希迪智驾融资

1. 现在的冷链运输存在什么问题

关于中国冷链行业存在的缺陷，在日常生活中我们也可以感受到。例如超市、水果摊、菜场等地，处于冷链环节的末端。而大多数时候，冷链物流就是在“最后一公里”不够完善。有时我们去买雪糕，吃过之后会感觉雪糕是化开再冻住的，影响口感。我们到超市去买冻肉，捏一捏总会觉得冻肉变软了，似乎保存的并不那么完好。
在B2B环节，冷链运输还是有保障的，但从批发市场到零售市场，有时就不那么靠谱了。中国许多超市，包括品牌超市中的肉、菜、乳制品和冰激凌在这个环节的供应中多以常温车加棉被的形式。毕竟温度这种物质看不见摸不着，从温度要求到各个环节，很多商家都本着“能省则省”的观念。
纵观冷链物流的整体发展，并不能够将这种现象完全归咎于零售商。与国外相比，冷链物流在各方面仍然有上升的空间。
以美国为例，冷链物流除对温度要求严格以外，在时间方面也有严苛的标准，汽车产业在美国起步早。加之美国拥有完整的交通运输网，使得冷链物流更为发达。
在分工方面，美国对冷链物流的分工异常明晰，各个环节都明确自己的职责。运输方只负责确认司机，仓储方只负责卸货，维修公司只负责抢修。尽管分工细致会繁琐，但长时间积累下来，各地分工专业性极强，质量、速度与技术方面迅速提高，提升了冷链物流的可操作性。
从技术层面来看，国外冷链物流拥有先进的辅助设备，如卡车卫星定位系统、远程控制平台、车载电脑等。提升了冷链的运输效率，并为顾客提供节约成本的服务。
为确保货物符合规定，企业与政府通常保持紧密的联系，向相关部门提供生产商及托运人的资料。在一些冷链企业的仓库中，有美国海关授权进行进出口货物的安检设备与FDA（美国食物及药物管理局）专员对货物进行现场检查的工作岗，严格确保货品的质量与安全。
而在中国，冷链运输属于“贵族运输方式”，尤其是空运。但想要省时间就必须多花钱，空运对制冷和保温均有很高的要求。在冷链运输行业中，时间等于一切，时间关乎委托方的利润、运输商的信誉以及消费者的食用和使用的安全。

2. 为什么5G技术是实现V2X

两个双频无线路由器设置桥接步骤：
1.修改LAN口IP地址。
将两台无线路专由器的LAN口地址设置为同一网段属的不同IP地址，如上级无线路由器的LAN口地址是192.168.0.1，则可设置无线路由器LAN口IP地址为192.168.0.2（最后的值可取2~254）。
2.设置两台无线路由器的SSID、加密方式、无线密码、信道保持一致。
3.设置上级无线路由器。
(1)进入无线设置的无线扩展界面，在无线扩展模式选择WDS，点击开启扫描。
(2)在弹出的对话框找到本无线路由器的SSID,然后点击连接即可。
(3)在密钥中，输入本路由器的无线WiFi密码。
4：设置下级无线路由器。
(1)登陆到本无线路由器设置界面，参照第3步，添加上级无线信号；
(2)禁用本无线路由器的DHCP功能。
5.设置完成后，查看电脑获取的IP地址，当”默认网关“的地址是上级无线路由器的LAN口IP地址时（在本例中为192.168.0.1），设备就可以上网了。

3. L4级自动驾驶是“噱头”还是真的不远了呢

作为首个入驻重庆自动驾驶5G公共服务平台的车企,长安汽车新一代L4级自动驾驶将在重庆仙桃数据谷持续运营两年,为全球消费者提供全新的智慧出行体验,包括全自动泊车、网约自动驾驶车等一系列全新技术。在此次的5G自动驾驶开放道路场景示范运营基地启用仪式上，仙桃数据谷，中国汽研，长安汽车，中国电信，大唐移动的高层领导均莅临现场，进行了5G自动驾驶运营签约仪式。

