看它怎麼對新入局者「見招拆招」也讓人覺得刺激。
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2021年 第15期
文 / 書航 2021-4-21
剛開幕的上海車展有很多亮點，只是被特斯拉車主鬧場搶了風頭。「擁抱變化」的今年車展全面轉向電動、智能和自動駕駛，各家廠商都有新發布，之後也都有媒體問答環節。
「雲觀展」的社長看了幾家車企的 QA 實錄，感覺收穫最大的，是百度王雲鵬接受採訪的那篇 。（點「閱讀原文」可以跳轉閱讀）
雖然已經做了 8 年自動駕駛的百度，跟其它新人相比沒那麼有「話題性」了，但問答中提到的幾個點都特別有針對性，比如雷射雷達、量產、試駕體驗和「彎道超車」問題。
造車 8 年的百度，少了很多「話題性」
之所以說王雲鵬的媒體問答「好看」，主要是跟第一次上台的華為和大疆這些對比而言。因為那幾家是初次官宣，肯定會有很多媒體問題集中於具體產品和路線圖。
但是百度已經通過此前的多次活動陸續發布了不少信息，這次來車展，王雲鵬說的幾乎是純戰略。也許因為百度已經悶頭做了 8 年車，它並不會再有讓很多媒體追著問問題的那種「話題性」。
從財報看，百度造車下了血本，投入逐年增多。在結果出來之前，看上去特別像把錢扔進無底洞。李彥宏早前對彭博社說：
「我們都低估了自動駕駛研發的投入……百度去年已經投入了 200 億造車。」
百度一年來的股價走勢
相比之下，如果因為種種原因中斷了持續投入，前期投入就只能大部分葬送掉，就像可憐的 FF。（實際上後來看，FF 美國團隊也不算是所謂「PPT 造車」，只是不幸遇上了不靠譜的老闆。）
更不用說，可能因為百度主要是花自己的錢搞自動駕駛，所以又不會像其它初創公司一樣借著融資機會做一輪宣傳，無意中又錯失了一些曝光機會……
統計數據顯示，2020 年自動駕駛市場披露融資總金額 436.3 億元，同比大幅增長 136.9%。2021 年僅前兩月已有投融資事件 24 起，披露總金額 176.4 億元。最近的一條新聞是研究卡車 L4 級自動駕駛的圖森 IPO。
直到最近，百度這些投入的效果才逐步體現出來。比如在被很多媒體引用過的 Navigant Research 做的自動駕駛競爭力榜單里，百度 2017 年開始上榜，2018 年從第三級 Challengers（挑戰者）升到第二級 Competitors（競爭者），19-20 年都是最高級別的 Leaders（領導者）。
去年 3 月的最新一份榜單，從「戰略」和「執行力」兩個維度衡量，同屬 Leaders 行列的包括谷歌母公司 Alphabet 旗下的 Waymo，福特，通用的 Cruise 和百度 Apollo。踩在即將進入 Leaders 的門檻上的有英特爾 Mobileye 和現代汽車。
Navigant 不算是那種「野雞」機構，它的評語風格就像易立競一樣殘酷。這次特斯拉名次跌的厲害，幾乎要跌出榜單，理由是「特斯拉繼續做出高調的承諾，但是其系統性能仍然不一致，其產品與承諾所說的不匹配。」
一些高調的名字甚至沒有進入 Navigant 的排行榜，比如蘋果，因為「沒有提供任何商業化計劃的明確觀點」。優步因致命的碰撞事故焦頭爛額，而 Lyft 近幾個月在技術和商業化方面都還沒有太大突破。
所以，王雲鵬的這段談話受到的關注沒那麼大，也許是因為其它家的首秀，無論如何也應該得到比較大的聲量吧。
看他怎麼對新來者「見招拆招」也讓人覺得刺激。比如下面這幾句話，隨便拎出來都具備熱搜體質：
- 在探索純視覺之前用雷射雷達，是「能力不夠，堆料來湊」；
- 下一代 Robotaxi 會「跟市面上所有其他友商明顯區分開來，肉眼可見的代際差別」；
- 足夠自信的自動駕駛「應該可以歡迎友商在內的所有人試乘」；
- 追求彎道超車的廠商「短時間超車的可能性不大，翻車的可能性不小」。
問題是，這幾句很可能都是實話，特別是不能追求彎道超車這一點，最可能接近行業的真實情況。
雷射雷達 vs 純視覺方案
這次車展華為大出風頭，主要是因為它預先公開的一段路測視頻。在惡劣的中國城市道路環境下的測試確實讓不少人覺得驚艷，但仔細一想，也會想到一些問題。
