顺为资本孟醒：无人驾驶领域的风险在哪里？

今天顺为君与大家分享的是TechCrunch 峰会上一次关于无人驾驶领域的投资人对话，来自顺为资本执行董事 孟醒 ，与红点创投执行董事 刘岚，主持人为 TechNote 记者 柳鹏。

在对话中，两位投资人都谈及了自己对于行业投资机会的看法，以及对未来行业发展前景的见解。

例如：

• 以后会关注哪些无人驾驶投资机会？

• 行业细分领域中更侧重于哪一个？

• 为什么今年无人驾驶看起来好像没有那么“热”了？

• 如何看待无人驾驶领域的投资风险？

……

从个体的需求来看，短期内大众对于自动驾驶技术更多是属于微观的观看之中，但是对于资本而言自动驾驶的意义则显得更为重大。尤其是中国作为为数不多在无人驾驶领域出现创业热潮的国家，在这个过程中资本又扮演什么角色呢？

参与本次对话的嘉宾是顺为资本执行董事 孟醒、红点创投执行董事 刘岚 ，本次主持是柳鹏。

孟醒：

真正系统性的看这个领域大概是从16年夏天的时候开始的，但是有意思的是这个领域从16年夏天一直到现在，关注核心点是在变化的。

大家知道无人驾驶的技术栈包括感知，决策，控制，还有离线的地图和仿真。16年这个时间点的特殊性在于，之前在国内做无人驾驶的团队主要都是汽车系和自动化系出身的，以控制见长。

而16年的时候突然有一波计算机系的，以前做机器视觉出身或者做深度学习出身的人，突然杀入到这个领域，他们带来的最大变化是在无人驾驶感知系统层面的改造和升级。

之前大家都被贫穷限制了想象，并不认为一个完整的无人驾驶系统是一个创业公司应该做的方向。后来通用汽车收购Cruise给行业里的人巨大的振奋，所以投入的多了。

回到你的问题，大部分在16年的时候杀入这个领域，都是看到了车厂和Tier 1合作的机会，所以开发针对于乘用车的整个无人驾驶系统，试图把产品或者公司卖给车厂。但是到了17年的时候无论是创业者还是VC都开始感觉这条路走下去风险很大，完成大业之前基本要靠VC撑一路研发，中间没有产品化的阶段。17年以后大家觉得这件事不太行，开始探索一些在研发过程中可以落地的方向。

18年的时候行业继续分化，很多以前做一样方向的无人驾驶公司开始做不同方向的细分领域，比如特定场景的物流环保，比如干线物流，也有一些公司今年会看到比较多的在小局部物流和干线物流的场景。

所以从16年到18年，我们虽然说一直关注无人驾驶，但是其实每年关注的东西对应焦点是不同的，我们从关注无人驾驶系统的单点技术能力，到系统完整度，到落地场景的可执行度，到场景的创新，一直在变化和演进。

刘岚：

跟孟醒经历的差不多，作为投资人最初关注的自动驾驶可能都是从整个决策，整个视觉，再加上激光和解决方案去切入看这个事情，到后来看细分的功能。再往下看整个产业链打开以后，会看它的上下游技术，包括刚才说的传感器，包括雷达，发现这些是制约自动驾驶技术发展的因素，看这些比较多，所以基本上沿着这条链一直往下看。

刘岚：

我觉得从今年的感觉，因为我们是投早期的，会发现这些项目成长之后，投资也是随着这个周期，大家去年和前年年底人工智能这波热潮出来的时候，资本都往里涌进。当资本进去一段时间之后，发现这件事情可能周期并没有想象的那么快去实现，虽然有一些方案，我们看到包括无人清洁车已经开始商用，订单已经出来，但真正的自动驾驶它的路途很长，包括大家在路上看到无人驾驶汽车的时间比较长。

所以资本经过一个过程之后会冷静下来，也许头部的公司还会持续的再融资，但是我们发现一是从速度上，另外一个是从资本的规模上逐渐在下降。可能大家等着技术和产业不断成熟之后，会再进一步热起来。

