炒股配资杠杆公司，以“新年伊‘驶’·‘智’为当先”为主题的科创家智享沙龙——自动驾驶专场在上海虹桥基金小镇正式举行。

　　此次沙龙由财联社、《科创板日报》联合主办，无锡山水城、新能源日报、创投日报、财联社创投通承办，虹桥基金小镇、天风证券研究所为支持单位。

　　《科创板日报》副总经理刘荦在致辞中表示，科创家智享沙龙IP于2021年下半年被打造出来，从最初的资源聚集，转型发展为如今功能性更强的平台，致力于辅助政府招引、机构募资、企业路演，并通过财联社积累了十年的上市公司资源，赋能当前的一级市场。

　　上海市创投行业协会法定代表人、副秘书长，虹桥基金小镇总裁颜国彬在致辞中表示，虹桥基金小镇是一个以创投基金业务为发展核心的创新高地。据介绍，虹桥基金小镇正推进“小镇+”计划，目标是在保持小镇现有优势基础上，通过加强与各方合作，进一步提升服务能力和品质，实现更全面的发展。

　　无锡山水城招商文化旅游局副局长孙戈从“颜值”“头脑”“人脉”“钞能力”等方面介绍了山水城的自然环境、高校及科研机构建设、区位优势、经济实力，并详细介绍了其“1+4+N”产业发展体系。孙戈向现场企业发出邀请，“希望大家去山水城去走一走，实地感受山水城风景、人文和产业发展氛围。”

　　在此次沙龙上，轩元资本创始人王荣进，辰韬资本执行总经理贺雄松，天风证券研究所汽车产业研究首席邵将，福瑞泰克董事长兼CEO张林，楚航科技创始人兼CEO楚詠焱，诚芯智联创始合伙人殷磊等嘉宾纷纷畅所欲言，分享了各自的精彩观点。

　　▍解析自动驾驶产业发展：投资现状、应用场景及发展趋势

　　此次沙龙上，轩元资本创始人王荣进以《智能驾驶行业发展趋势及投资分析》为题进行了主题演讲。王荣进表示，经过近十年时间，电动化产业导入阶段已基本完成。行业格局清晰，经过洗牌后进入良性竞争，强者恒强。中国引领全球发展，建立完整的上中下游供应链体系。未来的机会来自技术迭代所产生的相关变革。

　　王荣进认为，目前全球智能驾驶处于L2向L3迭代时期，各大厂商加快L3以上级别产品研发。国内以新势力为代表的OEM以L2+++加速往L3靠拢。在这其中，“城市NOA是辅助驾驶的天花板，也是无人驾驶的入门槛。2024年有望实现扩大的百城以上，NOA相关车型销量有望达百万台”。

　　辰韬资本执行总经理贺雄松以《特定场景无人驾驶赛道商业化拐点的突围与掘金》为题进行了主题演讲。贺雄松表示，从投资周期来看，智能汽车已度过了最早的投融资萌芽期、泡沫期，目前正处于情绪驱动和业务驱动的交替期。行业正在从“为梦想买单”转变为以产品和技术落地为重要考察指标。“以业务驱动为主的投资更符合商业本质，一级市场也在近几年更聚焦于业绩拐点投资。”

　　在贺雄松看来，影响着自动驾驶行业发展突破最为核心的要素仍然是智能驾驶技术水平，能否真正低成本地替代司机、取消安全员是商用落地爆发的关键。“技术作为限制商业化落地的最大因素已经被突破：常态化去安全员运行从单点单场景试运营转变为多场景多点爆发。”

　　贺雄松预测，随着商用L4级别无人驾驶汽车的增长潜力日渐明确，预计未来乘用车也将迎来新的价值重构和创业机会。如：从原有的主机厂主导的价值链，向L4系统集成商主导价值链转变；汽车行业的核心技术也将转变为“算法-硬件-运营”调整；智能底盘、传感器等面向L4技术的相关零部件或将成为未来行业投融资关注重点。

　　天风证券研究所汽车产业研究首席邵将以《“新中枢”下的产业投资线索》为题进行了主题演讲。在邵将看来，电动汽车的增长空间可以从结构性增长角度判断。邵将认为，未来行业投资机会或将集中于出口、汽车电动化替代、智能驾驶体验升级和供应链兼并重组。其中，出海和供应链兼并重组是汽车产业来到一定成熟阶段后必然会经历的过程。“但比起供应链的重组调整，目前中国更先迎来汽车油转电、智能化的发展大趋势。”

　　邵将表示，如今已进入智能化产业趋势提速期，软件及智能化能力占有企业将成为新势力2.0的重要标准。“当电动汽车新的结构性增长释放完毕，短暂地进入瓶颈期后，自主品牌推动供应链关系将迎来重塑，参考日韩汽车产业发展历史，产业融合提速，进入并购窗口期。而一级市场机构也有望借助供应链与上市公司的并购获得退出机会，未来一级市场、二级市场和产业的联动将越来越密切。”

