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汽車創(chuàng)業(yè)哪里好?整車和自動駕駛被看好,勿刻意學習特斯拉

來源:中國商業(yè)觀察網    編審:    發(fā)布時間:2018-06-04 13:02:28

5月30日,在2018贛江峰會人工智能與新能源產業(yè)發(fā)展論壇上,多位產學研人士就贛江新區(qū)如何整合資本、企業(yè)與人才發(fā)表意見。

在對汽車領域賽道的選擇上,臻云創(chuàng)投合伙人、英諾天使基金管理合伙人祝曉成認為整車領域體量大,這里面很容易出現獨角獸企業(yè)。而輔助駕駛和無人駕駛是未來。中國通信工業(yè)協會低功耗無線通信委員會副秘書長尚堃,很看好無人駕駛領域,認為在車禍傷亡減免上有較大應用前景。

對汽車創(chuàng)業(yè)的人才選擇上,大家都會跨界人才頗感興趣。評駕科技董事副總裁宮明魁認為,既要選塔尖人才指導方向,也要找踏實做事的人來穿透行業(yè),而富有創(chuàng)新思維的年輕人是他們的心頭所好。

縱目科技市場與商務副總裁、原沃爾沃和福特安全專家陳超卓,曾在采礦、機械、汽車電子多領域跨界,他對跨界充滿自信,勸誡大家不要固化思維,只要遵循二八原則,就能在多個領域從容穿越。

對目前的造車熱,同濟大學汽車學院教授、蘇州豪米波創(chuàng)始人董事長白杰頗為冷靜,他認為,中美制造業(yè)基礎不同,我們不能一味學習特斯拉,互聯網造車要與傳統(tǒng)車企合作,打好產業(yè)基礎。

以下是財經天下周刊精選整理。

主持人:在汽車行業(yè)里,哪個方向最可能出現獨角獸企業(yè)?

祝曉成:作為投資機構,我們一直很關注方向問題,我認為汽車行業(yè)里,做整車的很容易成為獨角獸,而未來共享汽車運營也很值得關注。至于關鍵零部件研發(fā),比如智能出行依賴的傳感器、中間的控制系統(tǒng)、車載系統(tǒng)、數據聯網、車聯網等創(chuàng)業(yè)企業(yè),還在獨角獸的孵化中。

其中,在沒有出現獨角獸或獨角獸還在路上的領域,像傳感器(激光雷達,單、雙目視覺、毫米波雷達),輔助(自動)駕駛控制系統(tǒng)和三電依然是重點。我們近期投資的兩個年輕企業(yè),他們很可能不久后成為獨角獸。

主持人( 歐陽晨 新銳汽車科技媒體「公路新勢力」創(chuàng)始人):白教授如何看從學到產的機遇問題?

白杰:雖然我們定義制造業(yè)強國,但我們和特斯拉所處的產業(yè)基礎是不一樣的,別看美國制造業(yè)外流不止,但他們有強大先進的制造業(yè)基礎,我們處于兩個不同層次上,一味學他們可能要付出更大代價。

特斯拉只要有錢就能扶持一個相對好的制造產業(yè)鏈,但我們還停留在能否高質量造出來車的問題上。我認為,我們更多的是要打好自己產業(yè)的基礎,一步步提高,即使是互聯網造車,也要跟傳統(tǒng)車企合作。

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主持人:大家怎么看待造車新勢力,以及更多的行業(yè)機會?

尚堃:通過行業(yè)觀察,我們發(fā)現自動駕駛和無人駕駛有非常大的機會。因為去年看到一個英特爾報告,發(fā)現加入無人駕駛之后,整個市場期望的市場份額有較大提升,這還是保守估計。如果自動駕駛一旦開戰(zhàn),每年全球有50萬人有了生命保障。畢竟在車禍傷亡這塊,不管是經濟效益還是社會效益,無人駕駛都應該有機會。

主持人:賽道確定了,下一步就要快點跑,有人帶著跑,大家如何看待跨界人才這塊?

宮明魁:我們是跨三界——汽車行業(yè)、保險行業(yè)、大數據,其實跨界挺難的。比如一個大數據人才,基礎是建立數據模型,而跨界人才需要在產業(yè)里摸爬滾打,不斷訓練,必須在一個專業(yè)里形成很強的方法論,從一個領域沉到另一個領域。

招攬跨界人才,我們也遇到一些問題。有的人在垂直領域很專注,但不能穿透,比如不少汽車人對保險不了解,不知道車聯網數據怎么應用到保險中,而保險人才懂汽車的也非常少。

所以我們選擇跨界人才,不一定只選塔尖的人,有時要從底座選,一個高屋建瓴指導方向,一個踏實做事,穿透整個行業(yè),最終形成合力。同時,我們也注重選擇有新的思維方式的人,視野就會寬廣很多,其中多數是年輕人。雖然他們經驗不足,但只要對行業(yè)有個基本認識,并快速洞察,成長起來還是挺快的。

主持人:陳總作為跨界人才,怎么看待這個問題?

陳超卓:我的職業(yè)生涯就是跨界的,本科學礦物,美國讀了三個研究生,采礦學了后發(fā)現不好找工作,就去學機械,后來順勢學了汽車電子。

我對跨界的理解遵循二八定律,花20%的時間精力就能得到80%的專業(yè)知識,剩下的部分,專家往往需要花80%的精力完成剩下20%的工作。只要你掌握了二八原則,跨界是完全沒有問題的,我個人干了一輩子汽車,從福特、沃爾沃、捷豹、路虎,去年跑到一家科技創(chuàng)業(yè)公司干汽車電子、自動駕駛,只要你不固化自己的思維就行。

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