许晖
有人认为，自动驾驶的出现源自人类天生的“懒”，期望在无法预知的有限寿命之中，为客观存在的每天24小时，尽可能的留出属于个人的时间;也有人认为，是技术进步的必然，能倒逼社会重新审视自身不足，以适应社会高速发展的时代巨轮。似乎每个独特看法都没有问题，但放置于全局视觉，终归略微片面。“人类为何需要自动驾驶？”、“需要何种自动驾驶技术”。本文尝试从文远知行这家中国自动驾驶AI技术公司，去寻找一些答案。各有各的花式玩法
相对于社会民众对于自动驾驶的理解。主机厂、供应商、互联网企业以及AI技术公司等几类涉及自动驾驶领域的主要玩家，客观上已经欣然接受了自动驾驶终将来临的事实。只不过在这些玩家之中，同样怀揣不同的心态与考量罢了。
主机厂作为直接涉及者，不论是传统还是新势力，都明白这是逆水行舟，已不是跟进与否的抉择，而是如何避免在“未来出行赛道”陷入被动，沦为出行企业的供应商。剩余时间已经不多，尽快利用手中技术实力，参与到自动驾驶的研发和发展当中。体量大的主机厂，如老牌企业整体布局更早，投入更大。在大量造车技术积累数据之上，研发属于自己的自动驾驶技术。体量小的车企碍于投资成本以及技术积累无法短时间看齐头部企业，部分选择老老实实造车，争取在不景气的大环境下先活下来，更多的则希望供应商能提供可供直接购买的通用系统，或是抱团扎堆紧密围绕着由权威发布的后市规划和技术规范，力争不会落后太远且人有我有。
供应商的危机感显而易见来自于将会被进一步压榨的利润空间，并且比主机厂更为强烈。可以试想，未来出行交通工具，将取代汽车成为人类从A点去到B 的核心行业。这或许颠覆原有类似“人生之中第一辆车”、“下一辆车一定选XX”等不同阶段的人生目标。社会地位的体现也可能从所拥有的车辆档次，更迭成日常所用共享车辆的档次。拥有权与使用权的变化，驾驶证的含金量或许荡然无存。主机厂可能沦为出行企业车辆供应商的预测，也敲打着那些为主机厂提供零部件的一级供应商去思考如何从自动驾驶下手寻求新的利润增长点。
与主机厂所担心的不进则退，供应商所考虑的利润增长点所不同。互联网企业，准确来说应该是AI技术公司进入自动驾驶领域的处境则微妙得多。这些企业在自动驾驶领域似乎拥有更为天然的技术优势。通常传统车企习惯使用V 模型进行软件开发，可一旦市场需求发生变化，随即带来的便是整套需求分析、概要设计、详细设计、软件编码、单元测试、集成测试、系统测试、验收测试的重头再来。这个劣势对于具有完善的软件开发、测试流程及人才储备的AI技术公司完全可以迎刃而解。另外短期之内并没有明确落地商业计划的AI技术公司，并无过大的量产压力，其目标也自然可以提高至L4 层级起跳。当然其也并非没有劣势，空白的造车经验让其无法获得第一手的汽车控制权，如总线之中的各类数据，而一旦方案完成需要商业落地，如何落地、落于何处也成为一道门槛。所以目前大部分此类公司要么与车企联手，要么做强自身等待合并。
奔驰与宝马自动驾驶联盟分手后携手英伟达、沃尔沃与Waymo合作、亚马逊收购Zoox、小马智行获得丰田4亿美金的投资、背靠日产的文远知行与白云出租、高德、高新兴合作、滴滴Robotaxi落地上海。今年上半年最后半个月，主机厂、供应商以及AI技术公司眼花缭乱的花式玩法着实耐人寻味。
如鲠在喉的L3级别仔细研读目前自动驾驶行业所遵循的NHTSA（美国国家公路交通安全管理局）以及SAE（国际汽车工程师学会）的自动驾驶层级划分不难发现，“自动驾驶”只是一个技术统称。而层级则可看成人与系统两者之间在驾驶车辆上主导权的划分。整个分级实际上可以视为是对驾驶者各类实际参与操控的感官解放程度。譬如解放双脚的自动加减速如ACC、AEB系统等均划归L1层级范畴;在一定速度下，协助驾驶员控制车辆横向与纵向车辆操控以达到解放双手（双手仍需接触方向盘）可划分为L2层级;无需驾驶员参与，系统自动控制车辆行進则可视为L4/L5级别，其区别仅在于是否行驶在限定路段以及环境条件以达到解放大脑，还是所有路段和任意环境条件下以完全解放人类驾驶员。