据外媒报道，当地时间7月24日，通用汽车公司（General Motors Co）旗下自动驾驶子公司Cruise表示，由于需要对自动驾驶汽车进行更多测试，因此自动驾驶汽车商业化部署时间将推迟至2019年之后。Cruise首席执行官Dan Ammann表示，将在旧金山扩大自动驾驶汽车测试，而且Cruise还在与丰田汽车公司和通用汽车公司合作，研发专用自动驾驶汽车。
自动驾驶实现商业化落地没那么容易！要让自动驾驶汽车在公共道路上不受限，并且实现安全运行，除了需要投入比预期更多的时间和资金，还需要完善的政策法规支持。

4. 为什么说自动驾驶的博弈才刚刚开始

提到自动驾驶，或许很多人最先想到的是特斯拉，实际上三大巨头、通用Cruise、福特依然处于领先地位，中国的网络位列全球第8位，而特斯拉和苹果在这一领域则要“靠边站”。

GKUI One-ID已经升级为全方位的ID，支持来自GKUI生态系统下的不同应用程序，并且GKUI生态系统已经升级为一个开发平台，允许在互联网上进行更大的集成。此外，GKUI系统现在可以与小米智能设备、网络智能设备、京东智能设备和其他智能设备无缝连接，用户可以通过汽车控制自己的家用或办公设备。

5. 希迪智驾的V2X车路协同做的怎么样

希迪智驾的V2X车路协同技术、产品非常领先。CIDI希迪智驾在国家智能内网联汽车（长沙）容测试区开发了国内首个支持5G的智能车路协同智能路侧单元RSU，同时，CIDI 基于多模LTE-V/DSRC/LTE/WiFi、打通华为5G通信设备，完成了国内首个封闭区和长达7.8公里市区开放道路的 V2X 功能实景测试。2018年5月1日，CIDI车路协同设备（OBU、RSU）形成销售，营收达3000万元。10月27日，长沙智能驾驶研究院实现基于5G的人车路云协同V2X应用。2019年，相继发布"V2X+交叉路口"、“V2X+智慧高速”解决方案，打造车路协同式道路交通，按照车路协同的技术路径积极推动自动驾驶的发展。

6. 国内L4级别自动驾驶究竟到什么程度

以前有科技大佬说过，5G网络铺开之前，谈什么物联网都是皮毛货色。对其他类型产品我个人不了解，也不妄言，不过对于所谓自动驾驶来说，现有4G网络的带宽和速率的承载量，甚至于云端服务器的计算量等等恐怕都难以从本质上让驾驶这件事真正的智能化、互联化。

关于道路条件及车辆

先复习一下定义。L4级别自动驾驶是指能在限定的道路及环境中，车辆可完全不需人为干预，自行完成驾驶。这个限定条件不光对车有要求，对道路条件同样也有要求。重庆这个仙桃大数据谷便拥有能实现L4的条件，如可WiFi通信的交通信号灯等等。而自动驾驶演示车辆不能离开这里的原因，一是出了这块示范基地，车辆便失去了所需的道路硬件支持，另一个原因则是，目前我国的法律法规不允许自动驾驶车辆任意上路，只能在限定的试验道路内行驶。

而自动驾驶的展示车辆则是基于长安新能源的逸动EV改进而来。可以看到，自动驾驶车辆的侧面和车头车尾共装备了5个激光雷达，其供应商为深圳速腾聚创。

车子的内后视镜处装有视频识别模块，车头下方还有一个毫米波雷达。

除此之外，拥有自动驾驶功能的试验车与普通逸动EV的外观并没有什么区别。车辆内部，肉眼可见的地方同样与普通市售版本一致，除了中控屏可显示行驶路径。

实现自动驾驶功能的主要技术硬件被隐藏于后备箱及内饰覆盖件之内，由于涉及技术机密厂家目前不予展示。长安方面表示，未来还会增加CS55的自动驾驶版本，一起在这块示范基地内提供体验。

