微软的自动驾驶战略：不造车 要为企业提供技术支持与云服务

根据Cruise(通用汽车的子公司)和微软周二发布的联合声明，该公司刚刚从微软、通用汽车、本田和其他机构投资者那里获得了20亿美元的注资。这笔投资将把Cruise的估值提升至300亿美元，并使其成为微软的官方合作伙伴。

根据周二的公告，“为了充分发挥云计算在自动驾驶汽车领域的潜力，Cruise将利用微软的云计算和边缘计算平台Azure，推动其自动驾驶汽车解决方案的大规模商业化。作为Cruise首选的云服务提供商，微软还将利用Cruise深厚的行业专业知识，提升其客户驱动产品的创新能力，并通过持续投资Azure为全球各地的交通运输公司提供服务。”

从这个角度来看，Cruise不仅能获得必要的资金，还能享受微软azure资源的价格优惠，从而不断推动自动驾驶汽车的研发。

但从长远来看，微软很可能会从这笔交易中获得更多利益。此次投资不仅将为微软云业务带来两大规模客户(根据公告，Azure也将入选通用汽车首选云服务提供商)，而且结合微软广泛的自动驾驶汽车发展战略，“Cruise深厚的行业专业知识”有望为微软在自动驾驶汽车领域带来坚实的基础。

当大多数科技巨头亲自购买自动驾驶初创公司或建立自己的相关项目时，微软不干涉试水的方式可能反而会促进他们发展成为行业领导者。

从AI业务角度审视自动驾驶汽车

自动驾驶汽车可以算是AI驱动业务中的特例。每一个掌握了AI算法(即机器学习)的厂商，都必须整合一系列关键要素，才能建立实用的自动驾驶商业模式：

算法：企业必须使用现有的机器学习算法或开发适合解决此类问题的新架构；

数据：企业必须有全面的基础设施来集成不同的数据源。他们还需要从客户那里收集数据并存储起来，从而保持和提升自动驾驶模式在市场竞争中的主导地位；

计算资源：企业需要接入大规模计算集群和专用硬件，对其机器学习模型进行训练和更新，然后执行大规模云推理任务；

人才：企业需要数据科学家、数据工程师和机器学习工程师来开发和维护AI模型，不断研究新技术。

微软已经有了可靠的AI堆栈和适合自动驾驶应用的全套产品。例如，公司的计算机视觉服务拥有强大的原始机器学习模型，并利用大量内部图像数据存储完成了模型训练。随着客户继续使用AI服务，他们将生成更多的数据和标签，以进一步增强机器学习模型的处理能力。最后，微软Azure Cloud还有专用硬件，可以在训练模型的同时，以经济高效的方式实现模型的大规模交付。

目前，许多企业已经在使用微软的认知服务应用编程接口将人工智能功能集成到自己的应用中。

微软也可以基于这种AI栈计划更多后续投资，比如启动自己的端到端计算机视觉应用，或者托管高级自然语言处理平台，比如OpenAI的GPT-3。

但是在自动驾驶汽车中，制造商不得不添加一些其他新组件：

自动驾驶硬件：企业需要开发支持自动驾驶的激光雷达、传感器、摄像头等硬件；

车辆：企业需要自己制造车辆，或者寻找合作伙伴为自驾车辆装配配件。

自动驾驶汽车也在制造和法律方面带来了许多新的问题，所有这些对于习惯于处理软件业务的制造商来说往往都相当困难。为了克服这些挑战，自动驾驶制造商需要找到自己的方法。

微软如何规划自己的自动驾驶汽车战略

从传统的角度来看，进入新兴市场的最佳方式基本上有两种：完全的自我研究和从别人那里购买技术。

2010年附近，谷歌建立了自己的自动驾驶汽车实验室，后来改名为Waymo，旨在开发自动驾驶的AI软件和硬件。谷歌不会生产自己的汽车，而是依靠丰田、奥迪、菲亚特-克莱斯勒和雷克萨斯的车辆进行技术测试和部署。

