「对智能汽车行业，还是要心怀敬畏之心」，智能汽车领域，创业不易，投资更不易。

核心观点摘要

在未来 10 年里，智能电动汽车与出行的结合将成为全球最大的机会，其产业链价值可能会超过万亿美金。

整车厂在价值链上依然是整合资源能力最强的一环，把车做好，把出行做好未来是过千亿美金或者是甚至万亿美金的生意，在这个价值链中更重要的是能把需求和场景相结合。这也是我们看了大量无人驾驶方案，但转身整车投资理想汽车的原因。

智能汽车和智能驾驶已经过了「美好想象时期」，现在务实的做法是根据场景的需求匹配不同智能水平的工具，实现商业闭环。 连续 4 次投资李想就是因为他一开始就想清楚了如何解决闭环问题。把场景、需求看清楚，把指向终局的技术路径和产品选型想清楚。最终，资本市场看重的是价值创造力，不是市值创造力。

在国家的新基建战略下，未来蓝驰的投资方向还会关注出行智能化、空间数字化以及下一代交互界面。

7 月 6 日深夜，小鹏汽车创始人何小鹏更新了一条朋友圈：「无论从销售还是从现在的资本市场角度，2020 年都是智能汽车的元年，就像 2010 年的智能手机时代开启。」

2020 年，汽车行业轰轰烈烈的大变革走了几年。智能从一个口号，正在变成现实。

市场也能佐证这一观点：

特斯拉第二季度交付量达到 90650 辆，远远超出 7 万多辆车的预期；

理想 ONE 交付半年时间总交付量也突破 1 万辆；

蔚来今年第二季度交付突破 1 万辆，达到 10331 辆。

截至当地时间周一美股收盘，特斯拉的股价报收于 1371.58 美元，上涨 13.48%，再创历史新高。在过去五个交易日里，特斯拉股价累计增长 40% 以上。

蔚来汽车截止到美国时间 7 月 6 日收盘，股价报收于 11.51 美元，上涨 22.71%，总市值达到了 136.01 亿美元。

汽车是一个重资产且产业链复杂的行业，但随着智能网联、自动驾驶技术的发展，汽车又处于大变革的前夜。在这个风口上，有越来越多的风投机构愿意涉足汽车领域。这其中，就有蓝驰创投。

蓝驰创投是一家专注早期投资的创投机构，因为人工智能的发展，蓝驰关注到了由技术带来的对人类生活方式的改变中存在大量的商业机会，而自动驾驶则是人工智能商业落地最具想象空间的领域。但是，在见过很多第三方辅助驾驶的方案商后，蓝驰发现感知层、决策层、控制层是很难融合的，必须看整车。 整车才有可能真正的、很好的去融合三方。所以最后，蓝驰在 2016 年参与了理想汽车的 A 轮融资，并且连续投资 4 次。

除了理想汽车，蓝驰创投在出行领域还布局了技术服务商、渠道商，以整车厂为主整合出行智能化，实现产品率先落地。在这个方面蓝驰投资了宏景智驾（智能方案集成开发商）、Wayz.ai（IoT 高精定位）以及松果出行等早期项目。

从这里可以看出蓝驰在出行大赛道里的坚定决心，关注大数据、人工智能、物联网、无人驾驶等领域，对投资人来说本身就具有挑战，因为这些行业都需要长期投入。

而自动驾驶发展这么多年，资本从狂热到寒冷出现了极大的差异，从对自动驾驶的美好想象，到技术难度大到让整个行业满面愁容，再到阶段性实现自动驾驶的务实，是什么触发了行业的改变？如何看待未来的出行变革？