7. 疫情背后，无人车商用价值爆发

[亿欧导读]?三年内，限定场景自动驾驶的试点范围将规模化扩大。

与开放道路场景相比，限定场景车辆行人的种类数量少，对激光雷达等感知设备依赖性降低，自动驾驶解决方案整体成本随之下降。同时，由于自动驾驶车辆在限定场景下的行驶速度较慢，其决策压力也变小。如果在行驶过程中不幸出现问题，车辆也能够及时靠边停下来，增强驾驶安全性。

此外，由于限定场景的地理约束性属性，自动驾驶汽车所遇到异常情况范围相对可控，极端案例（cornercase）较少，降低了技术研发的难度。因此，相对于较开放道路场景而言，自动驾驶技术将在限定场景中更快成熟，也将率先迎来商业化。

目前，主线科技、踏歌智行、慧拓、智行者、驭势科技、新石器等企业均已在矿区、港口、机场、园区等场景实现试点运营。通过与业内人士交流，亿欧汽车认为未来三年内该场景的试点范围将规模化扩大，五年左右将实现商业化运营。

站在未来，三点变化

随着限定场景自动驾驶逐渐由试点走向商业化运营，相关企业也将发生相应变化。亿欧汽车通过与多位行业人士交流得知，目前限定场景自动驾驶处于商业化前夜，未来相关企业之间的竞争重点将由技术转向运营。

首先，自动驾驶产业零部件成本将进一步降低，供应链将进一步成熟。2020年初的CES上，自动驾驶激光雷达堪称“百花齐放”，成为展会的一大看点。速腾聚创、镭神智能、大疆、禾赛科技等企业纷纷展示自家最新产品。目前来看，已经有多家企业的产品在稳定性能的同时将价格下探至一千美元左右。为保持精确性和安全性，限定场景自动驾驶仍需激光雷达的辅助，而这一无人车必备套件的低成本和高性能，将与自动驾驶商业化相辅相成。

激光雷达外，合适的线控底盘也是实现自动驾驶的基础套件。随着技术发展，自动驾驶线控底盘作为独立供应商的角色在2018年左右开始逐渐清晰。在限定场景自动驾驶下，低速电动车企和乘用车企都在尝试进入该市场。与此同时，某些机器人企业也在做相应尝试。

其次，在向大规模试点应用的演进过程中，限定场景自动驾驶的车辆将更接近产品态——性能足够稳定、成本相对低、具有较强的场景复制能力、与运营平台良好结合。这四点也被业界认为是自动驾驶落地的关键因素。自动驾驶解决方案提供商将从专注技术发展，转而更关心企业的运营和服务能力。

“不要指望自动驾驶技术解决所有的问题，有些技术解决不了的问题可以通过运营来解决。”白犀牛CTO夏添曾对亿欧汽车表示。与开放道路场景相比，自动驾驶车在限定场景下遇到的极端案例（cornercase）相对较少，实际路测和试运营过程中，机器能够及时收集问题，在尽可能短的时间内学会解决方案，如此反复，其应对异常情况的能力得以增长。

为增加安全性，大多数专注于限定场景的自动驾驶企业都为车辆配备了远程接管系统。在外卖员、物流司机等职业消失的同时，自动驾驶远程接管员、自动驾驶运维员、自动驾驶平台管理员等新型岗位将随之出现。

与此同时，限定场景的自动驾驶企业的竞争态势也将从技术竞争转向运营竞争，以求最大程度契合用户需求。

编辑：杨雅茹

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

8. 全球自动驾驶技术的落地竞争加剧，中国已走到哪一步

随着信息技术的不断发展，国家支持自动驾驶政策的密集出台，关键技术的日益成熟，以及消费者对自动驾驶技术的开放态度，2020年自动驾驶技术将迎来爆发！”宋新雨说，根据人对车辆控制的程度不同，美国汽车工程师协会SAE界定了五级自动驾驶方案：L3级之前环境的观察者都是人，进入L3则意味着道路环境的观察和驾驶操作都由系统来完成，人只需要对所有的系统请求进行应答。

