进！
保险行业提醒你：有了自动驾驶，你依然要看路
郎咸平：沃尔沃XC90自动驾驶是汽车iphone的开始
华谊“变局”：资本已熟稔，何处再动刀？
关于无人驾驶，百度看到了怎样的未来？
疯狂的资本：大萧条前的最后一次狂欢
IDG 资本 2016 投资趋势详解：人工智能、消费升级、泛娱乐
中国从血汗工厂时代进入资本时代
资本是润滑剂，别当成性能力！
飞鱼科技姚剑军：资本遇冷 手游企业怎样活得更滋润
二手车电商平台资本的隐忧
揭秘世界上首个自动驾驶汽车测试场
自动驾驶将在这10个领域重新定义汽车世界
资本涌入并未奏效 二手车电商前路漫漫
玖富受国际资本垂青 互联网金融迎来顶层设计
博鳌论坛发言，揭秘周鸿祎做手机的“资本”
赶在监管之前，资本竞相涌入P2P网贷
为什么纪源资本非常看好中国物联网初创公司
二手车C2C模式到底可不可行？
App Store应用僵尸化：没品质没资本的必然走向
青春回不去了？人人网在资本的路上渐行渐远
重模式的会务O2O能御风而行吗？看懂资本背后的玄机
在线旅游受资本青睐，细分领域机会大
为什么说窝窝团早已被资本市场抛弃
【走进2015CES】CES上那些让人脑洞大开的自动驾驶
资本寒冬将至，创业者春天还会远吗？
资本市场寒冬？那么资本的春天也不远了
68亿打发雅虎？资本市场很傻很天真
谁是资本的小鲜肉?2014全球互联网投资趋势分析
一张图读懂阿里巴巴眼花缭乱资本收购的背后逻辑
TMT经典案例分析：资本是怎样斡旋的
马云令人眼花缭乱的投资迷局

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2025年12月19日 03:32:53