上个月（6月27日），无人驾驶创业公司Drive.ai刚刚披露了最新的5000万美元B轮融资，知名国际投资机构GGV纪源资本（以下简称GGV）作为资方之一受到关注。不过转念讲，对于GGV这个庞大的投资军团而言，这更像是其流动的投资海洋中一个“普通”的案子罢了。
但这些“普通”案子的诞生之路却绝不普通，甚至几乎兼具在未来成为“卓越”的可能，十四年前的一场案子能够证明这一点。
2003年，在你可以用8000元均价购置北京二环住房时，GGV入局了当时估值2亿美元的阿里巴巴，彼时电商经济还像个没长大的孩子，它的前景和局限均未可知。
时间转到今天，我们终于可以咬定这次投资没有亏本。那么这一切，会发生在自动驾驶身上吗？
这个问题，对于经历了这场中国科技变革史诗的GGV管理合伙人、连登全球TOP投资人榜单的李宏玮而言，是值得考虑同时也有发言权的。日前，雷锋网·新智驾走访了GGV在北京的办事处，对李宏玮进行了独家访谈，从Drive.ai投资案谈起，一幅自动驾驶产业资本布局乃至国内下一步科技变革初探的画面，也慢慢地呈现出来。
*GGV管理合伙人李宏玮
雷锋网：GGV参与Drive.ai B轮融资是出于怎样的考虑？请聊聊对Drive.ai团队的看法。
李宏玮：自动驾驶领域，我们在中美跟进了很多创业公司，相对而言，我们认为Drive.ai算是跑得比较快的。首先，它有大约两年的创业历史，比一些新晋企业多了一些团队积累；其次，他们已经拿到美国路测牌照，这种测试环境使他们有一定的数据积累；第三，从解决方案上，他们偏重以深度学习为主的视觉方案，对高精度地图的依赖程度相对较低。综合以上，我们认为他们在这个领域走在前面，所以投资。
雷锋网：了解到您为了投资Drive.ai做了6个月尽职调查，用这么长的时间是否因为有一些犹豫的地方？
李宏玮：其实不是。我们一般做尽调，如果这个市场是5-10年后的市场，其实我们是有时间的。GGV旗下管理的基金有很多个，发现基金可以在很早期进入创业项目投资。总的来说，在公司A、B、C轮不一样的成长阶段，我们都能够选择进来。
为什么做比较长的尽调？第一，这是一个新的领域。第二，这个新领域虽然新，却又嫁接在一个很传统的汽车生态链，汽车生态链十分复杂，有不同国家的OEM厂商，还有Bosch、Magna等Tier 1供应商。我们花了比较多的时间，充分了解整个生态链对自动驾驶的看法。第三，在自动驾驶的产业环境中，软件方案需要嫁接在实际的硬件和主体上，它牵涉到的供应链玩家比较多，我们在投资时不会单点投资，也不会在了解清楚行业的规律前就快速投资。
雷锋网：从技术方案和商业化路径讲，Drive.ai是希望将传统汽车改造成自动驾驶汽车，通过您对团队的了解，这个“改造”具体指什么？
李宏玮：Drive.ai团队现在面向的是车队管理服务，最终定位不是希望消费者或车厂购买他的车，而是希望技术在一些运营场景中得到应用，例如共享出行或是物流等。
所以他们的方案不是从零开始，而是在原有的车队上加以改装。实际操作中，这个挑战还是很大的，因为你需要依赖OEM和车队进行传感器选型。所以Drive.ai希望把这自动驾驶能力集成为一个改装套件，同时随着激光雷达等传感器的演进，套件可以升级。总的来说，这是一个相对标准的方案，在跟以不同车型配套时，会节省集成的时间和成本。
雷锋网：目前Drive.ai的合作伙伴有哪些？
李宏玮：OEM和车队两者都有。OEM车厂对自动驾驶板块比较有兴趣，可能会提供车辆来尝试进行装配，车辆大部分以全电动或混动车型为主；另外，他们与车队管理厂商也有对接合作。
雷锋网：据说Drive.ai上一轮融资时已经有车企想介入，为什么最后没有达成领投？
李宏玮：其实Drive.ai与车企的合作是比较密切的，甚至有一些车厂成为小的战略投资人。上一轮融资，从财务投资人到战略投资人，从互联网的大佬到车厂其实都有与Drive.ai接触，但从公司角度，希望在B轮的早期阶段，可以先保持相对独立的位置，所以他们倾向找财务投资人做领投。
