1. 市场趋势
众里寻她千百度，牧童遥指芳尘路。投资寻寻觅觅，找下一个大机会。我还是要先说那句话：投资要看大趋势，水大鱼大，在鸡毛蒜皮里锱铢必较，宛如与猪摔跤，又难又累又无益。
比如现在投房地产，不是没机会，但是很鸡肋；操心啊，打逆风局。我听说港股内房股的股友们最近数量一下子就翻倍了，为什么，因为他们裂开了。
那眼下投资啥行业好呢，促进产活效率，符合社会公平，面向三次分配，指明社会发展方向的好行业，还要符合水大鱼大玩家少的要求，这样的行业，真的不多。
我能想到的，眼下自动驾驶与智能交通，是难而正确的事，是在有限的未来里绝对不会夕阳下山的行业。
作为自动驾驶的吹者之一，我更多的是从行业趋势，而不是从技术面看问题。是不能还是不为呢？不要脸地说，更多的是不为。许多人在投资时执着于技术上的蛛丝马迹，抠细节。其实投资在很多方面与领导一家企业一样，不关乎于技术，而在于愿景 （vision）。这就是为什么，乔布斯不会编程，马斯克也没发过啥正经论文，但这两位旷古烁今的愿景家，就是在你自己都不知道自己需要什么的时候，创造出你的需求，生僻出一个市场。
巴菲特也不懂苹果的硬件和软件技术，但这不妨碍他将苹果作为一个大消费股，五年来在苹果上赚了整整1000亿美金，等于中石油七年的盈利。当然还需要很多运气，这个我想真正成功过的公司、企业家和投资者都深有体会。不然就不会有脍炙人口的那四个字——赌性坚强。
这也是为什么一个科学技术专家，未必会是一个好的公司领袖或投资人的原因。那自动驾驶的愿景是啥？
自动驾驶市场，我们可以不精确地分三块来梳理一下，1. Robotaxi，就是打“没有司机的滴滴”（2025年全球总规模预计15000亿人民币，数据均来自于CIC灼识咨询研报，下同）；2.汽车智能化（就是给现在的笨笨车们搞智能设备和插件），2025年大概4000亿，智能交通，这是一块上至，这块非常难估算，我们就假设几千亿吧。加起来20000亿以上的市场，3000亿美元以上的规模。
这是什么概念？我常说我们对天文数字没有直观共情，无论是think fast的系统1，还是think slow的系统2。只能来做举例与对比。
我最喜欢举的例子——癌症治疗市场，规模大概在600-1000亿美元（预计2025年达到1000亿美元水平），且增速相对较缓；就这样资本仍然对其趋之若鹜，那么多的企业，仅仅获批的化疗药物（chemotherapy drugs，不包含大家常听到的靶向药和免疫疗法）就有100多种。而很多靶向药的研发又都是只有梦想没有收入的biotech，厮杀疆场，水煮沉浮。
靶向治疗，每个靶点就跟据点一样兵家必争，好难的。但就算如此，以投资界的一般观点来看，癌症治疗市场仍然算是一个不错的高成长市场，因为她看起来比煤炭石油大银行，高到不知道哪里去了。
600-1000亿趋之若鹜，那3000亿美元的市场是什么概念？3000亿美元也就跟1851年咸丰元年的全世界的年生产总值 （GWP）折算成今天的购买力，大致相当。对数字就是这么大。
当然对于2025年3000亿美元这个数字我们也应该保持适度怀疑，我double check 了一下，基本上与IHS Markit刚发的《中国自动驾驶市场和未来出行市场展望》的数字，match得上。而这个数字的实现，有个前提：国家层面的激励措施在市场上取得积极效果，规模效应在技术成本上快速显现，新兴商业模式有效推动更高级别自动驾驶的发展，自动驾驶的渗透率将快速提升，2025年L2以上的新车渗透率至少达到45%。在这个渗透率的前提下，其他可以倒推出来。而目前情况呢，根据Canalys Research的数据，2020年美国、日本、欧洲、中国的L2渗透率，分别为30%、20%、19%和12%。