　　▍如何加速自动驾驶商业化落地

　　近年来，关于自动驾驶领域的利好政策东风频吹。日前，“车路云一体化”应用试点工作的正式启动，被业内视为自动驾驶商业化落地的又一次重要提速。

　　在以“如何加速自动驾驶商业化落地”为主题的圆桌对话中，知行科技CMO仇春认为，企业在自动驾驶商业化落地过程中，需要思考“如何快速落地”与“如何产生商业价值”两大问题。在这其中，首要关键因素在于“人”——“自动驾驶需要高阶人才”。同时，在量产的过程中，企业是否具备工程化的能力亦非常重要。

　　伯镭科技联合创始人兼首席技术官杨扬表示，企业想要实现自动驾驶商业化落地，需要具备三方面能力：软件、硬件、运营。以露天矿山场景为例，硬件则指无人驾驶矿山线控底盘和整车；在运营方面，需要考虑如何严控成本、降低轮胎损耗、降低能耗、降低设备损坏率等。一个可持续的商业模式在于“账一定要能算得过来”。

　　在纵目科技VP、智慧汽车业务部总经理尤臻慧看来，“性价比”在未来自动驾驶商业化落地过程中将是非常重要的竞争点。“企业如何能在性价比方面做得更好，如何通过平台化把整个成本降下来，至关重要。”尤臻慧认为，目前整个自动驾驶行业竞争十分激烈。于企业而言，“活下去”是第一步，且在活下去的同时看清商业本质的方向。“在整个商业化落地过程中真正体现自身价值，把自己的几条腿越做越粗。”

　　小马智行产品解决方案总监王嘉增认为，企业要想实现自动驾驶商业化落地需要围绕五大维度展开：一是打造以无人驾驶为基础的出行服务；二是确保供应链批量化、结构优化，从而为市场提供稳定且性价比相对较高的产品；三是相关政策的推动；四是实现规模化效应；五是构建产业链生态。“在整个生态链中，不可能有一家企业‘吃掉’所有东西，需要各自做专、做精，从而相互赋能，共同推进行业发展。”

　　魔视智能乘用车事业部产品线副总经理张峥表示，整个自动驾驶的商业化落地的关键，在于“以终为始”，持续为终端客户创造实际价值。“通过不断迭代、创新和聚焦终端用户体验，魔视智能构建了一个可持续的商业模式，以此更好地适应市场，助力实现商业化的成功落地。”

　　▍AI如何更好赋能自动驾驶未来

　　过去一年里，AI大模型火爆全球，其落地应用频频引发市场关注。而大数据、超算中心的大规模应用，也是自动驾驶的AI基础设施。AI在自动驾驶感知、认知等领域同样发挥着重要作用。

　　在以“AI如何更好赋能自动驾驶未来”为主题的圆桌对话中，福瑞泰克董事长兼CEO张林表示，“谈到AI，我认为数据是最基础的东西。我们把数据比作AI的血液，要有数据才能流动，才会有所谓的智能。”同时，张林表示，在AI应用于智能驾驶领域中，模型、算力和数据亦缺一不可。

　　张林认为，想要让AI更好地赋能智能驾驶，需要利用车队规模形成数据闭环、泛化成场景能力，就可以将其应用于训练AI，这是智能驾驶关键的一步。尤其是大量数据在特定垂直场景中，可有助于提升车辆本身的感知、融合、定位、预测、规划、决策功能。

　　楚航科技创始人兼CEO楚詠焱亦赞同数据规模对于AI应用于智能驾驶的重要性。楚詠焱以其车载毫米波雷达应用于车辆感知为例并表示，随着雷达点数的增加、探测数据量的增加，引入AI将有助于协助处理更大规模的雷达、视觉采集数据。“AI模型不仅可以帮助去除一些不必要的干扰数据，也可以增加对特定数据的分析，协助提升对汽车所处环境的精准判断。”

　　对于数据收集和AI模型的应用方向，楚詠焱预计，其所从事的毫米波雷达领域，在未来或将成为适配车载AI应用的更佳传感器。

　　诚芯智联创世合伙人殷磊表示，其团队已看到AI智能驾驶应用的潜力。据介绍，其团队当前所研究的高精定位功能，基于定位开始训练内部模型，同时也为日后完成多元融合的复杂算法模型做准备。

　　殷磊认为炒股配资杠杆公司，不同企业发展阶段关注的侧重点不同。“在实现功能阶段，企业对性能、成本可能没有那么高要求，因此AI模型选择、模型优化一定是最重要的；进入追求性能、成本优化阶段，超算中心的算力、数据就会变得非常重要；当升级到关注用户体验阶段，尤其是个性化用户体验上，数据积累非常重要，企业需要积累更多维度精细化数据。”