当然，在这些所谓将实现L3级自动驾驶的车型落地之前，所有的宣传都还不值得拿来作为佐证，并且L3级自动驾驶距离真正的自动驾驶（L4、L5级）还有很大差距。事实上，目前在自动驾驶领域拼的最凶的并非只有整车厂商。
在海外，目前在自动驾驶方面走在最前的是谷歌、Uber和Lyft等科技领域巨头，而在国内，网络最先发起了Apollo(阿波罗)计划，计划打造开放的自动驾驶平台，可以整合到各个品牌的硬件平台中；随后另外两大互联网巨头阿里巴巴和腾讯也相继加入了自动驾驶的竞争行列。
谷歌旗下自动驾驶公司Waymo以及Uber的自动驾驶测试场目前均已在美国道路上开始测试。欧洲委员会也曾表示，希望在2030年步入以完全自动驾驶为标准的社会，“使欧洲在完全自动驾驶领域处于世界领先地位”。
而中国并没有落后，目前中国已经开放了上海国家智能网联汽车示范区、辽宁盘锦北汽无人驾驶体验项目、京冀智能汽车与智慧交通产业创新示范区、浙江5G车联网应用示范区、重庆智能汽车与智慧交通应用示范区、武汉智能网联汽车示范区、吉林智能汽车与智慧交通应用示范基地、深圳无人驾驶示范区等会多个无人驾驶测试场地，包括网络、腾讯、上汽、宝马、蔚来、德尔福等在内的多家国内外主机厂及零部件供应商均已经在此进行无人驾驶道路测试。
在无人驾驶技术真正陆地之前，通过公开资料谈论各个品牌的无人驾驶技术先进层度为时尚早。且无人驾驶很多零部件供应商是开放供应的，各个品牌最终落地产品的靠谱程度取决于整合能力和研发理念。
由于发展较晚，中国汽车工业在技术层面长期处于弱势的地位。自动驾驶来临，说中国也能够在整个领域超越欧美企业显然并不现实。不过后起的中国有着自己的优势。比如在网络时代，中国在互联网技术方面相比西方尚有一定差距，但在应用层面中国已经取得了巨大的优势，例如互联网购物、外卖点餐、在线购票等等，欧美长期形成的线下优势严重限制了互联网线上的发展，而后起的中国更容易形成优势。
同样，在自动驾驶方面，中国活跃的发展氛围相比海外更容易实现落地。例如除了BAT三巨头，京东也在发展自己的自动驾驶项目。不过与载人的完全自动驾驶不同，京东致力于打造无人驾驶的物流体系，通过与上汽大通、东风等合作，京东目前测试的无人驾驶车辆包括了长途无人驾驶卡车，各种级别的市内无人驾驶物流车，到微型小区快递配送车。物流车相比传统意义上载人的自动驾驶汽车，行驶的路段会相对单一，每台车可以只导入相应路段的高精地图，而不需要在线实时大区域高精地图配合，路况复杂程度也稍小一些，而这些车大量投入运营积累的数据对以后无人驾驶有巨大的帮助。
说到无人驾驶大家总觉得还剩遥远的话题，其实不然。除了可预期落地的京东无人驾驶物流体系，当汽车实现L3级自动驾驶，可自动驶出/驶入停车场时，当下正火的共享汽车就可以通过固定的停车场实现随时随地叫车，随时随地还车，而L3级自动驾驶已经在陆续实现。共享经济是中国目前领跑世界的项目，这同样是中国的优势。无人驾驶将会以我们意想不到的方式以远超我们预期的速度进入我们的生活。

