撰文 / 钱亚光
编辑 / 张 南
设计 / 师 超
“我刚才说99分等于0分,剩下这1分就是其实是自动驾驶面临的四个挑战:1%的最难场景、1%的极端天气、1%的基础设施问题,以及很多永远第一次出现的问题。”驭势科技联合创始人、董事长、CEO 吴甘沙这样形容自动驾驶面临的挑战。
“无人驾驶都是扯淡,弄个虚头巴脑的东西那都是忽悠。”前不久一位车企大佬关于无人驾驶的言论引起了业界热议。
曾经,自动驾驶被许多人认为是汽车行业的未来趋势,但目前还存在许多技术和安全挑战:一是虽然投了很多传感器、域控制器,算力也在不断增加,但是在体验上没有满足车企和用户的期望;二是现有技术无法完全保证在行驶过程中的安全;三是成本太高,无论是车企还是消费者都无法接受;四是产品开发的周期太长,效率比较低。此外,由于当前的监管机制还没有完全建立,出现交通事故时的责任划分也是一个难题。
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业界日益达成的共识,即解决自动驾驶的技术挑战比预期的要困难。那么如何商业化落地,脚踏实地实现商业闭环呢?
6月16日,第十五届中国汽车蓝皮书论坛上,地平线首席生态官徐健作为主持人,邀请轻舟智航联合创始人、CEO于骞,佑驾创新MINIEYE创始人及CEO刘国清,驭势科技联合创始人、董事长、CEO吴甘沙,后摩智能创始人兼CEO吴强,中科创达副总裁、畅行智驾CEO屠科,禾多科技创始人、CEO倪凯和纵目科技创始人、CEO唐锐,围绕“自动驾驶真的是忽悠吗?”的主题,针对自动驾驶面临的挑战、商业化落地的途径,以及如何为车企和消费者创造价值展开了讨论。
讨论中,大家认为智能驾驶的叫法比无人驾驶、自动驾驶包容性更强,虽然目前智能驾驶的定义和供应链都有不确定性,面临巨大挑战,但没有必要执着去谈忽悠不忽悠,而要采取聚焦策略,挑选自己比较擅长的部分,和价值观很一致的合作伙伴去配合,一起给客户交更好的东西,不断提升用户价值。
近几年主流智驾落地场景会是什么样
主持人徐健(地平线首席生态官)表示,前段时间有一位车企老大发表了这样一个观点:“无人驾驶都是扯淡,弄个虚头巴脑的东西那都是忽悠,它是一场‘皇帝的新装’。”这一段话引起了行业比较深的反思或者是共鸣,那么无人驾驶、自动驾驶和智能驾驶之间能不能划等号?未来几年,特别是到2025年,智能驾驶真正的主流落地场景是什么?
佑驾创新创始人及CEO刘国清认为,无人驾驶、自动驾驶和智能驾驶三者,从技术维度和最终产品的范畴来讲,区别还是非常大的,在边界上确实存在一些差异。他更愿意采用“智能驾驶”这样一个概念。 因为无人驾驶和自动驾驶,感觉是想把人和驾驶行为进行解耦。
但是智能驾驶不太一样,智能驾驶更多的是,围绕需求,希望能够利用技术手段来去提升汽车的使用体验,通过智能化的产品和技术帮助主机厂去提升车的销量。
未来两到三年,乘用车的前装主力需求应该还是会框在L2到L3的范畴里边,包括现在越来越多车型装配的高速NOA,虽然还有很多问题,应该会快速迭代,会在不太长的时间里边能够收到很好的体验。此后,L2.9的产品,也会得到越来越多的大规模应用。
2025年之前,L3以上的功能还需要再看一看,可能未必会有那么快。但未来,他认为未来完全的自动驾驶或者L4肯定会实现的,只是早晚的问题。
驭势科技联合创始人、董事长、CEO吴甘沙则巧妙地用考试来比喻无人驾驶的难点。他认为,因为自动驾驶是99分等于0分,所以不能做错一道题,而99分到100分之间差的这1分,可能需要20年的时间。为什么?因为它是一套无限题库的题,你可能永远会碰到新的题。而我们今天大量的算法是基于概率的,所以它肯定会出错。
商业化就必须得考100分。怎么考到100分?他梳理出来三条道路。
第一条道路,还是无限题库,很难,意味着到2025年甚至是2030年之前都考不到100分。考不到100分没关系,边上坐着一老师,一看你出错就敲你。今天的L2辅助驾驶,当然它可以不断往高阶走,从L2到L2+到L2++,从高速到城市到停车场,但是它始终边上有个老师要敲你。
