《伴玥谈》NO.01丨自动驾驶求生 毫末智行的商业路线怎么走？_报资讯

• 2023-05-15 15:09:08 来源：搜狐科技

编者按丨《伴玥谈》是由搜狐汽车出品、搜狐汽车事业部总编辑张丽玥主创的一档访谈栏目，聚焦汽车产业代表性企业，跟踪汽车产业前沿话题，深度对话有影响力的行业人物。

本期嘉宾：张凯 毫末智行董事长

(资料图片)

[嘉宾观点]

1.从技术路线选择上来说，毫末智行比竞争对手提前将近两年的时间就确定了“重感知”这条技术路线。

2.从长期来看，智能驾驶可以不用高精地图。对高精地图依赖其实对技术进步是有一定的影响的，不如在前期就选择一个比较难的技术路线。

3.在国内，毫末智行的最大优势在于工程化能力，To C的工程化项目是比较难的。

4.智能驾驶功能的价值被用户认可，同时成本降到合理的水平，用户就会从购车环节把智能驾驶作为选择项之一。

5.毫末智行在把GPT引入到自动驾驶领域的时候，就是让DriveGPT做的所有行为都要可解释，让它可控。

出品 丨 搜狐汽车·汽车咖啡馆

采访 丨 张丽玥

整理 丨 李德辉、杨璐

剪辑 丨 何慧琴、马龙

继高速领航辅助驾驶上车之后，城市/城区领航辅助驾驶系统成为整车企业角逐的下一个技术高点。在众多企业的推动下，2023年被视为城市/城区领航辅助驾驶系统上车的元年。

有企业掌门人断言，在以智能化为核心的下半场，“快鱼吃慢鱼”的特征会更加明显，速度成为下一个阶段竞争的关键要素。因此，先发优势在此领域备受关注。

行业公开信息显示，2023年将有多家车企的车型有望实现城市NOA推送，已经先行下场企业的包括小鹏城市NGP、极狐城市NCA、毫末智行城市NOH。尽管各自叫法不一，但实现的功能一致，即车辆能够从A点自动行驶至B点的端到端辅助驾驶能力，这也是目前量产乘用车上辅助驾驶的天花板。

城市领航辅助驾驶落地的难度，一方面来自复杂的城区路况，需要具备更好的安全系数；一方面来自尚不能承受高精地图的成本压力，以及高精地图审核严格、更新速度慢。

与此同时，城市/城区领航辅助驾驶系统能力的升级又依赖数据量和算法能力的提升。原则上，上路的车辆越多，能力提升越快。因此，甩开高精地图，减少落地难点，成为现阶段多数汽车企业的目标。另一方面，降低系统成本也已经成为业界共识，这不仅仅是抢夺客户资源，也是在寻求生存与发展机遇。

对于完成体系能力建设的自动驾驶系统解决方案提供商，“数据驱动”成为下一阶段技术提升的重要举措。“上车”成为挑起商业化和数据采集两个重担的扁担。

在当前局面下，毫末智行提出，2025年要到达智能汽车70%渗透率的目标。毫末智行董事长张凯表示，让智能驾驶的成本降到合理可控的水平，并且通过升级AI技术，把功能做到有实实在在的价值，才能让用户买单，做到智能驾驶的大规模普及，从而推动整个市场的扩张。

张凯认为，智能驾驶的发展不是一帆风顺的，除了在乘用车领域做智能驾驶系统，毫末智行也在无人配送方面有所布局，目前无人小车——小魔驼业务已处在盈亏平衡点上。

他表示，随着经济复苏和技术的发展，到明年产业会重新达到波峰的状态。而这段时间我们去做什么？第一提升无人驾驶技术能力；第二把小车的整体成本降到更低，同时能在更多的场景上应用。

