雷鋒網(wǎng)新智駕按：本文來自辰韜資本，作者賀雄松，雷鋒網(wǎng)新智駕獲授權(quán)發(fā)布。辰韜資本最近成立了一支“智駕基金”，專注在無人駕駛領(lǐng)域的早期投資，雷鋒網(wǎng)新智駕認(rèn)為此篇觀點(diǎn)文章對(duì)無人駕駛從業(yè)者和投資者來說有借鑒意義，故分享給各位。

無人駕駛是目前人工智能領(lǐng)域改變?nèi)祟惿罘绞阶顝氐祝夹g(shù)最集中，AI人才最聚集的地方。無人駕駛企業(yè)不僅具有廣闊的市場(chǎng)空間，而且有能力降維切入其他人工智能的賽道。本文從無人駕駛的發(fā)展趨勢(shì)、競(jìng)爭(zhēng)格局、投資方向三方面梳理無人駕駛的投資思路。

發(fā)展趨勢(shì)：特定場(chǎng)景到開放道路，車端傳感到網(wǎng)聯(lián)傳感

自谷歌2009年推出無人駕駛汽車計(jì)劃以來，無人駕駛行業(yè)已經(jīng)持續(xù)了將近10年的摸索，近年來，隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，傳感技術(shù)大大提升，行業(yè)已經(jīng)到了爆發(fā)前夜。在國外，奧迪A8L已經(jīng)具備L3級(jí)別的無人駕駛功能，2018亞洲消費(fèi)電子展上（2018年6月14日），凱迪拉克Super Cruise?超級(jí)智能駕駛系統(tǒng)正式發(fā)布，Waymo在亞利桑那州鳳凰城推出的無人駕駛出租車服務(wù)已經(jīng)一年多了，國內(nèi)雖然起步較晚，但L4無人駕駛公司的路測(cè)實(shí)驗(yàn)早已走出指定的測(cè)試場(chǎng)，大都直接到公共道路，無人駕駛車輛在雨霧、環(huán)島、隧道等復(fù)雜場(chǎng)景中的表現(xiàn)不斷刷新著大家的認(rèn)知。

*自動(dòng)駕駛發(fā)展歷程

在這樣的背景下，無人駕駛特定場(chǎng)景商用逐漸開始落地，但我們也注意到網(wǎng)聯(lián)傳感被屢屢提及，下面基于這兩點(diǎn)現(xiàn)象分析未來的發(fā)展趨勢(shì)。

一、量產(chǎn)從特定場(chǎng)景開始，機(jī)會(huì)與挑戰(zhàn)并存

百度與金龍客車聯(lián)合開發(fā)的無人駕駛微循環(huán)車阿波龍擬于2018年實(shí)現(xiàn)商用化量產(chǎn)及上線運(yùn)營；中國重汽集團(tuán)剛發(fā)布了擬用于港口運(yùn)輸?shù)臒o人駕駛電動(dòng)卡車；京東、蘇寧、菜鳥等電商企業(yè)也紛紛展示了自己的無人駕駛產(chǎn)品。這些都預(yù)示無人駕駛商業(yè)化落地的曙光。

特定場(chǎng)景不涉及公共道路安全法規(guī)且活動(dòng)區(qū)域相對(duì)可知可控，技術(shù)難度較小，可實(shí)現(xiàn)快速落地。我們近期走訪了眾多無人駕駛方案提供商，其中不少都已推出方案，擬針對(duì)園區(qū)、港口、機(jī)場(chǎng)、礦山等特定場(chǎng)景進(jìn)行垂直深耕。辯證來看，這方面市場(chǎng)機(jī)會(huì)大，但也蘊(yùn)藏著比較大的挑戰(zhàn)。

