挖來了高材生，小鵬汽車能跑在前面嗎？

文 | 康小英子

編輯 | 張嫣

在車裡看電影、睡覺，丟掉方向盤，解放駕駛人，以後不用考駕照了，這對於很多人來說是對無人駕駛的基本想象。這種想象可能在未來幾年或者十幾年成為現實，但想要達到這個基本的想象並不容易。

現在無人駕駛競賽正在世界各地如火如荼的進行著，從Waymo、通用Cruise、福特等前輩到特斯拉、蘋果再到國內的蔚來、車和家、小鵬，都在想著製造出比人類司機駕車更安全的無人駕駛汽車。

小鵬汽車就是國內做自動駕駛的投入較大的選手。

從去年開始，小鵬汽車董事長兼CEO何小鵬就不斷在招兵買馬，去年8月，英特爾前高級視覺算法工程師Dongdong Fu也入小鵬，出任計算機視覺負責人。在今年1月，特斯拉前Autopilot的視覺科學家Guangzhi Cao低調加盟小鵬，出任感知負責人。

去年12月，小鵬汽車挖來了高通自動駕駛負責人吳新宙，直到3月14日，這位高管才正式對外露面。吳新宙本科畢業於清華大學，在美國學了電子工程的碩士和博士，曾在美國4G初創公司Flarion Technologies公司就職，後被高通收購。三四年前，吳新宙開始領導高通的自動駕駛團隊之前在高通工作，現在加入到小鵬汽車，擔任自動駕駛副總裁。

小鵬汽車現在差不多 190 人，吳新宙預計年底要達到 250 人到 300 人的規模，還要引進各方面人才。無論是矽谷（偏感知）、聖地亞哥（傳感器融合）還是國內，都需要高段位的同學加入。

對於新車E28，吳新宙在接受採訪時具體描述過該車型：“E28 正式量產時會有自研的 L2 的功能，以後將通過3—4個 OTA 完成從 L2 到 L3 的轉換。”

所謂L2、L3是SAE 和NHTAS將自動駕駛技術分為L0、L1、L2、L3、L4、L5總共六個等級，來描述自動駕駛的各個階段，OTA（Over the Air）則為空中下載技術，目前所有需要手機聯網的功能全都來自於OTA支持，在汽車領域，OTA可以對汽車進行包括應用程序、地圖、燈光、語音、懸架升高、刹車、自動駕駛等等更新。

無人駕駛分級

目前，小鵬汽車的G3已經達到了L1的水準，ACC（自動調節跟前車的距離）以及全景式自動泊車，“基本上駕駛員不用碰油門和刹車的” 吳新宙解釋說。再往上一層L2，就是把LCC（車道居中輔助）也加上去，“這樣的話你在解放了雙腳以外，還可以解放一下你的雙手，因為你的車會自動在車道行駛。”按吳新宙的設想，未來小鵬將通過OTA的升級，使G3車型可以實現從L1到L2的躍升，這個功能預計將在今年5、6月份將能實現。

新車E28則自帶L2屬性，升級到L3階段，小鵬主要聚焦在高速和泊車兩個場景上。高速上行車能夠自主變道，車輛可以完成從點A到點B，並且具備處理複雜場景和決策能力的能力在泊車上能夠做到記憶泊車，即車能夠做到從你的家到公司，車能夠把整個路徑記憶下來，完全自主地幫你來開這一段。

如果可以按計劃達到L3，汽車又可以記憶泊車，這對小鵬來說是很大的進跨越。但商業價值實現要在用戶能夠買得起的前提下，來實現一些對用戶有用的功能。

對於價格方面，目前小鵬給出的答案是通過可控成本的硬體甚至是低成本的硬體，通過自己能力的實現和算法上的演進，來完成一些比較好的功能。即時是“下一款車整個L3的方案，硬體成本的角度來講和處理器的角度來講，可能在2萬、3萬人民幣左右。”吳新宙說。

目前小鵬汽車G3全系售價約為15.58萬-19.98萬元，相比蔚來和特斯拉來說，小鵬現在有明顯的價格優勢，但這種優勢可能並不會持續太久。

特斯拉在這月初，對國內在售車型進行了調價，包括Model S、Model以及Model 3都有降價，降幅1.13萬-34.11萬元，共涉及8款車型，同時特斯拉正在全球範圍將其銷售方式轉為線上銷售，關閉門市節約成本同時，同時特斯拉在上海的工廠已經在建設中，還在中國成立了幾十家分公司，涉及電動汽車、零組件、電池等的生產，致力於全面推進本土化，而model 3國產之後，它的售價將會比進口的版本售價降低20~30%左右，這會對國內汽車品牌帶來直接的衝擊。

