當我們討論無人駕駛商業化時，我們究竟在說什麼｜2018 全球智能駕駛峰會

雷鋒網新智駕按：10 月 26 日至 27 日，2018 全球智能駕駛峰會在蘇州召開，本次峰會由蘇州市相城區人民政府主辦，蘇州高鐵新城管理委員會、雷鋒網新智駕和數域承辦，邀請到來自主機廠、科技公司、資本機構和產業研究機構等領域的多位專家，共同打造了一場智能汽車和自動駕駛領域的頂級峰會。

本次峰會上，馭勢科技聯合創始人兼CEO吳甘沙發表了題為《當我們討論無人駕駛商業化時，我們究竟在說什麼》的主題演講。

以下為吳甘沙演講全文，雷鋒網新智駕進行了不改變原意的編輯（略有刪減）：

2021無人駕駛滴滴預言實現

我們所期望的無人駕駛滴滴或順豐，到底什麼時候夢想照進現實呢？

一種說法是2021年。

定義2021年的原因在於很多車廠、科技公司在2016年做5年計劃，2016年加5年，就得出2021年了。

這樣規劃到底科學不科學呢？其有一定科學性，即默頓定律。

通俗的講，因為很多人相信這個預言，大量的人和資本都進去，預言就自我實現了，所以2021年成為了一個自我實現的預言。

然而，汽車領域有其特定規律。

以福特為例，2016年8月，福特放言在2021年實現無人駕駛共享出行。

尷尬的是，2017年8月，新任CEO變得更加冷靜，聲稱這個行業充滿了羅曼蒂克主義。

公司重金押注自動駕駛創業公司 Ford AV LLC，並放言：那些聲稱數月或數年內，無人駕駛汽車可以跑上開放道路的人，或者不懂該行業，或者不重視安全。

據統計，人類駕駛員每50萬英里一次普通的事故，每9400萬英里出一次致命事故。

但是目前全球技術最好的Waymo目前每5596英里就需要一次人工干預，Cruise每1254英里進行一次干預，否則就會出事故，說明目前的自動駕駛技術離普通人類駕駛員還有很遠的距離。

在吳甘沙眼中，Waymo和Cruise是兩個「異類」。

在馭勢看來，Waymo在今年年底推出自動駕駛計程車極有可能，其自動駕駛共享出行服務落地美國亞利桑那州，車少人少，並且還都遵守交通規矩。

Cruise自動駕駛共享出行服務面臨的處境相對更複雜一點，其落地區域為舊金山。

同鳳凰城相比，Cruise自動駕駛汽車路遇左轉彎情景的次數約是Waymo的1.6倍左右，換道次數是後者的5.4倍左右，路遇緊急車輛的機率是後者的近50倍，場景難度在一定程度上影響其性能。

而在中國，開放道路複雜度高、地面規整度低，還存在大量人車混流、電動車亂行、加塞逆行等現象。

2021無人駕駛滴滴預言實現著實不易。

假設2025年無人駕駛滴滴會出現，這7年該怎麼做？

另一種說法為2025年。

類似於Amara法則：人們通常會高估技術的短期影響力，如果認為一兩年就能翻天地覆地改變這個世界，是高估了；但同時會低估技術的長期影響力，覺得它一輩子不可能實現，結果5年、10年就發生了。

吳甘沙這樣規劃馭勢自動駕駛路線。

自成立之初，馭勢開始探索低速載人場景。

其自主設計的「精靈車」，定位於「輕移動空間」，輕奢的無門設計，允許乘客輕裝上下車、在車上輕鬆交流，作為禮賓車載運乘客，曾獲得紅點設計大獎。

限定區域、物流場景是馭勢最先瞄準的自動駕駛汽車商業化落地場景。

在杭州來福士廣場，馭勢從地下車庫電梯到車位的無人駕駛擺渡車已開始試運營。

馭勢自動駕駛汽車也上路行駛，實現「最後三公里微循環」。

在馭勢看來，現階段自動駕駛應用到停車場、限定區等場景，有利於研發的牽引及技術打磨，但短期商業化路徑並不長久。

通俗的想，一輛電瓶車價值幾萬元，一名司機成本幾萬元；相比之下，幾十萬元的自動駕駛汽車有何吸引力？在當下短期商業化定位方面，馭勢有著四大方面的考量：

• 高頻、剛需、可量產；

• 高勢能、強口碑，保證自動駕駛汽車安全；

• 客戶的研發及資本能力，既具有足夠的研發能力，並擁有較強的買單能力，對價格不敏感；

• 具備行業壁壘，擁有無法被取代的能力。
  
  