3000亿里面，大头还是robotaxi；而我比较看好的自动驾驶在国内的应用，也还是是去切共享出行的蛋糕，去做不需要人类司机的滴滴。我们也不说全球市场，国内的科技公司，除了小米几家为数不多的，很难做到去吃全球份额的程度，所以我们还是看一看国内，有可能被自动驾驶蚕食的共享出行市场的一些大趋势与大数据。借用一下滴滴招股说明书里CIC的数据。
解释一下，上图的 shared mobility 指广义的网约车， bike sharing 是共享单车，traditional taxi是传统出租车，public transportation and others是公交及其他；下图的ride-hailing 是狭义的网约车，taxi-hailing是网约车里的出租车，hitch是指顺风车，Chauffeur是人类司机。
Mobility（出行）这个词有点装B，但大家也不要将其与汽车混淆，因为这个词表达了一种”订阅服务”（subscription） 的意味，比如在未来，你可以一个月支付个200元人民币，然后不计次数地使用某公司的robotaxi服务；而不是像现在的按次、按公里收费。当然这个要有很多配套方面的跟上，比如用户的素质、对黑产的防范，从而不造成里程浪费。
根据CIC，这一块的收入到2025年大概是8000亿人民币。这个数字我认为是蛮有意思的，也比较难确定出来，为啥，我认为我们打车的成本在不断降低，而到了一定阶段，应该是一块钱打一公里，比较合适。我测算过，也问过一些人，这应该是实际上能够做到的，可以算是一个endgame pricing。当然更乐观的，一公里几毛钱也并不是没可能。有人说电费呢能源不要钱？——其实几乎可以忽略不计，电费算平均5毛钱一度，以目前技术充70度电大概可以开至少400公里，电费每公里八分钱。
你可以算一下自己出行的每公里价格，（测算方法很简单，拿出滴滴，输入一个地址，用费用除以公里数）网约车现在大概在3-4块钱/公里的水平；而公共交通，以上海为例，0-6公里3元，鉴于大家平均通勤距离是9公里，那差不多就是5毛钱一公里。如果网约车能降价到1块钱一公里，需求会不会小宇宙大爆发？我认为是会的，很多人并不高兴挤地铁。
如果价格降到这个水平，打车的公里数会上升，需求会暴增，但由于单价下降，个人的出行总支出可能反而会减少。当然鉴于整个出行市场规模（网约车+传统出租车+共享单车+公共交通）超过16000亿，我认为共享出行总体8000亿，可能性很大。其中Robotaxi能吃到多少？2025年不好说，但如果技术成熟后，我认为应该是将接近100%。
（根据滴滴的招股说明书，网约车最大的成本就是司机人工成本）
2. 技术路径
当然这个就看什么是自动驾驶技术的发展。现在并没有太容易看清，到底技术什么时候能成熟到大规模商业应用的地步，你拿特斯拉的FSD来说事，其实并没有什么说服力。
先聊一聊自动驾驶的实现路径。做自动驾驶、无人驾驶的核心问题是两个字——数据。但不同数据的差异 非常大。无论是什么驾驶，都会产生很多的数据。然而就像不是每一瓶奶都叫特仑苏，不是每一G的数据都能提升自动驾驶。
有三块数据容易被混淆。
第一块是类似行车记录仪的数据。这是数量最庞大、数据里的海王，转化为无人驾驶的能力几乎略等于0。为啥，因为其分辨率低、图像质量差、且安装位置五花八门，无法标准化。这在业内被叫做“土数据”，几乎没用。你不要看很多公司吹大数据，其实很多时候只是数据量大，而不是数据有价值。
所以下次有公司告诉你，我很强，我有“海量的数据”——行车记录仪、出租车网约车，那么我认为这跟告诉你他其实什么也没有，没有本质的差别。
