文遠知行自動駕駛,臥薪嘗膽服務全產業鏈
2021-05-09 13:11 文遠知行 自動駕駛

2文遠知行自動駕駛,臥薪嘗膽服務全產業鏈

作者:Mark 出品:紅色星際(ID:redplanx)

半年一次的戰略會議定在了今天上午的10點鐘。

韓旭看了看手表,還差半個小時,站在21樓的窗戶邊上,望著珠江區,開始回想起公司的幾次生死關頭。

文遠知行自2017年成立以來,風光無限,加上6位行業頂尖創始人的光環,一時間成為投資人眼中的明星企業,成立之初便獲得了英偉達GPU Ventures的戰略投資,但這也是公司唯一一次從自身立場,本著公平公正的態度建立的合作。

自此之后,公司的生存問題一直縈繞在韓旭頭腦中,公司也不得不降低身段求生存。

2018年公司的內訌,嚴重地消耗了公司的精力,拖累了公司融資,讓公司處于瀕臨破產的地步,6位聯合創始人中的4位已經離去。

王勁對公司的告密(文遠知行制作的自動駕駛技術視頻是“偽造的;文遠知行的自動駕駛汽車曾卷入一起交通事故,并試圖“掩蓋”此事;文遠知行的駕駛技術并不成功;文遠知行的一些核心工程師正準備離開公司;)更讓公司陷入死局。

2018年10月,雷諾日產三菱聯盟在連續考察中國的幾家自動駕駛初創公司后,選擇了投資文遠知行,一方面是對公司技術能力的認可(公司CEO王勁因技術竊取被前東家百度起訴),一方面是大幅降低的公司估值,雷諾日產三菱聯盟果斷入駐文遠知行,并且簽訂了嚴格的對賭協議。

投資圈的人都在觀望,都在等CEO王勁事件落幕后,再評估和投資文遠知行,文遠知行也是走投無路,只好接受雷諾日產三菱聯盟的苛刻投資,公司估值砍半,同時被迫戰略性的放棄林肯MKZ和廣汽傳祺車型,全面擁抱日產車型,雷諾日產三菱聯盟為文遠知行提供了日產Leaf車型,作為公司生產和測試自動駕駛汽車的首選。

雷諾日產三菱聯盟3000萬美元的投資,只能是短暫的穩定軍心,解公司燃眉之急,公司的資金缺口依然存在。2019年1月公司完成了A2輪的融資,商湯科技借勢闖入公司。雖然商湯科技是做人工智能的,和自動駕駛有一定的關聯,但是2017年商湯科技就和日本本田汽車簽署戰略合作,共同開發L4級自動駕駛技術研發。

競爭對手的加入,是文遠知行不愿看到的,但是沒有辦法,為了自動駕駛這個夢想,為了公司的穩定健康發展,剛剛經過動亂的文遠知行只能接受商湯科技的加入。

商湯科技在視覺感知和智慧城市方面確實有與文遠知行合作。WeRide Viz就是雙方合作的產物,WeRide Viz依托AI算法和技術引擎,將RoboTaxi及其周圍的路況信息以每秒60幀的高性能渲染畫面實時傳達給乘客,把交通燈、車速、行車路線、視角轉換、導航以及緊急呼叫等對乘客來說最有用的信息呈現在交互界面上。

同時公司也與商湯科技在廣州生物島上合作開發智慧城市,借助聯通5G,商湯科技部署與V2X有關的AI技術,文遠知行則開展自動駕駛測試和遠程控制單元。

資金問題依然困擾著文遠知行,直到兩年后才拿到了B輪融資,韓旭也獲得了他心心相念的3億美金。在這兩年間,文遠知行一直降低身段,尋找各種潛在的投資資金,公司也經歷的頻繁的人員變動。

為了解決公司的資金問題,韓旭和他的團隊提出了“鐵三角”戰略,即自動駕駛企業、主機廠、出行公司的“鐵三角”模式,文遠知行負責提供技術,然后綁定主機廠和出行平臺,低成本的推進公司自動駕駛發展。

(鐵三角商業模式)

“鐵三角”戰略的主要任務是找資金,在與合作伙伴合作的過程中,尋求融資。公司在“鐵三角”戰略指導下,目前總共進行了4次合作,3次獲得了融資需求,第4站因為剛剛建立合作,融資還在談判中。

