专访肖健雄:车企没有做L4的基因,AutoX不着急挣钱 | 新出行100人

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编者按:本文来自36氪「
未来汽车日报」,(微信公众号ID:auto-time),作者:牛耕。

专访肖健雄:车企没有做L4的基因,AutoX不着急挣钱 | 新出行100人

肖健雄 来源:36氪

「新出行100人」是未来汽车日报的人物访谈栏目,致力于对话新出行领域站在前沿、洞悉风向的创变者,持续记录他们探索边界、触摸未来的每一次脉搏。

作者 | 牛耕

编辑 | 吴岩

可以突破固定路线的限制,在指定地点接送乘客,还能够穿越闹市区、辨认绿叶背后的红绿灯、躲避密集行人和违停车辆。随着路测数据的积累,无人驾驶出租车距离人们的生活越来越近。

近日,阿里投资的自动驾驶公司AutoX与高德地图达成合作,在上海正式开放自动驾驶出租车试运营,当地市民只要打开高德地图App搜索“无人车”就能体验这一服务。

被称为“Professor X”的AutoX创始人肖健雄,曾在普林斯顿大学搭建起计算机视觉和机器人实验室,连续拿下两届Google Research Awards。拒绝福特自动驾驶副总裁职位后,他创办的AutoX已跻身独角兽,成为全球进度最快的L4公司之一。

肖健雄在接受未来汽车日报(ID:auto-time)专访时表示,AutoX是少数同时具有软硬件能力的L4公司。因为L4处于创新最前沿,很多硬件方案尚不存在,只做软件会拖慢进度。同时,由于硬件开发周期长,建立起来的壁垒也很难被其他公司超越。

在自动驾驶领域,部分专注L2/L3的公司已经开始商业化。肖健雄表示并不羡慕。在他看来,每家公司都有自己的定位,L4门槛最高,但对应的商业化场景价值也最大。

肖健雄预测,乐观估计自动驾驶出租车将在2-3年后获批上路,按目前成本计算已能够实现盈利。随着昂贵部件进一步降价,这门生意还会更赚钱。

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AutoX创始人兼CEO肖健雄 来源:AutoX

肖健雄的核心观点还包括:

  • 仿真是L4公司的三大支柱之一,也是实现真正无人驾驶的最后障碍,谁能跑到最后,就看仿真器谁做得好。

  • L4的行业机会太大了,Robotaxi是万亿美元的市场,大家都想一起参与。整个商业格局是三位一体,三个角上分别是车企、运营商和技术公司。

  • 国内大公司做无人驾驶车,真正像模像样的只有百度,其他公司基本没做起来。百度是互联网公司里最有技术基因的一个。

  • 自动驾驶不能为了落地而落地,去干跟主业没关系的事。有句话叫“将军赶路不追小兔”,就像一个人在读小学,本来想读到博士毕业,结果着急赚钱直接去打工,后面发展会受影响。

以下是未来汽车日报(ID:auto-time)专访肖健雄的对话节选(经未来汽车日报整理):

无人驾驶进入冲刺阶段

Q:在过去一年,AutoX最关心什么?

A:AutoX最关心继续积累真实世界的数据,以及大规模提升仿真数据的数量级。

AutoX成立3年,前两年主要在开发技术,现在处于第三个阶段,也就是谷歌、Cruise的状态——该有的都有,但还需要升级换代,需要积攒大量数据、做大量仿真测试,真正在技术上把无人驾驶跑完。

无人车很神奇的一点是,它需要大量数据去喂,AI系统才会越来越智能。现在自动驾驶已进入冲刺阶段,需要大量数据。首先有足够多真实世界的数据,它们再被放大成仿真数据。积累数据已经成为技术进步必不可少的一个途径了。

对L4自动驾驶公司来说,仿真是三大支柱之一:AI能力、软硬件一体化和仿真。仿真是实现真正无人驾驶的最后障碍,谁能跑到最后,就看仿真器谁做得好。

Q:目前AutoX的数据积累到什么程度了?

A:数据不只是量,质也很重要。我们有上百辆车天天在收集数据,同时有一系列很聪明的办法来解决数据问题。

首先是路测数据。路测集中在市中心的闹市区,每分钟遇到的人和车可能是郊区的10倍、100倍甚至更多。Cruise创始人Kyle说,在旧金山(做无人驾驶)的难度大概是湾区的15倍,国内大城市中心的复杂度又是旧金山10倍。中国闹市区的数据密度更高,也能尽快获得有用的数据。

第二是把这些数据有效地加工放大。每小时1辆车有1TB的数据,可以装满一个大硬盘。要自动化地取出有用的数据,价值没那么大的就放弃。仿真能将真实数据放大1000倍以上。

Q:AutoX为何自己开发软硬件和收集数据?