比如說，視頻中所呈現的道路環境是否是一段專門訓練過的示範路段；比如說，道路環境是否部署了 V2X 基礎設施，是否用高精度地圖做了預先優化；比如說，如果量產車跟視頻演示車不完全一致，那麼沒達到量產程度的測試部件和功能占比多少。
而最大的問題是，演示車輛和實際上市銷售的阿爾法 S 華為 HI 版都運用了造價高昂的雷射雷達。這當然是為了今後進一步降低雷射雷達造價而做的一次嘗試，但現在雷達價格仍居高不下，一下子把整車售價提到了 40 萬元水平。
對於定價爭議 ，北汽和華為方面均認為與競品相比，定價「合理」，「保證產品價格競爭力在行業里保持最優的狀態」。然而極狐系列原本的定位是性價比車型為主，這次一下子提到比 Model Y(參數|圖片) 和寶馬 IX3(參數|圖片) 都要高，也不太能讓人接受。有汽車分析師認為，這一系列車型現階段合適的定價是 15 萬元區間。
在採訪中，王雲鵬有針對性地說到了雷射雷達問題。百度自動駕駛之前被劃在「雷射雷達陣營」，但在這次車展上著重展示的，反而是側重量產的自主泊車（AVP）、城市複雜道路的領航輔助駕駛（ANP）方案等等。特別是，ANP 是「國內獨家」的純視覺自動駕駛方案。他說：
「可能有些不夠謙虛，百度應該是最懂如何使用雷射雷達的公司。」
這很容易讓人想到一句話：明明可以靠顏值（雷射雷達）吃飯，卻偏偏要靠能力（純視覺）。
這自然也是有本錢的巨頭的一種「特權」——小孩子才做選擇，大人是「我全都要」。因為雷射雷達應用到量產車的成本高居不下，所以百度才開闢了一條新路線開始研究純視覺，當然它也有這個多線作戰的本錢。
另一個研究純視覺出名的廠商則是特斯拉，這與馬斯克的個人性格有關。馬斯克曾經放出豪言說「Anyone rely on Lidar is doomed（任何依賴雷射雷達的廠家已死）」，被認為是符合他一貫堅守的「第一性原理」——既然人可以只靠一雙眼睛，而不是發射雷射就能開車，那麼車也可以只靠攝像頭來看清周圍環境。
相對的，百度這樣決策的「核心問題還是成本和質量」，「不能因為有雷射雷達就得多賣 10 萬塊」。近期上市的量產 L4 級車輛威馬 W6 定價區間為 17-26 萬。
在殘酷的生存環境下，國內企業天生就會認真考慮商業化問題，而不是純粹的思考技術問題。前述 Navigant 的榜單在考慮戰略時，商業化能力也有很高的權重，所以未來更多的國內企業也有可能上榜和「霸榜」。
王雲鵬也提到，在雷射雷達降成本方面百度也沒有停止探索，正與合作夥伴一起「打磨一款面向車規量產，而且成本比較低的雷射雷達」。畢竟，在 robotaxi 上跑了很長時間的雷射雷達也一樣有降低造價，以便更大規模投放的需要。
總之，兩條技術路線互為備份，讓度娘這邊自動駕駛的基礎更牢固；而雷射雷達要想真正降價，也不能單靠研發，而需要長時間的實際商用和更多廠商加入競爭。
Robotaxi 和量產車
很多第三方分析認為，華為放出的測試視頻實際上達到了 L4 標準，但應用時會相對保守，以 L2 的名義對外發布。這種將功能和技術逐步降維釋放到量產車上的做法，也是國內多數有技術積累的廠商共同的選擇。
而說到技術和數據的積累，悶頭搞了 8 年的百度絕對有發言權。純視覺的 AVP 和 ANP 都是這種降維釋放思路的產物。
具備先發優勢的百度量產車上路後產生了海量數據，論數據量應該也是行業內的前排水平。數據用於反哺系統調優，產生新的能力再不斷釋放。這個路徑也會在其它廠家重演一次，但時間差可能是持續存在的。
正如雷射雷達和純視覺同步進行一樣，robotaxi 和量產商用車也是同步進行，「我全都要」。王雲鵬介紹說，除了已經上市的威馬 W6，廣汽等廠商的合作車型也會逐步推出，目標是「今年下半年開始，平均每個月都會有一款上市」。至於 robotaxi 的第五代車則會是「肉眼可見的代際差別，可能會又一次領跑行業」。
「我全都要」的好處顯而易見，兩條路線從不同角度出發，都要保障安全，這是對一輛車最根本的要求。在此基礎上，robotaxi 更強調效率，目標是快速把人送到目的地；而量產車則強調駕乘體驗，讓乘客擁有一個新的「第三空間」。