9. 大家看好哪些自动驾驶公司

第一梯队

第一梯队的主要有两家：

第一家公司Momenta相对低调，但团队和实际进展却名声响于行业内。他们目前执掌研发的联合创始人，是目标检测和图像识别领域先进框架Faster R-CNN和ResNet的作者任少卿。

在我看来Momenta是一家被严重低估的公司。他们的目标是打造自动驾驶大脑，所以不止走了一条看起来更快能实现的L3之路，L4以上的自动驾驶也在研发。在实际进展方面，Momenta先L3，跟车厂供应商合作，走特斯拉模式，然后再L4。Momenta还得到奔驰母公司戴姆勒、蔚来汽车的产业资本的加持，依靠资本+资源，可能会更快走通技术方案的商业闭环。

这种“闭环”也在最近半年进一步得到资本认可，据称Momenta目前已累计完成融资超过2亿美金，估值超过10亿美金，推进速度和进展十分惊人。

第二家公司是Pony.ai，就是彭军和楼教主联手创业的小马智行。他们当前估值已接近10亿美元，还获得了北京路测牌照，同时跟广汽达成战略合作，招揽了一帮大牛建起自动驾驶研究院。

在技术方面，Pony.ai开始使用32线激光雷达完成64线甚至128线才能达到的效果。当然更被关注的八卦依然是楼教主。之前有传闻称，教主中道改意，出走小马加盟滴滴，出任滴滴外卖CTO，甚至有人亲眼目睹教主频繁进出滴滴。

然而真相是：滴滴外卖和Pony.ai同住一栋楼而已。

总之，在过去半年竞速里，Pony.ai和Momenta已经闪出了一个身位。

第二梯队

第二梯队估值围绕6亿美元上下波动，相比起上一轮，整体也有2-3倍增长。

首先是景驰科技。景驰自创业以来，势头汹涌，团队分工配置也相对健全，特别对于这个技术与落地并重，产品和资源同举的行业，前CEO王劲的作用不可谓不关键。

然而网络的精准一击，对景驰造成了不可承受的影响。所幸王劲之变后，景驰迅速度过了动荡期，也吸引了一批高级人才加盟，公司重新进入了稳定发展阶段。

另一家RoadStar.ai，近期刚宣布了一轮1.28亿美元的融资，投后估值5亿美元左右。他们是一家网络车厂开出的无人车公司，主打L4以上自动驾驶。但去年早些时候就开始的融资，进展算不上一帆风顺，而且如今领投方双湖资本的4000万美元，原计划似乎也更偏向另一家公司一些，但后来那家公司风云突变，RoadStar.ai守得云开见月明。

除了乘用自动驾驶，还有几家货运相关的无人车公司也在该梯队中。

图森未来在去年年底官宣了一轮Composite Capital Management领投的5500万美元融资，据说当时投后估值就达到了4.5亿美元。图森未来最近一次对外亮相是无人集卡在港口的应用，意味着图森开始进入商业化试运营阶段，但现在没有更多融资的进展可分享。

在货运自动驾驶领域，2018年上半年最受关注的可能要属何晓飞创办的飞步科技。飞步科技主打轻卡货运，方案落地中包含了城际、高速等场景，而且货运相关的高级辅助驾驶可能会最先对外推出。他们之所以受关注，还有另一个原因是全栈技术中还包括的专为自动驾驶研发的AI芯片。

第三梯队

此外，还有几家更为低调的无人车公司，估值在3亿美元维度。但比起上一轮也有3倍以上的推进。

同样出身网络系的领骏科技，该团队5月对外发布的“完全看不出经过改装”的无人驾驶原型车，在一辆国产SUV基础上，领骏实现了整套自动驾驶方案，转向过弯、高速场景、收费站等均在路测中顺畅实现。最引人注目的是，领骏无人车将所有传感器“隐藏”，头顶没有醒目的激光雷达，可能会成为车厂追求的目标。