第二条道路,把这个题库限定了,在限定题库里边必须得考100分。这里边就包括了今天在机场、港口、矿山,甚至于Robotaxi,确保它能够先实现L4,能够考100分。
第三条道路,它是一个开放题库,但是允许你不考100分,为什么?因为出错的成本非常低。比如说最后5公里的配送、巡逻、零售、清洁、环卫等。
到2025年,这三条道路都可以实现商业化。第一条还是辅助驾驶,哪怕它是高阶辅助驾驶。第二、第三条是无人驾驶,只不过它要不就是非无限题库,要不就是它可以不考100分。
纵目科技创始人、CEO唐锐认为,园区L4应该是会先落地的,没那么快,因为那些应急机制建立不起来,责任转移不出去。
如果整个行业一起努力,把其他非技术性因素给建立起来,把整个生态,包括立法、保险,包括出事之后的运维,真正推到L4,可能是一个漫长的过程,然后用一个可获得的成本推广给消费者,这才可能是第一个真正意义上大规模的L4在乘用车的应用。他认为这个过程没有三年五年做不下来,但也不用十年那么悲观。
轻舟智航联合创始人、CEO于骞认为,要想一步一步通向完全无人驾驶的话,把现在的高阶辅助驾驶做好,反而是非常有价值的。这个是围绕用户价值在做的,包括先把基础的L2、L2+,包括高速、泊车,城市的用户体验做好,让真正的消费者得到实惠,他真的愿意为这个体验去买单,让这个体验成为车里的标配,而不是一个选配,这是现阶段用户价值感最大的一方面。一个企业的发展必然是通过给消费者、给这个社会带来价值,然后从中获得发展,这是一个最根本的原则。
禾多科技创始人、CEO倪凯表示, 现在大家都要去卷极致的性价比,不管是高阶的产品还是入门级的产品,都要去卷这个事情。他对整个无人驾驶非常笃定、有信心的,从来不认为做到量产的L2就结束了。以现在所有生成式AI的进展,大模型的进展,可能几个月之间,就会颠覆很多大家对于AI在一些关键场景上的能力,虽然还不是自动驾驶场景,在一些关键场景上应用的潜力,是能被颠覆掉的。
大家对于短期的形势通常是容易乐观的,但对于长期的形势往往有些悲观。而从自动驾驶迈向无人驾驶,仍然将是一个相对漫长的过程,所有技术都有一个量变到质变的时刻。他非常乐观地认为,无人驾驶这件事情一定会实现,无人驾驶这件事情一定不是忽悠。
中科创达副总裁、畅行智驾CEO屠科认为,智能驾驶的范围定义最广,然后是自动驾驶,然后是无人驾驶,因为智能驾驶这个词的包容性更大,所以呼吁整个行业更多地使用智能驾驶而不是无人驾驶。
按照佛家的想法是,“别人骂你,你得先自省一下”,他听到“忽悠”这个话,觉得是不是整个行业,不管是Tier1还是聚焦在其中某个细分赛道的那些创业公司,是不是做得还不够好?
现在新的Tier1,尤其是从科技创业过来的Tier1,对于现在整车厂项目最后交付的痛点是远远低估的。中科创达、畅行智驾和背后的金主——高通也是认为,不管是国产芯片,还是外资的这些芯片,在目前软件定义汽车、芯片定义架构的这个主流时代,车厂跟芯片厂直接对话已经是每天都在发生的事情了,所以在很多项目上更多的是芯片厂带着Tier1在玩。
后摩智能创始人兼CEO吴强表示,在智能驾驶从L2+慢慢往L3、L4走的过程中,怎么克服挑战,包括怎么加快这个过程?第一,真正的挑战还是怎么创造价值。现在最大的问题是客户感受不到价值,只要有价值,有人愿意付费,所有的问题都不是问题;第二,整个落地过程确实有点复杂,其中大家会发现每一家的系统都不一样,都需要有很多的适配,一步步去走。有没有可能上下产业链共同为这个事情定义一些相应的接口,尽可能的标准化,大家有统一的接口,这样会大大加快了芯片的应用落地的过程。
规模化商业落地挑战在哪里
主持人徐健表示,大家的共识,智能驾驶是个更好的词,既要仰望星空,同时又要立足眼前。有一些场景是可以先实现,然后给车企提供这些高性价比的NOA产品。带来的问题就在于,智能驾驶实现规模化的商业落地到底的挑战是什么?现在遇到的最大的困难是什么?到底有什么条件可以帮助这些智能驾驶技术能够大规模上车?
