12月16日，第九屆全球新能源汽車大會（GNEV9）在國家會議中心開幕。北京智行者科技有限公司CTO王肖在智能化論壇上發(fā)表主題演講指出，自動駕駛最難的地方其實不是難在我們看不見、摸不著、聽不見，最難的地方是我們的大腦。

北京智行者科技有限公司CTO王肖

以下為北京智行者科技有限公司CTO王肖演講實錄（略有刪減）：

無論是全世界還是在中國，我們做自動駕駛的初心都是做無人駕駛的出行，都是想改變我們的出行方式。實際上我今天整個PPT里面更多講的是我們智行者在2015年成立，算是最早一批做自動駕駛的，我們的想法以及為什么逐漸逐漸探索出我們現(xiàn)在這個商業(yè)模式？也是跟大家一起來分享。

2017年推出我們的低速車輛，這個在業(yè)界也是非常認可的，我們2018年推出高速的乘用車品牌。這是來自國外媒體表示，一個咨詢機構評了一個圖，這里面把智行者放在所有創(chuàng)業(yè)公司里面叫做集成解決方案供應商這個模塊里面，實際上我們自己認為，我們在整個低速車里面，其實我們應該放在整車里面，因為我們是全世界家第一家真正想量產(chǎn)的公司。低速車都是我們自己來做，高速車里面我們更主要提供整個AI算法以及解決方案。

從2015年開始，整個發(fā)展歷程開始從主機廠接入非常緊密，這些都是我們團隊做的，包括我們跟北汽新能源，包括百度汽車等等，也使我們整個行業(yè)背景，都是從車輛里面出來的，跟很多家從AI企業(yè)出來背景不一樣，我們一直立足于汽車行業(yè)。

我們整個研發(fā)點，其實我們更多的不像很多的同行，從感知開始做起，因為我們認為，感知像人開車一樣，感知可能是更像人的眼睛，我們控制器更像人的手腳，雖然說我們知道前幾年為什么大家覺得感知非常重要，但是我們一直艱辛未來再過3-5年感知不再是自動駕駛的瓶頸。目前很多公司我們的感知水平已經(jīng)非常非常高了，最近號稱感知距離能達到1公里以上，我覺得這已經(jīng)遠遠超過人眼睛的水平，也同時也印證了我們一個想法，自動駕駛最難的地方其實不是難在我們看不見、摸不著、聽不見，最難的地方是我們的大腦。

最近waymo一直被唱衰？我們看所有的媒體報道，并不是說它感知能力不行，也不是說它地圖不行，全是說當?shù)氐木用駥λ鼰o法并道，無法超車，為了躲避左拐故意選擇右行之類的。所以智行者從做自動駕駛以來，一直的關注點就是我們整個AI的大腦，再加上我們整體解決方案。整體解決方案，包括我們怎么整合感知、整合地圖，以及控制，以及在座我們車內的控制器，這是我們做事情。

這是我們整個AI大腦的，算是研發(fā)的一個拓撲圖，最上層輸給我們大腦的就是感知部分，最下層是控制部分，中間是我們人的認知以及分析這個模塊。所以我們實際上是怎么認知這個世界，建成我們的情景，怎么把我們整個故事講出來，最后才轉化成我們真正的軌跡啊，控制啊，這是我們AI大腦的一個設計。

最關鍵技術，其實我們內部，包括感知和整個定位都是我們一個基本模塊，剛剛講過我們最終關注點雖然是一個整個大腦，但是實際上我們內部對感知和定位也做，所以很多事情沒有一個合適的供應商倒逼我們必須具備一個全棧式的能力。

這里我需要跟大家強調一下，這算是我們的一個特色，也是我們同多數(shù)自動駕駛公司不一樣的地方。

第一個，我們自己會做控制器，我們想以芯片前裝的方式跟它合作，而不是我們做一個后裝的產(chǎn)品。最左邊是我們車位的控制器，中間這個圖是我們在廣東的產(chǎn)線，也就是我們整個低速車，算是全世界第一家實現(xiàn)的真正意義上能夠量產(chǎn)的一個工廠。我們知道現(xiàn)在包括國外很多的，包括掃地車輛也好，送外賣的小車也好，國外應該是領先我們，但是我們至今也沒有看到有哪一家以自建產(chǎn)線的方式呈現(xiàn)，多數(shù)找一些代工。但智行者從2016年底，2017年天建這個的廠，整整一年時間我們產(chǎn)線開始磨合，可能整車企業(yè)看起來是一個非常非常LOW的東西，但是對我們來講從零到有，我覺得我們是非常了不起的。包括我們的車輛現(xiàn)在位置是100-200臺，全部是在我們中山產(chǎn)線里面做的。

