自动驾驶商业化落地的最佳姿势，究竟是什么？

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如你所知，过去数年，全球科技媒体都热衷于探讨自动驾驶对于人类社会的多元化改革——如下未来，甚至已成当下共识：自动驾驶会让出行更安全;与共享理念的深度契合，让自动驾驶可以大幅降低出行成本，缓解交通压力与环境污染，甚至打破城市在工业时代的道路桎梏，为城市居民释放更多路权;而当自动驾驶汽车成为移动的“第三空间”，也会诞生下一个平台级别的商业模式。

嗯，考虑到汽车产业在全球的巨大体量，以及未来围绕汽车构建的智能交通体系的巨大想象，在乐观者眼中，2020年自动驾驶或将迎来万亿级市场的爆发。

但这条赛道也异常拥挤，无论科技巨头还是整车巨擘，都已纷纷在自动驾驶的跑道上抢滩登陆，而由于产业链的相对漫长，也让一众初创企业频繁登上舞台中央，或自立门户，或与巨头共舞，在产业链的不同环节穿针引线，共同拼凑出一张自动驾驶的完整图谱。

当然，无论巨头还是初创企业，尽管发展策略各有所求，却共同面临同一个巨大挑战：自动驾驶商业化落地的最佳姿势，究竟是什么?

挑战在中国尤为迫切——如今所有人都在企盼，“用市场换技术”并不顺遂的中国汽车市场，能在自动驾驶这一技术转捩点上实现弯道超车，打赢这场席卷全球的军备竞赛，而这无疑需要自动驾驶技术能以某种更循序渐进，温和理性的方式迅速落地，譬如在很多业内人士眼中，2020年就会有部分L3或L4级自动驾驶通过前装搭载量产和商用。从这个意义上，摊开自动驾驶的全球企业图谱，一家名为纽劢的公司着实令人眼前一亮，这家最早一批拿到加州路测牌照的公司致力于为车企提供定制化的整套自动驾驶解决方案及服务。

而剖析其商业逻辑不难发现，“务实”而非“务虚”，真正尊重汽车行业的规律，“因地制宜”地默默深耕本土市场，或许才是自动驾驶商业化落地的最佳姿势。

让技术平滑落地

公开资料显示，2017年初纽劢在上海设立总部，身为初创企业，目前已经与世界领先的合作伙伴正在进行深度合作。这种商业化速度，直接得益于其一切研发都以技术落地为目标进行，且所有系统全部符合可量产的车规级标准。

当然，这需要将科技行业的迅速迭代，与汽车行业的沉稳内敛相结合，纽劢科技COO宋新雨在接受采访时举了一个例子：“我们的算法开发、测试，所有东西都在嵌入式平台上完成，这样可以兼顾开发速度和实际的产品性能。并且我们拥有一套完整的数据采集、标定、清洗的流程和能力，保证模型高效快速迭代。除此之外，传感器的设计和选型，也都是按照车规级标准来确定。我们的做法有别于科研的思路，一切为了产品落地来服务。”

此外，这种谦卑务实的姿态，也集中体现在人才构成上。纽劢创始人徐雷和宋新雨之前均效力于特斯拉：徐雷是特斯拉Autopilot团队第一代核心成员，Tesla Vision深度学习负责人;而宋新雨则是特斯拉供应链及产品高级经理，参与了Autopilot1.0和Autopilot2.0的产品化全过程;此外，纽劢技术团队也主要来自特斯拉，苹果和英特尔等科技巨头;产品团队则来自博世，松下和哈曼等知名汽车产业供应商——不难发现，与特斯拉相似的“人才基因库”，让纽劢可以在科技与汽车之间，在速度和稳定之间，觅得一道更适合于当下的黄金中线。

而具体到技术层面，众所周知，涉及软硬件，各种传感器和控制器的自动驾驶，是一套颇为复杂的生态系统，纽劢最擅长上层应用软件和算法，目前他们选择前装车为市场切入口，为客户提供整套自动驾驶解决方案。

为了让自动驾驶的落地方式更为“平滑”，在客户交付逻辑上，纽劢更注重整体性。要知道，自动驾驶的智能部分其实分为诸多模块，大部分核心技术分别由各领域软件公司分别研发，而在如今高度由模块化搭建的AI市场，无论自动驾驶还是其他AI场景，遴选各领域供应商，迅速拼凑出某个“通用”功能，是大多数解决方案的默认选项，但事实上，由于系统磨合度等问题，这种方式的用户体验往往会打折扣，相比之下，拥有完整且统一的自动驾驶系统，会让其在落地细节上更具一致性——也因如此，纽劢选择将感知，规划和控制三大模块精炼为一套完整的自动驾驶系统，站在车企角度，整套系统在调试，应用和维护等方面无疑更令他们受用。