基於上述四大考量，馭勢推出了用於物流領域的自動駕駛電動拖車，其主要應用場景為機場。

一般情況下，機場會配備幾百輛至上千輛的物流車，且每輛車配備三個駕駛員。

所以在成本方面，馭勢自動駕駛機場物流車對標三個駕駛員。

馭勢將機場物流作為著重打造的高頻剛需可量產的領域景之一。

目前已同海航物流集團美蘭機場、世界客貨運國際機場開展合作。

限定區域場景內落地自動駕駛汽車解決了短期商業化的問題，但這對2025年實現無人駕駛滴滴的幫助並不大。

如何來去解決2025年的問題呢？吳甘沙以「人的成功」來示例。

一個人在社會上成功，需要具備智商、體格、情商和學問。

相應的，無人駕駛中算法即智商，產品力即體格，客戶能力即情商，數據力即終身學習的學問。

事實上，自動駕駛初創公司發力垂直細分領域，無法在數據上形成競爭力。

即使擁有8萬餘輛自動駕駛汽車的Waymo，因運營環境比較簡單，其數據多樣性、豐富性並不充足。

在馭勢看來，同主機廠合作是自動駕駛初創公司的必經之路。

目前馭勢同跟主機廠合作主要瞄準兩大方向，一個是L3、一個是自動代客泊車。

L3級高速自動駕駛的場景下，馭勢自動駕駛技術已經達到一次拉練2000公里的效率20小時的2000公里拉練中，人工接管時間為10餘分鐘。

自動代客泊車方面，馭勢AVP系統僅依靠攝像頭和超聲波雷達等低成傳感器即可實現，其產品擁有兩種模式：

• 針對固定停車場的車位，車輛通過學習人類司機的駕駛即可記住相應的路線，從而在不依賴高精地圖的情況下即可完成自動代客泊車。
  
  

• 針對陌生停車場的車位，車輛在有限的高精地圖支持下，即可自行尋找到指定的車位或隨機空車位，並完成泊車。
  
  

L3級高速自動駕駛和自動代客泊車的應用，也凸顯出馭勢在自動駕駛商業化方面的兩條路線：一方面，牽手主機廠，落地產量高、利潤低乘用車領域，並以此來積累大量數據；一方面瞄準產量低，但利潤高、落地快的專用車/商用車領域，快速實現商業化。

在馭勢看來，兩者兼做才能獲得短期、中期、長期的自動駕駛完整訴求，吳甘沙將整個訴求鏈條稱作為「鐵人三項」。

「鐵人三項」難於上青天，多數公司的直覺是專注於一環，但是馭勢選擇了一條「犯其至難而圖其至遠」的道路。

布局自動駕駛大規模上車，馭勢自動駕駛商業論

從科研的思維到產品的思維，馭勢在商業化方面的探索類似於老子口中的「重為輕根，靜為躁君」，即重是輕的根本。

體現在自動駕駛汽車上，算法正是輕的東西，算法決定上限，系統決定下限。

在車規級方面，馭勢非常重視「打開後備箱」。

其為自動駕駛汽車提供的是一個乾乾淨淨的「小盒子」，即車腦。

內部搭載有兩套算法，一套為專門針對自動代客泊車的系統、另一套面向L4級自動駕駛。

車腦上車做到車規級，需要應對環境可靠性，例如防水、突入而來的衝擊力等等。

電磁兼容性也是不可忽略的環節。

馭勢目前已同上汽通用五菱合作，後期將開始批量交付裝配自動駕駛代客泊車系統的車輛。

自動駕駛大規模上車後，馭勢將由客戶駕駛驅動的運營作為後期重點，而非測試。

目前馭勢自動駕駛汽車同分時租賃公司GoFun出行合作，實現「最後一公里的自動駕駛」。

馭勢也在加緊布局車路協同，今年6月，同中國聯通、愛立信，聯合進行了國內首個5G超遠程智能駕駛實車演示，展示了智能調度、遠程駕駛和自動駕駛等業務應用。

三個月後，馭勢科技與中國移動等產業夥伴揭開了北京市房山區5G自動駕駛測試區的運營。

馭勢將自己定義為無人駕駛新生態的「中場發動機」，前期同主機廠合作研發、協同創新。

後期同合作夥伴在整個生命周期中進行數據共享和聯合運營。

在與主機廠合作的過程中，馭勢可積累更的數據，提升量產自動駕駛技術。

同時「影子模式」也將開啟，即通過現有車輛的傳感器收集量產車輛行駛時的路況數據，並在車載計算平台訓練L4/L5級自動駕駛技術的決策算法。

馭勢計劃未來能夠在1000萬台量產車上部署具備「影子模式」的自動駕駛系統，確保每一次L4/5級自動駕駛算法的疊代都能在一個月內完成數百億公里的實車驗證。

最終在2025年前後實現L4/5級自動駕駛技術的大規模量產。

「無人駕駛商業化之路是選擇一條相對並不直觀的道路，不僅是輕飄飄的玩算法，還有許多重東西」。

吳甘沙這樣定義無人駕駛商業化。

自動駕駛公司需要對汽車產業基本規律有敬畏之心，最好的方法即同主機廠協同創新。

馭勢將自己定義為Tier 0.5，在商業化道路上幫助合作夥伴持續成功，馭勢則獲得最後一桶金。