无人自动驾驶创业项目（无人驾驶汽车项目）
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1、重庆的自动驾驶全无人化商业运营启航，该行业的商机如何？2、踏歌智行：矿区无人驾驶，常态化去安全员背后的技术实践3、无人驾驶物流风口已起：亚马逊、京东、苏宁抢滩，数十亿美元进场4、自动驾驶“战争”|谁能抢先落地无人化与规模化？5、厉害！大学生计算机编程之一人，百度最年轻T10，后创业自动驾驶6、仙途智能完成2亿元B轮融资，自动驾驶行业融资热度持续重庆的自动驾驶全无人化商业运营启航，该行业的商机如何首先是自动驾驶是全新的技术对于一些一二线城市都是非常需要的可以提升智能驾驶的工作效率，其次就是可以使得人民群众更加愿意选择这类的出行方式因为可以降低对应的经济费用，再者就是智能交通可以提升人民群众的体验感拉进与用户的关系从而达到锁客的目的，另外就是对于一些三四线城市而言随着时间的推移道路交通线路更加完善后续也可以投放对应的智能驾驶车辆来达到大规模盈利的效果。需要从以下四方面来阐述分析重庆的自动驾驶全无人化商业运营启航，该行业的商机如何。
一、自动驾驶是全新的技术对于一些一二线城市都是非常需要的可以提升智能驾驶的工作效率
首先就是自动驾驶是全新的技术对于一些一二线城市都是非常需要的可以提升智能驾驶的工作效率，对于一二线城市而言越完善的交通服务就越是可以促进智能驾驶的一个工作效率。
二、使得人民群众更加愿意选择这类的出行方式因为可以降低对应的经济费用
其次就是使得人民群众更加愿意选择这类的出行方式因为可以降低对应的经济费用，对于人民群众而言更多的时候是愿意选择用这类方式来满足出行的需求的。
三、智能交通可以提升人民群众的体验感拉进与用户的关系从而达到锁客的目的
再者就是智能交通可以提升人民群众的体验感拉进与用户的关系从而达到锁客的目的，对于智能交通而言可以拉进与人民群众的关系。
四、对于一些三四线城市而言随着时间的推移道路交通线路更加完善后续也可以投放对应的智能驾驶车辆来达到大规模盈利的效果
另外就是对于一些三四线城市而言随着时间的推移道路交通线路更加完善后续也可以投放对应的智能驾驶车辆来达到大规模盈利的效果，这样子可以更好的占领互联网打车市场。
智能驾驶研发团队应该做到的注意事项：
应该采取必要的措施来提升智能驾驶的安全性。
我们距离真正意义上的无人驾驶，究竟还有多远？
2013年，美国高速公路交通安全委员会提出了自动驾驶技术的分级标准，根据自动驾驶能力的不同，将自动驾驶汽车划分为L1-L5五个等级。在L1-L3阶段，汽车可以实现有限度的辅助驾驶；而在L4-L5阶段，汽车才可以实现真正意义上的自动驾驶，即无人驾驶。
目前，绝大多数「具备自动驾驶能力」的量产车，其自动驾驶技术仍停留在L2-L3阶段。真正意义上的无人驾驶，似乎仍很遥远。正如自动驾驶企业Waymo的CEOJohnKrafcik所言：「把真正无人驾驶的汽车送上路，比火箭登天还难。」
然而，如果我们将眼光放到***道路之外，就会发现，无人驾驶已经在一些场景实现或者开始了实质性的商业化落地，如科技园区常见的低速快递物流小车，再如封闭场景的矿山无人驾驶。
日前，矿山无人驾驶头部企业踏歌智行宣布，其已经在国家能源、国家电投旗下的多个露天煤矿及鄂尔多斯永顺煤矿，首个实现了矿卡/矿用宽体车的24小时「常态化去安全员作业」。未来，以矿山为代表的工业场景，正在成为无人驾驶技术普及的先行者。
鄂尔多斯永顺煤矿无人驾驶常态化去安全员作业
矿山，为什么能成为无人驾驶快速实现商业落地的领域？
与城市道路相比，矿山环境封闭，道路及通行规则自成体系，不存在公开道路的交通法规问题，且车辆路线相对固定，车速大多在40km/h以下；此外，矿山无人驾驶有明确、可控的作业规程指引，商业模式也更加清晰。这些原因都让矿山成为了无人驾驶商业化的绝佳场景。按照前述踏歌智行对常态化“去安全员”作业的描述，该公司的矿区无人驾驶方案已经基本实现矿区L4级别无人驾驶的商业化落地。
露天采矿中矿车运输作业涉及“装-运-卸”作业流程，露天矿作业的核心环节之一。露天煤矿生产作业成本中运输成本（车辆、燃油、维护、司机工资）的占比，往往可以达到50%以上。其中，司机工资又是运输成本中更大的一块。矿山24小时不停工，一辆矿车配置5-8位司机，以三班倒的模式交替上岗、休息。矿山工作环境恶劣，矿车司机收入大约在8000-12000元每月，考虑保险、食宿等费用，矿山雇佣一位司机的综合成本在15-20万元/年左右。这意味着，一辆矿车一年仅人工成本就可能超过百万元。
同时，数据统计显示，露天矿山中，九成以上的重大安全事故多也发生在运输环节，而这些重大安全事故一旦发生，带来的经济损失将数以千万乃至数以亿计。所以，解决了运输环节的安全问题，也就解决了大部分的重大安全隐患。
基于安全和成本考虑，矿山企业有动力推进无人驾驶的商业化落地。同样着眼于安全生产和经济效益双重目标，国家政策也在积极推动露天矿山实现无人驾驶转型。例如，国家发改委、能源局、工信部、煤监局等八部委在2020年3月发布的《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》就指出，到2025年，露天煤矿应实现智能连续作业和无人化运输。
在种种因素的共同助推下，矿山无人驾驶市场飞速成长。全国范围内，煤炭、水泥砂石、金属等各类矿山，纷纷布局无人驾驶。多家研究机构预测，到2025年左右，中国矿山无人驾驶市场规模有望达到2000-4000亿元级别，与全球矿业巨头必和必拓一年的总营收额相当。
踏歌智行达成多矿区“常态化去安全员”作业的实践，实现矿区环境下的L4级别，其背后的发展历程与技术实现，对于该领域无人驾驶的进一步发展，以及无人驾驶其他赛道的「去安全员」，不无借鉴意义。
国家能源下属某矿区无人驾驶常态化去安全员作业
早年，矿山无人驾驶工程测试阶段，工程师需要跟车作业，维持无人驾驶系统的运转。随着无人驾驶技术的进步，工程师下车，只留安全员，安全员无需了解无人驾驶原理，且与传统司机相比，安全员只需要在特定情况下介入车辆驾驶，工作强度大幅降低。
在安全员跟车的时代，矿山无人驾驶的潜力尚未获得完全释放，但已经可以产生一定的经济效益。此后，安全员开始「出舱」，不再需要坐在驾驶舱内时刻准备介入驾驶。而矿山无人驾驶的最终目标是「安全员下车」，即不再需要安全员跟车，完全交由矿车自主行驶。