当然，统一系统运转良好的前提，是技术足够出色。

事实上，仔细剖析纽劢的自动驾驶系统：依赖于深度学习的感知系统，其精度要远高于传统方法。以视觉为主的多传感融合方案，在摄像头之外，会依据具体驾驶情况使用激光雷达，毫米波雷达，超声波雷达以及GPS/IMU传感器，在天气恶劣和车道混乱等不利驾驶环境下，亦可同时识别行人，车辆和标识等多个目标障碍物。此外，由于多传感器融合系统不完全依赖高精度地图，在很大程度上降低了成本——这对于自动驾驶的“民主化”过程至关重要。而同样拜深度学习所赐，纽劢自动驾驶系统亦可模拟人类驾驶习惯，判断障碍物速度和距离，并精确快速地预估其行动方向，为车辆规划最优行驶路线。另外，系统强大的分层规划与控制系统，能让车辆更好地应对不确定性，在最大程度上保障行驶安全。

总之，基于环境感知，智能规划和实时控制三者的无缝嵌合，得以让纽劢自动驾驶系统在提升安全性和适应性同时，维持低成本和高性能，从而充分发挥出纽劢车规级高效落地的竞争优势，最终真正以率先量产的方式，在自动驾驶的赛道上处于强势地位。

因地制宜

事实上，率先完成自动驾驶的商业化落地，早已成为从政府到企业的普遍共识。

在不少人眼中，中国作为全球最大汽车市场，从产业基础到政策扶持，从技术积淀到人才储备，多个方向上的合力，都在共同催生自动驾驶市场爆发的火种，尤其在政策扶持上，一系列促进自动驾驶产业化的政策密集发布，不断为中国自动驾驶的领跑清除路障。

但在产业化过程中，企业需要悉心留意的是，玩转自动驾驶，除了必须懂技术，更要“懂中国”——相较于传统汽车各产业链条的格式化，由于深嵌在复杂的商业环境，交通系统，舆论博弈，乃至整个社会协作体系的巨大网络中，自动驾驶是个“本地属性”非常强的产业，在诸多细节上都需要量体裁衣，也因如此，从诞生伊始，纽劢就将“落地中国”视为一切发展的逻辑起点。

譬如在商业层面，在判断产品能否真正委以“商用”重任时，必须结合当下中国汽车行业的整体发展脉络来看，就像宋新雨所言：“产品在中国落地首先要了解中国的主机厂诉求是什么，其中包括功能，质量，可靠性等方面，同时性价比也很重要，是否会对主机厂和消费者造成负担……(比如)大家都知道，激光现在没有办法量产化，成本方面也有很大压力，我们延续特斯拉以摄像头为主的多传感器思路。”

再譬如，在交通系统层面，众所周知，种种社会原因所致，中国城市交通密度高，障碍物多，随意性大，相比美国更为复杂，也让自动驾驶的商业化之路稍显荆棘，需要系统根据中国本土环境针对性细化，于是我们看到，纽劢自动驾驶系统也会在诸多技术细节上“对症下药”，以顺应颇具中国特色的交通环境和驾驶行为，举个最简单的例子，近距离的cut in(车辆并入)在中国很普遍，纽劢为此进行了技术优化，让系统处理近距离车辆并入的体验感更好。

总之不难发现，在自动驾驶的拥挤赛道，相较于多数体量相近的参赛者，高落地性，可量产和车规级等特点，让纽劢的商业化之路走得更为顺遂，也更为脚踏实地。

而从现在走向未来，纽劢也给出了自己的时间表：目前，已经实现了一些L4场景，包含人找车、车找人的功能;同时也在做政府SCSTSV的智慧城市项目沟通与技术对接;中期，纽劢将基于L3阶段研究，到2020年，为国内自主品牌的量产车型提供自动驾驶软件解决方案，并通过前装市场迅速盈利并积累数据，再用数据反馈进行算法升级，逐渐形成大数据生态系统;而在更值得期许的未来，纽劢则致力于构建完整的新型交通模式，开拓共享运营业务，最终成为智慧交通乃至整个智慧城市网络中更具价值的一环。

而通过纽劢这匹“黑马”的迅速崛起不难窥见到，无论是合作还是竞争，是分庭抗礼还是单打独斗，在全球玩家们的合力推动下，不断脚踩油门的自动驾驶，终于来到大规模量产应用的临界点。

而我相信，在一众企业和政府共同指向的2020年，会有更多人觉察到，自动驾驶正在深刻影响拥有百年历史的汽车产业，自动驾驶，就是未来的一部分。

静候佳音吧。

李北辰 / 文

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