在資源有限的時候，兩個方向只能二選一，所以 Waymo 主攻計程車，特斯拉則專注於乘用車。但全都做就可以把「安全和效率」與「安全和體驗」的好處結合起來，彼此互補。
除此之外，計程車和私家車的使用場景也不盡相同。計程車會在城市內部的路網持續跑動，積累的數據越來越與市內道路相關；私家車可能日常任務也是買菜，但偶爾也會用於長途旅行，在高速或無名小路上奔馳，即使在固定路線上跑動，也可能處於 robotaxi 不在運營的地方。
相比其它自動駕駛路測進度領先的國家，中國的路況更複雜，所以如王雲鵬所說，
「在中國跑得好的方案在美國跑沒問題，在美國跑好的方案很難適應中國路況。」
路測和路測不一樣，解決方案之間也不一樣。私家車積累的路測數據和結論，沒準還更適用於卡車，而不是計程車。
開放試駕的自信
這一年來，滴滴、小米、華為、大疆先後官宣進入自動駕駛領域，或者在自動駕駛上的重要進展。在此之前，百度、小馬智行、蔚來、戴姆勒等等已經積累了一定的路測里程和數據。
不過以北京為例 ，從測試里程、投放車輛、其中無人化測試車輛等指標來看，百度都把別家遠遠甩在身後。截至目前的路測進展差異，也導致百度是被實際體驗過最多次的自動駕駛品牌。
就此，王雲鵬在談話中舉了個例子：
「前一段時間，我去國家一個部委彙報結束時，邀請領導來試乘，但領導說已經坐過了，沒有通知我們，自己在亦莊用手機叫車，說體驗非常好，遠超預期。這讓我很受鼓舞，這不是獲得了『領導微服私訪』的肯定，而是獲得了一個普通用戶的認可，更讓我們堅定了，真正面向所有人的開放試乘才有意義。」
百度的多個測試活動在大城市的專用道路上舉行，不論是家住附近還是慕名前往，能實際體驗到的普通人始終有限。這時候可能就需要找一些「普通人」的代表來給大家彙報一下感受。
今年 4 月 16 日，撒貝寧在一個央視組局的圓桌對談現場，體驗了當天上市的威馬 W6。而去年 9 月的百度世界大會上 ，央視另一位主播寶曉峰體驗了當時最新的 robotaxi。
與此類似，很多直觀的體驗都由媒體自行體驗而來，不論媒體是國內外，不論規模大小，不規定路線，也不論是否「暗訪」。這種實際上面向普通人的開放試駕，意味著必須首要考慮安全因素。
之前，優步、特斯拉等廠商在美國有一些大大小小的事故，其中一些個案中，司機雖然有方向盤，實際屬於 L2 級別，但對車機的信任，讓他們像 L4 一樣完全放棄了對方向盤的操控。
幾天前，社長在微博看到一位特斯拉 Model Y 車主「體驗了特斯拉的緊急自動制動」，在有人橫穿馬路的時候，沒有主動踩剎車，而是等待汽車的輔助駕駛系統起效，自動剎停。儘管特斯拉官微轉發時對此大為稱讚，這種完全無視交通法規的做法還是讓網民看得瞠目結舌。
雖然這可能也是 L4 級自動駕駛的終極目標，但冒著犧牲生命和危害交通安全的風險，去給這個目標貢獻「實驗數據」，未免還是過於大膽了一些。
這也說明，一旦從 PPT 和演示視頻中降落到量產狀態，進入每個家庭，面對自身條件各異的車主，對安全可靠性的要求就呈指數級提高。這也許會讓我們對王雲鵬邀請公眾、媒體和「友商」試駕的自信有更深一層的認識。
自動駕駛時代，「彎道超車」太難
為了實現讓任何人試駕都不出問題的目標，王雲鵬歸納總結出車企必經的 6 個階段。
在開始的研發測試階段，要先後經歷封閉路段、開放的固定路線、區域內不固定路線點對點三個節點；它們分別對應 0 公里、幾十輛測試車跑幾十萬公里、上百輛車測試 3-4 百萬公里三個里程指標。
在後面的商業化運營階段，要再先後經歷無人化、商業化和規模化三個節點；它們需要更強大的 AI 基礎設施作為保障，還需要 1000 萬公里起步的道路測試，和至少 10 億公里的仿真訓練。這一切的目標則是為了「安全」，需要實現 99.99% 的成功率，確保上路無碰撞事故風險。
百度在上海車展期間宣布 ，Apollo L4 級自動駕駛路測里程已經突破 1000 萬公里，在中國企業裡面現在是唯一一家；仿真測試里程已經突破 10 億公里；至於上文提到的高精度地圖，也實現了覆蓋「百城百萬公里」和「分鐘級更新」。
王雲鵬推測，華為和滴滴的造車處於上述節點的第二個階段，也就是固定路線階段。根據公開資料推測它們的數據量，有一個例子是，華為的高精地圖採集還在進行中，「今年能夠把北上廣深四個大城市采完，有可能今年會加兩個城市。」
