四亿美元领投小马智行,丰田(TM.US)这场逆周期的投资能成功吗?

10352 2月26日
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本文来自公众号“汽车电子设计”,作者朱玉龙。

今天丰田(TM.US)发布消息,确定要向中国初创企业小马智行出资约4亿美元,在整个汽车产业欧洲、美国的企业不断在收缩调整的时候,丰田这个不声不响的,一个是在CES上宣布造城(弄出了一个未来生活的实验室),一个是不断在自动驾驶、出行服务方面不断提升。这个事其实可以看出来现在逆周期不是做产能扩展,逆周期是做低估值的技术层面的收购和投资,以应对未来的需求。

图1 丰田有钱的底气是源自于在全球汽车市场下行周期中的表现

一、小马智行的投资

丰田和小马智行是在去年的8月宣布在自动驾驶领域展开合作。传统整车企业由于开发体制和人员的限制,在合作中丰田还是很认可小马智行的技术(这也是客观说明中国在这块领域里面,软件层面的潜力),决定启动资本合作加快在中国推动自动驾驶的实用化。丰田和小马智行此前建立了在丰田提供的“雷克萨斯”RX上配备小马智行开发的自动驾驶系统,在北京市和上海市的公路上行驶等合作关系。


图2 丰田和小马智行的合作

这个一言不合,丰田就砸下去4亿美金。在今年的东京奥运会上,丰田是要考虑部署面向MaaS(出行服务)的纯电动自动驾驶汽车“e-Palette”上的系统,这里也考虑使用小马智行加入整个服务。运营无人驾驶测试车队需要大量的资金和人力,在扩展过程中就需要大量的资金,而且出现了中美分立的趋势,也就是需要在中国这个市场独立的发展轨道。最近11 部委联合下发《智能汽车创新发展战略》的通知,提出到 2025 年中国标准智能汽车的技术创新、产业生态、基础设施、法规 标准、产品监管和网络安全体系基本形成。这个就有现实的需求,而经历过一轮烧钱以后,需要能扛旗的车企出来站在后面充当一个基础的角色。

图3 丰田的MONET构想,之前在海外是和软银协同

总的来看,丰田在自动驾驶不光靠自己,在中国、美国两个发展迅速的地方进行投入。美国主要与Uber 在自动驾驶领域展开大规模合作(2018 年 8 月,丰田向 Uber 投资 5 亿美元),在 2021 年将丰田 Sienna Minivan 自动驾 驶系统部署到 Uber 共享网络,充分利用 Uber 的自动驾驶技术和丰田 Guardian 先进的 安全支持系统。这个投入在去年4 月继续加码,丰田、Denso 公司和 SoftBank Vision Fund向 Uber ATG 投资 10 亿美金,并后续提供3亿美元的额外资金,予以支持。这笔投资现在还没个说法,自从出了事故以后,这块投入巨资的部门就处在低调运行的状态,原本的目标和计划可能都有所延迟。

图4 丰田和Uber的合作

二、丰田的自动驾驶开发路径

丰田整个开发路径是基于高级辅助驾驶ADAS的“Guardian”和完全自动驾驶Autnomous “Chauffeur”两个方向去走的。Guardian是建立在原本丰田的ADAS系统上一步步进化下来,发展成高级驾驶辅助L3的演进方向,监控车内外环境,在紧急情况下可向驾驶员发出经过或介入驾驶,使车辆能够达到安全的状态,以Lexus LS 的“Lexus Safety System+A”,逐步在高端车尝试。Chauffeur 是内部自身研发的自动驾驶系统,从Platform 3.0自动驾驶测试车,(基于雷克萨斯 LS 600Hl),并且逐步迭代P4 自动驾驶测试车。这里涵盖比较完整的研发机构。

1)日本本部包括丰田汽车公司和中烟研究与开发实验室,这块是本部逻辑,面向整合和项目的。2)美国:丰田在美国是重要的研发机构,首先是10亿美金投资的丰田研究所,由Gill Pratt 领导,主要负责自动驾驶和AI的研究机构。还有丰田汽车北美研发(TMNA R&D):在密西根,这个和自动驾驶没太大关系,主要涵盖产品开发等工作;丰田合作安全研究中心(CSRC):与美国的大学、研究机构,重点研究是自车辆的新型安全技术和研究项目。Toyota Connected:在运营中提供了一系列数据和计算机科学服务;丰田IT开发中心是一个支持性的部门。

3)欧洲的自动驾驶汽车研究(TRACE):主要是协调外部,位于布鲁塞尔的欧洲高级研究团队,目标是与欧洲各地的专家合作,致力于自动驾驶汽车的计算机视觉领域,这个类似实验室的松散组织,合作伙伴包括鲁汶大学,剑桥大学,布拉格CTU等研究机构,主要通过这些合作伙伴提供算法整合到实验车辆里面。

图5丰田的自动驾驶相关研发机构

小结:预期3-5年内,自动驾驶的车队运营还是要牵涉到很多的资源,包括工程力量和不断优化的,而且监管层面存在一个放松和加严的螺旋式周期,汽车行业里面花钱的地方太多,现在看下来逆周期还能持续投入的企业并不多。丰田这把从中日美三个地方入手,不仅靠自己,在外部甩钱出去也是真的逆周期在持续投入。(编辑:罗兰)

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