百度嘲讽华为自动驾驶:光吹牛的后来都凉了(组图)

“能力不够,堆料来凑。”

“没人比我们更懂得如何使用激光雷达,但纯视觉方案其实是更难的路。”

“足够自信的自动驾驶,应该可以欢迎友商在内的所有人试乘。”

“短时间超车的可能性不大,翻车的可能性不小。”

……

上述针针见血的回答,来自百度自动驾驶技术部总经理王云鹏。

在他负责的业务里,既有面向车企的智驾方案业务,也有面向终端用户的RoboTaxi部署,甚至更早之前,百度睥睨国内的1000万公里实际道路测试里程,他也是全程参与者和实践者。

在之前各种公开评价和指标里,这都是百度Apollo被认为中国自动驾驶第一的核心参考要素。

所以在上海车展现场,在被问及“在别人发布会上丢了第一”时,他哈哈哈笑起来。

“我们这行光吹牛的后来都凉凉了,还是多做事吧。”








见自己:“我们很了解激光雷达,但不希望消费者因此多花十万块”

智能车参考::上海车展对百度Apollo有特殊意义。

王云鹏::对,Apollo计划就是4年前在上海车展官宣的。今年我们还第一次以展商身份参展。

智能车参考::为什么?

王云鹏::其实Apollo推出就是一个分水岭,百度自动驾驶搞了8年,前4年埋头修炼内功,后4年以开放方式和行业内一起推进,现在到了一个”从技术到量产和商业化”的时间点。

智能车参考::普通人也能感知到吗?

王云鹏::对,这次是一次完整呈现。有面向车企的,一起合作的自动驾驶量产车,也有直接面向普通老百姓的,比如Robotaxi。

但车展上,会侧重量产车多一些,比如自主泊车AVP、城市复杂道路的领航辅助驾驶(ANP)方案等等。

特别是ANP,是一个“纯视觉”自动驾驶方案,在国内也是独一无二的。






智能车参考::百度自动驾驶之前被划在“激光雷达阵营”,为什么有一个ANP这样的纯视觉能力产品?

王云鹏::核心问题还是成本和质量,可能有些不够谦虚,百度应该是最懂如何使用激光雷达的的公司,但是实话实说,近两三年成本还是会有些高、距离车规量产还有一些距离。

之前华为激光雷达宣传声势很大,但这次新车没有怎么说,据说是产品由于种种原因出不来,ArcFox换了其他厂家的产品。

一直以来,我们关注的本质问题是如何更快落地自动驾驶技术,而用激光雷达还是用纯视觉,只是结合业务需要采用的不同技术方案而已。

现状是如果要把激光雷达用在量产车上,造出来卖给消费者,一定得是质量可靠且成本足够低,不能因为有激光雷达就得多卖10万块,这样用户所获得的实际收益和用户体验可能并不是最优的。

可以透露的是,我们在和合作伙伴一起,正在打磨一款面向车规量产,而且成本比较低的激光雷达,等成熟了我们会第一个使用。

但在此之前,我们也提供多元化方案,所以选了一条更难的路。

智能车参考::纯视觉是更难的路?

王云鹏::很多领域都有一句话:能力不够堆料来凑。自动驾驶一样,纯视觉应对城市复杂路况,还是非常难的。

如果没有之前那么多年技术积累,可能真实现不了,特别是中国路况和场景,复杂性还更上一层。

但这8年来,我们积累的技术、数据,让我们可以把一些功能技术逐步释放降维到乘用车上,提升人机共驾状态下的用户体验。

AVP、ANP都是这种降维释放思路上的产品方案,而且技术和数据维度上,我们也实现了正循环。

量产车的自动驾驶上路后,能够产生海量的高价值数据,可以让系统更出色,然后又不断释放能力。这也是通用型自动驾驶平台的优势。

所以现在面向量产车的智驾业务,和面向终端用户的Robotaxi,我们可以强协同地快速推进。




智能车参考::这种既做Robotaxi也做量产车自动驾驶的不多,Waymo只做Robotaxi,特斯拉则是量产车。

王云鹏::对,Waymo也好,特斯拉也好,我们都很非常尊敬,也非常值得我们学习。他们各自有自己的战略选择很正常。

面向量产车的智驾业务目标是“安全和体验”,可以让人机共驾的用户体验不断变得更好。

Robotaxi的目标则是“安全和效率”,最终通过无人驾驶来提升车辆使用效率,减少城市拥堵和碳排放,有很大的社会效益。

我们经过几年的探索,发现两个业务有非常强的战略协同性,我们总结为:技术降维和数据反哺。将Robotaxi的L4级别技术,降维应用到量产车上,可以提供更优秀的自动驾驶能力和用户体验。同时量产车还能为Robotaxi提供海量的高质量数据用于技术的提升。这是一个协同效应极强的正循环,将大大促进技术和产品的快速发展,形成独一无二的竞争力。







智能车参考::在纯视觉用于量产车和城市开放道路这条路线上,ANP之外,特斯拉FSD Beta也在美国公测,如何看待二者不同?