孟醒：

是的，整个肯定会变得更谨慎，但不是因为变得不热了。

今年软银给Cruise投的钱比之前整个行业融资总额都多。行业还是很热的，只是适合早期投资人的案子少了。

无人驾驶这个行业，包括我个人，其实判断挺失误的。比如17年初的时候，同样一个这样的论坛场合，我们说17年下半年肯定有一批无人驾驶公司会破产，但这个事儿到现在依然没有发生，无人驾驶第一轮融的时候通常是几百万美金，小一千万美金的规模，这个比其他行业多一些，单大家也还能接受。但是第二轮融资规模就会很大，会把还没进入的企业甩的很远。

所以当时推演，后入场的这批公司就算能拿到第一笔钱，从人才数据商务积累也会很被拉开很大的差距。今天反过来看，虽然行业有梯队了，但是依然17年有一波新出现的公司，也是在资本市场很成功的融资，所以有头部了，但是头部战争在继续。所以并不能说资本在这个行业里真正冷了，包括现在在海外，美国以前比较冷的现在也不是特别冷了，做得也还可以。

所以基于这样的大假设，投资人就要很谨慎了。本来这个战役可能在头部公司到达独角兽规模的时候，累计融资到1亿美金规模的时候就结束了，但是现在看呢？

现在市场上第一梯队的公司很快就要过了独角兽阶段了，依然在bangbangbang融资，两、三个月一轮，而行业依然在早期，还没有到决胜阶段。你如果是个一般的早期基金，可能你跟一个早期项目进去很开心，完了没一年你发现把基金的钱都投进去可能都不够pro rata跟投了，你没看到决战就已经退出游戏了，这是很可能的。

所以现在投资人，尤其是早期投资人更需要谋定而后动。你再赌一个新的公司，你要想想有没有机会把他送到决战的那一天。同时如果新公司没有巨大的差异化，一定会被这些头部公司横向扩张吃掉了，因为它们也不会只干一个方向。

所以这几个风险我们会考虑，但是反过来说，这个行业的投资总量比去年我猜想的反而更大，主要集中在了头部公司身上。

刘岚：

去年看下来这些项目，的确估值就像孟醒说的，第一轮刚出来的时候，大家心态还都比较好，三、五百万美金；第二轮一下子很多机构会杀进来，马上把估值抬高了。

再看下来，这些公司发展之后，AI相关人才工资水平都有一个巨大的提升档次，原来我跟我们这些CEO们聊的时候，他们说现在一个跟AI相关的硕士毕业，起薪就是60万，这个在我印象里倒推到我们毕业的时候是想都不敢想象的一个薪水。

所以这也导致了一个现象，就是资本竞争之后最后变成了头部的公司可以获取更好的人才，团队可以建的更完善，即便我从某一个技术领域去杀入的时候，可以逐渐把这个技术做丰富了，再出来的创业公司就很难去赶。

所以我们觉得与其赌一个头部的，未来可能跑出来的概率会高，那你是不是赌一个早期的创业团队，可能他们的融资还是在天使轮阶段。所以从这个角度来讲，对于投资机构也是一个无奈的选择，最后选择的结果必然是一个资本聚集效应。

刘岚：

当然要看投资产出。但同时我们另外一个思路，也是尽量往早走，去找一些团队做有自己的核心能力，做不太一样的事情，去差异化竞争这个市场。这也是当时我们投无人清洁车的时候，就是因为它做差异化的事情，别人没有关注到这个领域的事情它先在市场上去进行广而告之，能够获取包括政府，包括市政的支持，这时候它就能拿到一些订单，它就会成为这个领域的头部企业。

孟醒：

第一，估值提升对于VC阶段投资挑战很大。好的标的16年、17年没有进的话，对于很多VC机构来讲都超出射程范围了。

第二，作为绝大多数不是从事这个行业的人，今天新出来融资的公司，比如做路测的门槛越来越低了，原来都是头部公司能做的事情，现在刚入行不久的公司也能做了。这对于普通投资人判断难度也会提高，原来有一个很硬性的门槛，你做到这个场景就行，而现在大家可以用投资人难以辨别的方法去做出来。

第三，除了完整的无人驾驶系统公司，其实在无人驾驶这个赛道里面还有很多其他值得关注的方向，比如针对于无人驾驶的专业仿真模拟器，很多专业的公司做的比无人驾驶公司自己做的好。比如上游传感器，比如火爆且大家都熟悉的激光雷达。但是如果你继续拆分，其实可以做的东西还很多，比如惯导，比如模块间的通讯系统和接口，比如智能网联的模块。这里面很多机会处于比较早期的，也处于定义的时期。

