籍《易经》中有这么一句话：大人虎变，小人革面，君子豹变。
大致意思是：大变革时期，君子会像豹子一样闻风而动，顺从改革；小人（在古代多指平民百姓），也要顺应改革而进行改变。
自动驾驶的产业浪潮也是一场颠覆，在由科技巨头、传统汽车势力（主机厂）以及政府资本共同堆砌起来的产业生态中，初创公司该如何完成“君子豹变”呢？
9月26日，长沙宣布启用“开放道路智能驾驶长沙示范区”，RoboTaxi也正式进入“公测”，普通民众看到的是产业落地的热闹，殊不知，这热闹的背后是产业生态聚合能量所爆发出来的结果。
公开资料显现，长沙“开放道路智能驾驶示范区”的“两个一百”（100平方公里城市范围的开放道路和100公里智慧高速）建设中，除了华为、大陆、移动、电信这样的行业巨头，还有不少初创公司的身影，像希迪智驾就为100公里智慧高速项目提供了整套车路协同路侧全息感知解决方案。
希迪智驾V2X设备在智慧高速安装现场
能够深度参与这类自动驾驶大型项目，说明初创公司们在产业生态的融合过程中，已经形成了自己的生存方法论，按照自己的方向完成了“君子豹变”。
融入自动驾驶生态，初创公司的姿势各有不同
众所周知，自动驾驶是一个非常庞大的生态体系，其中各种科技巨头、行业巨头构成了产业生态的基础构架，对于初创公司来说，如何融入产业生态是一门大学问。在生态中找到自己的位置，每个初创公司有自己的理解。
地平线主攻AI芯片，致力于向行业客户提供“芯片+算法+云”的完整解决方案，特别在智能驾驶领域，地平线的芯片已经赋能包括奥迪、博世、长安、比亚迪、上汽、广汽等在内国内外顶级OEM和Tier 1。
同样是以自动驾驶研发为主要方向，文远知行WeRide.ai的战略也比较聚焦，以成为面向中国市场的第四级别（L4）全自动驾驶的智能出行公司为目标，其RoboTaxi项目在今年8月时已经在广州进行了载人测试。
在初创公司扎堆的自动驾驶卡车赛道中，玩家们融入生态的方向也都显示出非常大的差异性。
比如智加科技，其应用场景主要为高速公路固定线路的端到端运输。目前已经与一汽解放达成战略合作，联合开发智能驾驶商用车产品，并与满帮集团形成了深度捆绑，成为满帮集团在自动驾驶领域的独家战略伙伴。
赢彻科技的研发方向侧重于城际公开道路场景，在赢彻科技的规划中，现阶段的短期目标是让城际货车的自动驾驶能力达到L3级，并实现L3级别的柴油重卡量产。在全面的自动驾驶时代到来之前，赢彻科技务实的将ADAS系统解决方案的研发作为主攻方向。
上文提到的希迪智驾更注重于“可落地”，因而其生态布局更为宽泛。既深度参与了长沙100公里智慧高速的建设，贡献了整套V2X路侧感知产品和系统解决方案，提供了RSU（路侧单元设备）、TPCU（边缘计算单元设备），以及负责感知的跟踪雷达和摄像头等V2X系列产品；还发布了智鲜仓产品，抢先布局智能重卡“头、挂、箱”一体化。此外，在自动驾驶主赛道上，先后与东风柳汽、福田戴姆勒和北奔重汽达成合作，共同研发智能重卡。
智慧高速项目中使用的希迪智驾主要V2X智能化设备
多面开花，既是秀实力也是积聚战略突破的基础
从上述的案例中可以发现，初创公司的生态融合之道呈现出两个方向。
一是战略极为聚焦，无论是研发方向还是落地应用，都具有非常明确的指向性，像地平线的芯片、文远知行的RoboTaxi业务，基本都已形成了自己的技术壁垒。
另一个则是以希迪智驾为带代表的，以“可落地”打底，在生态内多面开花，早期就和市场正面交锋， 找到买单的用户， 为未来的战略突破积聚力量。
很显然，在生态内多面开花是初创公司在现阶段摆脱生存困境的现实出路。
1、能够拿下项目，达成合作是实力使然
自动驾驶与生命安全息息相关，是一项不容掺假的产业，因而行业中的任何一项应用的落地都必须有实打实的技术支撑，经得起实践的考验，而不是像一些传统行业可以“人情操作”或者“内幕交易”。
像长沙100公里智慧高速建设这样的项目，既是对产业生态融合的一次检阅，也是对参与企业实力评判的一次考试，希迪智驾作为初创公司能够深度参与其中，即是行业对其技术和产品实力认可的一项背书。
去年12月28日长沙智慧公交线开通之后，长沙市政府就开始酝酿2019年自动驾驶推广落地的方案，当时的初步计划还只是把7.8公里的公交线，推广到10公里的城市道路，另外再加10公里左右高速公路，后来才决定扩大规模，增加到“两个一百”。
在最终决策还未确定之前，希迪智驾就提前参与了7.8公里公交线车路协同设备的搭建，同时智慧公交车的改造希迪智驾也参与其中。这些都为后续深度参与智慧高速项目的建设打下了基础。
同样，与主机厂达成合作共同研发智能重卡，特别是与福田戴姆勒合作，协助其通过国家智能网联汽车（长沙）测试区的考核，拿下开放道路测试牌照，更是体现出希迪智驾过硬的技术实力。
希迪智驾与福田戴姆勒联合研发的智能重卡进行路测牌照考核
这也给了我们一个很好的提示，初创企业在产业生态内多面开花也必须由实力和效率作为基础和前提，否则就会因为多方出击而耗费有限的资源，落入战略失焦的泥塘，迷失方向。
2、破解生存焦虑的现实手段
