根據自動駕駛廠商Cruise(隸屬于通用汽車旗下)與微軟本周二發布的聯合聲明，該公司剛剛從微軟、通用汽車、本田汽車以及其他機構投資方手中獲得20億美元注資。這筆投資將推動Cruise的估值達到300億美元，同時也使其成為微軟的正式合作伙伴。

根據周二的公告，“為了在自動駕駛汽車領域充分發揮云計算的潛力，Cruise將使用微軟的云計算與邊緣計算平臺Azure推動自身自動駕駛汽車解決方案的大規模商業化。作為Cruise的首選云服務商，微軟也將利用Cruise深厚的行業專業知識增強其客戶驅動產品的創新能力，并通過持續投資Azure發展為全球各運輸企業提供服務。”

從這個角度來看，Cruise不僅將獲得必要的資金，同時也有望享受微軟云計算資源的價格折扣，借此不斷推進自動駕駛汽車的研發工作。

但從長遠來看，微軟方面很可能會從這筆交易中獲取更多收益。此次投資不僅將給微軟云業務帶來兩家規模可觀的客戶(根據公告，Azure也將被選定為通用汽車的首選云服務商)，而且結合微軟廣泛的自動駕駛汽車發展戰略來看，“Cruise的深厚行業專業知識”有望在群雄逐鹿的自動駕駛汽車領域給微軟帶來堅實的立足根基。

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在大多數科技巨頭親自下場收購自動駕駛初創企業、或者建立自己的相關項目時，微軟這種不加干涉的試水方式也許反而能夠推動其發展為行業領導者。

從AI業務角度審視自動駕駛汽車

自動駕駛汽車可以算是AI驅動型業務中的特殊案例。每一家掌握AI算法(即機器學習)的廠商都必須整合一系列關鍵要素，才能建立起切實可行的自動駕駛業務模型：

• 算法：企業必須使用現有機器學習算法，或者研發出適合解決此類問題的新型架構；
• 數據：企業必須擁有全面的基礎設施，借此整合不同數據源。他們還需要從客戶手中收集數據并加以存儲，借此維持并增強自動駕駛模型在市場競爭中的優勢地位；
• 計算資源：企業需要訪問大規模計算集群及專用硬件，借此訓練并更新其機器學習模型，進而執行大規模云端推理任務；
• 人才：企業需要數據科學家、數據工程師與機器學習工程師以開發并維護AI模型，并不斷研究新的技術。

微軟公司目前已經擁有可靠的AI棧以及適合自動駕駛應用的全套產品。例如，該公司的計算機視覺服務擁有強大的原研機器學習模型，并配合大量內部圖像數據存儲完成了模型訓練。隨著客戶持續使用AI服務，他們會生成更多數據與標簽，進一步增強機器學習模型的處理能力。最后，微軟Azure云還擁有專用硬件，能夠在訓練模型的同時，以經濟高效的方式實現模型的大規模交付。

目前，不少企業已經在使用微軟的Cognitive Services API將AI功能整合至自有應用程序當中。

微軟還可以基于這套AI棧規劃更多后續投資，例如啟動自己的端到端計算機視覺應用或者托管高級自然語言處理平臺，例如OpenAI的GPT-3。

但在自動駕駛汽車上，廠商還得添加其他一些新組件：

• 自主駕駛硬件：企業需要開發激光雷達、傳感器、攝像頭以及其他用于支持自動駕駛功能的硬件；
• 車輛：企業需要制造自己的車輛，或者尋求合作伙伴以組裝自動駕駛車輛的配件。

自動駕駛汽車還在制造與法律層面帶來不少新問題，這一切對于習慣了處理軟件業務的廠商來說往往相當困難。為了克服這些挑戰，自動駕駛廠商需要尋找適合自己的道路。

微軟如何規劃自己的自動駕駛汽車戰略

從傳統角度看，進入新興市場的最佳方式基本分兩種：完全自研，以及從他人手中購買技術。

時間接近2010年，谷歌公司建立了自己的自動駕駛汽車實驗室，而后又將其更名為Waymo，旨在開發用于自動駕駛的AI軟件及硬件。谷歌不會自主生產汽車，而是依靠豐田、奧迪、菲亞特-克萊斯勒以及雷克薩斯等其他汽車制造商的車輛進行技術測試與部署。

從這時開始，谷歌建立起了自己的領先優勢，使其能夠從零開始構建自己的自動駕駛汽車部門。后來進入該領域的企業往往只能通過收購自動駕駛初創公司來彌補這一段經驗積累。例如，Amazon就收購了Zoox，而英特爾則買下MobileEye。