A:L4无人驾驶行业刚刚起步,产品链上很多东西买不到。有的可能谷歌Waymo有,但它不卖。在新兴行业作为头部玩家,最先吃螃蟹的人,连抓螃蟹的网都要自己发明。

激光雷达我们不做,是因为市面上有很多激光雷达。也有很多非常靠谱的运营商,不用自己成立出租车公司。但我们推出的域控制器,市面上根本没有真正能用的产品,Nvidia开发的Tegra 2也不大能用。这个行业机会很多,没必要在存量市场上竞争,缺什么我们就做什么。

L4的行业机会太大了,Robotaxi是万亿美元的市场,大家都想一起参与。整个商业的格局不是一层一层,而是三位一体,三个角上分别是车企、运营商和技术公司。

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AutoX在CES上发布的域控制器XCU 来源:AutoX

Robotaxi将在两三年内落地

Q:Robotaxi面临的一大难题是政策放开的时间表,你怎么看?

A:首先我们内部得能过得了自己的标准。内部标准比外面高非常多,如果车不安全,对公司影响是致命的。安全是公司最高的优先级,无论谷歌、百度还是AutoX,如果车没达到内部标准,都不敢拿出来开。这是第一层保护,主要是头部玩家的自我约束。

政府也有其监管标准。AutoX是中国最先在上海、深圳、广州都拿到路测牌照的公司,这3个城市有3个考试部门,出3套完全不一样的题目,从各自的角度分别设计出最难的考题。头部公司只要能过内部标准,考试基本都能满分过。

合理的监管是必要的。就像人去考驾照,拿到驾照也不能保证以后肯定不出事,但监管能确保不要错得太离谱。头部公司在乎自己的声誉,但万一有小公司不在乎,随便上路可能就出事了,监管是卡这些公司。

Q:很多AI公司面临估值下降和融资难题,AutoX有这样的担忧吗?

A:我们比较幸运,去年融资两轮,在疫情前完成了一大笔融资,资金比较充足。

自动驾驶跟别的行业不一样,不能为了落地而落地,去干跟主业没关系的事情。有句话叫“将军赶路不追小兔”,就像一个人在读小学,本来想读到博士毕业,结果着急赚钱直接去打工,后面发展会受影响。

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每家公司都有自己的定位,我们定位是做公开道路上的无人驾驶。有些公司定位做低速机场拖车,我觉得也很好,行行出状元。Robotaxi和Robotruck这条赛道肯定难度是最大的,但市场也是最大的。百度、AutoX和小马智行都在追这条赛道。也有些玩家随着时间推移选择别的道路,这也是很有智慧的想法。

Q:AutoX作为创业公司,有没有挣钱的压力?

A:钱有不同的挣法。我们有车企合作伙伴,已经有一些收入。但要大规模挣钱,肯定是有几万辆无人车在路上接客。我觉得这个时间点可能是在2022年、2023年左右,深圳、上海等一线城市的某个区会允许无人出租车运营,之后再扩大。

应该关注的重点不是哪一天挣钱,而是如何找到循序渐进的路径。考虑商业化有一个非常现实的问题:假如我们在上海有100辆车,上海那么多人同时打车,100辆车不能满足需要,乘客打车打不到,下次还会打开这个App吗?

无人车一开始肯定是在市中心最繁华的地带。比如网约车和出租车在深圳南山区非常赚钱,在坪山区却要靠政府补贴。从技术上来看,无人驾驶用的高清三维地图也需要更新频率够高,要考虑分摊成本。自动驾驶也是一样,会先在能赚钱的地区运营,量足够大才会扩展到郊区。

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AutoX在上海调试试运营无人出租车 来源:AutoX

Q:你认为无人驾驶出租车会在2022年前后上路?

A:是的。行业技术在进步,政府与最前沿的玩家保持沟通,直到明确到某一标准确实安全。就目前来看,我们对2022年或2023年这个时间表是比较乐观的。

我们说Robotaxi肯定赚钱,是因为现在的账已经能算过来了。像传感器价格、域控制器价格、云服务和数据的价格,已经能算出来可以赚钱了。

如果降价比较猛,肯定赚得更多。激光雷达去年降价很猛,大疆的激光雷达800美元一个,非常便宜,速腾聚创是1898美元。AutoX还有个优势,除了激光雷达,很多硬件都是我们自己做,成本比别人低很多。而且我们集成度很高,不需要的功能和元器件可以不要。

车企的基因很难做L4

Q:如果车企拿到仿真平台,也有算法开发的赋能,能否基本接手软件开发?

A:我觉得难度很大。车企主要是做集成,就是各家已经做得差不多了,车企把它们凑到一起,测试一下确保正常工作,就交付量产了。这就是车企的定位:集成测试、质量保证、品牌销售等。

车企购买仿真器不一定是要自己做辅助驾驶系统。哪怕不自己做,也需要仿真器,因为得验证系统到底靠不靠谱。仿真是出厂质量监控的重要手段。

也有车企真的想自己做,比如小鹏汽车,他们本身有科技基因,做的是辅助驾驶。但要做到L4级别难度很高,基本100%都变成科技公司了。像通用公司做无人驾驶买了Cruise,Cruise其实是独立运作的,通用只是投资人。福特10亿美元投资Argo AI,但员工也是分开的。车企很难靠自己做L4。

Q:你离开MIT时拒绝了福特自动驾驶副总裁的邀约,自己创立了AutoX。根本原因还是双方基因不一样?