带着这样的问题我们采访到了蓝驰创投的管理合伙人朱天宇。

以下是采访实录。

问：请问从人工智能角度来说，蓝驰怎么看待智能驾驶热潮？

答：我们开始关注这个行业，并不是因为自动驾驶或者人工智能，我们基金会沿着一条技术发展的主线去看待这个行业。

我们内部有一句话叫 「没有云计算，何谈大数据；没有大数据，何谈人工智能」 ，我们是一路从云计算等底层技术关注而来，我们的主线还是看大数据真正富集的方向在哪里。

我们归纳过三个大数据比较富集的领域：

原本这个行业数据就很密集，数字化程度也比较高，像电信、金融行业等。

原本业务很复杂，但数字化弱，属于信息洼地，像政府以及一些企事业单位等。

一些新兴行业，比如出行、智慧交通等都是数据富集的方向。

像以感知层面的创新迭代而出现的自动驾驶，就是一个典型的新兴行业，而且数据生成和积累速度都非常快。但过去几年，很多第三方辅助驾驶的方案商在做的感知层、决策层、控制层是很难融合的。只有整车才有可能真正的、很好的去融合三方。所以蓝驰在 2016 年参与了理想的 A 轮融资。

我们从这个视角看到自动驾驶的价值，它是把人的衣、食、住、行，中的「行」带来了全新的智能化和电动化的空间，打开了一个万亿美金的市场。

问：有这么一个说法，就是说中国的自动驾驶的应用时间会比欧美时间早，同意么？

答：L4 以上自动驾驶对道路数据和道路感知能力的要求非常高，对于高精地图、通信网络以及车路协同的数据收集与处理能力要求很高，这里面一个重要的条件是谁能率先完成动态数据闭环的收集。

我们看到的一种实践是特斯拉和理想汽车在尝试的：单车智能，自己闭环去训练智能，通过规模，看能不能变革载具。这肯定是最先进的，因为它的迭代速度会更快，这是稳定的，从创新的演进速度来讲，也更有效率。

与其讨论 L4 的落地时间，对于包括理想汽车在内的新造车企业来讲，更大的视角应该是，把销量做上去，把智能的模块做出来。目前，理想的销量应该是领跑厂商之一，而且增长速度极快。最终，相信大家都是眼见为实，谁先实现效率跃升，谁就是最有说服力的。

另一方面，从国家倡导的新基建可以看出一些基本形态，它针对整个智慧城市、智能交通、空间数字化和联网化的投入，可能会让中国在这方面可以率先迈出一步。

咱们国家的新基建就相当于建立了一个数字化空间，有自治能力的智能载具只是一环。 从数据、基建以及技术上都是超前投入，在这一块我觉得我们国家领先的可能性极大。

还要关注人才的竞争。汽车这个产业在过去的 100 年的时间里，整个市场还是被像德国这样具有强烈机械工程师文化的国家占领，整个供应链都分别围绕着各自的方向在努力。

在智能化或者说自动驾驶这个方向，因过去十几年中美互联网和软件系统更加发达，因此从人才的富集程度和对信息软件的理解以及产品迭代的开发理念来看，中美人才会更加富集。

比如最近大众对智能化的转型，声势很浩大，但其实还是在延续过去 100 年以 OEM 为中心那种集中分散、集中加 Tier 1 协作的协作体系，而这种协作体系在现在拼智能、拼架构以及拼产品的这种快速迭代的开发理念里，很难有快速看清产品本质的能力，这一点是欧洲的差距。

问：从 2016 年投资理想汽车开始，蓝驰怎么看这个产业链上不同角色的价值链变化？

我们关注这个事并不是以「行业热度」为标准的，而是我们是沿着技术变革所需的关键要素发展的路径而来的，它是技术演进过程的结果。

因为这件事的难度，我们比较审慎。在 2016 年投资理想前我们就看到了行业的复杂性。

自动驾驶太复杂，这个产业不可能只用一个第三方技术公司视角去看，而看得越多越要对这个行业的专业性有敬畏之心。

当时看了一些第三方自动驾驶方案公司，单个看团队标签和背景都非常漂亮，但提供的价值没能形成闭环，只能在感知层面做一些简单的拼装，但真正距离装车，实现决策和控制层面的闭环商业可用是非常困难的。