第一站與白云出租車集團、科學城集團成立了合資公司文遠粵行,科學城集團負責協調政府關系和提供基金支持。

第二站與宇通集團成立合資公司文遠豫行,獲得宇通集團2億美元戰略投資。

第三站與南京建鄴區成立合資公司文遠蘇行,建鄴區高投投資了5000萬人民幣。

這個完美的戰略不但讓文遠知行度過了動亂期,而且保持在自動駕駛初創公司第一梯隊。

韓旭臉上露出了滿意的笑容,低頭看了看表,10點鐘了,徑直大步走入會議室。公司各個部門領導早已坐好了自己的位置。

我們這次能獲得完成3.1億美元B輪融資,李璇做得就很不錯,這次融資讓我們有了十足的勇氣。經過四年的發展,如果說我們有什么遺憾和不足的話,就是過去太缺乏勇氣,當然這和我們公司的發展歷史有關,也和我個人有關。

正確的事情因為缺乏勇氣而不敢表達出來,害怕投資人不認可,害怕媒體批評,從今以后,我們要敢于發聲,敢于批評自動駕駛行業的一些不正風氣。特別是我們公司堅持的3個判斷,必須讓媒體知道。

激光雷達為主的多融合

第一個判斷就是激光雷達為主的多融合是L4級自動駕駛發展的主要方向

文遠知行在發展自動駕駛過程中,從一開始就堅信基于激光雷達為主的多傳感器融合是L4級自動駕駛發展的主要方向,激光雷達+毫米波雷達+攝像頭技術的多傳感器方案將是主流。完全攝像頭的方案雖然成本低,但是效果沒有激光雷達好。

盡管馬斯克說把激光雷達放到車上是徒勞的,盡管很多初創公司也相信了這句話,但是隨著激光雷達價格降到一定程度,很多L2級車也會部署低級別激光雷達。

我們的前伙伴,曾任激光雷達巨頭Velodyne CFO的呂慶,對這個行業有著非常深入的了解,呂慶曾給鐘華詳細分析過激光雷達的成本和激光雷達未來發展趨勢的判斷。

鐘華點點頭,沒錯,很多人認為在無人駕駛車上用價值6萬多美元的激光雷達這套解決方案是走不通的,比車還貴。但是從技術上來講,激光雷達能做到很多其他傳感器做不到的事情。自動駕駛發展前期,我們更關注的是安全高效地把乘客從A點送到B點這個問題。

我們正是堅持運用激光雷達多傳感器融合的方法,保證了硬件冗余備份,增強了測試車輛的穩定性,同時適應多種環境和場景,讓我們在動亂期依然保持在行業第一梯隊。

(路測圖片)

雖然最近很多“造車新勢力”電動車都裝了激光雷達,但我認為更多是概念上和高端車上,實際交付的并不多。

L2和L4安裝激光雷達差別很大,L2級別激光雷達需要設置很多東西,視野注意前向比較多,更適用于高速高架場景,但是L4級別是各種場景都需要做。并且L2的車是沒有區域限制的概念,而L4是限定區域。

安裝激光雷達的新能源車會面臨一個困境,激光雷達得補貼多少錢才可以賣得出去,這是一個核心問題。你要不要裝那么多激光雷達,高成本的去滿足L4級?如果車都賣不出去,是沒有辦法收集L4數據場景的。

比如說有你有幾萬輛車,每輛車上裝一個最簡單的攝像頭,裝一個GPS就想收集L4數據,從理論上是行不通的,L4數據需要包含很多動態信息和參數。

所以我并不覺得他們可以升級到L4級別,不覺得他們跟現在L4級別的自動駕駛公司競爭上更有優勢,L4級別自動駕駛還是要帶有真正有L4級別傳感器的這些車去做。

張力表示認可,并補充到,造車企業要考慮量產、成本等問題,與自動駕駛科技公司需要考量的問題維度不同。

你看到市場上所有自動駕駛科技公司,預測L4級商業化時間往往比造車企業要早,造車企業一般是2025年、2030年,但是科技企業基本上認為2023,2025年就可以大規模使用。