一方面，垂直場(chǎng)景雖技術(shù)實(shí)現(xiàn)相對(duì)簡(jiǎn)單，但仍存在較高的技術(shù)壁壘且需要理解場(chǎng)景需求。無人駕駛本是高技術(shù)壁壘的行業(yè)，垂直場(chǎng)景落地對(duì)技術(shù)要求較低，但僅是相對(duì)，系統(tǒng)地提供方案仍是不小的挑戰(zhàn)。同時(shí)，特定場(chǎng)景方案不能脫離場(chǎng)景特點(diǎn)，比如港口集卡的無人駕駛方案可能不太需要注重車后運(yùn)動(dòng)，但對(duì)泊車的準(zhǔn)確性要求高。所以，無人駕駛公司不僅要懂技術(shù)而且需要對(duì)特定場(chǎng)景需求有深刻理解。有些無人駕駛公司技術(shù)實(shí)力強(qiáng)，但是對(duì)場(chǎng)景理解不深，很難落地。

另一方面，無人駕駛創(chuàng)業(yè)公司需要意識(shí)到合作研發(fā)和批量供貨的區(qū)別?？蓮娜齻€(gè)層面進(jìn)行對(duì)比。

一是訂單確定性。目前市場(chǎng)上的無人駕駛公司大都能接到聯(lián)合研發(fā)訂單，客戶包括主機(jī)廠或垂直領(lǐng)域互聯(lián)網(wǎng)巨頭等，但從我們接觸的幾個(gè)案例來看，國內(nèi)客戶大都喜歡新鮮事物，愿意抱著試一試的態(tài)度，甚至在合作研發(fā)成本并不高的情況下，聯(lián)合研發(fā)費(fèi)用走研發(fā)經(jīng)費(fèi)體系即可，但這與正式的訂單體系是完全不同的概念。我們?cè)诳疾鞜o人駕駛公司時(shí)會(huì)參考標(biāo)的的研發(fā)訂單，但只是說明客戶在某個(gè)市場(chǎng)踏出了第1步，如果量化來說，到量產(chǎn)還有99步要走，批量化的訂單才是真正有價(jià)值的。

二是產(chǎn)品穩(wěn)定性。合作研發(fā)的方案大部分僅滿足實(shí)驗(yàn)需求，而批量生產(chǎn)的產(chǎn)品需要達(dá)到車規(guī)級(jí)，功能安全、產(chǎn)品穩(wěn)定性、可靠性等方面得有足夠冗余。目前大部分無人駕駛公司測(cè)試的激光雷達(dá)外面就是一層塑料膜，IBEO量產(chǎn)的四線激光雷達(dá)卻據(jù)說可以撞碎花壇而不壞。

三是生產(chǎn)能力。Elon Musk可以把火箭送上天，但卻解決不了特斯拉量產(chǎn)問題。量產(chǎn)需要供應(yīng)鏈支持，為了解決這個(gè)問題，國內(nèi)的無人駕駛公司也想出了一些對(duì)策：比如構(gòu)建生態(tài)圈，扶持一些小的供應(yīng)商一起推進(jìn)；另外是選擇跟主機(jī)廠合作，反過來還可以借用主機(jī)廠的客戶資源，但是這種合作方式中無人駕駛公司是否會(huì)處于相對(duì)弱勢(shì)的地位，一方面主機(jī)廠大都野心勃勃有自己的研發(fā)計(jì)劃，而且Tier1從來就不是高毛利的行業(yè)，很可能出現(xiàn)高科技無人駕駛公司的毛利（Tier1一般不超過30%）比不過傳統(tǒng)行業(yè)賣玻璃的福耀玻璃（毛利37%左右）。

二、特定場(chǎng)景向開放道路迭代，未來產(chǎn)業(yè)鏈格局是關(guān)鍵

雖然特定場(chǎng)景的無人駕駛已經(jīng)見到量產(chǎn)的曙光，但是開放道路的L4級(jí)別無人駕駛乘用車仍面臨諸多落地難題，大家對(duì)無人駕駛的安全性有近乎嚴(yán)苛的標(biāo)準(zhǔn)，國內(nèi)道路環(huán)境的復(fù)雜性，技術(shù)的可靠性等都制約著無人駕駛汽車在開放道路的行駛，同時(shí)政策法律的完善以及倫理問題思考也是目前需要推進(jìn)的。