我們其實也深度參與國家行業(yè)的一些政策的法律法規(guī)的制定，因為我們其實現(xiàn)在掃地車輛，包括我們物流車輛落地已經(jīng)遇到這個問題，為什么我們會關注這個問題？其實剛剛講過做乘用車的自動駕駛很大程度上受制于國家的法律法規(guī)。但對低速車輛來講，比如我們做一些園區(qū)的車輛，很多時候第一個是交通部門，它其實是不管的，這個事更是一個空白。所以我們其實前一段時間跟京東、美團等一些物流公司，包括一些機器人公司聯(lián)合制定我們整個低速機器人的一個自動駕駛的，算是行業(yè)的一個標準，再送到國家去評定。所以我們在積極參與這個事情，目前我們是第一家吃螃蟹的公司。

我們商業(yè)化的一個思維怎么樣呢？其實剛剛已經(jīng)講過，張力總也講過，未來我相信所有做自動駕駛的終極目標都是要做乘用車的出行共享，我相信主機廠也是這么想的。但是關鍵在這個實踐路徑上面，我們作為一個創(chuàng)業(yè)公司能不能活到那個時候？作為一個主機廠，在我們自主品牌，我相信自主品牌其實賣車也是有生存壓力的情況下，能不能去all in到全部的模式，我相信我們2015、2016年一直在探討這個問題，這是我們2016年提出這個象限的一個圖，我們認為當前短時間2019年能夠真正從老百姓，從用戶里面賺到錢的，我們相信就是一個低速載物。

經(jīng)過我們2016、2017年的認定，現(xiàn)在業(yè)內低速載人，想從老百姓那掙10塊錢5塊錢不是那么容易，我們認為能夠放手，不要安全員的角色，有了這個角色你必然賺不了錢。所以我們想只有擺脫我們的安全員將我們車輛的安全員變成遠端的安全員，這樣一個人員只盯一臺車，現(xiàn)在我們通過遠程監(jiān)控的方式，我們現(xiàn)在能夠做到一個人盯十臺車，隨著網(wǎng)絡越來越快，我相信很快一個人可以盯一百臺車。

我們希望從低速開始做起，因為的。只要速度一高上來，其實很多問題不是問題全部暴露出來了。

我們跟蘇寧、美團、京東合作，和京東從2016年開始合作，算是合作時間最長的。我們與美團馬上會在冬奧園區(qū)里面投放一百臺車，給我們運動員送快遞送外賣。

我們的掃地車輛，其實我覺得最近一段時間更加知名，因為我們自己真真正正覺得它真是一個非常實用的自動駕駛產(chǎn)品，很多時候跟大家溝通很多媒體都在講，自動駕駛其實在老百姓的眼里、在所有的用戶眼里，絕對還是一個高高在上事情，因為所有的成本價、傳感器都感覺非常非常貴。但是我可以這里跟大家分享一下，我們整個明年掃地車輛出貨量是1200臺，我們希望經(jīng)過未來一到兩年努力，我們一臺車的成本能降到5-7萬塊錢。大家想想這個掃地車根據(jù)我們計算我們是24小時不用休息的，相對于人來講，我們是要睡覺、吃飯，我們是完全不用的，而且我們未來下一代都會支持無線充電的模式，它理論上是可以替代4-6個人。

如果我們成本降到5萬塊錢，大家可以想象一下，相信對用戶來講沒有任何壓力。我相信對于用戶來講，其實他腦子里面已經(jīng)沒有之前的自動駕駛高高在上，動不動60萬、70萬，我們這里面同樣可以降到3萬塊錢以下。我相信這對于整個基于我們量產(chǎn)的供應鏈的整合，我們在2018年做了非常非常多的工作。

我們現(xiàn)在整個用戶量最大的就是政府的公園、園區(qū)、廣場，目前它的訂單我們現(xiàn)在供應已經(jīng)跟不上了。

這就是我們剛剛講的全世界第一條真正的低速專用車的產(chǎn)線，我們單用的出貨量可以達到1500臺。我們從無到有，從零到一全是我們自己設計的。我相信按照自動駕駛的思路，我們也從一年時間建設起來，這個難度還是非常非常大的。包括現(xiàn)在很多做物流的企業(yè)，他們做自動駕駛其實都想依賴于我們產(chǎn)線代工生產(chǎn)，因為確實建立這個產(chǎn)線還是工程非常非常復雜的一個事情。

