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牵手本田、投资整车厂,AutoX 为何逆势加仓,死磕 L4?

雷锋网 田哲

牵手<a class='link' href='http://car.d1ev.com/0-10000_0_0_0_0_0_0_0_0_0_0_0_0_337_0_0_3_0.html' target='_blank'>本田</a>、投资整车厂,AutoX 为何逆势加仓,死磕 L4?

囿于技术储备、政策法规、市场环境等种种束缚,自动驾驶行业不少玩家近期思变求生:  

部分玩家下探至L2辅助驾驶市场,试图借此降维打击;部分玩家选择切入细分领域,在定局未成之前各占山头。  

相较之下,AutoX这家无人驾驶创业公司却显得格外另类:他们正逆势加仓,死磕L4。  

他们近期的两个大动作引发了业界不少讨论: 

其一,他们选择与本田合作,使用本田雅阁Accord、英诗派Inspire两款车型,探索L4无人驾驶落地更多可能。  

其二,他们选择投资整车制造商艾康尼克,以此主导并推进L4级无人驾驶量产车型的生产。 

AutoX创始人肖健雄告诉新智驾:“辅助驾驶是伪需求,无人驾驶才是刚需。我们以前、现在、未来,都只会做L4。” 

与行业主流玩法的格格不入,甚至有些率性而行的AutoX,他们种种动作的背后,究竟有何思虑? 

新智驾近日与AutoX创始人肖健雄展开了一场独家对话。 

技术驱动,毅攀高峰 

在刚刚过去的 2020 年,自动驾驶全赛道融资总金额高达 436.3 亿元,同比增长 136.9%;同时,马太效应日益凸显,资源开始向头部企业聚集。 

在这一形势之下,AutoX为何顶着风险对外投资?而且还要做L4级别的无人驾驶量产落地。 

“辅助驾驶在技术上容易实现,但并不意味着容易赚钱。” 肖健雄顿了两秒,笑着答道。 

在他看来,当下辅助驾驶应用于量产车型中数量有限,技术提供方从中赚取的利润微薄。 

而无人驾驶的利润来自于对司机成本的节省,也来自于乘客一次次为出行所支付的费用。 

两者利润来源有异,量级也不同。

尽管无人驾驶的发展需要长线的投入,但 AutoX 押中这一赛道,最大的原因来自于其对自身技术的自信。  

肖健雄是三维深度学习领域的奠基人之一,开创了可用于激光雷达的深度学习。 

三维深度学习将计算机视觉、深度学习和机器人三个原本独立的领域融合为一体,可进一步提升图像处理的性能。

三维深度学习为目前自动驾驶的最为核心的技术之一,目前仅有少部分公司掌握这一技术。  

另一方面,AutoX重视数据积累,在收集数据上快人一步。

2018年,AutoX成为中国城市闹区大规模无人驾驶测试的第一家企业。 

他们在深圳核心地段南山区开启路测,南山区熙熙攘攘的车流、行人为AutoX提供了大量高密度、高质量的宝贵数据。 

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2019年,AutoX拿下深圳市路测牌照,成为第一家通过深圳自动驾驶功能测试的企业。  

长期的高质量数据收集之下,AutoX的的技术实力不断提升。  

2019年加州车辆管理局发布的自动驾驶报告显示,AutoX是中国唯二获得加州公共事业委员会的许可,可以使用自动驾驶汽车接送乘客的公司之一。  

而在2020年的该项报告中,AutoX在“两次人工干预之间的平均行驶里程数”中达到3万公里到5万公里,与Waymo、Cruise一同排名前三。 

除此之外,AutoX还于当年获得加州全无人驾驶牌照,为全球第二家拿下此牌照的公司。 

数据驱动之下,AutoX在上海嘉定区汽车城建立无人车运营大数据中心,试图构建大规模数据壁垒。  

据悉,AutoX车队中的每台车每小时产生 1TB数据,而该大数据中心的大规模云平台服务器7x24小时高速运转,可从自动驾驶车辆的自动化标定、检测及技术运维,到AutoX云平台的大数据挖掘及仿真,再到稳定量产版的硬件闭环。  