基于這些難題，國內(nèi)主機(jī)廠采用了逐步推進(jìn)的方案，即通過ADAS逐漸實(shí)現(xiàn)無人駕駛的功能。目前國內(nèi)的環(huán)視已非常成熟，裝配率增長(zhǎng)迅速；自動(dòng)泊車預(yù)計(jì)今年年底能實(shí)現(xiàn)量產(chǎn)；在某種意義上已達(dá)到L4級(jí)別要求的自主泊車也有多家企業(yè)正在緊鑼密鼓地研發(fā)。環(huán)視到自動(dòng)泊車到自主泊車就是一條不斷迭代升級(jí)的無人駕駛路線。

部分無人駕駛企業(yè)則是相對(duì)激進(jìn)的打法，這其中有一個(gè)關(guān)鍵思考：當(dāng)無人駕駛乘用車量產(chǎn)實(shí)現(xiàn)的時(shí)候，汽車產(chǎn)業(yè)鏈的商業(yè)模式是否會(huì)發(fā)生顛覆式的變革？這涉及到無人駕駛公司和主機(jī)廠的角力以及出行方式的改變。谷歌Waymo無人駕駛出租車運(yùn)營已經(jīng)測(cè)試了一年多，顯然他并不是奔著主機(jī)廠Tier1供應(yīng)商去的，反過來他們希望主機(jī)廠成為他們供應(yīng)商，使主機(jī)廠變成類似手機(jī)產(chǎn)業(yè)鏈中富士康的角色。我們也認(rèn)為，在強(qiáng)勢(shì)的主機(jī)廠面前，Tire1必然不是一個(gè)好生意，汽車供應(yīng)鏈企業(yè)的低PE也很好地說明了這個(gè)特點(diǎn)，如果無人駕駛公司都是奔著做Tire1去的，目前的估值就要打一個(gè)大的問號(hào)了。主機(jī)廠的核心壁壘之一是發(fā)動(dòng)機(jī)，但目前的格局下，未來無論是鋰電還是氫能，發(fā)動(dòng)機(jī)大概率會(huì)成為歷史，主機(jī)廠是否會(huì)失去其強(qiáng)有力的壁壘，淪為富士康這樣的代工廠，期待歷史給我們的答案。

三、網(wǎng)聯(lián)傳感屢被提及，方向可期

無人駕駛在乘用車領(lǐng)域是很時(shí)尚的概念，但是對(duì)地鐵等交通工具來說，這項(xiàng)技術(shù)早已實(shí)現(xiàn)，配備的司機(jī)只是起輔助作用和應(yīng)付突發(fā)事件。與目前大部分無人駕駛方案不同，地鐵列車自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的感知主要在網(wǎng)聯(lián)端。

無人駕駛汽車裝傳感器的目的是為了實(shí)現(xiàn)對(duì)周圍環(huán)境的探測(cè)，但如果周圍環(huán)境的信息，甚至包括整條擬行駛道路的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)信息都能通過網(wǎng)絡(luò)傳送到給汽車大腦呢？目前部分車聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)已經(jīng)可以傳送交通路口的實(shí)時(shí)圖片，可以預(yù)見未來道路端傳感器的增加將擠占車端傳感器的生存空間。

我們看好網(wǎng)聯(lián)端傳感器的發(fā)展方向，但是客觀來說，目前的環(huán)境還不成熟，短期內(nèi)看不到落地機(jī)會(huì)，應(yīng)該會(huì)出現(xiàn)逐步演進(jìn)的方式。國內(nèi)也已經(jīng)有不少公司注意到這方面的趨勢(shì)，我們建議保持關(guān)注，雖然不一定實(shí)現(xiàn)，但理論上，未來汽車端可以不再需要傳感器和無人駕駛算法。

競(jìng)爭(zhēng)格局：各顯神通

從最終產(chǎn)品和服務(wù)的形態(tài)來看，無人駕駛公司大抵分兩種類型，一種提供全套的無人駕駛解決方案，可簡(jiǎn)稱“全棧布局公司”。另外一種是走產(chǎn)業(yè)內(nèi)分工路線，僅參與無人駕駛?cè)捉鉀Q方案中的一部分，比如傳感器供應(yīng)商、算法供應(yīng)商等。下面依次進(jìn)行分析。

