全球自動駕駛明星創業公司中，Drive.ai絕對是最受關注的一個。

昨天，這家打算以「工具包」解決方案實現L4自動駕駛的公司，宣布了B輪5000萬美元的融資，美國矽谷一線VC恩頤投資（NEA）領投，紀源資本等跟投，原有的A輪投資方北極光等也跟投了這一輪融資。

中國人民的老朋友吳恩達，也宣布加入了Drive.ai的董事會——當然，你可能也知道Drive.ai此前跟吳恩達之間的關係：

Drive.ai的創始團隊有一半是吳恩達的斯坦福高徒，任職總裁的Carol Reiley還是吳恩達的夫人。

此外，對於Drive.ai的技術解決方案和前景，業內之前也有一些「激進」、「劍走偏鋒」之類的質疑，而這些評論似乎也因為沒有得到進一步回應，顯得懸而未決，令人好奇。

就在Drive.ai新一輪融資後，量子位連通兩岸三地，全面採訪了Drive.ai聯合創始人王弢、Drive.ai早期投資人北極光創投董事總經理楊磊，以及Drive.ai此輪新晉投資人GGV紀源資本管理合伙人李宏瑋，一起解讀這家公司的真實情況。

關於融資：本可以選更高估值

△ Drive.ai聯合創始人王弢

Drive.ai聯合創始人王弢向量子位透露，本輪融資進展較快，開始於今年前幾個月，主要目的是希望藉此推進技術開發、商業拓展和全球化應用，但其中最為關鍵的還是涉及軟體工程和自動駕駛方面人才的招募。

至於本輪融資後是否會就此來到中國開拓市場，目前Drive.ai方面表示還不能透露，但王弢認為可以明確的是：無人駕駛是全球範圍內的重要事件，所以我們也是在放眼國際市場，中國市場是我們目前在調研的重點之一。

北極光創投董事總經理楊磊則表示，當時投資Drive.ai，就有未來幫助其進入中國市場的打算，而且就目前Drive.ai的實際進展來看，在城市障礙的場景下已經跑得很順暢。

楊磊還透露稱，其實在本輪融資中，明星公司Drive.ai可以要更高的估值，但為了引入矽谷一線VC，創始團隊採用了相對合理的估值。他對這種做法表示讚賞，在目前AI項目火熱的情況下，創始團隊的這種心態能夠幫助自身更快速成長。「還需要考慮的是，美國公司還比中國估值便宜，基本就是後者的1/3估值，所以Drive.ai很理性，真心希望儘快實現目標。」

此輪新晉投資人GGV紀源資本管理合伙人李宏瑋也表達了同樣的看法。她說GGV團隊在全球範圍內觀察了一年，把利用深度學習解決無人駕駛的團隊看了個遍，最後得出結論：Drive.ai是比較超前的一家。

李宏瑋向量子位表示：「這個板塊屬於前沿科技，是在創造新的商業模式和產品，所以這個行業到底什麼時候起來？是3年、5年，大家給你的答案都不一樣。而且在技術成熟度、國家政策法規方面，都需要配合，所以在這個過程中，我們也希望企業能夠理解它要做的事情是長線業務，如果這麼看問題，那估值可能不是最重要的，重要的是在於找到合適的投資人、理解這個板塊的投資人，然後一起把很好的事情做起來。」

當然，之前融資中Drive.ai背後都是中國背景的投資方，王弢對此也做出了說明，他表示Drive.ai並沒有刻意選擇投資方背景如何，而且此次NEA恩頤投資、GGV紀源資本，也都是美國矽谷一線VC，足以說明一些問題。