恰好，華為智能汽車解決方案部門總裁王軍也做了一個媒體訪談。在被問到華為做道路測試的時間並不長，為什麼很自信時，他說：
「一方面，數據非常重要。但是基於 Corner case 的核心數據才是最重要的，你只有把這個東西學習好了，同時找到了真正的處理方法，才能真正把這個事情做好。」
邊角案例（Corner case）指的是測試過程中，各種操作參數超越正常範圍以外的極端情形。怎樣測試到這些絕大多數用戶都無法遇到和重現的情形，考驗著測試工程師的智慧。
但是，不只是自動駕駛領域，而是可以說眼下建基於大規模機器學習的幾乎任何領域，人的理性和智慧都無法窮盡任何可能的意外情況，因此也不太能跟海量的數據集相比。
社長寫過 ，有些 AI 研究團隊曾經想辦法讓小數據集、低能耗甚至是離線的訓練，也擬合出跟大數據集訓練差不多的效果。但迄今為止，收效不佳。 至於從「黑箱」中脫離出來，要明確機器學習的思路，理清算法邏輯的嘗試，就更處在初級階段。
所以，要談起 Corner Case，恰好是數據對解決這些案例有極端的重要性。
王雲鵬將數據對研發過程的驅動作用，總結為「採礦」和「鍊金」。也就是，先要通過超大規模測試（開放道路+仿真），收集海量高價值數據，建立高效發現問題和驗證問題的能力；然後要有處理和消化海量數據的能力，將數據轉化為自動駕駛能力的提升。這個過程在時間上不可省略，單純的「堆人」也不能解決問題。
有人說，自動駕駛不是汽車上裝電腦，而是給電腦配上四個輪子。確實，思維範式的不同會讓網際網路企業和傳統主機廠都加入戰團，而且都認為自己有優勢，都有自信。
但就此將造車企業劃分為「舊勢力」和「新勢力」，其實是不科學的。因為時間推移，再新的勢力也都會變成舊的。相比之下，最重要的恰好就是時間、金錢、人才等方面的持續投入和積累。
有一點讓汽車不同於手機等電子產品，那就是對安全的要求。如社長說過的 ，同樣叫「手機」的手持設備，可以不再以打電話為主要任務。但汽車永遠必須注意安全、可靠、速度、能耗這些指標，作為交通工具的核心賣點始終沒有丟失。如果有人說想要重演 iPhone 那種「彎道超車」，現在看還是很困難。
百度將自家 Apollo 定義為「自動駕駛平台級領軍者」。既然這一行現在仍然是講究先發優勢的，那麼它在行業內的領導地位也就相當牢固。而且它探索出的發展路徑，也在被後來者不斷驗證。
參考資料
https://mp.weixin.qq.com/s/qb9yiV1PlM4a8KYEjabaSQ
https://www.cnbeta.com/articles/tech/1110465.htm
https://www.cnbeta.com/articles/tech/1117043.htm
https://www.cnet.com/roadshow/news/self-driving-study-navigant-research-tesla-waymo-cruise/
https://www.zhihu.com/question/454761330/answer/1839985338
https://mp.weixin.qq.com/s/3N9Rv6n3zWC_srj0348UvA
https://www.cnbeta.com/articles/tech/1116267.htm
https://mp.weixin.qq.com/s/2ZpQz55V6S2CSU1oc0Qlhw
https://weibo.com/1211961275/KaKSPDVzn
https://mp.weixin.qq.com/s/128JjGTAV4HvQ0rT8H52zg
https://www.163.com/money/article/G7STNRF1002580S6.html
https://mp.weixin.qq.com/s/s84bbAUknzTFBg6XzrifJA
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