我很同意Autox肖建雄的觀點,自動駕駛公司在一個城市的商業化并不一定需要像出租車一樣幾萬臺,幾百臺就夠了,幾百臺足以在一個城市商業化。

我預期是有千輛級別的車隊出來做, 這樣已經屬于規模化了。

想做L4,有些問題必須從一開始就進行深度思考和解決,無法從L3過渡。比如L4級別自動駕駛絕對需要使用激光雷達、高精地圖。而很多L2,L3的車廠,由于造價和覆蓋范圍原因,并不使用,這都是通過增加算法無法解決的復雜問題。

高精地圖是自動駕駛的基礎

韓旭繼續講道,第二個判斷是L5級自動駕駛在未來十年、二十年內難以實現,如果要讓車開得好,一定要有高精地圖技術。文遠知行認為,具有快速部署、快速迭代能力,厘米級精度的高精地圖技術,是實現自動駕駛的必要條件。

一個是因為自動駕駛技術發展仍然不夠快、不夠穩定、不夠扎實。就公司而言,目前最主要障礙還是系統的穩定性、魯棒性(指在異常和危險情況下系統生存的能力)的問題。

二是高精地圖成本高昂,每公里的高精地圖可以賣到幾萬塊錢,且需要持續不間斷的更新,過濾掉馬路施工的影響。

(激光雷達點云圖片)

目前主流的高精地圖數據采集有眾包和采集車集中制圖兩種模式。前者以Mobileye為代表,通過與整車廠合作,借助大量車載攝像頭完成數據采集(DeepMap通過激光雷達眾包收集),眾包式高精地圖技術能夠低成本高效率地輔助自動駕駛的實現;后者以Waymo為代表,利用改造車輛進行數據收集,收集的地圖數據更精準。

我們其實是2種方式的中和,自有車隊眾包方式,文遠知行的每一輛自動駕駛車都是地圖采集車。但是采集車這種集中模式不利于大范圍的采集,而普通眾包模式是至少這個車上需要裝有激光雷達,才可以做眾包模式采集,但是目前扛著激光雷達的車還很少。兩種方式各有利弊。

我們的高精地圖能夠輕松地在兩周時間內覆蓋中國任何一個城市,這是我們的優勢,控制精度可以達到厘米級。

車路協同是必經之路

第三個判斷是車路協同是自動駕駛發展的必經之路。

5G能夠幫助自動駕駛提高冗余度,5G基站邊緣像城市里面的路燈一樣,它能夠幫助車進行道路照明;但車自身也必須有照明能力,車燈類似單車智能,兩者協同合作。

我們認為未來的全無人駕駛應該是單車智能與車路協同相結合,而不是二選一。自動駕駛汽車需要有強大的軟硬件的能力,在沒有5G、4G網絡或者其他單車以外的輔助下實現安全的自動駕駛;車路協同對無人駕駛來說是一個重要的安全冗余,超視距、MEC、云端等都是為單車智能補強。

在今天我們做自動駕駛的時候會發現某些場景依靠單車智能來做,第一是成本很高,第二是難度非常大,需要依靠路測來解決的一些問題,反過來純粹的依靠5G的車路協同來完成自動駕駛,本身也不是很現實的。

(模擬仿真圖片)

大家通常以為路的穩定性很高,其實不然。車路協同中,每隔200米會裝一根桿子,桿上裝有一套傳感器模組,包括一到兩個激光雷達、兩到三個兼顧左右兩邊的高清攝像頭,還有一個邊緣主機。這一套系統通常每隔幾天或者一個月都要重啟一次。

但是我們需要保證它一年365天都穩定,如果有一天不穩定,那么穩定性大約是99.7%。經過我們的工程師測算,20公里的路途,開5次就會有一次開不下來。這樣的自動駕駛恐怕沒有人敢坐?