在技术创新类企业里，如果只做一部分，那么我们就要去评估它是否独立实现一个有效的商业模式。

而在自动驾驶方向上，我们发现形成价值闭环是离不开整车厂的，因为整车厂的资源整合能力是这个价值链上最强的。

这也触发了我们从整车的角度去看自动驾驶和人工智能怎么落地，包括早期我们看了理想、小鹏、蔚来等。但真正按照我们说的，闭环的解决问题，真正把场景想清楚、需求洞察想清楚，包括问题、挑战你怎么去解决？只有李想给我们的答案是最清晰的：

中国是不是可以做充电桩？ 中国的城市规划，人均土地面积，电网基础，能支持什么量级的电桩分布，能否满足更快捷的充电需求？中国在 10 年、15 年前，互联网 ‘Copy to China’，但是如果车这个事还是一样，会不会有问题。看清楚中国特色很重要，而且还要考虑监管问题。

刚才说的主机厂组织力的问题。不同画风的人在一起怎么能打好这场仗？怎么协作？

每次和李想交流，至少一半的时间谈这个问题。如果他没有花时间去想、这个问题不在脑子里占到重要的位置，是不可能这样去交流的。这决定了这个事到底能不能成，因为这个难度是非常大的。

李想是一个很注重资本效率的创业者。

怎么用更少的钱能把这个事做出来，而且他不是在吹牛，他已经干了两次了，泡泡网第一次，汽车之家第二次。汽车之家这样的成本，融这么点钱做到百亿美金市值，每年再创造那么多利润。

资本市场看重价值创造能力，而不是看市值创造能力。 这点上，李想和他的竞争对手其实是非常不一样的。这种价值观和蓝驰一直坚持的价值观是非常契合的。

但现在回想，当时投资理想还是需要勇气的。理想在 B 轮之前的融资挑战，主要是要求市场上的基金敢于接受用 D 轮的估值和资金规模，来支持一个业务还处于天使期的项目。能这么做的人还是少，要么是资金实力雄厚，要么是胆儿肥。因为对赛道的深入独立思考，对李想的构想的深度认同，才形成了投资决心。

之后，蓝驰管理的基金连续投了李想 4 次。因为他不断把未来的格局看更清楚。

比如把指向终局的技术路线弄清楚，为什么做这个车型，产品为什么选这个价位，什么样的用户需求，技术路线怎么迭代？

比如自动驾驶里头关键点是什么？是数据、算法，还是什么？我们非常清楚，数据是一个根，没有云计算何来大数据，没有大数据何来人工智能？

比如无人驾驶要做 corner case 的训练，不能只靠仿真，必须得靠更多实测的数据。

问：蓝驰怎么看 Waymo 现在开始为整车厂做方案？

答：首先 Waymo 这样的行为很正常，这样它的价值才会更通顺，它要做商业交付，但没有在整车上跑过一圈，对他来说就是有挑战的。

但从技术的演进路线角度来讲，我们觉得自动驾驶的本质还是让车更智能、更安全，运营商或者技术公司代替不了车本身。

滴滴它是有调度能力，但车本身是一个非常复杂的载具，从研发到生产制造有着严格的周期，36 个月是底线。

再压缩可能就会出现问题，那肯定是不能接受的，因为这是要载人的产品，但载物就会不一样，所以在自动驾驶领域回过头看，在价值链里整合能力最强的还是整车制造。

但现在的整车制造商和以前的不一样，必须要有技术创新的要素，是否符合现在的技术要求，这能不能成为它的壁垒很重要。

投资理想汽车的时候，李想和他的团队有两点比较打动我们：

在出行这个大赛道里，要怎么去想问题，要做什么，技术界限是什么，产品策略是什么，他们都非常清晰。

李想非常清楚如何打造团队，把互联网工程师、主机厂工程师、国外工程师，放在一个团队里如何形成统一的文化，去管理其实非常困难。如何很有效率地工作，而且还要不断创新，解决增量等问题，挑战非常大，但理想团队非常清楚该怎么做。