一、全棧布局

對(duì)新興行業(yè)來說，早期產(chǎn)業(yè)鏈配套未成形，標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，較難實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)內(nèi)分工，這也適用于無人駕駛行業(yè)，事實(shí)證明，早期的無人駕駛公司確是全棧道布局，這樣另一個(gè)優(yōu)勢(shì)是能提供更好的服務(wù)。全棧布局的可以基于市場(chǎng)定位從兩個(gè)維度進(jìn)行區(qū)分，一類一開始就瞄準(zhǔn)乘用車開放道路的無人駕駛方案，且大部分不太依賴特定主機(jī)廠，簡(jiǎn)稱“高舉高打型”。另一種從傳統(tǒng)的ADAS供應(yīng)商逐步升級(jí)，緊跟主機(jī)廠的步伐從L1逐步到L4，這類供應(yīng)商對(duì)主機(jī)廠依賴程度較高。

高舉高打型。乘用車的無人駕駛需要強(qiáng)大的技術(shù)實(shí)力，這類團(tuán)隊(duì)起點(diǎn)較高，往往是各類學(xué)霸、無人車大賽冠軍、資深業(yè)內(nèi)人士等。典型的代表是谷歌Waymo等。但是并不是每個(gè)公司都可以復(fù)制Waymo，首先得要有足夠的資金支撐到能夠量產(chǎn)、產(chǎn)生收入的那天，如果沒有，可能需要做一個(gè)中短期的營收規(guī)劃，一來保持自己的造血能力，二來通過實(shí)在的產(chǎn)品落地強(qiáng)化資本市場(chǎng)信心，便于更好地融資。乘用車的無人駕駛是比較終極的技術(shù)方案，這類公司可以相對(duì)快速地切入特定場(chǎng)景，降維做方案相對(duì)簡(jiǎn)單，而且一般來說會(huì)降維切入好幾個(gè)不同的特定場(chǎng)景，這樣可以跟專業(yè)只做某特定場(chǎng)景的無人駕駛公司區(qū)分開來，理論上來說如果技術(shù)能實(shí)現(xiàn)很好的復(fù)用性，更多場(chǎng)景的數(shù)據(jù)積累是非常有價(jià)值的，但是不同場(chǎng)景的落地需要花費(fèi)更多的時(shí)間和精力。若沒有龐大的團(tuán)隊(duì)和生態(tài)支持，做到并不容易。

傳統(tǒng)ADAS供應(yīng)商。以環(huán)視供應(yīng)商為例，基于環(huán)視的自動(dòng)泊車預(yù)計(jì)今年年底能夠?qū)崿F(xiàn)量產(chǎn)，自主泊車也有多家企業(yè)正在緊鑼密鼓地研發(fā)，自主泊車在某種意義上會(huì)達(dá)到L4級(jí)別的要求。這類供應(yīng)商跟主機(jī)廠有比較緊密的合作基礎(chǔ)，往往瞄準(zhǔn)主機(jī)廠的需求一步步往上迭代，相對(duì)務(wù)實(shí)。從量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)、客戶基礎(chǔ)和現(xiàn)金流來看，他們相對(duì)其他無人駕駛公司更有優(yōu)勢(shì)，但是這類團(tuán)隊(duì)起點(diǎn)偏低，要實(shí)現(xiàn)團(tuán)隊(duì)的升級(jí)換代相對(duì)較難，另外主機(jī)廠節(jié)奏偏慢，在國內(nèi)外無人駕駛創(chuàng)業(yè)公司的激進(jìn)推進(jìn)下他們是否能獲得無人駕駛終場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)門票存在較大的不確定性。

總體來說，全棧布局有歷史需要的原因，但是產(chǎn)業(yè)類分工已在大多行業(yè)內(nèi)被驗(yàn)證，隨著產(chǎn)業(yè)配套的成熟及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的制定，無人駕駛產(chǎn)業(yè)是否也會(huì)出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)內(nèi)分工呢？

二、產(chǎn)業(yè)內(nèi)分工

無人駕駛的流程可分為感知，認(rèn)知，決策，控制，執(zhí)行五部分。如下圖所示：

*無人駕駛流程

近期走訪發(fā)現(xiàn)無人駕駛已經(jīng)有產(chǎn)業(yè)鏈分工跡象：感知層早已有獨(dú)立發(fā)展的供應(yīng)商，比如Mobileye；認(rèn)知層和決策層可合并作為模塊獨(dú)立發(fā)展；控制層和執(zhí)行層也可以合并獨(dú)立發(fā)展。

