當我們討論無人駕駛商業化時，我們究竟在說什麼

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。這樣規划到底科學不科學呢？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，路遇緊急車輛的概率是後者的近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廈門，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，無人駕駛中演算法即智商，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感測器即可實現，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註於一環，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，演算法正是輕的東西，演算法決定上限，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。 內部搭載有兩套演算法，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，即通過現有車輛的感測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演算法。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級自動駕駛演算法的迭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，不僅是輕飄飄的玩演算法，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。

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