《伴玥谈》NO.01丨自动驾驶求生 毫末智行的商业路线怎么走?

《伴玥谈》NO.01丨自动驾驶求生 毫末智行的商业路线怎么走?

首页体育竞技驾驶生存更新时间:2024-04-28

编者按丨《伴玥谈》是由搜狐汽车出品、搜狐汽车事业部总编辑张丽玥主创的一档访谈栏目,聚焦汽车产业代表性企业,跟踪汽车产业前沿话题,深度对话有影响力的行业人物。

本期嘉宾:张凯 毫末智行董事长

[嘉宾观点]

1.从技术路线选择上来说,毫末智行比竞争对手提前将近两年的时间就确定了“重感知”这条技术路线。

2.从长期来看,智能驾驶可以不用高精地图。对高精地图依赖其实对技术进步是有一定的影响的,不如在前期就选择一个比较难的技术路线。

3.在国内,毫末智行的最大优势在于工程化能力,To C的工程化项目是比较难的。

4.智能驾驶功能的价值被用户认可,同时成本降到合理的水平,用户就会从购车环节把智能驾驶作为选择项之一。

5.毫末智行在把GPT引入到自动驾驶领域的时候,就是让DriveGPT做的所有行为都要可解释,让它可控。

出品 丨 搜狐汽车·汽车咖啡馆

继高速领航辅助驾驶上车之后,城市/城区领航辅助驾驶系统成为整车企业角逐的下一个技术高点。在众多企业的推动下,2023年被视为城市/城区领航辅助驾驶系统上车的元年。

有企业掌门人断言,在以智能化为核心的下半场,“快鱼吃慢鱼”的特征会更加明显,速度成为下一个阶段竞争的关键要素。因此,先发优势在此领域备受关注。

行业公开信息显示,2023年将有多家车企的车型有望实现城市NOA推送,已经先行下场企业的包括小鹏城市NGP、极狐城市NCA、毫末智行城市NOH。尽管各自叫法不一,但实现的功能一致,即车辆能够从A点自动行驶至B点的端到端辅助驾驶能力,这也是目前量产乘用车上辅助驾驶的天花板。

城市领航辅助驾驶落地的难度,一方面来自复杂的城区路况,需要具备更好的安全系数;一方面来自尚不能承受高精地图的成本压力,以及高精地图审核严格、更新速度慢。

与此同时,城市/城区领航辅助驾驶系统能力的升级又依赖数据量和算法能力的提升。原则上,上路的车辆越多,能力提升越快。因此,甩开高精地图,减少落地难点,成为现阶段多数汽车企业的目标。另一方面,降低系统成本也已经成为业界共识,这不仅仅是抢夺客户资源,也是在寻求生存与发展机遇。

对于完成体系能力建设的自动驾驶系统解决方案提供商,“数据驱动”成为下一阶段技术提升的重要举措。“上车”成为挑起商业化和数据采集两个重担的扁担。

在当前局面下,毫末智行提出,2025年要到达智能汽车70%渗透率的目标。毫末智行董事长张凯表示,让智能驾驶的成本降到合理可控的水平,并且通过升级AI技术,把功能做到有实实在在的价值,才能让用户买单,做到智能驾驶的大规模普及,从而推动整个市场的扩张。

张凯认为,智能驾驶的发展不是一帆风顺的,除了在乘用车领域做智能驾驶系统,毫末智行也在无人配送方面有所布局,目前无人小车——小魔驼业务已处在盈亏平衡点上。

他表示,随着经济复苏和技术的发展,到明年产业会重新达到波峰的状态。而这段时间我们去做什么?第一提升无人驾驶技术能力;第二把小车的整体成本降到更低,同时能在更多的场景上应用。

以下为《伴玥谈》对话实录(经整理):

智驾体验要提升 价格还要降下去

YUE:您觉得在什么样的时间段可能会令消费者产生“自动驾驶功能必须要有,如果没有的话,对车型来讲是一个负分的状态”?

张凯:我觉得当智能驾驶功能的用户体验达到了一定程度,给用户提供的增值、价值被用户认可,同时成本降到了合理的水平。到了这个时候,相当于用户从购车环节就会把智能驾驶作为他购车的一个选择。

我之前在长城汽车是管智能驾驶版块,智能摄像头第一次上车应该是在2012年开始确立项目,2015年才真正上车首款车型。现在如果前面没有一个摄像头的话,这车都不好意思上市,这前后基本上也用了近10年的时间,这个过程还是非常长的。

YUE:您在AI DAY上也分享了一个数据,现在的智能汽车渗透率已经接近了30%,可能在2025年会到达70%,这个是不是也说明以后的普及过程会更快?

张凯:这是我们的目标,怎么去做到这个目标,其实去年我们做了很多思考。目前来看,不管是高速领航辅助驾驶,还是城市领航辅助驾驶,成本还是非常高的。

YUE:您所说到的毫末智行的“四大战役”,是不是目标也是这两个:一个是提高功能性,另一个是降低成本?

张凯:用户体验是第一位的,用户体验不能降低,而且还要不断地提升,同时把整个价格给降下去,通过这两方面的努力来实现,我们要打赢这四场战役。

提前两年确定“重感知”路线

YUE:您也在说毫末在整体水平上面是领先行业一年的时间,那么这个判断标准会是什么样的?

张凯:其实从技术路线选择上来说,我们比竞争对手提前将近两年的时间就确定了“重感知”这条技术路线。

城市智能驾驶技术方案,其实两条技术路线,一条是带着高精地图去做城市导航辅助驾驶产品,另一条是不带高精地图,我们选择的是不带高精地图进入城市。

YUE:从长期来看,我们都可以不用高精地图?