细心的读者会发现，为何不见被视为解放双眼，跨入自动驾驶的L3层级。这要从车辆上的活人所充当的角色来说，自动驾驶的终极目标是解放人类驾驶员并转换为乘客模式，车辆真正回归代步运输工具。这其中的关键在于人与系统到底谁真正控制车辆。L4/L5层级的主导权在系统，L1-L3层级的的主导权虽然逐步交予系统，但最终仍存在人类驾驶员角色。特别是L3层级的尴尬过于明显，驾驶员虽然可以随时撒手，但又要随时准备接管，这样随时戒备的状态违背了自动驾驶的初衷。模糊的界定反而让行车期间更为疲劳与精神紧张。所以说只要乘员角色一天没有彻底完成转换，那么自动驾驶的一天不能算真正到来。
技术与配套法规向来都是一个巴掌拍不响的组合。尽管L3是技术渐进之中非常重要的划分层级，但在技术实用性上受制于无法预计的法律法规，令其成为了几乎可完全忽略的层级。过于模糊的定位以及界限让L3对于参与自动驾驶研发的企业来说，如鲠在喉、味同嚼蜡。正如奥迪自动驾驶研发组发言人哈特曼（ChristianHartmann）在接受媒体采访时所表示：“在自动驾驶审批认证过程中，我们处于在试验中不断学习和法律条文缺位的双重困境。”三年前早早公布自家A8车型适配L3级自动驾驶功能的奥迪，如今宣布本代A8彻底告别L3级自动驾驶功能。与其说代表主机厂的奥迪半途而废，倒不如说L3层级对于精于算法的如谷歌Waymo、通用Cruise等科技公司，本就是一块鸡肋。就连零部件大佬采埃孚也宣布更多着力与乘用车L2+化，商用车/城市客运L4化，并不看好乘用车L3化。主要原因就是成本，钱还是小事，耗不起的时间才是最大的成本。多少有点没看明白的是，与国外企业对于L3的谨慎态度相比，国内企业似乎更为欢呼雀跃。国内吉利、上汽、广汽、蔚来、威马、小鹏等车企均有计划推出L3级自动驾驶车型。近日长安更是宣布搭载L3级自动驾驶功能UNI-T上市，成为国内首家实现L3级别量产的车企。或许它们的欢呼更多来自于国家工信部在3月9号发布了《汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准报批公示。毕竟这是一份而由上述不少合资车企和主流自主品牌共同参与标准的制定。谁也不想错过这次明确自动驾驶分级政策之下的落地量产大餐吧，只希望相应的法律法规能彻底跟上。别扯L5，先把Robotaxi做好
“别扯L5，咱们先把L4的代表---Robotaxi做好”，这句来自文远知行CEO韩旭的话在笔者看来，具有两层意思。其一，L4和L5的区别关键主要来自技术攻关，按照技术发展的规律，尽管可以并行发展，但也需有层级基础，极端地说L5目前在地球上还不存在，更远不到谈政策支持与配合的时候。而L4现在对于政策的需求非常高。开放性、容错机制、执行效率等，直接影响L4推进。其二，对于AI技术公司来说，把应用场景，或者说自己所选的赛道做好做强是最关键的，AI技术公司的技术能力是通用的，即做得好的话可以解决全场景的问题，但是落到应用，还没有哪家有足够的人力和资本去把所有应用场景都包下来。
事实上，成立于2017年末的文远知行，A轮融资就由雷诺日产三菱联盟战略领投，成为中国首家由全球汽车制造商投资的L4级自动驾驶初创企业。而通过与联通开展5G合作，也实现了全国首个5G网络下的无人驾驶应用。2018年末推出了中国首台Robotaxi;次年8月组建了国内首个落地一线城市的自动驾驶出行合资公司文远粤行;同年11月在广州推出国内首个对公众全开放的Robotaxi运营服务，范围覆盖黄埔区、广州开发区144.65平方公里的城市开放道路。目前运营车队从初期的20辆增加了一倍，落地至今的零安全事故数也从侧面佐证了文远知行自研的“WeRideONE”自动驾驶通用算法，可以实现旗下Robotaxi全场景、全天候的覆盖，包括隧道、桥梁、高速公路、早晚高峰、夜间、雨天等。