自動駕駛是繞不開單車智能的,而且更需要車路協同和單車智能一起去做。完全把所有技術都放在路端,單車只單純作為接收端,是不可能實現自動駕駛的。這也是為什么我們在努力推動著單車智能的同時,也在思考車和路的任務分配問題。

做新基建之前,需要反復的論證和明確的規劃,必要時需要制定全國性的標準。我們看到在自動駕駛的建設過程中,有些地方道路被挖開、放了桿和傳感器、再埋上,再挖開、挪個位置、再埋上……這樣盲目的建設造成了物質、生產力的浪費。

很多事情需要深度思考和動手實踐,自動駕駛不是簡簡單單在路外鋪傳感器。到底應該怎樣布傳感器,傳感器的穩定程度是多少,這些都需要經過精密的測算。

過去都以單車智能為主要方向,但車路協同的提出,不僅能提高自動駕駛汽車的感知冗余,還有機會大大降低無人駕駛車上的傳感器成本。

鐘華點了點頭,表示很同意韓旭的觀點,既然今天我們已經兵強馬壯了,未來我們要更多的考慮規模化和無人化這2個問題,爭取在3億美金快用完的時候,看到自動駕駛真正商業化。

量產規模化

鐘華講道,要想讓上百臺車跑起來真正做運營,解決的第一件事是車型。我們目前用的是日產的平臺,整個線控是比較好的,非常合適做規模化運營。

日產在硬件以及里程控制上,給我們提供了全面的支持,包括剎車、油門、方向盤、換擋等最底層的信息都能夠拿到第一手的資料(更多的底層協議)。這種緊密的打通,使得LEAF 2和文遠知行的自動駕駛方案形成了深度的整合,接近于原廠的設置。

為了實現或者接近量產,文遠知行自主研發了WMP自動駕駛平臺化技術(WeRide Master Platform)。這套系統提供模塊化的積木設計,高度集成、靈活適配的傳感器套件,可以不受車型限制,硬件可快速復用。

加上WeRide ONE通用算法,節省了大量調通軟硬件的時間,數據自動化采集、處理、部署,通過位于安慶的數據中心,支撐多城市、規模化的測試和運營。

我們最早期使用的車型是林肯MKZ車型,車身傳感器是分體式的,可以很清晰地看到攝像頭,但是不適合規模化生產,現在發展為集成度很高的傳感器套件,具有非常強的一致性和穩定性,非常適合量產化。

在安全冗余系統的設計上,我們采取四種冗余方案,覆蓋傳感器、計算單元、DBW(線控駕駛)、通信網絡。在全安全冗余系統之外,文遠知行聯合車廠共同制定了系統化的車輛故障診斷和安全驗證流程。

(文遠知行宣傳圖片)

我們目前的車隊規模大概有100多輛,100輛車里面運營車輛是40輛,主要在黃埔區、廣州開發區提供Robotaxi載客運營,另外60輛我們聚焦在測試、數據采集方面。

隨著公司未來的車輛不斷增加,我們也需要和博世這樣的運維公司合作。工程測試車隊干的事情不能再讓工程師干了,車輛的控制和傳感器的校準必須由專業的運維公司負責。同時我們也要打造了一個云端的數據平臺,定期對數據進行自動校準,保證大型車隊的維護需求。

張力補充道,我們還是希望路測越少越好,大量通過模擬器做仿真做測試。這樣可以在降低成本的情況下,提高軟件性能。我建議我們可以考慮Uber Ride Point模式,規定用戶具體的上下車地點,而不是現在的隨意上下車模式,減少不確定性。

韓旭表示,未來這種模式可以嘗試一下。

無人自動駕駛

鐘華繼續講道,如果無人駕駛能夠實現盈利,必須要實現單車盈利,實現單車盈利的前提是要能夠實現無人駕駛,因為在今天的出行商業模式里面,司機占到了60%左右的出租車成本,如果你不能替代司機,無人駕駛Robotaxi的商業模式是不成立的。有了單車盈利再去擴大它的規模,擴大它的商業化,那才有巨大的商業價值。

無人化的前提是安全性,包括各種情況下的穩定,甚至是發生輕微碰撞以后,計算單元,傳感器單元能否安全的把車停下來。什么時候做成全無人測試?有一個簡單計算公式,一個車隊保證一人開一生不出事故,這個可以保證全無人。

為了保障運營的安全性能,我們增加了一個Safety Co-pilot的系統。Safety Co-pilot由原來的遠程控制平臺升級而成,在緊急情況之下能夠提供一種接管的方法,相當于提供了一個冗余系統,多一道安全保護措施。

2020年我們拿到純無人測試的許可之后(目前中國獲得無人測試牌照的公司包括百度,Autox和文遠知行),我們規劃2021年在部分的城區做到去掉安全員,再過3到4年,在一個城市的大部分區域實現全無人出租車運營服務,這是我們的愿景。

