2017 年又是无人驾驶发展的大年，许多无人驾驶初创公司在 2017 年成立或者拿到巨额融资，而且行业发展趋势也越发明显。
政府支持
2017 年国家对无人驾驶支持力度很大，比如工信部印发人工智能行动计划，智能网联汽车成培育重点，6 月份，工业和信息化部形成了《国家车联网产业标准体系建设指南（智能网联汽车）（2017 年）》（征求意见稿）；12 月份，工信部又印发了《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划 (2018-2020 年)》，将智能网联汽车列为头等培育目标。
图1 工信部印发《促进新一代人工智能产业发展三年行动计划 (2018-2020 年)》
近期，，强调要“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合，发展先进制造业，支持传统产业优化升级”。这些国家级政策对无人驾驶在我国的落地十分利好，各地政府应该也会在政策上跟进去扶持无人驾驶的发展。
共享无人驾驶发展
笔者一直相信无人驾驶的最好的盈利方式是运营城市级别的无人驾驶交通系统，而不是单纯的卖车。在笔者看来，Tesla 的终极目标是做运营，而不是卖车，只是在卖车的同时以众包的方式收集大量数据为运营做准备，这样可以去除数据收集车队的运营成本。
图2 Waymo在美国菲尼克斯运营的无人驾驶车
今年，谷歌旗下的 Waymo 也开始在美国菲尼克斯大都市区运营无人驾驶叫车服务。这种商业模式直接伤害的是以 Uber、Lyft 以及滴滴为主的运营商。因此，Uber 则向沃尔沃订购了 2.4 万辆 XC90 型号 SUV 作为无人驾驶车队尝试运营，而 Lyft 在硅谷也开始大举投入无人驾驶研发，而在这方面，滴滴虽然在硅谷组建了无人驾驶团队，但是投入的力度似乎还不大。
也可能滴滴内部数据觉得无人驾驶普及还需要很久，通过观望与收购可以快速补全技术上的不足。但是滴滴、UBER、Lyft 为主的运营商有一个巨大优势，就是云端的多车调度平台已经很成熟，只要把无人驾驶端的技术完善，是很容易切入并占领共享无人驾驶市场的。
互联网驱动的造车企业井喷
中国近两年冒起的新的造车企业已经突破了 60 家，而且还在继续增多。有趣的是，互联网公司在这轮造车扮演了非常重要的角色。
比如蔚来汽车由李斌、刘强东、李想、腾讯、高瓴资本、顺为资本等互联网企业与企业家联合发起创立，并获得淡马锡、百度资本、红杉、厚朴、联想集团、华平、TPG、GIC、IDG、愉悦资本等机构投资。而 UC 创始人何小鹏、58 同城 CEO 姚劲波、猎豹移动 CEO 傅盛等人成立了小鹏汽车。威马汽车也完成了百度领投的新一轮融资，并亮相了首款产品 EX-5。
另外由车企外籍高管成立的 FMC，也推出了电动车品牌拜腾。值得一提的是，BAT 布局车体企业基本定型，百度主导了威马汽车，阿里巴巴主导了小鹏汽车，而腾讯主导了蔚来汽车。所以基本上车的载体定型后，投资与收购方面会向单点技术，而不是整车企业推进。
值得一提的是法拉第未来以及乐视汽车，试图从整车角度切入无人驾驶，但是从目前的布局看来，应该是个失败的项目了。
收购与投融资
今年是无人驾驶投融资大年，投资主题都是大平台投资或者吞并单点技术或者方案提供商。今年初，福特宣布斥资 10 亿美元给Argo AI。Argo AI ，Argo AI 为无人驾驶提供软件系统以及 AI 平台解决方案，与福特形成很好的互补，可以加速福特的无人驾驶进程。
图3 intel & Mobileye
今年 3 月，英特尔收购自动驾驶领域公司 Mobileye，出价 150 亿美元，约合 1036 亿人民币。随后，英特尔和 Mobileye 发布联合申明，确定双方已签署最终收购协议，并将在 9 个月内完成收购工作。英特尔估计，到 2030 年，自动驾驶相关市场容量将达 700 亿美元。收购完成后，Mobileye 将与英特尔的自动驾驶事业部合并，组成新的自动驾驶事业部。
Mobileye 主要提供视觉无人驾驶技术以及大量自动驾驶视觉数据，收购 Mobileye 后英特尔很快补全了自身在视觉无人驾驶上的技术缺陷，也让英特尔有能力在无人驾驶计算平台市场上叫板英伟达。
另外，今年 10 月份，汽车行业 TIER 1 方案商德尔福汽车（Delphi Automotive）以 4.5 亿美元收购自动驾驶软件开发商 NuTonomy 去补全自身在无人驾驶软件上的不足，从而可以提供完整的无人驾驶解决方案。
而另一家汽车行业 TIER 1 方案商大陆集团（Continental AG）最近也刚以 4 亿美元收购以色列汽车网络安全公司 Argus Cyber Security 去提高自身车联网方向的安全性。
生态切入
今年一个特别有趣的事情是百度开源了 APOLLO 项目，把无人驾驶技术开源，期待以平台的角度快速切入无人驾驶市场。虽然一些比较主流的无人驾驶企业对这个做法有顾忌，担心被打平台绑架，但是这个切入点可以帮助许多无人驾驶长尾企业快速补足技术差距。
图5 Apollo仿真平台
APOLLO 初步的比较著名的合作方有 Lyft，因为之前 Lyft 在无人驾驶基本零投入，使用 APOLLO 可以让 Lyft 的技术团队快速的了解无人驾驶技术，但是对百度来说存在的风险在于当 Lyft 对无人驾驶技术有比较好的理解后，可能会直接做集成，去采购不同的单点技术企业来整合，形成自身的技术壁垒。
我们也拭目以待谷歌是否也会开源自身的无人驾驶技术平台。笔者感觉可能未必会，因为有别于安卓，无人驾驶涉及的技术点太多，即使是开源，有能力整合的基本都是大平台，留给长尾小企业，特别是缺乏技术能力的小企业机会并不多。
上游百花齐放
今年另一个特色是无人驾驶创业上游化，越来越多的初创公司主打的是一个单点技术，而 2016 年很多无人驾驶初创公司是以整车无人驾驶技术为切入点，比如 PONY.AI，而今年很多互联网公司定型无人车平台后，估计会更多地寻求单点技术提供商。
图6 敏捷型激光雷达（AEye’s iDAR）
特别接近年底，有许多家单点技术提供商出现，光是激光雷达领域，就出现了 AEye 发布的 iDAR 传感器，这是一种新型的用于自动驾驶车辆上的智能传感器，可以收集数据，还可以进行快速动态感知，为车辆系统提供决策依据。
百度系出身的 Innovusion 也宣布提供分辨率达 300 线的可以实现激光雷达点云与相机视频数据在硬件层次的融合的新型激光雷达产品。
另外，硅谷初创公司 Ouster 也宣布他们的 64 线产品 OS1，OusterA 轮融资额达到 2700 万美元，将投入到 OS1 的量产。从行业整体的发展来看，2017 年整个无人驾驶行业平台化初现雏形，上游化明显，单点技术机会会越来越多并且越来越细化。回想 2016 年跟投资人聊的时候，大家都比较关心整车技术方案，而且当时也大都不太看好单点技术提供商。
仅过去了一年，整个市场发生了很大的变化。无人驾驶的发展在政府政策与市场资金的扶植下极速发展，远超之前的估计。除此之外，，外企并不可以切入，从而也保护了国内的无人驾驶公司。笔者深信在无人驾驶行业，中国有很大的机会超越美国，成为世界领先者。
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