以下为《伴玥谈》对话实录（经整理）：

智驾体验要提升 价格还要降下去

YUE：您觉得在什么样的时间段可能会令消费者产生“自动驾驶功能必须要有，如果没有的话，对车型来讲是一个负分的状态”？

张凯：我觉得当智能驾驶功能的用户体验达到了一定程度，给用户提供的增值、价值被用户认可，同时成本降到了合理的水平。到了这个时候，相当于用户从购车环节就会把智能驾驶作为他购车的一个选择。

我之前在长城汽车是管智能驾驶版块，智能摄像头第一次上车应该是在2012年开始确立项目，2015年才真正上车首款车型。现在如果前面没有一个摄像头的话，这车都不好意思上市，这前后基本上也用了近10年的时间，这个过程还是非常长的。

YUE：您在AI DAY上也分享了一个数据，现在的智能汽车渗透率已经接近了30%，可能在2025年会到达70%，这个是不是也说明以后的普及过程会更快？

张凯：这是我们的目标，怎么去做到这个目标，其实去年我们做了很多思考。目前来看，不管是高速领航辅助驾驶，还是城市领航辅助驾驶，成本还是非常高的。

YUE：您所说到的毫末智行的“四大战役”，是不是目标也是这两个：一个是提高功能性，另一个是降低成本？

张凯：用户体验是第一位的，用户体验不能降低，而且还要不断地提升，同时把整个价格给降下去，通过这两方面的努力来实现，我们要打赢这四场战役。

提前两年确定“重感知”路线

YUE：您也在说毫末在整体水平上面是领先行业一年的时间，那么这个判断标准会是什么样的？

张凯：其实从技术路线选择上来说，我们比竞争对手提前将近两年的时间就确定了“重感知”这条技术路线。

城市智能驾驶技术方案，其实两条技术路线，一条是带着高精地图去做城市导航辅助驾驶产品，另一条是不带高精地图，我们选择的是不带高精地图进入城市。

YUE：从长期来看，我们都可以不用高精地图？

张凯：从长期来看，我觉得是可以不用高精地图了。对高精地图依赖其实对技术进步是有一定的影响的，不如在前期就选择一个比较难的技术路线。

另一方面，从人本身的角度上来看，没有高精地图的车人照样能开，所以这块我们选择一条“类人”的技术路线，来做相应的事情，我认为是比较合理的。

YUE：当时在制定这个战略策略的时候，我们是怎么样思考的？

张凯：在制定战略的时候，还是能够让用户尽量多的去使用这个功能。如果受高精地图的限制，就只能在一个区域去使用这个功能，这不符合我们的预期。

我们也跟国家管理部门做一些相应的交流，发现整个城市内部的高精度地图审批比普通导航地图要严很多，所以这也相当于是把我们给吓退了。

涉及到高精地图企业与我们共同投入去做，现在选择合作伙伴也很难，我们还是决定放弃带高精地图这条技术路线。

毫末智行的优势在于工程化能力

YUE：随着整个长城出口的推进，毫末也在海外有一些出口，那边的情况怎么样？国外跟国内有比较大的不同吗？

张凯：对，区别还是蛮大的。我们去年是做了第一款车型的出口，基本上出口的是欧盟地区，是跟随WEY摩卡去做的出口。

首先行业规则有一些不同，出口欧盟最好是能够拿下欧盟Euro-NCAP五星评级，Euro-NCAP在欧洲还是深入人心的评价体系，这是第一步。

第二步就是不同的国家，道路水平、基础设施、驾驶习惯都是不一样的，给我们出口增加了很多难度。

通过去年将近八九个月的时间，第一把Euro-NCAP拿下来了，达到一个高分五星级的水平。另一方面，把这个车能够改到一个当地人的驾驶习惯，基本上我们在中国的版本上面做出了160多项改进，才勉强符合当地的驾驶习惯，工作量还是挺大的。