第二块数据叫L2级别数据，比如喂养Tesla的数据； L2数据有一定价值，是数据里的沙子，但由于这个数据不能处理复杂场景，在前期效率就很低；由于传感器的差异，这些数据的应用不能复制到其他车上。
前期这种沙子的效率很低，但到了一定阶段，需要铺天盖地的车搜集海量数据，来完成一些长尾场景的覆盖的时候，这些数据就是沙子里发着光的金子。 在无人驾驶达到99.99%之后，L2数据可能会是公司的护城河。
第三块数据叫L4级别数据，行业里会称是数据里的“金子”。这也是精度和质量都最高的数据。在前期L4的数据由于其质量高，对转化为无人驾驶能力也具有绝对依赖性。主要体现在城市场景数据的复杂性、数据全量落盘能力等。
而许多业内人士的共识就是，无人驾驶的最佳路径是前期高密度L4级别+长期海量L2数据+V2X（车路协同）。
无人驾驶吧，有点类似于飞到火星，或者说攀登珠峰，本质上非常非常非常难，但是目标也非常非常非常确定。从某种意义上，这比一些其他的任务要更有人性，比如你临道跟你说“你看着办”这个任务，就属于不一定难，但目标非常不确定的任务，就很反人性。
目标非常确定，就是把自动驾驶、无人驾驶的成功率提高到五个九，甚至六个九——99.9999%。人类司机基本上是10的6次方小时，开车那么久就很可能发生一次相对严重的事故。而作为无人车最后要落地，目标肯定是一个质变的改善，比如比人类驾驶安全100倍。
但我们也应该认识到，许多人工智能技术发展都会走出一条如下的曲线，就是一开始性能提升非常快——“挖牛逼，生态化反！”，然后就是进入焦虑期——“我们要更多数据，喂数据！”，然后就开始进入瓶颈期——“试尽了所有的办法，但还是搞不定啊…”；最后进入绝望期——“整个世界在骗我！”。而此时技术仍然与“人类的能力”相差非常远。
（人工智能的发展难处）
难，就难在这里。
3. Apollo优势
那么自动驾驶到底哪家强？这不容易回答，因为你的衡量指标是哪些，很多家自动驾驶的大佬都是各有所长。大家都知道，在无人驾驶这个赛道上，我押注百度的Apollo。我也粗暴简明地总结了几点Apollo的优势（见下文），当然这也是仅以现阶段的眼光来看，Apollo各方面的优势。
Apollo 的竞争优势：
领先的技术能力: 自动驾驶测试里程超1400万公里，车队规模500辆，测试牌照336张，全国30个城市开展自动驾驶测试。
丰富的产品矩阵，包括萝卜快跑、高精地图及智能驾驶套件汽车智能化解决方案、以及赋能集度造车等。
值得一提的是，数量总计超过210家的生态伙伴，OEM 覆盖丰田、福特、吉利、现代、一汽、北汽等，汽车产业链上下游包含Tier1（博世、大陆）、芯片（英伟达、Intel、TI）、Lidar（禾赛、Velodyne）、GPS（Novatel）、安全&操作系统（QNX、EB）等。V2X 主要包括大唐电信、联通、移动、千方科技等。生态公司和开发者主要有狮桥、智行者、新石器等。
9月17日，百度生态公司DeepWay正式对外发布首款智能重卡，进军万亿规模的智能货运赛道。在衡量Apollo价值的时候，生态公司力量必须重视。
另外，许多人会认为车企一定会自研自动驾驶，不希望被别人卡脖子。但事实上并不是，不然Apollo也不会有那么多生态伙伴。其实车企自研有非常大的局限，比如他只有自己的数据，属于近亲繁殖；另外研发门槛极高，资本开支极重；车企人才不够，自研需要马斯克或者乔布斯这样的愿景家，但是车企一般没有这样的人。所以外部sourcing 是一个，不说自动驾驶，比如小度车载，2025年市占率将达 50%，目前已经装在的有奥迪、丰田、福特、国内的哈弗。