不過對於Drive.ai來說，他們內部的共識是中國在自動駕駛方面擁有巨大的市場及政策支持，所以未來肯定會有很多合作的空間及可能性展開。

關於吳恩達：獨立董事、顧問身份

此外，此次受人關注的還有前百度首席科學家吳恩達的加入。在官方宣布的消息中，吳恩達進入董事會，將幫助Drive.ai推進深度學習和自動駕駛方面的實際進展。

對此，Drive.ai聯合創始人王弢向量子位明確：吳恩達加入的身份是獨立董事，他將以顧問的身份幫助公司進行成長。

王弢還表示，這家公司和吳恩達之前就有交情，創立至今一直有交流，但就在吳恩達離職百度首席科學家後，Drive.ai團隊進一步向他發出了邀請，說服他以顧問的形式，為Drive.ai在推進人工智慧戰略部署方面，在深度學習、機器學習方面提供幫助。

上面這張圖片，截取自吳恩達的個人網站。其中Sameep Tandon是Drive.ai的現任CEO，而Tao Wang就是王弢。

談技術突破和當前挑戰

值得一提的是，在本次對話中，王弢也向我們分享了Drive.ai目前的最新技術進展。

他表示在這一年來，Drive.ai的技術進展可以分為兩個大的方面展開：

• 一是無人車本身。Drive.ai實現了L4無人駕駛的公路路測，並且可以解決下雨、夜晚和上下班高峰期等無人車較為困難的應用場景。

• 二是公司內部。Drive.ai在一年時間內做了大量的基礎設施鋪建及數據標註的工作。

王弢認為後者是Drive.ai「深度學習優先」的最好體現。「車載也好、線下也好，在涉及軟硬體系統的時候，我們都把深度學習作為優先選項來考慮。這意味著我們在線下，需要有基礎設施來承載我們的數據，然後高效標註搜集到的數據。」

他進一步解釋稱，深度學習之所以在各個領域都有強勁的表現，主要是因為它對於數據的可擴展性特別好，你數據越多，你深度學習的潛力就越強。

「所以在車載方面，我們做了很多的工作，來保證車上我們可以搜集到高質量的數據，於是在路測的時候，不光是測試深度學習的演算法如何，我們也是同時也在搜集大量的路測的數據。這些數據我們拿下來以後，通過我們智能的標註系統，能夠生成大量的有高質量的數據，來進行深度學習的訓練。 同時在運算平台方面，我們內部也搭建了深度學習訓練的機器，可以幫助我們快速進行深度學習的迭代和實驗。」

對於Drive.ai來說，外界之前關注最多的還有他們採用的硬體方案。

此前報道中稱，Drive.ai用了9個高清攝像頭、2個毫米波雷達、6個Velodyne Puck激光雷達。並希望通過這一套感測器方案，保證自動駕駛的安全性，而且最後以後裝工具包的形式實現商業化、規模化拓展——這個方案成本相對Google、百度等採取的方案相對「便宜」。

王弢確認，目前這套硬體方案還在沿用中，並表示多個相對低價的激光雷達、毫米波雷達和多個攝像頭可以通過融合、適應，去實現安全自動駕駛的目標。他說雖然不能透露具體成本，但數量級別外界是可以推算的。

而且這套方案對於Drive.ai的商業應用也相對適宜。王弢解釋說，Drive.ai目前的商業應用合作方式車隊，而全球範圍內的車隊，最核心的成本在於駕駛員的薪資，「所以在這個方面來考慮的話，我們是可以幫助他們降低成本的，商業車隊對於我們的工具包，接受程度應該是蠻高的。」

這也是Drive.ai從一開始就計算過的。王弢說，之所以採用「工具包」方案，最主要的想法是部署的速度，把握時間上的優勢。因為自動駕駛研發推進是一個跟時間賽跑的過程，作為初創公司，Drive.ai並不希望5-6年之後才初次跟市場「接觸」，在後裝工具包、改裝現有車隊這塊，就能讓自己非常快地拓展產品和方案。

這位Drive.ai聯合創始人還透露，除了車隊，配送、貨運和短途載人相關的合作，都已經進入了「公司射程」，當然，未來跟車企的合作也會是很重要的一塊，但目前具體的合作還無法透露。