(文遠知行規劃)

張力點頭表示認可,我認為遠端監控是真正無人駕駛的保障。張力介紹,2018年9月份,文遠知行就跟聯通合作,完成了基于5G網絡下的L4級無人駕駛遠程操控。我們還與中國聯通共同打造5G的實驗室,聚焦V2VV2X未來智能交通,順帶著我們也在5G的場景環境下完成了一些邊緣計算測試。

2017年我們就開始開發遠程操控系統,這個系統有多個連接的雙向冗余通訊機制,包括5G和4G,確保連接的穩定性。整個遠程操控系統的框架非常復雜,包括遠程控制和本地自動駕駛控制,誰取得控制權有很多復雜的邏輯,整個系統非常的復雜,我們花了2年多的時間一直完善整套遠程控制的系統。

今后真正的無人駕駛上路了,可能遠端還必須有人,未來一個遠端安全員不是只看一輛車,可能會監控五輛車、八輛車、十輛車,這種人車比才能加速自動駕駛商業化落地。

自動駕駛汽車在常態下通常依靠單車智能來完成駕駛,算法是能夠很好地去處理,但在一些算法無法處理的情況下,車輛首先會采取安全的方式應對,包括讓速不讓道、停車等。比如在雙黃道上發生事故,這時就必須由遠程操控員接管,幫助車輛繞過交通事故,再恢復自動駕駛。違反交規的行為一定是要通過人來操作的,不應該給機器有這種選擇。

在廣州生物島上,我們發現路測的復雜度平均下來是硅谷的30倍,包括同一公里路程里面所碰到的車輛、行人、紅綠燈、各種各樣的加塞狀況,以及逆行等等場景。國內的路況非常復雜,但這對于提升算法來看效率非常高。

在無人化運營過程中,我們的車輛采集了大量的數據,包括乘客上車是否關門,有沒有系安全帶,自動駕駛的上下車點如何設計,時間預估不準問題,人找車還是車找人,自動駕駛是否應該擔任講解員的角色,怎樣讓乘客上下車兼顧乘坐效率和道路安全等。這些都是全無人駕駛需要解決的問題。

鐘華表示很認同張力的觀點,我認為我們一方面開始做真自我,一方面還要堅持鐵三角戰略。自動駕駛什么時候真正商業化,一方面和自動駕駛技術有關,一方面還和政策有關,所以我們還是要保持謹慎,還得繼續宣傳鐵三角戰略,拉攏更多的資金。

“鐵三角”戰略

張力繼續講道,我們布局每一個城市都遵循“鐵三角”城市戰略,即通過與車企或者Tier 1、出行平臺的戰略協同,成立合資公司,依托當地資源加速自動駕駛的落地。

合資公司通常也會得到當地政府的支持,政府在意的都是產值、稅收、創新這些東西。我們在當地成立合資公司,就意味著把產值和稅收都留在當地,同時無人駕駛出行服務實質上就是一種創新的體現,這些都是政府所鼓勵的。理論上而言,只要找到合適的主機廠與出行公司,“鐵三角”模式很容易復制。

張力表示,一定要與當地的主機廠及出行公司合作,有了整車廠與出行公司的加入,文遠知行能夠在一定程度上壓縮成本。這十分關鍵,因為成本通常是自動駕駛企業最大的痛點。對于初創公司而言,鐵三角的商業模式是很必要的。

如果考慮未來的出行,實際上有兩個最關鍵的點,一個你是否有足夠的運力,另外一個是是否有足夠的訂單,出行公司給你帶來訂單。運力由主機廠負責,訂單由出行平臺負責。

技術,商業和政策對于自動駕駛落地是非常重要的。我們的鐵三角模式,除了融資需求外,確實是一個很好的落地思路,三個合作伙伴一起推動這個事情。一個是技術公司,像我們文遠知行,另外一個是主機廠,能夠做自動駕駛的車輛平臺,第三個是出行公司,比如和我們合作的高德和出租車公司,把三家合在一起,每個人都發揮自身的優勢,這個東西就可以落地。