而第三个环节的实现非常复杂，但可以简化为一个兼论“时”、“空”的问题。时间维度，安全员下车多久？一个小时、一天、还是一个月？空间维度，安全员下车的车辆能完成哪些场景的哪些工作？是量身定制的场景，还是矿区全域的任意作业区域？
与目前行业内常常提及的「安全员下车」概念不同，踏歌智行表示，所谓常态化的安全员下车作业，即除了必要的车辆检修维护，以及按照生产规程不适宜进行生产作业的情景外，其余时间可全天候24小时不间断的安全员下车作业，作业内容覆盖从大循环的“发车到收车”、以及小循环的“装-运-卸”全流程；而非为了生产作业之外的特定目的，在特定环境下、进行有限作业内容、持续数小时至数天的试验性「安全员下车」作业。
据介绍，踏歌智行自2020年7月在包钢白云鄂博铁矿首次实践安全员下车，到今年3月，在多矿区逐一进行常态化安全员下车作业，中间经过20个月日以继夜的研发迭代和现场实践。而今年3月开始推动的常态化安全员下车，踏歌智行亦提出“安全员下车，安全不下车”的口号，稳步推进。对矿卡和矿用宽体车两种车型，均分别采用从“双班下车”、到“24小时三班下车”，再到“7*24小时三班下车”的渐进式策略稳步推进。
技术层面，矿区无人驾驶与***道路上的乘用车无人驾驶相比，二者各有各的挑战。在***道路上，无人驾驶要面对人、车、障碍物混杂的复杂环境、复杂的通行规则（交通指示牌、信号灯等）、高达120KM/时的车速、保障所有交通参与人员安全等。
而露天矿山则要面对几乎没有交通标识、道路与运输工作区频繁变化的非结构化道路；工作环境、路面条件恶劣，扬尘、颠簸、滚石、塌方、车辙、翻浆等各类问题；以及高温、高寒、高海拔、雨雾等各类极端气候与地质条件；由于应用场景不同，矿用车的一致性亦会相对偏弱。上述因素，都对矿山车辆无人驾驶系统的技术选择带来不一样的要求。
但能首先实现“常态化安全员下车”这一里程碑结果，其背后肯定不是来自于局部技术“一城一地”的得失，而是一个有历史传承的系统工程。所有的技术实现细节之前，先要看清楚顶层的技术布局，而技术布局的背后则是对所专注场景的商业洞察。
如果说乘用车无人驾驶解决方案企业在用ToB的商业模式，与上下游协作，最终面向C端消费者交付一件100%标准化的商品，那么矿区无人驾驶则是以ToB的商业模式，最终面向B端矿企用户交付一套完整的作业系统。这里有三个关键问题要回答：
乘用车无人驾驶存在单车智能和车路协同的路线之争，矿区无人驾驶应该走什么路线？答案并不是那么显而易见。
踏歌智行介绍，公司成立早期，经过短期摸索，快速聚焦到矿区场景。早期的场测和实测，也是单车模式。但这个阶段之后，技术方案的发展方向在哪里？这是一个没人探索过的领域。乘用车的经验可以部分借鉴，但却不能复制。
得益于创始团队的技术积累，踏歌智行提出了矿区无人驾驶“车-地-云”协同的方案架构。在踏歌智行看来，这套架构的意义，就如同当年冯·洛伊曼定义的计算机架构“运算器、控制器、存储器、输入和输出设备五大部分及其相互关系”对计算机的意义。合乎场景的技术架构体系，支撑了踏歌智行后续整个的技术布局。现在从一些其他同类方案身上，也能看到这一架构的影子，尽管大家可能在完成度和细节功能定义上有所不同。
踏歌智行“旷谷”系统架构
ToB的生意，不存在100%标准。服务ToB行业的创业企业，总是会在产品和项目之间摇摆和纠结。如何在不同的发展阶段，充分利用有限的资源，发挥项目制对市场需求的快速反映，产品化利于方案成熟和效率提升的沉淀优势，协调好两者关系，对中小型科技企业而言，是一个非常有挑战话题。这一话题的回答，会反映在公司的组织架构、资源匹配上。
以项目为先，是早期公司必然选择。但踏歌智行根据自身的发展水平，很早在研发团队之外，搭建了独立的产品团队；并依托和北航的合作，成立了研究院，专注前期探索阶段的技术和项目；同时在早期实践中即建立了体系化的工程交付团队。并且尤其注重上述三大团队中“IT-车-矿”三类人才的合理搭配。
“研发+产品+工程”并进的研发模式，使踏歌智行能够快速把一个大的问题，拆解成众多子系统、子产品，进行相应的追踪，通过系统设计、产品设计、技术设计，完成功能实现和多阶段测试，进而快速实现现场跑车验证。该体系可以保证公司快速应对新需求和新挑战。
凭借产品思维和工程思维的加持，踏歌智行研发了业内特有的一系列车规级矿区专用车载域控制器产品。在方案层面，踏歌智行“旷谷”方案也实现极高的成熟度和标准化。该公司能够在大型矿卡和矿用宽体车两种主流车型上，在多个矿区近乎同时实现“常态化安全员下车作业”，也是产品化程度的一个注脚。
据介绍成立之初，踏歌智行做过园区物流业务和一些乘用车的底层技术，并且挣钱了。不过很短的时间内，踏歌智行发现了矿区这一“刚需与政策”加持的宝藏场景。出人意料的，公司放弃了其他所有业务，一心专注地投入到矿区场景。
这可以说是商业选择，但同样也是技术选择——本质是行业方案的深度问题。
踏歌智行认为其竞争优势，根本上来自在露天矿领域长期深耕所形成的核心算法和系统方案积累，包括感知技术、规控技术和云控技术等。融合感知处理矿区的复杂场景，规控技术处理复杂路况、狭小路况；云控技术负责整体调度；自研域控制器保障矿区恶劣作业环境下整个系统的可靠性。软硬件技术长期积累，确保系统作为一个整体的安全性和经济性。
这一选择，也体现在公司的数据思维和闭环思维。如车辆全生命周期管理、高精地图的闭环实现、安全机制的多重冗余与车地云闭环。专注可以让方案成熟更快、切入行业更深，也会衍生出更多的商业模式想象空间。
踏歌智行部分代表性案例
快速实现“常态化安全员下车”，可以说是“车-地-云”架构等几个关键顶层技术构建问题的阶段性成果。而这一成果的落地，在踏歌智行看来，从技术实现维度，背后有赖于如下几个方向的工作：
常态化的安全员下车，是客户的需要。但如何让客户对你有信心，敢放心让你去做这件事情，其实是安全员常态化下车的之一个难点。
当前，矿山无人驾驶应用处于L4级别，即在特定的运行设计域（ODD）内展开。首先，踏歌智行从道路、车辆、环境、管理以及***等五个维度，建立了针对ODD评估体系。基于ODD评估结果，踏歌智行建立一套围绕常态化安全员下车的风险矩阵表，与客户沟通在作出创新性尝试时可以接受的风险项。进而，踏歌智行形成了安全员分阶段下车的评价体系，将其进程分解为多个阶段。