YUE：新的客户给我们提出来的需求，跟我们以前配套长城的产品会有什么区别吗？

张凯：不同的厂家的发展体系上都是有些差别的。它的诊断规范，它对架构的需求、对于信号、通讯的需求，包括他们的验证体系都不太一样。工作难度上对我们来说并不是很难，但是涉及到很大量的改动工作，去适合不同的技术体系。

YUE：您觉得毫末智行的优势会在哪里？

张凯：在国内，毫末的最大优势在于工程化能力。做一个工程化的项目，尤其是To C的工程化项目是比较难的。因为你想到了消费者怎么去玩这个车，但是肯定想不全，消费者去开这个车的的习惯和其他东西。另外是车的快速响应问题，当它稍微出现问题的时候，能够马上与用户取得联系，这些经验毫末还是比较丰富的。

其次是海外项目。如果一个没有经验的团队去做还是挺难的，做过跟没有做过有很大的区别，做过的话对于路是熟悉的，效率会有几倍的提升。

要盈利少不了“另一条腿”——末端配送无人车

YUE：毫末另外一个亮点是To B业务，就是小魔驼的末端配送，能不能介绍一下现在的发展状况？

张凯：现在这个市场，基本上不是一帆风顺的，所有的行业的发展都是一波三折，有波峰有波谷，2018年是智能驾驶产业的一个波谷。在波谷的时候，我们在想从长城汽车spin off（剥离）出来做一些事。当时智能驾驶在乘用车上量产落地是一件非常难的事，成本也比较高，当时大家都卯着劲去做高级别自动驾驶，甚至是无人驾驶。后来发现成本太高，在乘用车上落地也不太可能，所以我们才想起去做无人配送这个领域。

当时做这块我们还是有些优势的，经过市场调研，当时我们能用极低的成本把这个车做出来。然后在做这个车的过程当中，我们也跟客户，包括美团、阿里做相应的技术交流，把他们的需求集中起来，形成了我们统一需求。这车其实很快就做出来了，成本也符合大家的预期。所以这块在2020年就签到了几个大客户，他们对我们这个车做了一些相应的测评，完全满足他们的一些需求，它的线控性能、转向性能、制动性能、驱动性能等是超出他们预期的。

2022年受外部环境和疫情的一些影响，慢慢地又陷入一个波谷，到今年还是处在一个波谷的位置。但是我认为，随着经济复苏和技术的发展，到明年应该是会重新达到波峰的状态。

这段时间我们去做什么？第一提升无人驾驶技术能力，第二如何把小车的整体成本降到更低，同时能够在更多的场景上去应用。目前我们是开发了九大场景，包括智慧社区、智慧园区、智慧商超等。一旦这个行业起来，我们就能跟着起飞。

YUE：这一块（小魔驼）现在能够实现成本跟盈利的平衡了吗？

张凯：目前这一块是处在平衡的状态，虽然整体量不算太大，但是它是处在一个盈亏平衡点上。就是说车这块是赚一些钱的，但是运营上面亏一些钱，这俩刚好平衡，马上要盈利的话不太现实。

YUE：在向前发展的目标里面，DriveGPT会扮演一个什么样重要的角色？

张凯：ChatGPT其实是人机交互革命性的升级，它整体的理念怎么应用到自动驾驶领域？

我们去年开始立了一个项目，去设计这个大模型，然后用一些数据去训练，让它能够在处理交通场景的时候，就像跟人对话那样，然后去做相应的一些事，这样就产生了DriveGPT，主要是解决认知领域的一些问题。

YUE：从您的角度来看，长远来讲人和科技会是一个什么样的关系？

张凯：科技一定是服务于人的，代替人这种方式和想法也不是不可能产生，但是应该被及早地扼杀，我是持这种观点。从chatGPT最近的表现来说，大家都在进行相应的一些审查，我们在把GPT引入到自动驾驶领域的时候，也多做了一步，就是让DriveGPT做的所有行为都要可解释。

让它可控，这样才可以。

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