柳鹏：刚才谈到后期大的基金，现在整个产业除了VC还有产业，甚至车厂都在布局这个市场，怎么跟它们合作以及竞争呢？

孟醒：

跟车厂谈不上竞争，我们合作挺好的，比如我们投了Momenta，在我们投资了之后介绍了蔚来汽车，戴姆勒奔驰等等一些汽车厂商都后续进行了投资。

我也尽量多和车厂的朋友们保持联系，了解他们的业务动向和需求，也输出对早期创业公司的观点，使得我们保证能够互通有无。我们在战略合作、业务合作，到目前感知上还挺好。

我们投的智行者是做无人驾驶项目直接落地的公司，我们投完百度又去跟进，所以由于阶段不同能够合作的概率远远大于竞争。最主要的是要在投资阶段上错位。今天我们一个早期VC基金在大项目上是无法和战略或者PE投资人竞争的，你抬头看见的都是DST，戴姆勒，BAT这样的巨头。

我更愿意帮助他们营造早期生态，而不是考虑怎么竞争。

刘岚：

我觉得还是看退出的时候创始人和资本的选择，有些巨头确实在这里面布局，但是从我们来看，特别是在国内环境下，很多巨头购买这些技术的应用，其实比它单纯的播撒种子布局的意愿要小。

最后的发展，有时候巨头是双刃剑，比如你跟百度合作以后是不是BAT就没有办法合作了？这也是我们跟创始人都要考虑的事情。包括整车厂也是，整车厂虽然积极在看，其实我们也是欢迎整车厂去投资，但是我们看下来，整车厂一家一家支持以后，跟其他家的合作是不是就会出现一些问题，就会考虑。

刘岚：

我觉得也不能算是真正的成功，只能算是头部的公司，但这件事情肯定是长跑，跑在头部的一些公司，第一它真的是做的早，第二团队在过往经验上有很深厚的经验，不管在整车这一块还是AI这一块，有很深入的经验，包括融资比较顺利的都是百度无人车出来的团队，几个团队都比较不错，包括其他几家偏视觉的，基本上都是在 AI研究院做过很多年，有很深入的图象处理方面经验的团队。所以从这些可以看出来它们的特质。

当然最近的确有一些团队出来之后，没有多久就上路了，能够几十脉的速度在规定的区域跑，其实细分下来后发现，这里头很多代码可能在这些公司跑了，这时候要去甄别，你到底在这个领域做了多少时间，到底在这个领域你起到的核心是什么样的？这时候才能判断这个团队是否真正掌握了技术，还是只是在里面做了一段时间，知道了一些代码，就能把这件事情撺在一起。

孟醒：

优秀的创业团队，我个人是有偏好的，无论我投资还是我自己创业。我比较偏好的就是剑走偏锋型的，有一些非常不一样的路径，或者不一样的思路和侧重。

举个例子，比如北醒光子使我们投资的一家做固态激光雷达的公司，在我们投资他的时候，几乎所有其他在做无人驾驶配套的激光雷达方案的厂商都在模仿美国成熟的旋转机械师的激光雷达方案，而北醒是唯一一家直接 all in固态激光雷达的公司，且有量产方案。

再比如Momenta这家公司，在我们投资的时候，别的无人驾驶公司都在花所有时间做 demo 车，因为demo 车给投资人看起来比较直接。但是 Momenta 花了很多时间在考虑系统工程问题，

比如针对于高精地图和感知系统的数据采集成本的验证，

比如规模化量产后的芯片算力对于算法的支持度的验证……

这些工作后来都帮助它迅速在产品工程化上超越竞争对手。

比如智行者对于汽车决策和控制的理解深，率先看到和想到了无人物流的落地方向，在我们投资几个月的时间后就和京东一起拿出了无人物流解决方案。

今天的机会是什么？

我觉得继续持续差异化的角度是市场的机会，无论是你的商业模式，还是你切入的赛道，还是你招聘的人才，还是你的技术路径。

守正出奇，我觉得今天出奇的价值要大于守正。

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