踏歌智行表示，“有意思的是，我们首先还要给安全员树立信心。”在下车的初期，之一个是“模拟安全员”阶段；此时安全员在车上，但我们要让他相信系统，非不得已不要进行人工接管，这样才能把无效的接管剔除掉，保证数据的真实、准确。后续逐步延长安全员下车的时长，直到实现7*24小时的常态化无安全员运行。
感知技术是无人驾驶功能和安全的之一道关卡。矿区无人驾驶领域，安全性与作业持续性之一，用户成本不敏感。面对其独特的工作环境，融合感知一直是更佳选择。
踏歌智行“旷谷”方案感知部分，采用多源异构融合感知，包括毫米波雷达、激光雷达、摄像头，大型矿卡各个方向部署的传感器总数量达20多个，为夜间作业的安全性，踏歌智行亦在方案中率先纳入红外传感器。不同类型的传感器具有各种的感知优势，不同来源数据的交叉验证，保证感知信息的准确可靠。
“旷谷”车载系统安装图
踏歌智行提到，作为对整个无人驾驶系统稳定性和常态化安全员下车的保障，他们对整个系统进行了大量冗余设计，包括线控系统的冗余设计、无人驾驶主控制器上的异构冗余方案、无人驾驶各子系统部署独立的冗余模块等。整个方案中安全冗余设计覆盖硬件、感知、通讯等各个核心环节，采用双冗余乃至多冗余方式。在踏歌智行方案构建中，还有一套独立于系统之外的“虚拟安全员”体系。
作为独立于电子设备之外的一道屏障，踏歌智行甚至在驾驶舱内安装了一条「机械腿」，在无安全员的情况下，即便控制系统失效，机械腿将作为最后一道安全屏障，模拟人腿踩下制动踏板，完成紧急刹车。
而在“车-地-云”的大体系架构下，车端安全机制、云端安全机制、地面安全机制，从本质上，也是互为备份的冗余关系，而非仅仅将安全功能交给车载系统。
矿区道路和工作区是非结构化的土路，路面不存在标志线与交通指示标识，道路变化频次非常高。随着矿山生产的推进，矿车的装载、卸货点甚至矿区地貌都会发生变化；路段上的阶梯结构和气候也有影响，比如意外的侧边滑坡，风雨导致的浮土下沉，都会导致道路边界变化。这种情况下，高精地图的实时性和高精度至关重要，甚至高于公开道路上的相关标准。可以说，地图的时效性和精度是安全员下车的场景前提。因此，矿山无人驾驶服务商必须具备实时高精地图的快速建图能力。
踏歌智行方案里，有一套高精地图独立产品，用于实现高精地图全生命周期管理。产品涵盖地图素材的采集、地图***、地图发布和地图使用等模块。该高精地图产品也把静态元素和动态元素进行分层处理，建立了一套独立的数据格式，目前公司正与生态伙伴合作，基于此格式起草相关标准。为保障高精地图的可靠性，踏歌智行同样秉承了多种冗余理念，光采集端即包括地图采集车、无人驾驶矿卡任务触发采集等多种方式。
如前述，矿区工作环境非常恶劣，宽体车和矿卡等矿用车的一致性亦会相对偏弱，这也给车辆控制带来更高的要求。2017年，踏歌智行在完成初步的单车测试后，便放弃了工控机方案和普通的车载控制器，转而自研专为矿区开发的车载与控制器。
目前该系列产品已经发展到第三代，该系列域控制器产品，基于车规级元器件及模组打造，不仅兼容各类工业级通信及定位协议，也通过了3C、入网认证，以及中国计量院的高低温、震动、湿度等环境可靠性与电性能、EMC测试，可以适应-5085温度下的工作环境。从结果看，本轮多矿区、多车型的常态化安全员下车作业的成功实现，与上述专属硬件产品的高可靠性、高性能、高兼容性密不可分。
踏歌智行车规级车载域控制器产品
踏歌智行大系统研发模式，形成了数据闭环。公司在智能矿山领域多年的技术积累与商业实践，让其积累了大量无人驾驶与矿山经营的核心数据。
这些数据也在反哺踏歌智行，使之有足够的能力，在其需要某些数据的时候，从中去抽取、去认知，再来解决面临的问题；让其能够设计出更安全、稳定可靠的无人驾驶解决方案，并深刻理解智慧矿山的作业模式。
多个矿区齐头并进、批量的常态安全员下车，不仅对产品，对工程交付，同样是很大的考验。
“基本上五到六个月，我们可以让一个编组按照常态化去安全员的状态跑起来。通过去年下半年到今年上半年，多个项目的同步实施，我们在工程交付标准化、程序化、模块化方面，得到大幅提升。”
踏歌智行认为这个时间会进一步缩短。原因有三：其一产品越来越成熟，工程自动化程度越来越高，缩短了现场问题排查和解决的时间；同时ODD域的要求也越来越低，更加省时。其二，随着部署项目越来越多，交付团队工作流程做到了标准化，工作内容也实现了模块化。其三，客户对无人驾驶的认识越来越准确，而踏歌过去不间断的成功项目，也增强了用户的信心。他们能更准确地为在现场部署去提供支持条件。
紫金巨龙驱龙铜矿无人驾驶矿车安装施工现场
踏歌智行介绍，这次推进常态化安全员下车的煤矿，包括数个国有大型煤矿。目标的达成，可以说是双方共同推进的结果。
“客户方有专门的小组和我们肩并肩工作，我们跟客户一起评价项目现场，去深入理解现在存在的一些问题，双方需要配合的事项。”
“在项目现场碰到的一些技术难点，客户方会给出他们过往的经验，特别是在车辆的控车策略上面，客户会给出人工驾驶时是怎么做的，这是非常宝贵的一些经验，我们可以把它转化为相应的算法实现。”
“在客户这边，我们始终是学生心态。自动化技术应用到行业里面时，其实我不太喜欢用‘赋能’这个词。有句老话叫隔行如隔山，客户这边多年积累下来的行业知识，我们短短数年就轻易说赋能不太妥当。”
首先运行设计域（ODD）还是存在的，安全员下车也是要在ODD域定义的范围内工作，不过目前绝大部分真实作业场景可以符合上述ODD域的要求，亦即对于大部分矿区均可经过必要的部署实现常态化安全员下车。未来ODD域的要求会进一步降低，实现更简易的部署和更极致的体验。
常态化的「安全员下车」远非矿山无人驾驶的终点。安全是客户考虑的之一个点位，后面还有效率、经济性和环保问题。以效率为例，目前安全员下车状态下的无人驾驶相比人工驾驶已经能达到80%了，但未来，这一数字肯定需要超过人工。随着车辆全生命周期数据的积累，降油耗、降胎损，乃至与电动化结合实现更高的经济效益和节能环保是题中之意。
运输只是矿山作业的一个环节。无人驾驶是手段而非目的，进一步与矿山业务的深度集成，将无人驾驶系统完美地融入到矿山整体的生产工艺、作业流程、经营管理，解决其痛点，并带来经营管理和生产作业的改进，方可助力用户实现真正意义上的无人矿山、智慧矿山。