在组织方面就有一个反例，那就是大众，大众推进智能化的资源其实非常丰沛，但它一年花了几百亿欧元还没有做好，这里面的问题其实就是组织结构的问题，生产力和生产关系没有做到适应性调整。

问：蓝驰判断最后会有几家新造车公司能够胜出？

答：中国本土市场很大。美国市场，特斯拉很有竞争力。新造车企业中美加在一起，可能也只会有两三家，美国特斯拉事实上已经跑出来了，那中国我认为应该还会有一两家。

苹果、华为这些公司，依然有机会后来居上。甚至像谷歌、亚马逊，他们几个里头也可能有一个抽到一张、半张牌。

问：在智能汽车核心部件的投资布局方面，对投资人来说有哪些难点和挑战？

答：如果和互联网 TMT 相比，汽车领域有自己的行业壁垒和专业特点。首先就是对技术和行业有没有敬畏之心，这个行业的参与者要梳理清楚机会在哪儿，以及机会的优先级。

比如说车，我们不光从无人驾驶的角度看机会，我们还从整车内部结构架构，从汽车电子、控制、传感器等角度来看。

汽车电子方向依然有很多机会，这也是我们现在正在布局的一些领域。

问：蓝驰觉得智能汽车和自动驾驶，到什么时候才能实现经济收益呢？

答：关注自动驾驶的经济收益前，首先可能要看的是车卖得好不好，或者说企业是否有自我造血能力，很重要，自动驾驶是需要循序渐进地去积累，这也是为什么投理想。

当然，近几年很多人才富集的第三方自动驾驶公司，也做出了很大的成绩，有很多算法有很好的突破。

同时，大家都会在自己的车上增加智能的功能特点，在体验上、效率上、安全性上都会有所提升。但要达到自动驾驶，或者说无人驾驶，其实还是需要相当长的时间。估计至少还要 2023-2024 年。

头部厂商，自动驾驶训练可以到一定的水平，但真正把司机拿掉，可能跟整个交通的规划，要放在一起来看。自动驾驶实现的过程很艰难，与其说什么时候会有收益回报，还不如去问到底谁能挺到最后。

问：在国家的新基建战略里，蓝驰会优先关注的领域是什么？

答：我们有几个自己的策略。

出行的智能化。

因为在整个出行大赛道里，它解决的是人类衣食住行里面「行」的问题，我们会在基于车的基础之上看一些属于这个价值链本身的新创新。

空间数字化。

新基建改变的是人的衣食住行，而未来在智能的空间里，拥有智能化的机器可以延伸人类的感知和观察能力，空间数字化与基础设施相辅相成，智能化一定要依赖通信资源，所以空间数字化不仅可以提高生活效率还可以解决医疗、养老等场景需求。

下一代交互界面。

每一次交互界面的迁移，就意味着几十亿用户注意力的迁移，注意力的迁移意味着一个大的生态的出现。

PC 和手机是现在主流的数字交互界面。如果对下一代交互界面可能的技术栈做些拆解，未来交互界面是什么？输入、输出新的方式有哪些？可能是 VR、AR，除此之外，声音、动作、表情是不是？

车的算力也很强大、数据的交互非常多，在这个场景里做一些关键任务的时候，到底能不能给大家更好的体验？实现空间数字化的信息从哪里来？但是，当然这些基础设施不是一蹴而就的，需要慢慢的不断迭代。有这样能力的创业公司，必须要有阶段性的造血能力。

像理想汽车，这么多人在路上开，生成的空间数字化数据，将能够带来非常多好的体验。汽车座舱是一个封闭场景，有助于一个应用一边赚钱、一边赚数据，有造血能力，能把你的技术养到成熟。

回到原点，无论是智能汽车无人驾驶，还是整个大的新基建，这些数字化的基础设施投入加上这么多人工智能支持的技术创新，其实蕴含非常多的激动人心的机会，而且都是在交叉的边缘地带，孕育交叉的创新机会。