从那以后，谷歌建立了自己的领先优势，使其能够从头开始建立自己的自动驾驶汽车部门。后来进入这个领域的公司只能通过收购自动驾驶创业公司来弥补这段时间的经验积累。比如亚马逊买了Zoox，英特尔买了MobileEye。

特斯拉是少数拥有全自动驾驶技术堆栈的制造商之一。这家公司一直在将自动驾驶技术整合到自己的电动汽车产品中。特斯拉还出售了数百万辆汽车，不断从用户那里收集新数据，以不断增强自己的算法。此外，虽然还没有公布太多细节，但苹果已经决定开始制造自己的自动驾驶汽车。

微软选择了一条完全不同的自动驾驶发展道路。

微软自动驾驶行业总经理Sanjay Ravi在2019年的一篇博文中写道，“我们的合作伙伴遍布整个行业。我们不会亲自从事汽车制造或终端旅行服务。”

因此，微软没有收购旅行服务或自动驾驶初创公司，而是为自动驾驶初创公司建立了一个项目。

微软的战略为什么有望成功?

自动驾驶行业的问题在于，我们仍然无法断言什么时候才能抵达胜利的彼岸。每一年，我们距离能够实际普及的全自动驾驶汽车都还有几年的差距。但这一点在人工智能身上也有体现，既然方向没问题，我们就必须沉下心来慢慢钻研。

我们甚至想象不到最终技术成果会是怎样一副面貌。特斯拉公司CEO埃隆·马斯克认为，单凭计算机视觉就足以实现全自动驾驶。但其他厂商则普遍认为激光雷达才是更稳定的选择，唯一需要解决的就是成本过高问题。随着行业的成熟，后续汽车设计也将发生一系列变化。

另一个问题与监管有关。未来的自动驾驶汽车能不能跟人类驾驶员共享道路?自动驾驶汽车应不应该仅行驶在特定地理区域之内?一旦发生事故，责任该怎样划分?

以上提出的每个问题都有可能发生根本性变化，而这些变化将直接决定未来几年中哪些新兴企业能够蓬勃发展、而哪些企业会彻底消失。有趣的是，真正具有持久生命力的可能只有数据、云和软件，这也正是微软最擅长的三个方面。

正因为如此，微软才不打算收购任何初创企业——这样，他们就能避免受到行业波动的影响。

更重要的是，合作伙伴关系是一种更灵活的方式，更适合快速发展的自动驾驶汽车领域。与全面收购相比，为合作伙伴注资所需要的成本更低(与Cruise合作只需要投资20亿美元，但全面收购则可能需要300亿美元)。此外，调整合作关系的难度也要远低于放弃并出售整个自动驾驶部门。

与此同时，相对较小的投资数额也能让微软拓展自己的自动驾驶加速器计划，通过更多合作伙伴协议扩大自身影响范围，进而参与到大量解决方案中去。微软的自动驾驶初创项目中涵盖的初创企业几乎代表着领域中的一切研究方向，其中任何一家都有可能发展为未来的突破性巨头。微软在支持这些初创企业的同时，也会利用他们的行业专业知识培养内部人才和工具。因此如果哪天微软决定认真开发自动驾驶汽车，这部分积累无疑将至关重要。

随着自动驾驶领域的发展成熟以及潜在赢家的日益显露，微软可以将初步合作关系升级为全面合作伙伴关系，甚至最终考虑进行收购。

而且，如果参考微软与OpenAI的合作关系，就能看出微软一直在通过这类合作推广自己的Azure云平台。这将确保更多初创企业投向微软云服务阵营的怀抱，而不至与其他云服务商开展合作。

从更广泛的角度来看，微软的合作伙伴关系还将使其逐步转变为自动驾驶初创领域的成长中心。微软将利用这些初创公司的专业知识和经验增强自身自动驾驶专用型云及AI服务，再借此吸引更多非合作伙伴客户。

许多分析师认为，由于没有明确的汽车测试计划，微软在自动驾驶领域已经处于落后地位。但在我看来，软件巨头掌握着相当明智的发展战略与行动方针，能够在巩固自身强势业务(云、数据以及算法)地位的同时，灵活适应未来几年内自动驾驶行业中必然要经历的一系列重大变化。