雷锋网：此次Drive.ai的B轮融资除了吴恩达及NEA亚洲区主席Carmen Chang加入董事会，我们也了解到您以观察员身份加入董事会，这会有什么不同？
李宏玮：从董事会的角度没有什么不同，开董事会我们都会在，当然如果你是董事的话有一些文件你需要先签，作为观察员我们是从股东层面来签这个事，所以从意义层面没有太大的不同。不过确实因为Drive.ai在美国，我不会随时在场，但信息量以及和团队的接触方面是一样的。
雷锋网：如何评价吴恩达加入董事会对Drive.ai的影响？
李宏玮：吴恩达跟Drive.ai还是有一些渊源的，很多创始人都是他的学生，从斯坦福深度学习实验室出来，另外你们也知道创始人兼总裁是他的太太。一直以来，吴恩达会给他们一些指导。这次B轮过后吴恩达正式加入董事会，我觉得很大的成份还是要继续吸引人才，好的投资人品牌和董事会组成对吸引人才是很重要的。因为这个领域是需要高素质人才的，吴恩达正式成为董事会成员会是比较好的带动效应，甚至他也可以代表公司去帮忙招聘这些人，我觉得好的董事必须要做这些事情。
雷锋网：自动驾驶在GGV的整体投资板块布局中处于什么位置？
李宏玮：GGV有四个投资板块，前沿科技是其中之一。在前沿科技板块中，主要的一个就是智能出行。智能出行围绕整个汽车以及出行相关生态链，当然分享经济不包括在内，主要是硬件等更直接的科技领域。这就包括几点：
一，电动车体系，不论是两轮、三轮、四轮，都属于一类；
二，与电动车相关的智能化，如内外传感器、连接通讯等；
三，对于智能化的提升，即自动驾驶，从L2到L3、L4等。
我们再具体聊一下L4。我们把L4看成整个智能出行生态链中的一个板块，从时间角度来说肯定不是短期布局，更多是需要时间培育的过程。所以，我们在整个出行板块是需要一个5-10年的布局。而其中，对自动驾驶应用的投资布局是会有一定占比的，自动驾驶可以呈现在不同场景中，如限定区域、城市复杂道路或是物流配送等等，我们见到的很多创业公司都是针对产业链中不一样的场景专注来做的。
雷锋网：您提到GGV接触过很多自动驾驶领域团队，更看重整体解决方案商还是传感器或高精度地图等领域？对自动驾驶板块的整体布局是怎样的？
李宏玮：刚刚所说的生态链都是我们在关注的，所以我们都有看。这些创业公司不一定在中国，还可能在美国、以色列等国家。
第一，传感器方面。看过激光雷达、以及4D Radar等传感器，目前有一些想要取代激光雷达的技术公司。我们在这块花了一些时间；
第二，高精度地图。在这方面我们也见过一些公司，但我还是希望最终减少对高精度地图的依赖性。因为今天看来，高精度地图的时效性不高，成本太高，短期自动驾驶可以看到价值，但从长期而言，做到全覆盖我认为还是有难度。所以这块我们还在考虑如何布局。
第三，车内技术。我认为其中还有许多应用可以演变，从车内交互说，除了点击，未来会有语音等更多交互方式，目前的还是太基础了。进一步想，在车辆实现半自动或全自动时，就会为驾驶员创造一种不需要驾驶的车内场景，在这个移动场景内要做些什么？这其中会涉及到许多车内交互、NLP（自然语言处理）的技术问题，所以我们也在看这方面项目，技术上对交互的延时、处理能力等都是关注的。
第四，车和环境。其中涉及配套的通讯软件技术、算法技术以及自动驾驶安全等，我们也在关注。
雷锋网：现在行业中将汽车未来发展从“三化”增添到了“四化”，分别是“电气化、自动化、智能互联化以及共享化”，您如何看待这几部分的成长周期和发展路径，投资思路是否有所不同？
李宏玮：这四个趋势我们都在智能出行板块进行了布局，共享化方面我们是滴滴、Grab的投资方。电动化方面，今年国内两轮电动车投了小牛，之前投过Immotor。目前国内两轮电动车每年有7000万台的新增市场，还是蛮大的，所以也有布局。另外，近期我们会宣布，在充电桩领域的布局。因为除了车之外，还要有相关配套，作为投资者应该早一点布局。