如何让Robotaxi真正跑起来技术优劣由数据来佐证，不俗的数据同样需要优秀的技术支撑。这一点文远知行深谙其道。AI技术公司自己不造车，但是会选车。文远知行目前所使用的测试车辆，除了大多数同类公司所选用的林肯品牌以外，考虑到不同车型更有助于数据之间的辅助纠偏，所以还包括广汽GE3，以及来自于A轮领投方日产旗下Leaf2和轩逸两款纯电车型，有助于快速得到底层的技术开放和支持。与部分同类企业不同，文远知行没有采用多团队方案择优竞争的模式，而是通过对“全栈式软硬件解决方案”的不断迭代更新，达到完善WeRideONE”自动驾驶通用算法的目的。
接下来将会投入到运营车队的车顶一体化集成套件WeRideSmartSuite3.0，属于其自研的第三代产品，整體设计与众多同行类似，均通过摄像头、毫米波雷达以及激光雷达等多传感器冗余叠加工作，外形而言整合性较高。其中有两点吸引了我的注意力。首先是自动驾驶技术之中不可或缺的摄像头。通常采用三方供应商产品即可，但文远知行居然自研了一套相机模组，还是前向四目设计，印象之中大型零部件巨头的设计顶多是三目，以满足长短焦以及广角需求。文远知行的这套前向四目设计，外加6个实现360度环绕需求的摄像头。自行解决了之前遍寻摄像头硬件无法达到理想要求的问题，依靠前向四目设计连带取消了原有车头的激光雷达。其次是作为运算大脑的英伟达计算单元被挪到了顶罩之内。方便散热之余后备箱空间得到了完美释放。要知道目前不少同类企业产品，后备箱依然被计算单元以及散热系统占去一半位置。这对于实际载客运营的Robotaxi来说是很好的加分项。看来文远知行不仅执着于软件，对硬件同样有着追求。
让一台Robotaxi真正落地跑起来，除了上述不妥协的硬件，同样需要倚重缜密的软件算法。作为由系统完全控制的L4自动驾驶解决方案，各种方案工作原理大同小异。传感器、定位、AI感知、路径规划和决策、车辆控制缺一不可，如何在众多方案之中突围而出，细节的考究成为了关键。与其在会议室被动接受来自于工程师的方案讲解，笔者选择了亲身体验文远知行这套“WeRideONE”自动驾驶算法在Robotaxi上以及新一代测试车辆上的实际运用。
Robotaxi的车辆呼叫通过WeRideGoApp以及近期合作的高德地图上均能在短时间完成约车动作。目前路面上运营的是交通集团白云出租公司旗下的轩逸车型。车辆使用与寻常出租车区别不大。仅因为保障测试期间的行驶安全以及同步收集路测数据，多出来一位始终保持缄默、双手不碰方向盘的随车安全员。车辆的行进速度并不拘泥于设定，而是因应实际路况调节，并始终遵守当前道路最大限速。从生物岛出发到广州塔来回约20km。确实是广州复杂的城市混合路段的突出代表，体验当天适逢雨天，面对横穿马路的行人，雨雾天气之中并不明显的交通信号灯以及社会车辆略微放肆的行驶轨迹，车辆始终保持着稳定的行驶姿态，并无出现诸如急刹、猛转向等情况。事实证明，文远知行自研相机模组的决定相当明智，极好地弥补了激光雷达在雨雾天气中感知效能下降的空缺。乘坐Robotaxi的人好奇心肯定不会少，特别想知道自己在路面的实际情况，往常的体验基本只能看到传感器所提供的点云图，有的甚至啥都没有。但这次车辆上为了乘客实时了解车外路况，特意设计了模拟动画UI，不但提供实时车辆轨迹，还可清晰分辨车外大小各异的目标，就连当天下雨路人的雨伞都精确的显示了出来，特别有趣。