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AutoX曾对新智驾表示:“未来自动驾驶的核心在于数据,其中既包括仿真数据也包括真实数据,谁拥有了最大规模的数据,谁将登上自动驾驶下一个高峰。”  

目前来看,AutoX正如之所言一步步攀登自动驾驶高峰。  

2021年1月28日,AutoX宣布正式在深圳市坪山区开展L4级别全无人驾驶Robotaxi车队示范应用,面向公众开启全无人驾驶出租车试运营,成为全国首个全无人驾驶运营中心。  

在城市公开道路、无远程遥控的情况下,AutoX的全无人Robotaxi商业化试运营于5月7日达到100天。

AutoX的无人驾驶成绩固然亮眼,但无人驾驶的发展最终还是要落到「车」这个载体之上。 

在这一方面已有不少玩家开始布局。滴滴联合北汽,华为携手广汽已开启L4级无人驾驶量产车型的生产计划。 

对此,AutoX又该如何突出重围? 

软硬一体,独具优势

也许,肖健雄对L4级无人驾驶汽车的独到看法,能为这一题添上另一种解法。  

在他看来,无人驾驶时代来临之后,商用车和乘用车之间不会有明显界限。 

譬如,当人们拥有无人驾驶私家车后,可以不用将车停放在车库,而是把它当做网约车在外接送乘客。 

或许是对无人驾驶时代终将到来的笃定,也或许是对L4级无人驾驶汽车巨大价值的畅想,AutoX始终不断对硬件加以改进,为制造L4级无人驾驶汽车积累经验。 

硬件方面,AutoX自主研发域控制器AutoX XCU,坚定不移地走不依靠远程遥控的技术路线。

肖健雄认为,远程遥控不安全,无线信号强度以及互联网传送宽带不稳定,潜在黑客入侵系统直接操控车辆,都让远程遥控不可能落地。  

据悉,AutoX为国内首家自研域控制器的自动驾驶公司。  

在系统架构上,AutoX设计支持域控制器、传感器等全部硬件的车载自动驾驶的电源和电子汽车系统架构,而非使用“直流转交流再转直流”的后装改装办法,进而简化电路结构、提升可靠度并节省成本。

车身改造方面,AutoX也做了不少尝试。 

2019年,AutoX仅用一天完成对比亚迪秦Pro EV开发者版自动驾驶型汽车的改造,并且可以实现秦Pro的驾驶性能与AutoX的AI技术深度融合。  

近期,AutoX与本田达成合作,AutoX将使用本田雅阁Accord、英诗派Inspire两款车型,并在深圳南山区开启基于本田车型的公开道路自动驾驶测试。

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对量产车型的改造,意味着AutoX能将技术赋能更多车企。 

虽然在无人驾驶发展早期,玩家们通常倾向于选择后装的方式来快速“上车”,但基于长远考虑,后装的集成方案存在太多限制。业内已公认,前装无人车才是承载 Robotaxi 商业化落地的终极形态。  

去年 CES 2020 期间,AutoX 正式宣布与欧洲汽车巨头 FCA 合作,引进 Pacifica 大捷龙来支持 AutoX Robotaxi 在中国的大规模运营。 

需要指出的是,Pacifica大捷龙是当初 FCA 为 Waymo 设计的专为自动驾驶而生的车型,具备车规级冗余硬件的底盘,包括刹车、转向、电源等。  

除此之外,Pacifica大捷龙在制造时就已考虑激光雷达等传感器在车身的布置,并优化线路、电源以实现更优的自动驾驶控制。

目前,Pacifica大捷龙为唯一一款具备车规级硬件冗余,且被实践验证的车型,而AutoX为国内唯一与大捷龙合作的公司。 

AutoX通过对Pacifica大捷龙此类前装车型的改造,可更深入理解L4级自动驾驶车型的设计,也为生产无人驾驶车型积累了大量的技术经验。  

值得注意的是,AutoX此次与艾康尼克开发L4级无人驾驶车型的合作中,由AutoX主导设计未来的无人驾驶汽车。 

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而这意味着,AutoX在车型设计中的沟通成本大大降低,且能更精准勾勒无人驾驶汽车雏形。  