张凯:从长期来看,我觉得是可以不用高精地图了。对高精地图依赖其实对技术进步是有一定的影响的,不如在前期就选择一个比较难的技术路线。

另一方面,从人本身的角度上来看,没有高精地图的车人照样能开,所以这块我们选择一条“类人”的技术路线,来做相应的事情,我认为是比较合理的。

YUE:当时在制定这个战略策略的时候,我们是怎么样思考的?

张凯:在制定战略的时候,还是能够让用户尽量多的去使用这个功能。如果受高精地图的限制,就只能在一个区域去使用这个功能,这不符合我们的预期。

我们也跟国家管理部门做一些相应的交流,发现整个城市内部的高精度地图审批比普通导航地图要严很多,所以这也相当于是把我们给吓退了。

涉及到高精地图企业与我们共同投入去做,现在选择合作伙伴也很难,我们还是决定放弃带高精地图这条技术路线。

毫末智行的优势在于工程化能力

YUE:随着整个长城出口的推进,毫末也在海外有一些出口,那边的情况怎么样?国外跟国内有比较大的不同吗?

张凯:对,区别还是蛮大的。我们去年是做了第一款车型的出口,基本上出口的是欧盟地区,是跟随WEY摩卡去做的出口。

首先行业规则有一些不同,出口欧盟最好是能够拿下欧盟Euro-NCAP五星评级,Euro-NCAP在欧洲还是深入人心的评价体系,这是第一步。

第二步就是不同的国家,道路水平、基础设施、驾驶习惯都是不一样的,给我们出口增加了很多难度。

通过去年将近八九个月的时间,第一把Euro-NCAP拿下来了,达到一个高分五星级的水平。另一方面,把这个车能够改到一个当地人的驾驶习惯,基本上我们在中国的版本上面做出了160多项改进,才勉强符合当地的驾驶习惯,工作量还是挺大的。

YUE:新的客户给我们提出来的需求,跟我们以前配套长城的产品会有什么区别吗?

张凯:不同的厂家的发展体系上都是有些差别的。它的诊断规范,它对架构的需求、对于信号、通讯的需求,包括他们的验证体系都不太一样。工作难度上对我们来说并不是很难,但是涉及到很大量的改动工作,去适合不同的技术体系。

YUE:您觉得毫末智行的优势会在哪里?

张凯:在国内,毫末的最大优势在于工程化能力。做一个工程化的项目,尤其是To C的工程化项目是比较难的。因为你想到了消费者怎么去玩这个车,但是肯定想不全,消费者去开这个车的的习惯和其他东西。另外是车的快速响应问题,当它稍微出现问题的时候,能够马上与用户取得联系,这些经验毫末还是比较丰富的。

其次是海外项目。如果一个没有经验的团队去做还是挺难的,做过跟没有做过有很大的区别,做过的话对于路是熟悉的,效率会有几倍的提升。

要盈利少不了“另一条腿”——末端配送无人车

YUE:毫末另外一个亮点是To B业务,就是小魔驼的末端配送,能不能介绍一下现在的发展状况?

张凯:现在这个市场,基本上不是一帆风顺的,所有的行业的发展都是一波三折,有波峰有波谷,2018年是智能驾驶产业的一个波谷。在波谷的时候,我们在想从长城汽车spin off(剥离)出来做一些事。当时智能驾驶在乘用车上量产落地是一件非常难的事,成本也比较高,当时大家都卯着劲去做高级别自动驾驶,甚至是无人驾驶。后来发现成本太高,在乘用车上落地也不太可能,所以我们才想起去做无人配送这个领域。

当时做这块我们还是有些优势的,经过市场调研,当时我们能用极低的成本把这个车做出来。然后在做这个车的过程当中,我们也跟客户,包括美团、阿里做相应的技术交流,把他们的需求集中起来,形成了我们统一需求。这车其实很快就做出来了,成本也符合大家的预期。所以这块在2020年就签到了几个大客户,他们对我们这个车做了一些相应的测评,完全满足他们的一些需求,它的线控性能、转向性能、制动性能、驱动性能等是超出他们预期的。

2022年受外部环境和疫情的一些影响,慢慢地又陷入一个波谷,到今年还是处在一个波谷的位置。但是我认为,随着经济复苏和技术的发展,到明年应该是会重新达到波峰的状态。

这段时间我们去做什么?第一提升无人驾驶技术能力,第二如何把小车的整体成本降到更低,同时能够在更多的场景上去应用。目前我们是开发了九大场景,包括智慧社区、智慧园区、智慧商超等。一旦这个行业起来,我们就能跟着起飞。

YUE:这一块(小魔驼)现在能够实现成本跟盈利的平衡了吗?

张凯:目前这一块是处在平衡的状态,虽然整体量不算太大,但是它是处在一个盈亏平衡点上。就是说车这块是赚一些钱的,但是运营上面亏一些钱,这俩刚好平衡,马上要盈利的话不太现实。

YUE:在向前发展的目标里面,DriveGPT会扮演一个什么样重要的角色?

张凯:ChatGPT其实是人机交互革命性的升级,它整体的理念怎么应用到自动驾驶领域?

我们去年开始立了一个项目,去设计这个大模型,然后用一些数据去训练,让它能够在处理交通场景的时候,就像跟人对话那样,然后去做相应的一些事,这样就产生了DriveGPT,主要是解决认知领域的一些问题。

YUE:从您的角度来看,长远来讲人和科技会是一个什么样的关系?

张凯:科技一定是服务于人的,代替人这种方式和想法也不是不可能产生,但是应该被及早地扼*,我是持这种观点。从chatGPT最近的表现来说,大家都在进行相应的一些审查,我们在把GPT引入到自动驾驶领域的时候,也多做了一步,就是让DriveGPT做的所有行为都要可解释。

让它可控,这样才可以。

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