踏歌智行一直是行业的开创者和探索者，早期首先实现矿车无人驾驶的场测与实测，最早的编组作业、混编作业与夜间作业，以及到现在最早地实现矿区常态化安全员下车作业。未来，踏歌智行在开创未来新世界的道路上将走得更快、更远。
2018年1月，踏歌智行完成国内之一辆无人驾驶矿车改造，白云鄂博铁矿1501号车
文|AI财经社饶翔宇
编辑|张硕
进入2019年，多家自动驾驶初创公司先后宣布获得融资。值得注意的是，致力于物流行业自动驾驶技术的企业正在获得资本越来越多的认可。
2019年3月1日，专注于无人驾驶货运的飞步科技获得来自青松基金、和玉资本的数千万美元Pre-A轮投资。
2月13日，专注于研发无人驾驶卡车的创业公司图森未来宣布完成新浪资本领投的9500万美元D轮融资，此轮融资后图森未来的估值超过10亿美元。
2月12日，硅谷自动驾驶公司Nuro宣布完成来自软银愿景基金的9.4亿美元融资。Nuro的首款产品主要用于本地货物配送的自动驾驶服务。
2月8日，自动驾驶初创公司Aurora宣布获得来自亚马逊、红杉资本和壳牌投资部门的超过5.3亿美元投资。亚马逊的入局被视为Aurora接下来将在自动驾驶物流方面进行发力。
刚刚过去的2018年，多家物流行业的无人驾驶创业公司也在融资方面取得新进展。比如2018年4月，普洛斯和物联网科技公司G7、蔚来资本出资组建了无人驾驶新技术公司嬴彻科技，同年10月，为物流行业提供解决方案的G7完成3.2亿美元融资；2018年11月15日，智加科技宣布完成A+轮融资，随后与一汽解放、满帮集团联合宣布，将用3-5年让无人重卡进入干线物流。
如此高密度、高额度的资金进场，正预示着经过了此前乘用车自动驾驶创业公司的融资热后，无人驾驶的风正在物流领域吹起。事实上，相比于乘用车的落地场景，物流行业全封闭或半封闭的行车环境、两点间程式化的用车需求显然更有利于无人驾驶技术的落地。
不过，技术落地是一方面，技术商业化则是另一方面，底层计算平台的成熟度、车规级激光雷达的成本、特定场景算法都将成为后者能否实现的关键。从目前来看，无人驾驶的落地与商业化就像是一场马拉松，物流领域的玩家已经跑在了相对靠前的位置。
无人驾驶的风向变化
2016年底至2017年初，一批包括禾多科技、驭势科技、文远知行、Roadstar.ai、Momenta等在内，专注于乘用车领域的无人驾驶创业公司相继成立。在一到两年时间内，这些公司都纷纷宣布获得多轮融资，更高单笔融资额更是达到上亿美元。
虽然入场较早、融资频频，但是受制于自动驾驶乘用车的应用场景过于复杂，上述创业公司在系统的稳定性和行车的安全性上，还有很多技术性的问题需要解决，比如激光雷达的成本控制和精准度的提高、底层计算平台的成熟度都远非短时间能够解决的。
除此之外，文远知行和Roadstar.ai两家公司还相继发生了高管内斗、联合创始人因收受回扣遭“解职”的事件，由此暴露出了技术出身的创始团队在公司管理上能力不足的问题，频繁的人事纠纷也进一步阻碍了上述公司的技术落地和商业化进程。
实现乘用车的自动驾驶还有很长的路，但是在物流行业，自动驾驶已经有了商业化试运营案例。
获得软银9.4亿美元融资后，Nuro创始人朱家俊称，未来，Nuro还将和多家合作伙伴一起推出无人配送服务，包括餐厅、药房、生鲜超市、服装百货、干洗等。
今年2月，零售巨头亚马逊在一个星期内，拿出超过12亿美元分别投资了无人驾驶创业公司Aurora和电动卡车公司Rivian。不仅如此，亚马逊此前还连续三轮投资了被称为“货运版Uber”的卡车物流平台Convoy。
刚刚获得融资的图森未来也公布了公司在无人驾驶物流卡车研发上的最新进展。据介绍，在美国，图森未来无人驾驶卡车日均完成3-5次货物运输，服务13位终端货主客户。在中国，图森未来在中国北方某港口持续试运营超过300天，并将在上海临港地区开展无人驾驶示范运营。
国内的京东、菜鸟、苏宁等巨头也在不断进场。
比如，2016年京东就成立了专门的“X事业”，专注于“互联网+物流”，希望打造着眼未来的智慧仓储物流系统。目前，京东第四代无人驾驶物流车已经在北京的***道路上，开启了全场景常态化配送。菜鸟ET物流实验室也在云栖大会现场发布第四代新零售物流无人车。苏宁的“卧龙一号”则是国内首个能与电梯进行信息交互的无人车，可以实现从户外到室内的配送。
“无人驾驶已经不是一个讲demo的时间段了，现在更强调落地。在无人驾驶乘用车落地变得遥遥无期的当下，场景相对简单、市场规模超过万亿的物流行业自然有着更多的机会。”无人驾驶领域的创业者张驰（化名）对AI财经社表示，以Nuro为例，低速物流车相对更安全，落地也会更快。
根据张驰的说法，物流领域最快落地的应该是低速无人配送车和港口、码头、仓库、矿产等封闭场景的无人驾驶卡车；其次，就是负责干线物流运输的自动驾驶；最后，则是社会化道路上行驶、场景最复杂的无人驾驶城配物流车。
“事实上，在全封闭的工厂和仓储园区，已经有了无人驾驶的小规模的商业化应用。”钟鼎资本合伙人汤涛对AI财经社表示，此前钟鼎投资过一家专注在场内物流领域做无人叉车和无人牵引车的公司，现在该公司已经开始出货并陆续产生营收了。
汤涛对于物流无人驾驶领域这一波投资浪潮并不意外。在他看来，物流行业目前面临着越来越严重的“用工荒”的问题，越来越多的年轻人不再愿意从事枯燥、繁重的运输工作，所以物流行业对于无人驾驶技术的需求要比乘用车市场来得更加强烈。
此外，今年资本市场整体上开始偏谨慎，大家更喜欢投一些盈利时间表更明确的的公司。在自动驾驶的实现方向上，无人物流车可能会更快商业化——一方面因为技术上更容易实现；另一方面从政策角度上来讲，商用车可能会更快跑出来。
投资未来
2019CES前夕，百度利用旗下的自动驾驶车队，从长沙运送了一个包裹到拉斯维加斯。整个过程中，除了跨洋飞行外，在干线物流、支线物流、终端配送的各个环节均是百度无人驾驶车队在工作。这个全球首次完成的自动驾驶物流闭环，让很多人看到了物流行业技术节点的到来。
“从各种条件来看，距离物流无人车的大规模商业化应用还需要较长的一段时间。”张驰表示，目前整个无人驾驶行业主要的3大环节——底层的计算平台、各个场景的算法以及车规级的激光雷达都还未发展成熟，改装一辆无人车的成本可能超过200万元，成本过于昂贵。受此影响，物流领域无人驾驶技术的爆发还需要继续等待。