不俗的技术与硬件深度改造能力结合,AutoX的L4级无人驾驶汽车生产之路,或能因此走得更为轻快。 

顺应时代,只欠东风

当问及为何此时入局生产L4级无人驾驶量产车时,肖健雄短暂迟疑了一会儿,略带官方口吻解释:“找到合适的合作伙伴。大家在产品等方向达成共识,合作就开始了。” 

倘若置身于行业环境,此时或是生产L4级无人驾驶量产车的绝佳窗口期。  

尽管目前全国法规并未允许L3级及以上自动驾驶商用,但国家出台的文件已指出L4级无人驾驶技术应用于量产车型之中的时间规划。  

2020年 11 月,国务院办公厅印发《新能源汽车产业发展规划(2021-2035 年)》,提出了高级别自动驾驶商业化落地目标:到 2025 年,高级自动驾驶汽车实现限定区域和特定场景商业化应用;力争到 2035 年,高级自动驾驶汽车能够实现规模化应用。  

未来,L4级自动驾驶汽车规模化将无需担忧法规限制,或将成为新的风口。  

另外,行业普遍预计无人驾驶将在5年内规模化商用。而一辆全新的电动汽车产品从立项到推出,大约需要3-5年时间。此时入局乘用车市场,AutoX可与市场保持同频,在法规开放的第一时间推出L4级自动驾驶量产车型,抢占市场份额。  

除了法规、市场方面外,随着激光雷达的量产上车,激光雷达的成本将更进一步降低。 

此前,有不少业内人士都表示,激光雷达单价远低于千元人民币将是一个趋势。 届时,无人驾驶汽车的成本与仅具备辅助驾驶功能得乘用车价格相差无几,AutoX将更具备技术优势。  

倘若政策、技术等条件已允许Robotaxi大规模商业化,那么AutoX如何解决市场教育这一问题?  

“这个不是问题。”这一次,肖健雄毫不犹豫地回答道。  

在他看来,原因有二。

首先,AutoX可将技术迅速复制。 

在深圳南山区迁移至深圳坪山区的过程中,AutoX只用了几个星期就完成复制过程。而在深圳迁移至上海此类城市级的迁移时,AutoX耗费的时间不过2-3个月。 

随着AI通用性能越来越提高,这一复制速度将越来越快。  

其次,AutoX在试运营Robotaxi的过程中发现,乘客对Robotaxi的接受度很高。 

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肖健雄认为,城市之中假若一位乘客体验Robotaxi,此后他会邀请身边更多朋友体验。以此循环形成指数级的传播,市场教育则不存在问题,技术和法律法规才是Robotaxi推广的核心。  

总结

仰望星空之外,AutoX也举目当下的Robotaxi运营车队。  

近日,AutoX与4D成像雷达解决方案提供商Arbe合作。 

未来五年,AutoX将采用来自Arbe的40万个4D成像雷达平台,搭载在其L4级自动驾驶汽车Robotaxi以及其他自动驾驶项目。  

据悉,该平台拥有业内最大通道数量的2K分辨率专利技术,可使图像的分辨率比市场上其他雷达高100倍。 

搭载该平台的Robotaxi车队,将进一步提升目标识别率以避免安全事故发生。

当问及AutoX是否可能与本田产生更深入的合作时,肖健雄表示双方此次合作绝不仅仅于基于本田车型测试而已,将有更多合作可能。 

或许不久之后,ProfessorX和他的AutoX又将在攀登无人驾驶之峰上更进一步。

以下为采访实录,新智驾做了不改变原意的整理与编辑:  

新智驾:投资艾康尼克助其造车,是否说明AutoX正转变为重资产?

肖健雄:我不认为投资是重资产。相反,我们投资车企,而不是花钱自己造车,目标就是我们不走重资产。

我们的目的的确是生产L4级无人驾驶量产车型,这需要我们与车企有深入的合作。如果我们一直自己开发软件,无法量产、实现商业化。 

通过软硬件结合并不断打磨,才能让产品实现真正的商业化。目前,我们正在商业化道路上前进。 

另一方面,投资车企的关键并不是财务回报,而是借此在生产量产车型中获得更大的话语权。 

我们可以基于对无人驾驶的技术理解,指导量产车型的设计、生产,而不是造车方定义AI。如果是不懂AI的车企生产L4级无人驾驶汽车,很难制造出适合AI时代的汽车。

这是我们在理念上的创新。

新智驾:选择做L2级自动驾驶的公司可以短期内获得商业回报,AutoX坚持做L4,同时对外投资,是否会面临经济压力?