雷锋网：对于四轮的新能源汽车市场，是否会投一些项目？
李宏玮：我们会看，现在海外一条新能源整车生产线成本需要接近2亿美元。国内成本其实也不低，其实是需要资本的带动。而对于国内新能源整车，我们关注的不仅仅是人才和技术资源，还有一点就是政府资源，我们会关注团队是否有能力与当地政府合作，因为最终整车还是要落地，需要有整合供应链能力。
雷锋网：传感器领域比较看好哪类公司？
李宏玮：我们看过很多国内国外的传感器公司，但关注点还是会多放在新型激光雷达这一块。因为如今激光雷达挑战比较大，第一成本太高，第二供应不够，这二者是相辅相成的，会影响整个行业商业化的发展进度。另一方面，激光雷达还有更丰富的应用场景，例如室外机器人，用激光雷达方案效果比较好。
我们通过一段时间了解，比较同意固态激光雷达的路径，但其中还有很多不同的技术方案，精度和成本都不同。在这一部分，我们会进行比较分析，同时会向供应链的厂商咨询。例如与Tier 1交流，看他们关注哪个领域，因为他们会最终将好的方案推荐给车厂。
雷锋网：有人说国内自动驾驶概念炒的过火，真正实现落地还要至少十多年。您是否同意，又如何评价巨头对自动驾驶的热潮？
李宏玮：有人认为10年都不会成型，其实3-5年你就可以看到一些成果，但定义可能不同。如果让每辆车都达到完全自动驾驶，3-5年肯定不行。但如果是新城市，也有一定可能，比如迪拜政府就为这件事情买单，所以与政策绑定有一定关联。此外，如果政府区域性推广自动驾驶，红利也会很大。
从巨头角度来说，最终每个公司都会有不一样的路径和想法，今天搞自动驾驶车的基础技术，其实可以延伸到很多地方，例如室内外机器人，很多模块是可以移植的。大佬应该有一个研发团队，通过这些模块的研发理解技术的延伸，这些公司如果没有研发部门，没有在展望的话，那就不是技术大佬了。至于后续的落地，那就要看公司的基因。
雷锋网：了解到你们两三年前就看过Cruise Automation，当时这个产业是什么状态？
李宏玮：看Cruise Automation的时候大概是两年多前，当时公司很小，20人不到，在做A轮。我们当时去到他们办公室，他们演示了一辆车在路上跑，但每周只能跑两次，还有固定的时间表，其实是很粗糙的，比较早期。方案上其实也没有多少AI，主要是CV（计算机视觉）、rule base（基于规则的算法）。当时他们想要做的事情其实是替代Uber，下一代用自动驾驶来进行共享出行，是想做颠覆Uber的产品。
后来，我们就发现它被通用看上然后收购了。这场收购也有一个带动效应，让业界看到汽车厂商其实在关注这个板块，也提醒了Uber，已经有人想要颠覆你了，我觉得也让整个行业动起来。
雷锋网：今天再看自动驾驶的项目和团队，跟两三年前看Cruise Automation相比有哪些变化？
李宏玮：我们看Cruise的时候自动驾驶整个研发现状还很早期。但今天与Drive.ai团队或是其他新公司聊的时候，会发现软件方案还是比较多元化的，同时对硬件的依赖程度高低不同。例如谈的比较多的是传感器方案，以激光雷达为主还是摄像头为主，今天的初创公司路径确实会不太一样。
雷锋网：GGV目前在关注的自动驾驶方案商也好，激光雷达厂商也好，都属于估值较高的项目，会不会觉得这些公司太贵了？
李宏玮：我一直觉得估值都是相对的，2003年我们投资阿里巴巴时，觉得估值2亿美金挺贵的，那个时候上网用户也就几千万，谁也不知道电商也做多大。所以今天，我仍然觉得估值很难说贵还是不贵，更多是看这个市场是不是够大，是不是可以发展起来。如果市场不起来，任何价格都贵。
雷锋网：目前围绕自动驾驶产业链的很多关键技术都掌握在大厂手中，这时GGV会如何选择和辨别有潜力的小型创业公司？