小鵬汽車現在通過大量的實際路況數據來改善算法，再通過OTA把新的算法放到車裡頭，再通過這個閉環快速迭代，這幾乎是無人駕駛公司都在嘗試方向。Waymo去年宣布它已經模擬行駛了80億公里的無人駕駛裡程，而特斯拉正在利用它的數萬輛汽車收集真實世界的數據，這些數據將用於未來無人駕駛的優化。

另外，小鵬采取從L1-L4逐漸增加新功能的Bottom-up這種模式，也要直接面對走Top-down路線的壓力。所謂Top—down即是直接做L4、L5，這類公司包括Waymo、優步等，這種模式會直接安全地將駕駛員從車內拿走，人在車裡頭可以辦公，可以做很多有意思的事情。

“它是一個從0到1的跳變，這是一個解決100%的問題，即使在限定場景下，你要解決這個100%的問題都是非常困難的，因為你要解決很多很多的Corner Case（極端情況）。”吳新宙說，但是不可否認的是，L4 L5是很多人對無人駕駛最初的想象。

許多知名老牌汽車廠商在智慧駕駛也有著令人敬畏的積累，如即將進入中國市場的奧迪e-tron、奔馳EQC、捷豹I-pace等傳統車廠高端定位的新品電動車。這些品牌早就在消費者心中形成了品牌信賴，這是造車新勢力難以代替的。

即使是如期達成目標，到達L3水準的小鵬“還是一個駕駛員輔助的功能，而不是能夠讓駕駛員完全去睡覺”，吳新宙說。新款車E28 裡配置了非常嚴格的駕駛員監控，例如會保證駕駛員的眼睛必須是看著路的，一旦眼睛離開路路超過2秒，車輛就會提出警報。吳新宙對L4的路線設計在在2024、2025這兩個時間節點。

而同為國內造車新勢力的蔚來汽車，在這個月初透露將跳過L3級別自動駕駛，直接研發L4級別自動駕駛，並且很有可能3年時間基本上能實現L4級自動駕駛。馬斯克在採訪中預計到明年年底，特斯拉汽車就能夠在無人協助的情況下，實現安全的自動駕駛。

隨著政策的傾斜，資本的推波助瀾，無人駕駛已經逐漸變成競爭紅海，形成了一個的“風口”。 目前，中國造車新勢力企業已突破100家，排名前十的造車新勢力總計融資超過500億元。

不過，整個無人駕駛行業還面對諸多難題。

一方面，這些自動駕駛公司都還處於大規模燒錢階段，以蔚來汽車為例，其財報顯示，2018年年度淨虧損為96.39億元人民幣，同比增長92%；歸屬於公司股東淨虧損為233.28億元，同比增長208.5%。加上2016年虧損25.73億元，2017年虧損50.21億元，蔚來近三年來累計虧損約在172.33億元。另一方面，無人駕駛的法律問責和道德問題都不是僅憑商業力量就能改變的。

此前，36氪對吳新宙進行了一次採訪，談話的內容圍繞小鵬汽車自動駕駛的未來方向。

以下為採訪內容整理，有刪減

Q：你覺得在高通做自動駕駛方面的工作，跟在小鵬主機廠做的自動駕駛工作有什麽不一樣？

吳新宙：為什麽會選擇加入小鵬？我覺得從這麽幾點來看：第一個，自動駕駛最佳的落地途徑是什麽？我覺得是整車廠。整車廠有幾個得天獨厚的優勢。我就說兩點：第一點是他們直接面對用戶，他們有大量的數據可以從路上跑的車過來，這個閉環的能力是非常強大的。大家也知道，在AI時代數據為王，很多的算法包括算法的演進、能力的增強都要通過你對數據的獲取，不斷通過數據來改善你的算法。第二點是通過OTA把新的算法放到車裡頭，再通過這個閉環快速迭代，來增強你的本領，這樣一個快速迭代的能力是主機廠獨一無二的。

現在基本上所有的科技公司都在做Level1、Level2，都在做自己的自動駕駛解決方案，但是那一條路其實還是蠻難走的，因為自動駕駛做一個演示很容易，但是你要把一個產品做好，把你的能力做到最強還是蠻有挑戰的。所以我覺得主機廠來做這個事情，對我來說是一條更加清晰的產品落地的路徑。