感知層。這部分大的創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)包括雷達(dá)、視覺、慣導(dǎo)等，這三者相互融合，共同為車輛提供環(huán)境感知和定位的功能。

雷達(dá)早就有成熟的供應(yīng)商，只是并不是以汽車產(chǎn)業(yè)為主，無人駕駛產(chǎn)業(yè)受到關(guān)注以來，傳統(tǒng)雷達(dá)供應(yīng)商逐步加大了汽車產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的研發(fā)力度，目前雷達(dá)供應(yīng)商不僅提供硬件，而且已開始配套提供感知算法，未來不排除會(huì)進(jìn)一步增加感知層的融合算法等。

激光雷達(dá)在測(cè)距上具有其他傳感器沒有的優(yōu)勢(shì)，未來被純視覺方案替代的可能性不大。國內(nèi)雷達(dá)起步晚，穩(wěn)定性等相比海外還有較大的改進(jìn)空間，但是服務(wù)響應(yīng)等各方面有優(yōu)勢(shì)，因此國內(nèi)公司是有投資價(jià)值的。視覺中雙目可以通過視差測(cè)距，但是雙目測(cè)距效果與雷達(dá)相比有一定差距，且成本高于單目，在單目+激光雷達(dá)方案面前顯得比較尷尬，目前并不主流。單目的全球龍頭是Mobileye，其產(chǎn)品已經(jīng)迭代到了EyeQ5，包含算法和硬件，且支持毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá)信號(hào)的融合。

好的視覺算法具有極高壁壘，初創(chuàng)公司需要大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，這個(gè)領(lǐng)域國內(nèi)也有不少投資機(jī)會(huì)，從長(zhǎng)期來看，我們持相對(duì)樂觀的態(tài)度，但初創(chuàng)公司要走出來確實(shí)不太容易。慣導(dǎo)作為獨(dú)立模塊之前在測(cè)繪及軍工領(lǐng)域應(yīng)用較多，但好的慣導(dǎo)高達(dá)幾十萬，非常昂貴，而且效果依然差強(qiáng)人意，所以目前的無人駕駛公司大都配合GPS、RTK以及激光和視覺的SLAM(simultaneous localization and mapping)方案，現(xiàn)在無人車車頂?shù)募す饫走_(dá)很大部分原因就是為了SLAM定位而設(shè)計(jì)的。通過方案的組合，慣導(dǎo)的重要性可以降低，國產(chǎn)慣導(dǎo)已經(jīng)開始得到部分無人駕駛公司的認(rèn)可，這塊有一定投資機(jī)會(huì)。

認(rèn)知和決策層。這部分以算法為主，不包括硬件，但卻是無人駕駛系統(tǒng)方案中非常核心的環(huán)節(jié)，其中不僅涉及到傳感器數(shù)據(jù)的融合，還包括駕駛態(tài)勢(shì)預(yù)判，控制決策等。目前深度學(xué)習(xí)主要應(yīng)用在傳感器算法以及算法融合上，行為決策還是傳統(tǒng)控制理論居多，雖然學(xué)術(shù)界討論過端到端（end-to-end）的深度學(xué)習(xí)方案，即通過接受傳感器的輸入數(shù)據(jù)，直接輸出剎車、油門、轉(zhuǎn)向的控制信號(hào)，但是端到端的深度學(xué)習(xí)更具黑箱屬性，運(yùn)算過程不可解釋，實(shí)現(xiàn)難度較大。僅做認(rèn)知和決策層可以實(shí)現(xiàn)高度聚焦，而且有利于借助上下游力量。