特斯拉是少數幾家自主擁有完整自動駕駛技術棧的廠商。這家企業一直將自動駕駛技術集成到自家電動汽車產品內。特斯拉還賣出了數百萬輛汽車，借此不斷收集用戶的新數據以持續增強自家算法。此外，雖然尚未公布太多細節，但蘋果公司也已經確定著手制造自己的自動駕駛汽車。

微軟則選擇了一條完全不同的自動駕駛發展道路。

微軟公司自動駕駛行業總經理Sanjay Ravi在2019年的一篇博文中寫道，“我們的合作伙伴遍布整個行業。我們不會親自從事汽車制造或者終端出行服務等業務。”

因此，微軟并沒有收購出行服務或者自動駕駛初創企業，而是建立一個項目，通過為自動駕駛初創企業提供工程技術支持與云服務優惠的方式予以助力。這些初創企業未來很可能成長為微軟的合作伙伴。去年10月，微軟與倫敦自動駕駛汽車軟件開發商Wayve簽訂的合作協議，正是這項戰略的直接體現。

微軟的戰略為什么有望成功?

自動駕駛行業的問題在于，我們仍然無法斷言什么時候才能抵達勝利的彼岸。每一年，我們距離能夠實際普及的全自動駕駛汽車都還有幾年的差距。但這一點在人工智能身上也有體現，既然方向沒問題，我們就必須沉下心來慢慢鉆研。

我們甚至想象不到最終技術成果會是怎樣一副面貌。特斯拉公司CEO埃隆·馬斯克認為，單憑計算機視覺就足以實現全自動駕駛。但其他廠商則普遍認為激光雷達才是更穩定的選擇，唯一需要解決的就是成本過高問題。隨著行業的成熟，后續汽車設計也將發生一系列變化。

另一個問題與監管有關。未來的自動駕駛汽車能不能跟人類駕駛員共享道路?自動駕駛汽車應不應該僅行駛在特定地理區域之內?一旦發生事故，責任該怎樣劃分?

以上提出的每個問題都有可能發生根本性變化，而這些變化將直接決定未來幾年中哪些新興企業能夠蓬勃發展、而哪些企業會徹底消失。有趣的是，真正具有持久生命力的可能只有數據、云和軟件，這也正是微軟最擅長的三個方面。

正因為如此，微軟才不打算收購任何初創企業——這樣，他們就能避免受到行業波動的影響。

更重要的是，合作伙伴關系是一種更靈活的方式，更適合快速發展的自動駕駛汽車領域。與全面收購相比，為合作伙伴注資所需要的成本更低(與Cruise合作只需要投資20億美元，但全面收購則可能需要300億美元)。此外，調整合作關系的難度也要遠低于放棄并出售整個自動駕駛部門。

與此同時，相對較小的投資數額也能讓微軟拓展自己的自動駕駛加速器計劃，通過更多合作伙伴協議擴大自身影響范圍，進而參與到大量解決方案中去。微軟的自動駕駛初創項目中涵蓋的初創企業幾乎代表著領域中的一切研究方向，其中任何一家都有可能發展為未來的突破性巨頭。微軟在支持這些初創企業的同時，也會利用他們的行業專業知識培養內部人才和工具。因此如果哪天微軟決定認真開發自動駕駛汽車，這部分積累無疑將至關重要。

隨著自動駕駛領域的發展成熟以及潛在贏家的日益顯露，微軟可以將初步合作關系升級為全面合作伙伴關系，甚至最終考慮進行收購。

而且，如果參考微軟與OpenAI的合作關系，就能看出微軟一直在通過這類合作推廣自己的Azure云平臺。這將確保更多初創企業投向微軟云服務陣營的懷抱，而不至與其他云服務商開展合作。

從更廣泛的角度來看，微軟的合作伙伴關系還將使其逐步轉變為自動駕駛初創領域的成長中心。微軟將利用這些初創公司的專業知識和經驗增強自身自動駕駛專用型云及AI服務，再借此吸引更多非合作伙伴客戶。

許多分析師認為，由于沒有明確的汽車測試計劃，微軟在自動駕駛領域已經處于落后地位。但在我看來，軟件巨頭掌握著相當明智的發展戰略與行動方針，能夠在鞏固自身強勢業務(云、數據以及算法)地位的同時，靈活適應未來幾年內自動駕駛行業中必然要經歷的一系列重大變化。