事实上，除了无人驾驶整个产业链还尚未成熟，国内外的相关政策法规也还未完全放开。
在美国，针对自动驾驶道路测试的管理规范主要由各州自行立法。截至2017年底，美国有内华达州、加利福尼亚州、佛罗里达州、密歇根州等共21个州通过了地方层面的法案，另有10个州发布了行政命令，支持自动驾驶汽车道路测试，明确申请测试的资格要求及测试过程中的管理要求。
目前，美国自动驾驶汽车发展更具代表性的地区是加州，当地***的政策使得几乎全球所有的自动驾驶公司都会选择在此进行道路测试。根据加州机动车管理局(DMV)公布的数据显示，截至2018年12月7日，共有62家来自不同领域的企业获准在加州测试自动驾驶汽车的许可，其中Waymo是唯一一家获得无驾驶员在车内的自动驾驶测试资格的企业。
在中国，截至2018年12月25日，北京市、上海市、重庆市、杭州市、江苏省共15个省市区公布了地方级的测试管理实施细则，准许企业申请自动驾驶汽车道路测试的许可。在牌照发放方面，截至2018年12月25日，国内共有27家公司获得了共95张测试牌照。其中，百度分别从北京、平潭、重庆、长沙、天津五个城市共申请获得了51张测试牌照。
同时，国内的无人驾驶路测场景也变得更加多元。
2019年1月21日，***部交通管理科学研究所宣布建成我国首个专门用于自动驾驶测试的封闭高速公路。该封闭高速公路位于江苏省无锡市通锡高速公路（S19）南通方向，全长4.1km。1月22日，百度旗下的22辆“阿波罗”自动驾驶数据采集及测设车辆，在山西省五盂高速阳泉段进行了相关测试。
高速公路路测场景的***，对于做干线物流无人驾驶技术研发的G7、智加科技以及图森未来来说，显然是一个有力的政策加持。事实上，在政策逐渐放开的同时，物流无人卡车的场景联动也已开始。
2018年11月8日，智加科技宣布与满帮集团达成独家战略合作。据统计，中国干线货车700万辆中有520万辆是满帮会员，中国物流企业150万家中有125万家是满帮会员。满帮庞大的交易数据和交通数据将能很好地加速智加科技干线物流的无人驾驶技术落地。
“政策的制定是与技术的成熟度是密切相关的。现在各地***对无人驾驶都是非常支持的，但是路测到真正的商业化还有一个过程，接下来能拿到商业化牌照的，肯定是技术跑在最前面的。”汤涛表示，政策的管制只是暂时的，未来当物流无人车这个大方向上出现成熟、安全的解决方案后，政策自然就会进一步放开。
按照汤涛的说法，所有入局无人驾驶的投资机构，不管是乘用车还是商用车，都是在投未来。
“其实，短期算账是算不过来的。这个核心逻辑就是你信不信自动驾驶的卡车会在未来的物流行业占到一定比例。这类公司是不会有太多家的，最早开始做的，容易收集到更多的cornercase，然后就能把系统修改得更稳定，然后成本也会更低。”汤涛表示，在这种情况下，市场上的头部公司就会把主要的份额都吃掉。
至于怎么去制定估值模型，投资的创业公司怎么去盈利，这就是一个时间表的问题了。
自动驾驶逐步落地的过程中，部分企业“曲线前进”，实现对高等级自动驾驶的降维应用。
文丨宋豆豆
自动驾驶又“火”了，年末“搞了个大事情”的百度，断臂求生、忍痛割爱的优步，与将造车提上日程、欲开发自动驾驶芯片的苹果，共同将自动驾驶行业再次拉回公众视线。
12月8日，第二届百度Apollo生态大会上，百度Apollo公布了其在智能交通、智能车联和自动驾驶方面的技术研发及未来的落地应用规划。值得一提的是，百度Apollo发布高级别智能驾驶解决方案ANP（Apollo Navigation Pilot），即领航辅助驾驶，基于目前国内唯一的L4级纯视觉自动驾驶技术Apollo Lite打造。
需要注意的是，2014年进入自动驾驶领域并推出“Titan”计划的苹果公司近期也再次发力。12月9日，有媒体报道，苹果在与台积电合作开发自动驾驶汽车芯片，并探索在美国设立汽车组装厂，预计2024-2025年，“Apple Car”就会正式亮相。此前一天，彭博社称苹果公司已任命其AI主管约翰·贾南德雷亚（John Giannandrea）领导自动驾驶汽车部门，负责苹果自动驾驶系统的后续开发，该系统最终可能用于苹果汽车。
有人欢欣鼓舞，有人暗自神伤。
美东时间12月7日，全球共享出行巨头优步（Uber）出售亏损已久的自动驾驶子公司ATG（Advanced Technologies Group）。交易预计将于明年之一季度完成，同时优步承诺将向Aurora至少投资4亿美元。令人唏嘘的是，去年4月，ATG估值高达72.5亿美元；目前收购方Aurora对ATG的估值约为40亿美元。
近年来，自动驾驶作为智能化和网联化发展的高级形态，华丽的赛道涌入了无数顶尖的技术与人才，吸引了数不清的资本与客户，科技巨头、传统车企以及初创公司频繁发力，在汽车智能化供给侧展开竞争，自动驾驶“战争”已然打响。
入局者众
“如果说未来有某一个趋势会在一定程度上完全颠覆现有的价值分配，我们认为一定是自动驾驶。”罗兰贝格全球高级合伙人、大中华区副总裁郑赟表示。
罗兰贝格预计，2030年自动驾驶车端系统的市场规模将达5000亿元。其中，芯片、传感器和软件算法是主要贡献者，市场规模分别预计可达1480亿元、1308亿元、917亿元。
目前自动驾驶技术的开发企业主要分为三类：一是互联网科技巨头，包括谷歌、百度、华为、阿里等；二是车企或汽车零部件厂商，包括通用、上汽、长安等传统车企以及新能源领域中高歌猛进的造车新势力等；三是初创公司，比如小马智行、文远知行等。
12月8日，百度发布“乐高式汽车智能化解决方案”，将旗下的智能驾驶、数字化领域产品打包为智驾、智舱、智图、智云四大系列产品。百度集团副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇认为，自动驾驶能力将成为智能汽车的决胜点，无人驾驶驶入“快车道”。
值得注意的是，自动驾驶逐步落地的过程中，部分企业“曲线前进”，实现对高等级自动驾驶的降维应用。此次大会上Apollo智驾发布的高级别智能驾驶解决方案ANP，基于目前国内唯一的L4级纯视觉自动驾驶技术Apollo Lite打造，百度称其是L4级自动驾驶技术降维释放到L2级辅助驾驶领域的产品。