在高通其實我們也有很多很棒的人才，技術積累非常地豐厚。大家也知道，高通一直想收購NXP（恩智浦半導體），但是由於種種原因沒有收購成功，高通的整個產品線到車那邊受到一些阻力，所以高通在自動駕駛接下來的布局怎麽走還不是特別清晰，在高通那邊感覺在這樣一個大環境下技術落地還是比較困難，相反在小鵬這邊、在主機廠這邊，對於我這樣一個技術人員，吸引力還是非常大的。

Q：美國的自動駕駛團隊和中國的自動駕駛團隊是一個怎樣的分工？分別應對什麽樣的場景和方向？

吳新宙：首先中美團隊的分工，這是一個“坑”，因為大家都在探索，其實挺難找到一個很好的平衡點。我以前有一些類似的經驗，來了以後也做了蠻大的一些調整。我以前在高通的團隊差不多在全球5個地方，反正還是感覺找到了一個比較好的方法，這個方法我現在也在移植到小鵬這邊。當然小鵬這邊有更多的複雜性，但是現在我們的團隊基本上分工還是很明確的。

我們的團隊很年輕，剛才我也開玩笑說，我加入以後本來團隊平均年齡30歲以下，我加入以後就變成30歲以上了。他們非常非常有衝勁，有非常強的工程落地能力，有非常強的跟周邊團隊協作的能力，一起來把這個事情做好，同時又符合整車的節奏，他們的這個能力我自己也是受教育蠻多的，他們也完成了整個全場景自動泊車的落地在G3的實現，所以真的蠻厲害。

北美團隊從比較高的維度來看可能也比較簡單，北美團隊他們會提供核心技術。我經常做一個比方，可能80後、90後、00後不懂，我說這兒的團隊是一個“主機板”，北美的團隊是一個“插件”。

北美團隊他們會做一些比較核心的技術模塊，比如說感知的，感知的團隊基本上全是在矽谷，他們會完成從算法運研到數據訓練到模型優化到硬體上的實現，整個流程全部在北美實現，除了這個還有定位、雷射雷達的處理、雷達的處理等等，這些核心的算法團隊基本上放在美國，因為美國的技術儲備和人才的厚度還是挺不一樣的，特別在矽谷這樣一個彈丸之地，你真的非常難以想象，有那麽多全世界高素質的人才全部聚集在一起，他們做出的這些東西會由國內的團隊跟他們一塊來做一個整合，比如說自主變道的這個功能，國內團隊會定義這個功能對每個模塊的要求，要求北美的團隊或者核心算法團隊按時按質量地來交付這些功能，然後在中國的團隊會和周邊的團隊一起落地和大規模路試的過程。

Q：目前小鵬的交付量並不是很大，你們如何擴大數據的收集量？

吳新宙：數據量這個問題是一個非常有趣的問題。數據量大到什麽程度，其實大家可能都沒有什麽感受，以前覺得MByte很大，後來覺得Gigabyte很大，現在一輛自動駕駛車如果全部是原始數據的話，每小時能夠產生5個Terabyte。

從研發到產品有不同的階段，你也不可能要求將來的量產車每一輛車每個小時傳5個Terabyte，即使有了5G，我相信我們的市場部也不會太開心，管道的這個錢就要很多。這個大數據有幾層，首先這一層是我們自己為研發所用的數據采集可能有10輛，甚至100輛，我們每天跑出去，但是這些車每個小時產生幾個Terabyte的東西，你可以算一算這個數據量有多大，其實非常大。

再下一層，我們有自己的幾千輛車，那幾千輛車上我們也會布一些自己的傳感器，但是我們可能不會收集全部原始數據，那個數據量太大了，我們可能會收集一些中間的處理結果或者最後的處理結果，比如說到Gilobyte的量級，就不要Terabyte。到用戶的車雖然現在我們的產量還不大，但是我們希望到今年、明年接近10萬輛的水準，到那個時候數據量包括用戶數已經不少了，我們會把每一輛車的數據量控制得更精準一些，去拿一些我們覺得最核心、最重要的數據，也會通過一些增益函數，比如說你在做LCC的時候，駕駛員接管了，他會做出一些動作，把前後幾秒的數據傳上來，通過一些比較精準的控制來減少數據量。

但是從整個大數據的架構來看可以看到它有蠻多層的東西在裡頭，每一層的數據量都很大。通過這些數據來推動算法，我覺得這個是我們必須要做的一件事情。我們現在還在搭建整個數據體系，我本人也非常看重大數據體系對我們團隊的重要性。換句話說，現在還沒有開始量很大，對我來說也給了我一些時間，我覺得也不是壞事。