几乎所有的初创公司都有生存困境和生存焦虑，特别是像Roadstar、Drive.ai这样明星公司“猝死”的案例，更是加重了初创公司关于生存的现实思考。
初创公司扎堆智能卡车和无人物流就很能说明问题。
无论是乘用车还是商用车，其在自动驾驶技术上是共通的，两者相比而言，商用车的技术门槛高但场景更为简单，从成本、效率以及安全因素等方面的考量，行业推动技术应用的意愿也更强烈，普遍判断，智能卡车和无人物流实现商业化的路径会大大短于乘用车。
自动驾驶毕竟是一场长跑接力，在没有撞线之前，“如何生存下去”是初创公司首要思考的问题，即便获得了多轮融资，有一定的资金储备，但在进行自动驾驶研发的过程中，能够形成持续的自我造血的能力仍然非常关键。
因而在到达自动驾驶的终点之前，在自己的能力范围之内，沿途播下几颗种子也未尝不可，完成“君子豹变”的核心要素之一：不管黑猫白猫，抓到老鼠就是好猫。
3、自动驾驶是一场长跑竞速，也是一场卡位战
如果将自动驾驶看成是一项纯技术研发，那么自动驾驶就是一场长跑竞速，由慢到快，其中将经历无数次的技术迭代；如果将自动驾驶理解为一项复杂的生态运营，那么自动驾驶就是一场卡位战，其中的每个玩家都需要有明确的定位，能够在产业生态中找到合适的位置。这也意味着自动驾驶研发不能只埋头干活，还要抬头“看天”。
像希迪智驾推出智鲜仓产品，并不仅仅是冷链物流中的智能冷藏箱解决方案，而是在“头、挂、箱”一体化的产业布局中提前占位，从技术难度最低，最容易落地应用的车厢解决方案入局，再慢慢渗透到车头和挂车，实现整个产业生态的覆盖。
50余家物流、水果产业链上下游、智慧农业科技企业与希迪智驾智鲜仓共同汇聚新疆
初创公司与主机厂合作，形成深度捆绑，其生态占位的意图更为明显。
主机厂是自动驾驶实现量产以及商用落地不可或缺的力量，但主机厂的资源有极为有限（满打满算就那么10来个重卡厂家），与主机厂完成深度捆绑，在产业生态中提前卡位，则具有了排他性，对于未来的市场竞争有百利而无一害。
希迪智驾已与柳汽、福戴、北奔三家主机厂达成深度合作
跑到自动驾驶的终点，初创公司必须牢记的三道法则
从当前自动驾驶赛道的发展趋势来看，凭借着丰厚的资源优势与技术积累，科技巨头BAT和华为以及传统Tier 1正在对产业生态进行分割，留给初创公司的机会还有多少？融入产业生态后，初创公司又该如何构筑起自己的技术壁垒和护城河？智能相对论认为，其中有三道法则必须铭记。
首先，深耕具体场景的应用。
虽然巨头都在跑马圈地，但是可以明确的是，他们专注的都是“大方向”，比如系统架构、云平台、专用传感器等，在具体的应用上还有大量的空白区域可由初创公司们去填补。
比如V2X领域，既可以是路侧传感器感知单元与算法的结合，也可以是自动驾驶、智能交通、智慧城市的深度应用，像希迪智驾就发布了面向城市道路场景的“V2X+交叉路况”解决方案、面向高速公路场景的“V2X+智慧高速”解决方案，在其规划中，今年还将陆续发布面向城市大众运输系统的“v2x+公交智慧出行”解决方案，“v2x+城市交通态势感知”解决方案。
希迪智驾智能网联道路管理系统CRSS（测试）
再比如，在智能卡车，无人物流领域，又可细分出干线物流，城际物流，港口、矿区、封闭园区的自动驾驶等多个场景。
每个领域的每个场景的解决方案都根据其实际情况都会有所差异，初创公司需要将应用场景化整为零，打碎孤立，这样有多少场景就有多少机会。
其次，坚持可落地的应用。
任何研发都不能悬在理想王国的空中，能否落地是评判技术是否成熟的标准之一，更是初创公司跑完自动驾驶马拉松的有力支撑。
因而无论是有明确的战略指向性，还是在产业生态内多点布局，一定要坚持可落地的应用。一为打磨技术，在更开阔的市场空间内来验证技术的成熟度，加快技术迭代；二为获得商业闭环和营收，哪怕只是为自动驾驶的长跑补充少许“能量”都是不错的，能够因此形成自我造血的正向循环则是惊喜中的惊喜了。
最后，自动驾驶技术依然是硬指标。
必须明确，无论初创公司通过应用落地获得了多少营收，其核心竞争力都不是在应用落地的运营上，自动驾驶技术依然是硬指标。
虽然在部分场景中，自动驾驶技术已经到达了商用落地的临界点，在未来或许会有更多的类似于RoboTaxi的项目落地，但必须认清的一个行业背景是，目前自动驾驶技术仍然在快速的发展迭代之中，即便一些已经落地的项目，其技术还是有非常大的提升和改进空间。
这也意味着，暂时的领先并不就会一直领跑到底，只有坚持对技术的狂热追求，才有可能笑到最后。
【完】
智能相对论（微信id:aixdlun）AI新媒体，今日头条青云计划获奖者TOP10，澎湃新闻科技榜单月度top5, 文章长期“霸占”钛媒体热门文章排行榜TOP10,著有《人工智能 十万个为什么》，重点关注领域：AI+医疗、机器人、智能驾驶、AI+硬件、物联网、AI+金融、AI+安全、AR/VR、开发者以及背后的芯片、算法、人机交互等。
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