Apollo Lite具有轻传感器、轻算法、强感知的特点，全车搭载10路摄像头、具备360°环视感知，单卡GPU，算力小于30TOPs。不同于行业方案仅支持高速和城市环线，ANP还可以在城市道路使用。据了解未来3-5年Apollo智驾产品预计前装量产搭载100万台。
此前百度与威马在AVP（Automated Valet Parking自主泊车）开展量产合作，将L4级别自动驾驶技术逐步降维，推动高级自动驾驶功能和场景的前装量产，使L2+级自动驾驶逐步成长为L4级别。
此外，12月8日，广州黄埔联合百度Apollo正式启动了全球更大的自动驾驶Maas平台，部署包括自动驾驶出租车、自动驾驶公交、自动驾驶巡检以及自动驾驶作业车在内的4支车队。前一天，北京市向百度颁发了首批5张无人化路测（之一阶段）通知书，这是北京市首次允许测试主体在***道路进行无人化自动驾驶测试，百度Robotaxi迈向无人化的脚步在加快。据透露未来3年百度将在全国30个城市落地Robotaxi运营。
除了百度外，“不造车”的华为在汽车智能化征程中也频繁发力。北京车展期间华为展示了ADS自动驾驶解决方案；10月底，华为智能汽车解决方案品牌HI发布。华为智能汽车解决方案BU总裁王军介绍，HI高阶自动驾驶ADS是中国道路场景下更好的高阶自动驾驶系统，这个全栈解决方案设计通过了更高等级ASIL D功能安全评估。它以L4级自动驾驶架构为基础，提供面向L4-L2+级自动驾驶全栈解决方案。此外华为在自动驾驶需要的摄像头、毫米波雷达、激光雷达等产品上均已布局。
相对于科技公司日渐白热化的激烈竞争，传统车企在稳扎稳打的加快布局。2020年广州车展上，BMW自动驾驶辅助系统Pro亮相，可实现L2级自动驾驶；通用加大了Super Cruise的宣传，首席执行官玛丽·博拉表示，到2023年，通用计划将对电动汽车和自动驾驶汽车的支出增加35%，达到270亿美元。国内车企方面，长安UNI-T搭载具备量产条件的L3级自动驾驶技术；广汽Aion LX搭载L3级自动驾驶；吉利计划在2020年实现G-Pilot3.0应用；比亚迪已经实现L2+级别自动驾驶。
造车新势力们也在自动驾驶领域高歌猛进。蔚来发布NOP领航辅助系统，可实现在指定路径下按照导航路线自动辅助驾驶的功能；小鹏推出NGP高速自主导航驾驶，小鹏汽车表示，NGP区别于传统的 L2/L2.5 级别辅助驾驶的功能，达到了L3 级别自动驾驶的门槛；理想汽车近期透露2022年将实现L4级自动驾驶应用。
华西证券表示，智能驾驶浪潮已至，2020年各大整车厂相继推出L3级别智能驾驶车辆，L4高级别有望在2021年陆续推出。华西证券坚定看好以传感器为代表的硬件产业和以高精度地图、操作系统为代表的软件产业迎来爆发式增长。
前不久举行的2020世界智能汽车大会上，业界预计2022年将是L4级别自动驾驶汽车的元年，届时无人驾驶出租车的L4级别部件改装成本将下降至十万元。
融资热潮不减
今年以来，国内外已公开宣布的自动驾驶融资事件已接近20起，融资总金额近300亿元。据中商产业研究院统计，今年上半年国内有13起自动驾驶领域投融资事件，涉及284亿元。下半年，自动驾驶融资热潮依旧频繁见诸报端。
11月9日，自动驾驶卡车技术与运营公司嬴彻科技宣布完成由宁德时代领投的新一轮1.2亿美元的股权融资。嬴彻宣称，通过此轮融资，他们将加速L3级别自动驾驶重卡量产和商业化运营进度。
同一天，自动驾驶创业公司小马智行（Pony.ai）完成了C轮融资，筹集2.67亿美元，估值达到约53亿美元。
11月10日，位于美国加州的自动驾驶送货公司Nuro宣布在C轮融资中获得了5亿美元的投资，融资后估值达到50亿美元。
11月22日，重卡自动驾驶初创公司智加科技，正在完成总融资为1亿美元的新一轮融资，据悉目前已经到账6000万美元。这是继嬴彻科技之后，重卡自动驾驶领域再次达成近亿美元的投资。
11月23日，自动驾驶汽车初创公司Gatik宣布其在A轮融资中成功筹集2500万美元，但并未披露估值。
12月3日，成立于2017年的毫米波雷达公司“Lunewave”完成700万美元A轮融资，本轮融资资金将用于推进其自动驾驶汽车雷达新技术的商业化，继续与Tier 1供应商合作，共同制造雷达传感器。
投资者们对自动驾驶趋之若鹜，似乎与自动驾驶技术相关的产业融资表现尤为顺利，这一新物种缘何受到青睐？
一方面，先行者的魅力让后来者跃跃欲试。在自动驾驶领域，美国自动驾驶领头羊Waymo成为涌入自动驾驶赛道选手们努力的目标和方向。仅从估值来看，自动驾驶目前只有两家企业——Waymo和其他企业。由于无人驾驶汽车商业化耗时比预期长，2019年摩根士丹利对Waymo公司的估值从此前的1750亿美元下调至1050亿美元，但千亿美元的神话仍然难以复制。
10月9日Waymo宣布，将在凤凰城提供完全无人出租车服务，这是自动驾驶公司首次向公众***没有安全员的无人驾驶出租车，这意味着Robotaxi在技术和商业化方面迈出重要一步，也释放了一个信号——实现完全无人驾驶不再遥不可及。
另一方面，埃隆·马斯克（Elon Musk）对特斯拉自动驾驶能力的信任与吹捧，一定程度上引起了资本市场的关注，前几日市值突破6000亿美元、将近丰田三倍市值的特斯拉再次一骑绝尘。特斯拉最新发布的全自动驾驶（FSD）软件套装的价格从8000美元上涨至1万美元，未来价格有可能超过10万美元。
12月初，马斯克在接受采访时表示，“我对推出全自动驾驶功能非常有信心，甚至在明年就会将其发布给特斯拉车主。而且我认为，至少部分司法管辖区明年会允许全自动驾驶。”但一直以来，特斯拉在尚未完成开发的情况下销售FSD软件包，特斯拉车主们将Autopilot当成自动驾驶等行为引起争议。尽管争议不断，但人们对自动驾驶的兴趣未减。
此外，今年突发疫情为自动驾驶开辟了新的市场，敏锐的投资者们已然在思考后疫情时代未来出行与交通的变化，也为自动驾驶融资热添了一把“火”。
商业化落地道阻且长
“尽管中国汽车产业面临产销量下降的风险，但是我们可以确定，智能汽车市场在不断扩大，预计到2025年全球联网汽车数量将接近7400万辆，其中中国的联网汽车数量将达到2800万辆。”12月3日，国家发展和改革委员会国际合作司副司长高健在2020世界智能汽车大会上表示。