我們在2018年和主機廠日產密切合作,在2019年跟白云出租車集團成立合資公司,推出Robotaxi正式商業運營,把鐵三角建立起來。現在我們所有跑Robotaxi出租車,都是正規的出租車,里面有米表,應該是中國唯一的一個。白云出租車集團主要負責運營管理,科學城集團負責協調政府關系和提供基金支持,文遠知行負責提供技術。

(文遠知行測試車)

2020年經過了8、9個月的合作,我們改裝了宇通集團的微循環小巴,這是國內第一款前裝量產L4級別的自動駕駛微循環小巴,它采用前裝量產車型,無方向盤、油門和剎車,搭載文遠知行自主研發的全棧式軟硬件解決方案,能夠安全高效地處理各種復雜的城市交通路況。同時借助宇通客車在鄭州的運營,Mini Robobus在鄭州率先落地。

公交成本比自動駕駛出租車要高,有媒體說公交投資回收期7-8年。文遠知行與宇通集團開發小巴時,我們和宇通的人商量了,加上國家的補助,我們短期內虧損較小。而且微循環小巴有一點偏向城市基礎交通設施概念,公交車其實是有國家補貼的,從政府拿補貼也可以維護自動駕駛運營。Mini Robobus未來可能會成為自動駕駛的一種新業態,包括通用Cruise和亞馬遜Zoom都在做這種嘗試。

Robobus和Robotaxi技術通用性的部分遠遠大于差異性,基本上是一套技術支持兩個平臺,差異性很微小,這是為什么文遠知行突然殺入Robobus,可以瞬間做出這么漂亮和可落地的產品,就是因為技術具有很大的共性。

2020年我們與南京建鄴區成立合資公司文遠蘇行,坐落在生態島。生態科技島是南京市智慧交通先行區。建鄴區結合先導區建設,從應用場景開放、項目建設以及股權融資等方面全方位與文遠知行開展合作。作為文遠知行在南京常設的研發和運營機構,文遠知行一方面獲得了5000萬融資,一方面又加速了我們自動駕駛落地。

韓旭點頭表示認可,鐵三角戰略還是應該繼續宣傳的,過去因為公司的資金問題和內部問題,公司在媒體方面總是畏手畏腳,這次我們要找回我們最初的狼性文化。

對同行業絕不手軟-降維打擊與比武場

韓旭說道,對于自動駕駛行業來說,通用化技術平臺公司未來是存在降維打擊的可能性的。

今天你做低速、慢速物流園區自動駕駛,很有可能在未來3-5年內會被一個強大L4級自動駕駛公司降維打擊。低維的東西做好升級高維是困難的事情,你的技術從一開始設計的時候就是為了園區物流小車或者是為了港口物流這些封閉的場景,等細分市場90%被占領后,再往Robotaxi多場景發展是很難,因為很多東西不一樣。

只有在前期打造通用技術級平臺,在后面具體落地的過程中才會得心應手。如果一開始就切入單一的場景,后面只會越來越難。

韓旭越說越來勁,現在自動駕駛行業亂象叢生,隨著國家智能網聯戰略的確定,各種智能網聯測試區,各種主機廠,各種初創公司都在吹噓自己的無人駕駛技術多么牛逼。

是馬是騾子拿出來溜溜就知道了,我建議組建一個類似比武場的賽事,規定統一的標準,統一的場地,客觀的技術指標等,讓中國所有一線的自動駕駛公司比一場。這樣可以真正的比較一下誰的技術更先進。

現在的情況是自己出題自己考試,MPI(平均接管英里數)數據沒有任何意義,不同的場景,不同的車型都會對自動駕駛汽車的參數指標形成巨大的影響,這樣測試出來的數據并不具備參考價值,更多的是自吹自擂。

最后我來總結一下公司的組織架構和未來規劃。

公司架構

公司自成立以來,人員流動都比較大,黃坤跟著王勁重新成立了中智行,楊慶雄創辦牧月科技,潘思寧和呂慶也離開了公司。感知團隊寧華中博士,高精地圖徐迅博士和規劃與控制團隊大牛季弘也有短暫的公司工作生涯,但是公司的基石還在,公司的業務并沒有因為巨大的人事變動停下來,而且融資也在繼續。