肖健雄:我们需要理解一点,辅助驾驶在技术上容易实现,但并不意味着容易赚钱。

首先,如果一家公司宣布将辅助驾驶搭载在汽车上,其实接下来两年仍在研发、生产的过程中。大约在2023年或者2024年,这款辅助驾驶汽车才能真正面世。

其次,辅助驾驶汽车一款车的销量普遍不高且辅助驾驶解决方案利润低。

即使是在辅助驾驶中最强的小鹏汽车也仅仅卖了几万台,利润其实非常低。比如,一个Mobileye的产品售价50美元,其中40美元为成本,那么卖出一台车的利润为10美元。

以目前造车新势力中销量最高的品牌蔚来汽车为例,其销量已经突破10万台,假设10美元可换算为100元人民币,如果10万台蔚来汽车都搭载Mobileye的产品,那么Mobileye的收入则为1000万元人民币。 

一位工程师的年薪可能为100万元人民币,1000万元只够负担10位工程师一年的工资。我们这类的科技公司中有几百位工程师,1000万对我们来说只是支出中的冰山一角。我认为收入与支出是同一个数量级的项目收入才有意义。 

无人驾驶公司的确很烧钱,但我们的目标不是只赚一点钱,做辅助驾驶很难养活公司,只做辅助驾驶无法改变无人驾驶的终极战争。

新智驾:目前似乎只有AutoX一家无人驾驶公司对外投资,未来无人驾驶公司对外投资是否将成为趋势? 

肖健雄:一些公司还没有拥有全无人驾驶技术,因此暂时没有量产需求。而我们对外投资是因为我们的技术已经达到了全无人驾驶,且处于需要量产的节点,所以我们开始有相应的动作,这是一件自然而然的事。  

新智驾:目前很多公司正在将L4级自动驾驶技术降维至L2级量产车型中,同时很多公司也正在研发L2级自动驾驶。在此环境下,L4级自动驾驶技术的落地是否变慢? 

肖健雄:我认为这不涉及到落地速度快慢,而是许多公司的技术目前无法达到L4级自动驾驶。 

无人驾驶已经是行业共识,是未来的终极战场。但是对于这场战争何时到来,大家的判断不一,而这与他们的技术相关。

如果自己的无人驾驶技术不足,那么就会认为这场战争还很遥远,因此会在短期内寻找其他机会,如将L4级自动驾驶技术降维至L2以增加收入。 

又或者,某些公司只把L4级自动驾驶作为故事宣传,但实际只做L2级自动驾驶,例如卡车、港口、码头、扫地机器人等,我认为这是技术不成熟的无奈之举。

我们在这场战争中一直很坚定L4路线,因为我们拥有着技术优势并遥遥领先对手。当然大家都同意Robotaxi是最大的商业化赛道,不过他们认为自己在未来胜算不大,因此提前占据山头,这是不同的打法。

新智驾:目前也有很多公司正在将L2、L3升级为L4,那么无人驾驶公司在未来是否与这类公司展开竞争? 

肖健雄:技术上,L2、L3无法升级为L4,这只是一个资本故事而已。只有达到真正的无人驾驶才能称为L4,只要有驾驶员,就不是L4。 

无法去掉安全员和司机,就无法创造价值。如果Robotaxi中始终需要安全员在驾驶位中保证行驶安全,哪怕他什么也没做也需要支付和出租车司机同等的薪水。 

在占用安全员时间的情况下,运营方不可能因此支付较少的薪水。因此只有达到全无人驾驶才能创造价值。

新智驾:为何现在选择进军L4级无人驾驶量产车型制造?

肖健雄:我们在加州拿到中国第一张全无人驾驶牌照,是第一家在中国市区实现无人驾驶,也是第一个开始无人驾驶车型的量产准备的无人驾驶公司。 

做出这类选择,在于我们在产品开发上保持遥遥领先,一直比别人快一步或几步。当我们的技术成熟到一定节点,自然而然准备生产无人驾驶量产车型。

新智驾:AutoX的无人驾驶技术是否有可能搭载于乘用车上呢? 