不過已知的是，現在Drive.ai已經有了尼桑、奧迪和福特三個平台的測試用車。

△ 北極光楊磊

作為早期投資人，北極光楊磊認為Drive.ai的方案是目前高安全性和穩定性方案的代表。「它基本就是最穩定、最不激進的方案。」楊磊說。

他解釋稱，現在並沒有哪家L4是車廠原裝的，而Google等廠商的方案，只要任何感測器出問題，車就必須要停下來，因為Google的整個無人駕駛的模型是單個感測器對應單個場景的。

「然而Drive.ai是多個感測器融合之後，再建立的模型。如果有一個感測器的信息不那麼完整，其他的感測器可以補上。這個比較具體的例子是雨夜的場景中，激光雷達是要弱很多的，但如果是一般的無人駕駛公司，在雨夜就比較難開了，因為激光雷達的信號非常的弱。而且也非常不穩定。但是Drive.ai是毫米波雷達、激光雷達和圖像感測器融合，信息是非常豐富的，它就知道怎麼開車，而且它知道如何做信息的備份。」

而談及技術挑戰，楊磊認為現在對於Drive.ai的挑戰在於沒有參照，一個領先的方案解決需要創新性的研發。

那無人車行業最大的挑戰呢？

王弢給出的答案是「怎麼解決這些邊緣情況」。不過他也表示Drive.ai已經有了應對之策，王弢說關鍵在於首先把應用場景放在相對封閉的環境中，這也是Drive.ai首先通過商業車隊進行部署的原因，在此得到驗證後，就能不斷精進，大大提升深度學習的速度。

而作為投資方，GGV紀源資本管理合伙人李宏瑋對此也談到看法。她認為涉及無人駕駛的整個版塊，難題還不少。

從技術角度來說，最大的問題在於目前還缺乏成熟的感測器價格和方案，成本方面還有待進步。

其次，基於當前條件的感測器情況，要實現各種場景下的100%安全的無人駕駛，還需要時間，創業企業還得去路測、搜集數據，去實現軟體演算法的迭代和優化——「深度學習」還得繼續學習。

最後是商業模式整合上，未來是跟車廠合作、把車賣直接給消費者，或者跟滴滴這樣的平台結盟，目前還都沒有定論，而且滴滴等廠商現在也因為恐於被顛覆，紛紛展開了自己的儲備。

創業公司能玩好無人車么？

當然，因為目前自動駕駛百舸爭流，特別是Google、百度等巨頭紛紛加碼，Drive.ai這樣的創業項目未來是否可以獨立壯大，也是備受關注的焦點之一。

對於該問題，Drive.ai的早期投資人北極光楊磊回答說，雖然不能取消巨頭併購的可能，但本質上講未來可能還會是獨立公司，原因是無人駕駛是非常難的領域，而且還是全新的領域，單就創新的角度和歷史來說，大公司不一定能夠跑得過小公司，憑藉GPU崛起的英偉達就是典型案例。

楊磊披露現在L4自動駕駛方案投資中，北極光最看好的就是Drive.ai，該方向上並沒有再做其他布局。

△ GGV李宏瑋

GGV紀源資本李宏瑋則認為，未來能否獨立，很大程度上取決於創始團隊的耐心，因為對於巨頭來說，收購背後可能更多想藉此圈住頂尖人才，之前的歷史中，不乏巨頭為了人才收購創業項目的案例。

此外，李宏瑋還談及行業的承載性，她認為自動駕駛場景的多樣性，是GGV選擇在該賽道進行生態鏈式布局的原因。「中國、美國、歐洲等等地區會有路況上的不一樣。而且高速公路上的自動駕駛、園區的駕駛、低速自動駕駛等場景的解決方案要求也不一樣，所以我們不認為這是一家獨大，會有很多玩家在裡面。」

【完】

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