4. Apollo估值
至于Apollo的估值，其实相对比较困难的，我也怕搞成玄学。但如果我们从市场总量切入，可能能够得到一个模糊的正确。
如果我们给这个市场所有的玩家去估值的话，8000亿市场，2025年渗透率能打到20%（虽然我认为endgame渗透率迟早会达到接近100%，但什么时候发生不好说），就是1600亿，给10倍P/S，就是16000亿人民币，2500亿美元。也就是说这个市场的玩家，（在不折现的情况下）总估值加起来应该有2500亿美元，但国内目前又有几个自动驾驶的玩家呢？
屈指可数。大一点的，百度、华为、阿里、腾讯；小一点的小马智行、文远知行。阿里和腾讯的市值，能匹配上这2500亿美元；但百度一共就不到600亿市值，如果Apollo能成功，可想而知能为百度打开的上涨空间。
当然这个渗透率20%是我拍脑袋拍出来的，属于谨慎乐观，其他还有乐观情景预测的。根据IHS的报告：
“基于目前百度、华为、阿里、腾讯在汽车行业的积极拓展和智能网联市场奠定的自身竞争优势，预计未来的Robotaxi市场仍然是这些科技巨头公司连同包括车企、Tier 1 供应商的合同伙伴，共同加速中国市场Robotaxi的市场体量，在当前趋势下预估，未来Robotaxi将占到共享出行市场的60%以上，市场规模预计超过1.3万亿。出行市场未来会转向无人车出行服务场景。
根据共享出行服务市场的发展情况可以推断，在技术成本、服务模式资本投入和客户群体规模效应的考虑下，最终将可能形成2-3家Robotaxi服务商占据市场主要份额的局面，或出现头部服务商占据超过40%的市场份额。”
（IHS报告）
所以给Apollo如何估值合适呢？假设Apollo能够成为头部玩家，吃到40%的份额；假设2025年8000亿的共享出行市场Robotaxi能有20%的渗透率；假设P/S 10倍，则Apollo应该有6400亿估值，1000亿美元。但是如果只有10%市占率呢，大概就是250亿估值。如果渗透率能打到60%以上呢，不需要去算，我们也知道会是一个非常大的数字。
所以Apollo（仅仅共享无人车业务）这块，我认为，不贴现的毛估估，可以是250亿-1000亿美元的任何一个数字。毕竟估值是个艺术，但凡能自圆其说。而再加上ASD业务，我认为400亿打底。
另外有一个估值参照，就是我们以未来的眼光来看，Robotaxi能够吃下共享出行的市场，然后将其折现回来，那我认为这一块至少能够值得现在滴滴的价值，而目在严重的市场负面情绪的压制下，滴滴的市值仍然有400亿。
为什么能取代滴滴，道理也很简单——到2025年，Robotaxi的服务成本将比人工驾驶低得多，届时随着业务规模的扩张，Robotaxi将实现盈利。具体到数据，当每天大概有5000万订单时，Robotaxi的成本将会是现在的五分之一。而一天有5000万订单，也就是目前滴滴的水平。
结语
投资不是关于过去甚至也不是关于此时此刻，投资是关于预期，关于未来。就像一百年前，当人们要投资的时候，聪明人就会去选择投资铁路、汽车、钢铁、集装箱运输，这在当时都是新兴行业，因为你知道，这些东西迟早会去代替人力车、马车、牛车、散装运输。
所以平推过来，现在我们应该要重点投资的东西，是迟早要替代人力甚至人脑的东西，这是大趋势。而在自动驾驶上面，无论是悲观还是乐观，我们至少要保持达观。还是那句话，就向去火星，虽然很难，但是目标明确；这比去投机一些虚无缥缈的炒作热点，要实际一百倍。
况且价格也不贵，为什么不买呢。
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