李宏玮：其实自动驾驶从技术的原理到基本模块，核心技术大部分在大厂，像深度学习算法是不是也在大厂？但同时，大厂可以开放，所以算法本身不是我们从投资角度关注创新公司的重点。我们更加在意的是，创新公司如何借用行业中相对成熟的算法，架构成系统或方案，更好应用到场景中。大家都说AI+，其实AI有很多技术模块，但我们关心它“加”在哪里，怎样场景化，例如“+金融”“+教育”等等。
雷锋网：加入GGV至今，您在国内的投资经历已超过十余年，这段时间里，见证中国科技圈以及TMT产业发展，最大感触是什么？
李宏玮：我从2001年开始看中国VC市场，在国内已经有16年了。GGV 2000年成立，在2005年我加入后在上海设立了办事处，但其实刚成立时我们也在国内进行投资，所以GGV在国内的起步也是从2000年开始。
2000年到2005年时，中国开始互联网化，当时互联网公司和上网群体都不多。当时从TMT入局，投资的风潮更多在网关，像华为这样的公司。为什么？因为中国大力推广从2G到3G网络，运营商的整合中大力投入基础设施建设和互联网平台。所以那时资本更多投资芯片相关企业。
到了2004年、2005年的时候，有一个变化就是互联网的垂直化。原因是基础设施已经搭建起来，带宽更高了，互联网更稳定。那时百度和腾讯都上市了，更多创业者进来就是在思考在PC互联网时代，有没有垂直化的可能。像盛大、网易运营游戏，携程运营出行，这个时候资本会投资一些内容、服务相关的项目，那时候我们投了UC、YY、去哪儿。
2008年、2009年时，我们看到了另一个趋势，移动化。小米其实也是2009年-2010年崛起。移动互联网兴起后还是要细分，但跟PC互联网不同的是，它的载体不同，更加人性化。所以后面直到2015年的大部分布局，都是围绕移动化崛起的。
移动应用与之前的PC垂直化很类似，创造了一波新的公司，当然后来我们也看到，垂直化之后还有服务化的创新，例如分享经济、020。
今天，我们谈到自动驾驶，其实就是在谈下一波浪潮，这波浪潮与载体无关。之前的载体可能是PC、移动等，但下一波会与数据相关，这是因为今天国内有七八亿的移动用户，这些数据的背后都是垂直化的。
所以我们现在所在的浪潮，就在于如何更好借用算法技术，寻找更好的商业模式。这个商业模式表现在2B中，可能就是效率驱动的。今天中国的人口红利消失，要用工业4.0、机器人解决问题。你可以称它为AI+、自动化，但我觉得背后是数据驱动的新的浪潮。可能上一波浪潮中，大部分服务型公司PK的是运营能力，但今天PK的就是智能。
雷锋网：所以自动驾驶属于这波浪潮下的一个细分？
李宏玮：对。我们看到AI替代老师进行教育，在金融等领域也是一样，看到了AI+的垂直化。所以下一个革命在于数据如何被使用。在这个时候，许多数据公司其实是有一定优势的，他们的挑战在于：如果我有数据，要怎么样盘活起来？如何让数据更加实时、更加智能化。没有数据反而可能要从零开始了。
雷锋网：您说到数据的重要性，在自动驾驶领域，巨头面前的创业公司机会和路径应该在哪里？
李宏玮：汽车板块发展，现在有两个思路：
一个是谷歌Waymo的思路，这个思路和安卓很类似，就是开放一套标准的软件，任何车厂都可以跟我合作。当年安卓开放时也说，任何手机厂商都可以跟我合作。以国内百度为例，其实也是更类似谷歌的开放思路。
第二个思路是Tesla的思路，Tesla的思路有点像苹果的思路。不是开放的，但众筹众包。每一辆车在外面独立，但每一辆车在路上都在收集数据，采集数据后在云端共享，不断对车的自动驾驶性能进行优化。
但今天评论哪个思路胜出，大家都没有一个确切的答案。目前厂商们的想法已经差异化了，这就是通用收购Cruise、福特投资Argo的原因，我认为后续，这两种方式都可以存在。
对于创业公司，我认为大部分是做L4寻找竞争力，其中两个选择，一个是像Cruise，最终和厂商合作，它的路径就属于封闭路径；另一部分就是像谷歌一样的开放方案，这种我认为在中国的环境和扶持力都会比较好。
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田哲