据中国汽车工业协会预测，中国将在2020至2025年间实现低速驾驶和停车场景下的自动驾驶，在2025至2030年间实现更多复杂场景下的自动驾驶。到2040年，道路上行驶的车辆将有四分之三都是智能驾驶的车辆。有预测称，到2035年中国智能汽车产业规模将超过2000亿美元。
而值得注意的是，尽管自动驾驶前景广阔，但从试运营到大规模商业化落地挑战重重：技术、资金、法规、数据、场景等均存在未知变量，真正意义上的无人化和规模化运营何时能够实现？自动驾驶商业化前夜依旧漫长，但自动驾驶趋于完善的过程也是人类理性不断发展的历程。
12月3日，AutoX正式公布中国首批车内全无人、无***遥控的RoboTaxi车队，并发布了25台车在深圳市繁华公开道路完全无人驾驶的视频。在网友欢呼“自动驾驶的未来已来”之际，有媒体报道，深圳市交管局回应称“深圳目前并未允许任何无人驾驶出租车在测试区内开展试运营，更没有批准过任何完全无人驾驶的车辆在道路上行驶。”
尽管因牌照问题被质疑，但AutoX如此急切展示自己具备无人驾驶能力，一定程度上表明了去掉安全员成为自动驾驶领域努力打造商业化闭环的尝试，也是无人驾驶迈入下一阶段的入场券。
“无人驾驶要想盈利必须实现单车盈利，实现单车盈利的前提是要能够实现无人驾驶，目前车辆配备安全员运营的模式不可能赚钱，甚至比普通模式还要亏钱。”文远知行 COO张力此前在接受智库君采访时表示，在出租车成本结构里，司机成本占60%左右，如果不能替代司机，无人驾驶Robotaxi的商业模式是不成立的。
小马智行总经理莫璐怡也表示，目前自动驾驶整体技术在飞速发展中，要在各种不同的应用场景中去获得巨大的商业盈利，前提是要达到自动驾驶两大目标——无人化和规模化。
不容忽视的是，未来智能网联汽车产业发展需要海量的数据支撑，数据体量不足直接影响自动驾驶技术的进步。目前单一车企数据体量远不能满足L4级别以上自动计时所需的数十亿英里级数据积累。当前行业尚未形成有效的数据共享生态。此外，企业间数据无法打通和共享，致使自动驾驶算法稳定性和安全性存在不足。
中国汽车工业协会总工程师、副秘书长叶盛基认为，法规标准体系尚待健全，自主可控产业链亟待构成，社会对智能网联汽车的接受度有待检验，智能网联汽车安全体系还需进一步完善，以及基础设施投资大，商业化模式尚不清晰等皆是智能汽车发展面临的主要问题。
郑赟表示，目前自动驾驶仍面临技术水平等瓶颈，在相当长一段时间内，主要将以场景化自动驾驶的状态出现。“商业模式、技术水平、基础建设以及相应的政策支撑等不同维度仍需要齐头并进。”
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他被公认为“大学生计算机编程之一人”。他是世界顶级***，也是TopCoder公开赛上更好的中国选手。他30年的人生经历充满了成功和荣耀。他创办的公司将在2020年成为中国价值更高的无人驾驶汽车初创公司。
他是谁？
他就是楼天城，人称“楼教主”。
学习编程三月拿冠军
楼天城1986年出生于浙江杭州，就读于著名的杭州市第十四中学。
高中以前，楼天城与电脑接触不多。他是一个有着超强科学思维的人。他在踢足球时，计算了球到对手球门底线的角度、距离和得分之间的概率关系，以提高获胜概率。
高一时候，楼天城加入了学校的计算机小组学习编程知识。而之所以会选择编程，据说是因为楼天城的数学不够好，他总是在一些枯燥的重复性计算中犯错，他想“数学上的计算体力活，如果让一个很会计算的完成，不是更好吗?”
楼天城喜欢这些学习***的创造性。他希望能够告诉计算机该做什么，如何控制它，特别是用数学告诉计算机如何解决问题。
在这种“偷懒”思维的驱使下，楼天城决心学好编程。
2001年11月，学习编程不到3个月的楼天城获得全国青年信息学团（浙江赛区）一等奖，在全校引起轰动。
次年8月，正在读高二的楼天城赢得了全国青少年信息学竞赛三等奖。
2004年，楼天城帮助中国队获得国际信息学奥赛(IOI)金牌，这是代表世界中学生程序设计更高水平的比赛。
因为高中时期的辉煌成就，楼天城获得了保送清华的资格。
中国大学生计算机编程之一人
2004年，楼天城考入清华大学计算机系。由于在本科期间表现突出，楼天城被清华大学“姚班”创始人姚期智院士选中。2008年，他进入姚班攻读博士，成为姚期智的之一个学生。他的主要研究领域是组合算法。
在清华，楼天城积极参加各种编程比赛。他用一个人挑战一个团队，赢了很多次。他在CEOI和ACM圈子里很有名。参加比赛的学生叫他“楼教主”。
比如2005与2006年，楼天城两次斩获百度之星程序设计大赛总冠军。
2008年11月，临时代替受伤的同学参加ACM/ICPC杭州赛区，力压群雄夺得之一名。
2011年1月，在Facebook举办的2011脸书骇客杯世界编程大赛(FacebookHackerCup2011)获得第三名。
楼天城大学期间获得的奖项不胜枚举，且每一项都是举足轻重，他也因此被誉为“中国大学生计算机编程之一人”，创新工场CEO李开复更称赞他是未来推动中国互联网产业发展的中流砥柱，甚至有人开玩笑地说：只要在编程界输入“教主”，会立即输出“楼天城”。
备战两年只为重新夺冠
楼天城的成就是如此辉煌，别人每次成功都是必然的。然而，楼天城将失败。
2006年，楼天城参加谷歌挑战赛时犯了一个小错误。他错过了冠军，只获得第三名。这使他痛苦，而不是气馁。回来后，他认真总结，反复锻炼。为此，他写了近万字的博客，总结失败的教训，发誓要夺回冠军。
为此，他整整准备了两年。2008年，楼天城再次参加Google全球编程挑战赛，终于光荣夺冠。
由此可见，楼天城屡创佳绩并非偶然，他背后付出了许多常人所不知的努力和心血。
还没毕业就拿到Facebook与谷歌的Offer
作为一名学生，楼天城因他的比赛和成就而出名。就连谷歌和Facebook这样的科技巨头也注意到了他，并在他博士毕业前夕向他伸出橄榄枝。
正是Facebook邀请了娄天城到其硅谷总部工作。据说当时Facebook提供了20万美元的年薪和美国绿卡。
与此同时，谷歌也向他发来邀请。
在楼天城的本科同学中，有不少人在去美国攻读博士学位后就职于谷歌和Facebook，但以博士应届毕业生的身份被聘任，楼天城是之一个。
楼天城拒绝了Facebook选择谷歌，因为楼天城在2007年曾在谷歌实习一段时间。此外，谷歌还即将推出社交***项目Google+，他加入谷歌，从事社交***和机器学习相关问题的研究。