這次宇通客車融資,李璇做得就很不錯,以后在公司可以堪當大任。未來我們的融資方向還需要結合鐵三角戰略進行,文遠粵行,文遠豫行和文遠蘇行都很好的完成了它的戰略任務,以后要以文遠楚行為核心,一方面要爭取東風汽車的戰略投資,一方面看看是否有機會切入東風商用車領域。

(WMP平臺)

高速公路卡車是WeRide ONE自動駕駛通用算法的最后一個關鍵模塊,這塊我們必須拿下。

張力在落實公司鐵三角戰略上很有一套,公司也因為鐵三角戰略重獲新生,未來自動駕駛行業怎么發展誰都無法準確地預測,鐵三角就是我們公司的地基,在這方面張力功不可沒。

鐘華在公司的測試和量產方面做得很棒,公司的測試車輛也突破了100臺,下一個目標是如何標準化的運營更多的自動駕駛車輛。在人才培養上,鐘華的“老手”帶“新手”的方式很有效,公司員工的能力提升很快,也為公司未來儲備了很多中堅力量。

鐘華可以和馬思思多商量,缺什么樣的人才就報給馬思思。公司現在不缺錢了,以后我們要站起來發展。

韓旭看著鐘華依舊穿著拖鞋,笑著說,咱們現在是Billion估值的公司,我們還是應該稍微注意一下容表。

未來規劃

在牌照上,百度擁有近一半的牌照,我們應該是排在第二位或者第三位。測試車的數量不但代表著一個公司的技術能力,也代表著一個公司的運維能力,一個公司的落地能力,在這方面鐘華要多花點心思,提高一下公司的占比。

我們最終是以賣技術方案還是通過運營出行服務來收費?我的回答是這兩個都是有可能性的,所有偉大的公司的戰略都是打出來的,都是迭代出來的,現在這個時間點說專注在某方向上沒什么用的,關鍵還是技術做出來以后,適應市場,把握市場脈搏再做決策。

我們對網約車運營許可的申請布局良久,過程中也付出了巨大的精力與耐力,文遠知行成為中國首家獲得網約車運營許可的自動駕駛企業在我們的意料之中,這也是我們建立的又一重要壁壘。

同時我們近期也在在一些半封閉場地進行測試,保證純無人駕駛的穩定性。當我們技術完全經受檢驗后,會向有關部門繼續申請,直到能夠做開放式純無人測試。

從2016年、2017年資本市場非常看好這個賽道,到2019年、2020年的時候預期又大幅下降,這些起起伏伏都是一個新興行業正常發展的規律。

(無人駕駛小巴)

我們經過了Demo階段,小片區域的任意點自動駕駛,大區域大范圍自動駕駛測試和運營,就是規模化的運營和測試,現在我們處在第四個階段,在限定區域做無人駕駛的測試。最終我們的目標是實現大范圍的無人駕駛。

對于新興行業而言,資本是會引導你的,這就是為什么做Robotaxi自動駕駛出行的公司估值比較高,而做細分場景公司估值比較低。自動駕駛行業里面的皇冠實際上是乘用車Robotaxi,皇冠上的翡翠是真正做到全無人駕駛。

曠視科技和依圖科技的相繼上市失敗,說明純AI公司現在已經不再受到資本市場追捧,未來自動駕駛行業可能會有一場與AI公司的惡戰,商湯科技可能首當其沖,在這方面我們也要有所準備。

圖森未來的上市點燃了自動駕駛卡車的戰火,很多同行業的自動駕駛公司都在切入這塊,我們要加速和東風商用車的合作,完成我們自動駕駛平臺的最后一塊拼圖。

樂觀估計,3年左右我們就可以實現自動駕駛大規模商業化落地,我的運營計劃是3年3億美金,咱們還得省著點花,可能3億美金對于巨頭(百度,滴滴,華為,Waymo)而言半年一年就花完了,但是為了見到自動駕駛落地的那天,作為初創公司的我們必須節省。我預計最多5年5億美元,我們就能看到那天,活得久是我們公司的最高戰略。

今天的會就開到這里,各個部門領導人在聽完韓旭發言后,對公司的發展和自動駕駛的發展都更加篤定。

韓旭也對公司B輪融資和自創的“鐵三角”模式感到不由自主的滿意,心里想到,公司之前的臥薪嘗膽算是沒有白費,未來我們應該可以站著看到自動駕駛落地的那天。