A:是的,基因太不一样了,以至于我觉得很难在那种基因里做起来。当时福特邀请我去做VP,在硅谷负责两栋大楼的七八百号工程师。但那么多人为什么最后没搞出来,最后还得去投资Argo?

当企业大到一定程度,文化和思维方式都定下来了,就很难改变。我之前把我的博士生送到福特去实习,效率非常低。要用无人驾驶车做实验,申请了3个月,写了无数份报告,车还没摸到一次。这不是福特的问题,是整个汽车行业的基因问题。车企有自己的强项,像大规模生产、质量把控等。你让他们管工厂,能管得井井有条,但让他们开发AI,难度很大。

国内大公司做无人驾驶车,真正像模像样的只有百度,其他公司基本没做起来。这也跟百度基因有关,百度是互联网公司里最有技术基因的一个。

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AutoX与FCA合作采用的Pacifica大捷龙车型,Waymo也采用相同车型 来源:AutoX

Q:AutoX与国内车企合作状况如何?

A:中国的车企数目非常有限,大的车企不超过10家。车企要跟自动驾驶公司合作,要付出很多资源,包括资金、人力,没办法跟很多家合作。AutoX已经分到了超过一半,上汽、东风是股东,跟奇瑞、长城、比亚迪也有合作。AutoX是国内和车企合作最多的L4公司。

车企对辅助驾驶非常感兴趣,因为今天就可以卖钱。无人驾驶毕竟是未来的事,短期不赚钱,长期非常重要。这不是采购部能决定的事,你要说服公司非常高层的人,难度很大。不过这种合作一旦建立,会非常稳定。

L4才是最值钱的场景

Q:自动驾驶落地的主要领域(Robotaxi、Robotruck、低速物流小车等),你认为哪些最有价值、哪些会最先落地?

A:园区物流肯定是最先落地的,但它赚的钱非常有限。比如居民区送货只能从小区门口送到楼下,价值非常小,考虑到车的充电、传感器等成本,账不一定算得过来。在园区里给人送包裹或外卖,我认为这个商业模式是讲不通的。

在园区里能讲通的商业逻辑有两个:一是在工业园里给工厂运货,二是机场拖运货物。

园区的车一旦想上公开道路,难度非常大。大家走的是一样的路,物流车太小走得又慢,就更危险。哪怕在美国,Nuro的车也没办法上快速马路。有公司说小车能上辅路,其实辅路比大马路路况还复杂,例如很多共享单车就把辅路堵了。

Robotruck分两种。短途的同城配送会先落地。长途卡车首先牌照很难搞定,同城配送只需要拿一个城市的牌照。从风险角度,大卡车拖着大集装箱也非常危险。总之,无人驾驶大卡车非常难落地,政策法规阻力非常大。

最先落地且市场比较大的,是无人驾驶出租车和无人轻卡(同城配送)。我们预计轻卡跟Robotaxi会在同一个时间段放开,甚至还会快一点。因为轻卡可以只跑固定路线,更容易获得政策支持。

Q:L2/L3和L4的技术路线完全不一样,是什么原因?

A:传感器不一样只是非常表面的东西,算法也不一样,唯一共通的就是深度学习部分。L2/L3的算法很简单,因为成本卡得很死,计算资源不能太贵,优化的主要是价格和成本。L4优化的是安全性和性能,不在乎算法再复杂一点。两者出发点不一样,导致岔路越走越远。比如Mobileye,L2/L3做得特别好,L4完全没人把它当回事。

L2/L3和L4最标志性的区别就是有没有激光雷达,因为激光雷达特别贵。辅助驾驶系统卖得很便宜,Mobileye自动驾驶芯片一个就卖50美元。而L4设计出来是替代人的司机,做网约车等等,所以考虑的是替代司机工资,预算是司机一年的工资10万元。遇到激光雷达一个800美元,就没问题完全可以买。

如果特斯拉要做L4,就一定要用激光雷达。特斯拉现在只有三四个人做L4,还被人在硅谷抓拍过一个照片,是车上装了一个激光雷达。他们做自动驾驶就几十号人的团队,做的主要是L2/L3,如果要做L4,肯定是重新找一帮人或收购一个公司。L2/L3和L4的技术路线差别太大了,没法升级过去。

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特斯拉在硅谷被拍到加装激光雷达的测试车 来源:teslarati

Q:为什么面向消费者的乘用车不是L4的主要市场?

A:L4级别自动驾驶的系统比较贵,用户一般不愿意掏那么多钱。比如多花10万元实现无人驾驶,用户会觉得太贵了,都可以再买一辆车了。但如果做Robotaxi或Robotruck,替代的是一个司机的工资,10万元也是合算的。

并不排除高端自动驾驶汽车是可以卖的,一辆售价两三百万元的车不在乎多20万元。但这毕竟是小众市场,相当于替代有钱人的私家司机。当然,随着时间推移和硬件成本下降,L4技术最终也会普及到普通的私家车上。

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