不久，Google+项目终止，整个团队下岗。楼天城加入Googlex实验室，接触无人驾驶项目，专注于无人驾驶车辆算法。
2015年11月，楼天城离开谷歌，加入美国著名问答网站quora。2016年4月，楼天城加盟百度美研，参与无人机技术研发，成为百度最年轻的T10员工，并在这里结识了百度首席架构师彭军。
创办国内估值更高的自动驾驶公司
在百度工作不足一年之后，楼天城于2017年离开百度。
2017年初，楼天城与彭军一起创立了自动驾驶创业公司小马智行（Pony.ai），楼天城任CTO，彭军任CEO。
第二年3月，小马智星在北京成立了研发中心。今年4月，之一辆自动驾驶原型车在硅谷诞生。它获得了加州道路测试许可证，并完成了之一个全自动驾驶演示。
楼天城表示：“我们用1年时间积累了Waymo近10年都很难积累到的复杂驾驶场景。”
2019年6月11日，小马智行入选“2019中国人工智能企业知识产权竞争力百强榜”。2019年11月13日，胡润研究院发布2019年中国智能企业知识产权竞争力百强榜单，小马智行排名第97位。2020年2月，小马智行获得丰田战略投资4亿美元，投资后估值超过30亿美元，成为国内估值较高的汽车驾驶公司。
小马的发展离不开楼天城的辛勤耕耘。Ponybrain是Ponybrain的关键技术，由楼天城设计开发，在实时性、作业调度、数据传输和吞吐量效率等方面都有非常显著的影响。
曾有人问楼天城：“离开百度出来创业感到后悔吗？”楼天城的回答是：“我后悔没有早点出来创业！”
参考链接：
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自动驾驶公司仙途智能近日宣布完成一笔2亿元人民币B2轮融资，由杉杉创投、欧普资本、老股东天奇资本与创始人黄超参与投资。本轮融资将主要用于自动驾驶技术研发与商业化运营投入，以及海内外市场规模的扩张。
仙途智能创始人兼CEO黄超表示，仙途智能在全球部署近200台自动驾驶车辆，接下来将进一步扩大商业化规模，用自动驾驶为传统行业降本增效。
界面新闻综合各方报道发现，自动驾驶行业在2019年陷入低谷后，近两年再度出现热度回升，并在去年行业迎来资本涌入***。据不完全统计，2021年自动驾驶赛道已经融资超过1500亿元，是2020年的三倍以上。
地平线、禾赛科技、智加科技等均在2021年完成了C轮以上融资，融资金额超过3亿美元。Momenta更是在去年11月以C+轮的超5亿美元融资，C轮融资额超过10亿美元，成为当年中国自动驾驶领域更大规模的融资事件。
并且，2021年自动驾驶行业也首次迎来上市热潮。去年4月，图森未来正式登陆纳斯达克，成为自动驾驶全球之一股；商汤科技也于年底在港交所成功上市，完成全球人工智能领域更大IPO，目前已经推出ADAS高级辅助驾驶、L4级别自动驾驶解决方案以及智能座舱等产品。
今年，自动驾驶行业热潮继续。ICVCity统计发现，一季度国内共发生46起自动驾驶企业融资事件，融资总金额超过17亿美元。L4级自动驾驶公司文远知行以超4亿美元融资金额成为一季度融资金额数排名之一企业。天眼查显示，文远知行近两年共计获得5轮投资，总披露金额超过10亿美元。
受疫情影响，二季度自动驾驶投融资短期遇冷，但仍有28家企业完成融资。其中，如祺出行以超10亿元A轮融资拔得头筹，由广汽集团领投，小马智行、文远知行等企业参投。本轮融资后，如祺出行将加速推动Robotaxi商业化落地。
盖世汽车研究院总监王显斌告诉界面新闻，智能电动汽车竞争的焦点逐渐变为智能化核心技术的争夺赛，主要集中在摄像头、毫米波雷达、激光雷达、高精度地图等传感部件，以及决策层核心算法和芯片领域。
“主流汽车公司重点布局自动驾驶核心感知融合算法和规控技术，大量的高性能传感部件还是依赖零部件供应商，底层的大算力芯片等也是第三方供应为主，因而催生了巨大的自动驾驶产业链需求空间。”
但王显斌同样指出，目前自动驾驶企业着重在传感器硬件配置展开军备竞赛，而对底层的融合算法、自动驾驶操作系统等技术投入不足。并且，消费者对汽车公司硬件冗余和软件升级这类自动驾驶服务包的选购渗透率不高，汽车公司难以实现大量数据闭环迭代。
更进一步的是，L4级别的自动驾驶企业商业化落地的窘境依旧没有得到解决，海外自动驾驶企业已经频频传来裁员消息。
界面新闻此前报道，由福特和大众投资的自动驾驶公司ArgoAI已经裁减了约150名员工。ArgoAI发言人称本次裁员是“谨慎调整我们的业务计划”的一部分。巅峰时期，ArgoAI的市场估值接近75亿美元。
就在前不久，特斯拉永久关闭了位于加州圣马特奥的办公室，并裁员229人，而这个办公室正是特斯拉自动驾驶团队的一部分，主要负责自动驾驶系统数据标注工作。特斯拉人工智能和自动驾驶负责人AndrejKarpathy也于当地时间7月13日宣布离开特斯拉，最终去向尚未决定。
今年5月，通用旗下自动驾驶子公司Cruise通过内部邮件，同样宣布了裁员消息，约8%的员工遭到解雇，波及人数约140人，这些员工主要负责激光雷达的研发工作。
Cruise新闻发言人MilinMehta表示：“突如其来的新冠疫情，已经让自动驾驶行业的资金出现枯竭，这是这个新兴行业现在所面临的最新挑战。”
作为前沿高科技行业，自动驾驶行业研发成本高企而商业化落地困难，一旦出现融资不畅或资金管理不到位，就会存在资金断链的风险。无人驾驶创业公司StarskyRobotics在经历融资失败，大幅裁员后，2020年宣布关闭；硅谷明星独角兽，自动驾驶创业公司Zoox也在5月传出将要出售的消息。
事实上，商业化落地已经是自动驾驶企业老生常谈的话题，从海外企业Waymo到国内公司百度、文远知行、仙途智能等，都在试图摆脱商业化落地困难的窘境。
王显斌直言，“L4级别的自动驾驶，属于重资产、重研发、重运营的商业模式，既要做自动驾驶解决产品开发，又要运营与服务，还要买车队，商业化变现难度极高，业务可持续性值得商榷。”
值得一提的是，7月5日，深圳人大网发布《深圳经济特区智能网联汽车管理条例》，这是国内首部关于智能网联汽车管理的法规。深圳率先填补了国内智能网联汽车法律的空白，为自动化驾驶商业运营提供了政策依据，未来或将助力L3+自动驾驶的落地。
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