 *自動(dòng)駕駛的端到端深度學(xué)習(xí)方案圖示

控制層和執(zhí)行層?？刂茖雍蛨?zhí)行層主要是線控底盤的功能，創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)需要精通底盤的控制算法并且對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)鏈有深入了解。目前市場(chǎng)線控改裝業(yè)務(wù)較多，即在傳統(tǒng)乘用車上進(jìn)行改裝，完成線控，但僅僅改裝并非可持續(xù)的業(yè)務(wù)，相反配套提供的底盤控制器（硬件）未來有較大的復(fù)用價(jià)值，更進(jìn)一步，已有創(chuàng)業(yè)公司將無人駕駛整套方案中需要用到的各類芯片高度集成到一個(gè)盒子中，類似奧迪A8L的zFAS，這有更好的擴(kuò)展性及適用性。另一方面也有初創(chuàng)公司瞄準(zhǔn)了新能源線控底盤的市場(chǎng)，這部分在物流等領(lǐng)域會(huì)有比較大的應(yīng)用空間。

投資方向：關(guān)注強(qiáng)研發(fā)、軟硬結(jié)合及垂直落地

英特爾和Strategy Analytics此前預(yù)測(cè)，2050年全球自動(dòng)駕駛市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到7萬億美元，我們看好無人駕駛的市場(chǎng)空間以及它在人工智能領(lǐng)域的卡位。同時(shí)，新能源汽車的發(fā)展給國內(nèi)汽車產(chǎn)業(yè)鏈提供了彎道超車的絕好機(jī)會(huì)，雖然眾多細(xì)分領(lǐng)域國內(nèi)與國外仍存在較大差距，但國內(nèi)供應(yīng)商快速及時(shí)的服務(wù)以及較高的性價(jià)比在進(jìn)入自主品牌體系時(shí)有很大優(yōu)勢(shì)，我們相信最終不僅將贏得國內(nèi)市場(chǎng)，而且將走向全球。在投資方向上，強(qiáng)研發(fā)，軟硬結(jié)合及垂直落地將依次加深企業(yè)護(hù)城河，這也是我們重點(diǎn)關(guān)注的方向。

強(qiáng)研發(fā)。無人駕駛是AI行業(yè)場(chǎng)景最復(fù)雜，技術(shù)最集中的賽道，行業(yè)的發(fā)展尚需突破諸多技術(shù)壁壘，比如雨霧天氣對(duì)傳感器準(zhǔn)確性的影響、泥濘道路的識(shí)別和控制等，這要求團(tuán)隊(duì)需要配備汽車和算法背景的高端人才，同時(shí)需技術(shù)和工程能力兼具，不能有明顯的短板。在創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的選擇上，我們首要關(guān)注團(tuán)隊(duì)研發(fā)能力是否達(dá)到無人駕駛創(chuàng)業(yè)的基本門檻。

軟硬結(jié)合。純軟件創(chuàng)業(yè)比較難。從個(gè)人電腦和手機(jī)的發(fā)展歷史來看，系統(tǒng)層面的最終格局是贏者通吃，最后存活的不多。往近看，人臉識(shí)別和語音識(shí)別初期技術(shù)壁壘高，隨著創(chuàng)業(yè)公司增多，各家技術(shù)差距不斷縮小，而且不斷出現(xiàn)了開源的優(yōu)質(zhì)算法，遠(yuǎn)好于創(chuàng)業(yè)公司自己研發(fā)，算法價(jià)值已大大降低。無人駕駛行業(yè)也出現(xiàn)類似趨勢(shì)，百度阿波羅算法已經(jīng)開源，雖然目前并不完美，但會(huì)持續(xù)完善，所以我們判斷純算法公司不容易成功，最好通過軟硬結(jié)合，賣軟硬一體方案，可以結(jié)合的硬件包括攝像頭，雷達(dá)，控制器等。

垂直落地。垂直落地需要花費(fèi)較多的時(shí)間和精力，但是優(yōu)勢(shì)也比較明顯：垂直落地不僅需要軟硬結(jié)合，而且需熟悉場(chǎng)景，并針對(duì)性地進(jìn)行算法及硬件優(yōu)化，進(jìn)入壁壘較高；同時(shí)，一旦和客戶達(dá)成深入合作，商務(wù)上也會(huì)形成護(hù)城河；另外，落地后的運(yùn)營數(shù)據(jù)將反饋優(yōu)化模型，進(jìn)一步拉開與其他競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的差距。

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