肖健雄:AutoX的无人驾驶技术绝对会搭载在乘用车中。

无人驾驶时代来临之后,商用车和乘用车之间不会有界限。当拥有无人驾驶的乘用车后,人们不会把车停放在车库,而是把它当做网约车在外接送乘客。这样一来,不仅不需要支付停车费,反而可以获得额外收入。 

艾康尼克的车型甚至不能称为传统意义上的乘用车,实际上是MPV商务车。这类车型在商务谈判时可用于接送合作伙伴,其中有一点商用车的意味。

新智驾:当政策和技术已经允许L4级自动驾驶,市场教育是否有难度?

肖健雄:这一点我们完全不担心,因为我们在试运营过程中发现,每个人坐上车之后不到两分钟就已经习惯了,人们会很容易习惯Robotaxi。

比如一个城市中只要有1%的居民愿意乘坐Robotaxi,他们尝试之后会告诉5%的人,即身边的5个朋友。5%的居民尝试之后再对外传播……大概25%的居民尝试之后,可能在很短的时间内大多数人都体验了Robotaxi。

这一点我觉得不需要很大的市场教育,技术和法律法规才是Robotaxi推广的核心。

新智驾:如果法规允许,技术复制上,大规模推广Robotaxi是否有挑战? 

肖健雄:AutoX的AI通用性非常强,拥有非常强的技术复制能力。

AutoX一开始在深圳试运营Robotaxi,而后是上海。我们只用了2-3个月就完成了整个流程。

随着我们的性能越来越提高,复制速度也越来越快。在深圳南山区迁移至深圳坪山区的过程中,我们只用了几个星期就完成复制过程。 

技术复制并不是挑战,挑战在于各地的法律法规、政策、开放路段等不一样。 

其实在大方向上,AutoX和大家一样,通过路测收集数据到数据仿真,做大量的云端仿真。 

我们的AI通用性之所以强,在于首先我们四年前就在深圳核心地区南山区做自动驾驶测试,收集了大量的高质量、高密度的数据,且我们对AI的训练效率很高。而过去几年,北京、上海都没有如深圳般开放,广州也是几个月前正式开放。 

其次,我们在仿真平台上投入了大量资源。我们拥有自主研发的超级强大的仿真平台,并建立大数据中心用以仿真形成自动化的数据闭环,而AI的学习速度也将如指数般增长越来越快。 

再者,数据方面,我们拥有大量的Robotaxi车队,并且在路况最复杂的深圳南山区行驶收集数据。通过车身一系列最尖端的传感器,以及最高分辨率的传感器,可以收集高质量的数据。

另外,行驶里程不重要,与环境的交互才重要。 

在深圳南山区行驶100米,你会发现许多行人和车辆。而如果在其他城市郊区行驶,可能行驶距离比我们长几倍,但遇见的车辆和行人没我们多。 

这些数据于自动化驾驶系统的预测而言,是非常重要的训练数据。我们在深圳南山区处处都是交互量大的场景,在一天之中收集的数据密度非常大,通过多年以来在南山区的积累,这也是我们一个非常强的优势。 

新智驾:从终局思维来看,科技如果无法解决刚需则可能是伪需求,L4级自动驾驶真的是伪需求吗?

肖健雄:恰恰相反,作为最终的一批使用过辅助驾驶功能的用户,我坚定地认为辅助驾驶是伪需求。 

乘坐辅助驾驶的汽车,驾驶员开或者不开都需要在驾驶位中。另外,驾驶员不能睡觉、不能发短信、不能看电影等,这与传统汽车没有任何区别。辅助驾驶是伪需求,无人驾驶是真正的强需求。 

首先,当前的合规司机供给量不足。如果调研滴滴网约车,目前70%以上的滴滴网约车是非法的,因为他们缺少三证一体的网约车牌照。

其次,比如深圳晚上9点,正是许多人下班打车的集中时间,可能需要排队一两个小时,非常难打到车,司机运力不足。 

而Robotaxi可以解决司机运力不足的问题,这也恰恰体现了无人驾驶能比辅助驾驶创造超出几个数量级的价值。

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来源:雷锋网

作者:田哲

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