Robotaxi是文远知行让自研L4自动驾驶算法落地的一种途径，更让人兴奋的则是驾驶前舱真正的无人操作。这些年各类海外技术日体验过不少，如采埃孚等零部件巨头的在封闭场地内的前舱无人驾驶测试，可在国内更为复杂的开放道路下的前舱无人测试还是首次。倘若不是知道文远知行刚刚取得了相关部门所审批下发的全无人驾驶路测许可证，估计是断然拒绝的。虽说开放路段的路线可以通过高清地图，或是如高新兴等合作企业所提供的远程数据提早规划，但面对未知路况真的只能依靠系统决策层对车辆执行层实时判断执行了，特别考验整套算法此前的深度学习和当下决策。测试过程相当流畅并饶有趣味，特别是其中一个右转弯道之中，一辆忽左忽右的电动三轮车，以随机轨迹持续占用车道时，测试车辆所表现出的预判以及规避动作一气呵成。倘若不是后来三轮车自行停下来在路边取餐，真心以为是为测试所安排的托儿。
結语：实现与落地是两码事，文远知行的商业模式实际上是稳固的铁三角战略合作关系。围绕政策法规所允许的范围之内，使用顶级主机厂和一级供应商所提供的车辆平台以及优质零部件，通过强大技术实力自研的“WeRide ONE”自动驾驶通用算法，为网约车、分时租赁以及出租车等企业打造出L4 级自动驾驶出行服务平台“早日去掉安全员，让L4 真正稳稳落地并实现单车盈利”应该是韩旭现在最大的心愿了。对话文远知行CEO韩旭
AF： 突发的疫情让不少初创企业度日如年。文远知行仍获得中国第一，世界第二全无人驾驶路测资格，所依仗的是什么？
韩旭：能获得这个资格，我觉得应该与文远知行的两个主要重点分不开。第一条是保证自身技术的领先，越早拿到相关资格，就能越早进入别人暂时无法进入的领域;越早得到重要数据，也就越早让技术更领先。这样企业才能从行业之中突围而出。这是一个良性循环的螺旋上升机制。第二条就是不乱花钱，我们是一家非常注意费效比的公司。从创立之初管理层就明确了公司运营不乱花钱，而是把有限的资金尽数用在技术研发之上，因为这样才能保证我们能做到第一条。突发的疫情是无人所能预知的，但不应该成为初创企业度日如年的主因，充其量只能是次要因数。疫情期间大家减少外出，Robotaxi的运营数据也证明有所下降，可是疫情稳定后，数据跟着就往上走，也代表了需求是有的，而且这次疫情可以看出，无人驾驶更应该加速落地，当出行无法避免的时候，Robotaxi无人化对于乘客健康保障优势更明显。
AF： 目前国际上自动驾驶研发之中主要遵循SAE/NHTSA 标准，这些标准历经这么多年是否仍然适用，有没有细化或者升级的必要？
韩旭：我认为现在SAE的分级标准已经十分充分并且足够了，定义也十分清晰，从Feet-free到Handsfree，再到Eyes-free，最后到Mind-free。人和车的权力划分十分清晰，反观现在很多涉足自动驾驶的企业，不少都在推广如L2.5，L3.5。这些用词在宣传上可能有用，但是在真正做技术上，从来都是0和1之分，在没有达到下一个等级之前，不应该存在什么无限接近的概念。至于细化和分级，我觉得在一个技术彻底成熟以后再细化是对的，可以发展出更多样化的技术方案，只不过殊途同归;而当技术仍在攻关的时候，过早细化或者升级可能会让目前发展良好的趋势分了心，变成横向发展，延迟了技术到达下一层级的时间。
AF： 大家都说自动驾驶企业落地难，融资难，技术研发每年烧10亿美元未必够，文远知行怎么看？
韩旭：不仅仅是自动驾驶企业，其实整个AI 人工智能企业落地难是一个普遍问题。遇上困难以后只有两种可能，要么知难而退，要么迎难而上。文远知行属于后者。做技术要务实，技术从来都不是空中楼阁，历来都需要坚实的基础。所有事情应该从“第一性原理”出发，也就是物理角度看是否可行，不可行就不要浪费时间，物理角度与逻辑都证明可行的时候，就寻找困难点接着一个个突破。做科技企业，特别是初创科技企业不能总想着守，也需要具有进攻性。钱总会花完，每一笔融资都代表着投资方的信心。这些信心来自于企业现阶段所掌握的技术，企业应该尽早将自己的技术进行降维打击，而不是等业界技术都成熟了再来，不用等到成熟，这过程中你自己就被别人降维打击了。另外信心也来自于节俭，就如上面我说的，不乱花钱，文远知行3 年花了1 亿美元，做出了今天的成绩，并且我们也有各种各样实实在在带来收入的落地运营项目。