剛剛講的是低速車輛，今天可能在座的各位更多的是乘用車輛相關的，所以其實我們高速車輛也是有解決方案。我們思路就是這個圖里面講的。我們只集中于我們的AI大腦，以及整體的解決方案，給主機廠提供整體的L3-L4的整體解決方案，這是我們的一個定位和目標。

我們覺得特斯拉模式或許更好一點。這里面我們也總結了一張圖，什么意思？其實我們現(xiàn)在所有的傳感器都是非量產(chǎn)的，特斯拉一直抵觸激光，因為激光太貴，我相信激光的價格降得很低之后，沒有任何一主機廠會排斥這個東西。所以我們的模式叫車輛的離散升級，什么意思？好比特斯拉一樣，2018、2020、2025年這幾個關鍵節(jié)點，跟著我們的傳感器，伴隨它的車輛，我們的車型能夠逐步量產(chǎn)。2020年我們很多主機廠是213量產(chǎn)的一個元年，根據(jù)我們調研來看，至少中國的主機廠對（英）還是抱有一定的懷疑態(tài)度，大家在研究方案的時候，還是沒考慮。我認為可能到L3，因為這個L3可能是L2++意思，也不是完全的L3，我相信這個硬件應該是逐步迭代升級，隨著我們主機廠的量產(chǎn)。針對軟件，未來的車輛肯定是通過軟件來定義，我們希望通過數(shù)據(jù)一直升級。

我們希望基于量產(chǎn)車輛的進行駕駛場景大數(shù)據(jù)采集，其實我們都是相對的來說在一些比較安全場景，可控的環(huán)境下做這個事情，相信這是所有做自動駕駛公司的一個底線，不敢輕易的出安全事故。如果我們所謂的傳感器是在量產(chǎn)車型里面采集，就代表用戶在替主機廠采集全世界所有的簡單復雜場景，都在采集。這個駕駛場景大數(shù)據(jù)采集的話，這才是最核心的競爭力，因為我們知道AI時代數(shù)據(jù)才是真正的黃金。

OTA升級，快速智能化驗證及反饋，大家知道真正掌握自動駕駛流量的入口，無非就是那么幾個傳感器以及大腦，大家都在搶這個東西，所以我們這里面總結叫做車輛硬件的離散升級+軟件的連續(xù)升級。

我們其實從2015年開始到2018年做了很多工作。2015年這是11月份的視頻，就是用相機跟航波來做，做到了自動的換道，這是2015年11月份的數(shù)據(jù)。這個光線非常不好，因為當時是夕陽，正對相機，所有的換道都是全自動的。

這個實際上是我們在業(yè)界大家可能看過我們的一些報道也知道，我們9月份在參加央視的拍攝，這個我們認為還是非常有挑戰(zhàn)性的：

1、它是全世界第一次在山路上面干這個事，在張家界。

2、整個拍攝小組就給我們兩天時間，因為整體是要封場的，整個我們做了地圖，做算法調試，整個拍攝，一共就兩天時間，對我們挑戰(zhàn)也非常非常多。

3、一些技術細節(jié)，比如穿過隧道啊下雨啊，這里面都會遇到，這是第三個挑戰(zhàn)。

4、整個對我們算法可靠性的一個挑戰(zhàn)，大家可以看到，整個道路的右邊是萬丈懸崖，有一點點不可靠，下坡的時候有可能直接沖出那個護欄直接掉到懸崖下面，我們拍攝的時候其實是負責非常擔心的。確實是，因為可能不懂的人，他反而可以放心，因為央視的老師是很開心的，全世界第一次，對我們做算法的人來說反而是非常擔心事情。

最后我們展示一下，我們其實一直在內部研發(fā)做一些復雜的事情，包括這個視頻就是展示在我們公司附近，這個其實應該是算國內比較復雜的一個場景，就在回龍觀，大家去過回龍觀都很明白，第一個交通場景很復雜；第二個很多人不遵守交通場景。

我們從整個地庫出之后，全程沒有任何人工干預，包括出收費的地方。這個場景下，周圍停的車輛突然拐過來，包括行人逆行等等，對我們挑戰(zhàn)非常非常大，還有送外賣的，這個變道是全自動的。我們分為四個視角，做自動駕駛的算法都知道，如果在這種復雜道路里面，最復雜的不是方向盤的控制，而是剎車油門的控制，其實方向盤的控制相對來說比較簡單。

更具有挑戰(zhàn)性的是我們還要回地庫，我們地庫是800到1公里的長度，我們都是靠上面的激光來識別來做，這個地庫的環(huán)境非常復雜。

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