相似思路的还有领骏创始人杨文利的“老战友”倪凯。他们在网络都是最早一批无人车团队成员，倪凯创办禾多科技后，也是以L4降维应用L3的思路在推进，目前融资进展可获悉的比较有限，但听说跟车厂签到了大单。

另外“闷声发财”的或许还有吴甘沙，驭势科技在今年上半年的新闻并不多，但在无人驾驶清扫、摆渡车和停车场等有限场景的自动驾驶方面，具体落地案例一个接一个，资本方面的消息可能也快了。

与驭势科技落地场景相类似的是酷哇机器人，这家已在长沙橘子洲头落地无人驾驶扫地车的公司，近两月来气势汹汹，而且还在落地中找到了长沙中联重科这样的环境产业龙头。最近，酷哇宣布了一轮1.35亿元的B轮融资。

OMT：巨头在侧

最后，同步一下BAT们的自动驾驶进展：

网络，起步最早，积累和探索也最丰富，Apollo亦在业内打响了名气和口碑，但陆奇的走，影响很大，不仅影响的是Apollo的对外发展，也影响着网络工程师的心绪。

目前，网络自动驾驶技术方面启用了“老网络”陈竞凯，这位首席架构师性格谦和、为人低调，内部颇有口碑，也深受李彦宏信任，但能否握稳网络无人车的方向盘，需要一些时间来给出答案。

腾讯，进展最快，去年年底完成了组织框架搭建，今年在满世界挖人推进，L3、L4并行，L3方面会最先推出产品，而且腾讯以深圳为大本营，已经拿到了深圳的第一张路测牌照。

阿里巴巴，BAT中布局最晚，实际进展也对外透露不多，半年来最大进展是透露了团队由阿里AI实验室首席科学家王刚在领导，目前团队规模50多人。

最后的最后，华为也在进行自动驾驶研发布局，但进展可能更慢——因为华为还在为团队找leader呢。

总之，目前天下大势就是这样，再过半年可能就要分出胜负，最关键的时间点也已经来临。

10. 汽车实现自动驾驶将对我们的生活造成什么影响

创新总会改变社会，但是很少会有创新像自动驾驶汽车（AVs）这样，对我们的生活产生巨大影响。作为 Lyft 的早期投资者，我的 Mayfield 团队对创新如何影响交通运输有着浓厚的兴趣，但我们也有着以人为本的技术变革观。

原因何在？当汽车是共享资源时，我们将需要更少的汽车，这将减少交通流量。此外，汽车到汽车（car-to-car）的通信将允许 AVs将车距拉的更近，这将实现更窄的车道和更快的交通流量。这可能会改变城市基础设施的最终设计和管理方式。

但是，这种现象更可能最先发生在中国的特大城市或新加坡-这要归功于其众多的人口和专制政府 -而不是伦敦，纽约或旧金山等地。

安全和监管问题可能会带来阻碍

有几个因素可能会减缓全自动驾驶汽车的扩张速度。高度公开的涉及 AVs 的死亡人数可能会使公众舆论对它们不利，即使在统计上它们比人类司机安全得多。

另一个阻碍采用 AV 的因素是网络安全 - 没有人希望一个以 65 英里/小时的速度行驶的 2000 磅重的物体，受到黑客的控制。AV的安全问题距离解决还有很长的路要走。

但是，最大的阻碍可能是来自监管方面的担忧。我们的团队认为，一些监管机构对 AVs 能够减少拥堵，提高环境质量，或为所有公民提供更好的商品和服务的说法表示怀疑。

美国能源部关于 AVs 对环境影响的预测都在地图上 - 从燃料消耗减少 90％ 到增加 250％ 不等。

总而言之：随着数十亿美元的公共和私人投资涌入到自动驾驶技术中，这可能是交通运输的亨利·福特（Henry Ford）式时刻。我们的 Mayfield 团队认为，关注这个时刻很重要：要确保公司以改善人类生活的目的来实现自动化运输。