于骞认为,怎么去挑选自己比较擅长的部分,能够和大家价值观很一致的合作伙伴去配合?这是个机会,也是个挑战。大家所说的卷,其实更多的是同质化竞争,如果能找到自己比较有差异化的部分,能够用自己技术,再结合创新,来解决同质化的竞争,应该是行业比较健康发展的方向。
在量产交付中,轻舟智航更多的是采取聚焦策略,就是尽量能够少做,或者跟合作伙伴去配合,聚焦在自己擅长的部分。比如确定行车更重要,轻舟智航就不在泊车方面投入精力;比如现阶段来讲,用户价值最多的是高速,轻舟智航就要在高速方面更加聚焦。在面临市场竞争的环境下,面临这么复杂的系统情况下,聚焦是非常好的、非常重要的。
刘国清认为,规模化有两个阶段,第一个阶段是顺利交付,技术和产品基本上是被验证了,是可用的。这个阶段不是把哪个长板做得特别长能规模化,反而是把短板补起来,这样才能够实现第一个阶段的任务。考验的不仅是技术能力,还包括零部件供应链能力、生产制造能力、质量体系,甚至规模起来了,还要有很强的融资能力。
第二个阶段是扩大规模,坑非常多,这时需要的是精细化管理。想把规模化的项目变成能赚钱的项目,这个时候对于公司的精细化管理就要求更高了。精细化管理,就是如何做平台化,如何通过技术手段能够把BOM做到更加精简,能够通过商业上的谈判、影响力,拿到更好的价格。
倪凯认为,比较大的挑战有两个,第一个是整个智驾产品定义还存在不确定性,智驾从整个产品定义上来说,行业里没有定义得那么清楚,什么是高性价比又能够落地的方案,用户是不是在车里,在车里能做成什么样子,有不确定性,这个挑战是必须要解决的。
第二个是整个智驾的供应链体系也有一些不确定性。整个供应链的挑战可能有两个极端。一个是一个企业什么都做,想把供应链都做了,但是他不认为这是所有公司都能做的事情;另外一个极端是,主机厂把智能驾驶切成10块、20块给供应商做,切得太碎,这个项目肯定做不好,系统会有非常大的问题。
唐锐觉得,最大的挑战就一个字——“卷”,现在车型开发节奏压到两年、一年甚至9个月,这中间就开始无限内卷。研发没有办法在这过程当中有效地迭代技术,因为迭代得过快,第一代投入还没有收回来,技术根本没办法在下一个项目复用,这是现在最大的挑战,这是现在整个行业需要去思考的问题。
他表示,解决方法有两个,第一个做减法,第二个找好边界,形成相对健康稳定的可以持续发展的格局,需要企业思考一下,怎么在这个过程当中找准自己的价值所在,然后给行业创造价值。
吴甘沙认为,无人驾驶99分等于0分,剩下这1分其实是面临四个挑战:1%的最难场景,事实上商业化取决于那1%最难的场景,这个解决不了,它也没办法商业化,这是第一个1%;第二个是1%的极端天气,辅助驾驶碰到极端天气还可以变成人来开,无人驾驶司机都已经被解散了,极端天气还得保证业务不中断;第三个是1%的基础设施出问题,这是1%的小概率事件;第四个1%,是即使前面事情都解决了,还是有很多永远第一次出现的问题,因此需要一个兜底体系,要有远程监控、远程运维、远程脱困等体系。
屠科认为,整个智能驾驶的技术路线不是唯一的,在L2以上的很多场景,中国已经远远走在欧美汽车强国的前面,所以在前面没有成熟的道路可以借鉴。在这种情况下,技术路线需要探索,商业合作的路线同样需要去支撑这样的技术路线,所以他觉得还会是一个百花齐放的状态。
产业链如何形成大生态
对于未来的产业合作和上下游的合作,嘉宾也结合各自企业的情况提出了自己的建议。
吴强认为,现在行业最主要的矛盾,一方面用户对做出来的东西不满意,不买单;另一方面整个行业还挺拥挤的,做解决方案的有一堆公司,做芯片的也有一堆公司,包括车厂也在往Tier1走,Tier1也在做芯片。希望行业能不能稍微有点分工,把各自做的东西做得更好一点,一起给客户交更好的东西。
刘国清表示同意,他认为应该专业的人做专业的事情,大家能够通过差异化,通过协同,去让现在本来就没有那么充沛的行业资源,能够更加高效地做分配和利用,这确实需要行业里边大家首先要有一个共识,然后能够共同往这个方面来去努力。他觉得这次蓝皮书论坛,特别是上午贾可博士发布的轩辕之学智能化研究院公约数服务平台,对于行业来讲是特别好,是特别健康、有推动意义的事情。
于骞建议尽快建立完善的行业标准,在行业高速发展过程中,很多定义还不明确。什么是能够做到的,在什么样的算力,什么样的成本下做什么样的水平,这些也会逐渐变得更加清晰,使得产品线更加明确。在合作之中,大家会更加标准化,特别需要包括像蓝皮书论坛,包括那些更大的协会组织,能够把标准建得更加清楚,让大家能够把自己的认知拉齐,避免重复造轮子,使得整体交付成本降下去,让各个公司变得可以更加聚焦一些。
倪凯表示,不管是车厂还是自动驾驶公司,平台化一定是不变的趋势,大家一定要去遵循的。但分工是动态的,为什么?因为在合作的过程中,很多工作依然存在很多不确定性,产品定义的不确定性导致了所有的供应链分工也有不确定性,最重要的是主机厂的偏好和需求也会有不确定性。因此,现阶段自动驾驶行业仍然处于一个快速变化的阶段,大家都要能够保持积极创新的心态,去适应种种的不确定性。根据实际市场需求、客户的需求去调整业务和发展战略。
吴甘沙对轩辕之学智能化研究院公约数服务平台大加赞扬,但表示它不是一个口号,可能还需要大量的对齐,因为每一家公司都有不同的路线图和它的产品和组织架构,怎么对齐?还是需要花时间的,可能还需要解决数据当中数据流动的合法合规的问题。
主持人徐健最后总结道,无人驾驶是不是真的忽悠,通过讨论得出了一个结论:智能驾驶一定逐步会走向消费者能够体验的过程当中。
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