王云鹏::美国的城市路况和中国很不一样。美国很多高速路、快速路,结构化道路居多,驾驶员路权意识高,而且人口密度也低一些。总体上简单和规则。

中国城市的道路,非结构化道路居多,路口多、红绿灯多,人流车流密集,还有外卖车等新物种。总体上复杂和多变。

在中国跑得好的方案在美国跑没问题,在美国跑好的方案,很难适应中国路况。

我们的自动驾驶技术经过仿真环境10亿公里的训练,并在中国复杂城市道路经过1000万公里的验证,这是实打实积累出来的硬核能力。

我有信心这样积累出来的能力,可以为用户带来比特斯拉FSD更好的自动驾驶体验。

智能车参考::所以这方面量产进展到哪一步了?

王云鹏::已经公布的我可以说,威马、广汽等我们都有一系列合作,从自动驾驶泊车到行车,威马W6量产车已经上市,用户已经拿到车了,正在体验相应能力。我们和广汽等车厂的量产车型,今年也都会陆续上市。

但还没官宣的,需要等合作客户先官宣,我们不会跑在客户前面。今年下半年开始,平均每个月都会有一款搭载Apollo方案的量产车上市。

智能车参考::Robotaxi的下一步进展是什么?

王云鹏::第五代车很快会亮相,现在可以透露的是,它的最大的特点就是会跟前四代Robotaxi明显区分开来,跟市面上所有其他友商的Robotaxi明显区分开来,肉眼可见的代际差别。

可能会又一次引领行业。(笑)






见行业:不在意第一,欢迎友商来试乘智能车参考::又一个第一?

王云鹏::我们不太在意是不是“第一”,谁爱喊自己第一谁喊。实际上我们几年前就不在意这件事了,我们内部在强调“务实求真”,关注怎么样把路径探索清楚,把这件事真正做成,把事业真正推向成功。

智能车参考::文远知行CEO韩旭就吐槽过,喊第一的太多了,不行能不能搞个公开擂台,大家比一比。

王云鹏::哈哈哈,韩旭也是认真做事的人,所以看不惯就直抒胸臆。

只有小孩子上学的时候,才喜欢说自己什么什么第一,不能拿年级班级第一,拿个单科第一也高兴;成年人的世界里,在意的应该是这件事是不是真做成了。

前几年自动驾驶落地进展相对分散,你广州我北京,或者上海深圳…,你在华山练剑,他在嵩山打拳,都是各自表演赛,遇不到一起。

现在方便很多,而且随着政策开放地区越来越多,横向比较就容易得多,根本没有必要搞个练武场和擂台赛。

我们搞自动驾驶,初心就是不要让它成为远在天边的黑科技,要有温度,要融入市民生活,寻常百姓都触手可及。

所以我觉得检验能力的方法很简单,在合法合规的前提下,用全面开放的方式让公众来体验。所以最好的评判方式就是人民群众检验,最好的评判标准就是用户的口碑。

而不是经过精心准备,定向邀请,固定路线试乘,这个体现不出能力,也不够自信。

智能车参考::全面公开需要勇气,除了合规,有时也担心同行看出水平。

王云鹏::前一段时间,我去国家一个部委汇报结束时,邀请领导来试乘,但领导说已经坐过了,没有通知我们,自己在亦庄用手机叫车,说体验非常好,远超预期。这让我很受鼓舞,这不是获得了“领导微服私访”的肯定,而是获得了一个普通用户的认可,更让我们坚定了,真正面向所有人的开放试乘才有意义。

我们对公众开放,就不会把任何一个人排在外面,甚至也欢迎友商来试乘,给我们提出改进建议,因为友商更容易看出不足,这样才有利于我们进步。



智能车参考:这是真自信,但如果更多普通人,怎么判断自动驾驶的水平?

王云鹏:我可以分享一下我们内部的思考,也是我们8年来的不同阶段总结,最终实现自动驾驶会分为6个阶段。

其中前三个是研发测试阶段,后三个是商业运营阶段。

测试阶段:一是“场”,能在测试场或封闭路段跑起来。

二是“路”,固定路线测试和演示,几十辆测试车跑个几十万公里,以MPI(接管)为核心研发指标,1公里接管一次也好,1000公里接管一次也好。华为和滴滴应该还处于这个阶段。

三是“区”,区域内点对点,都可以自动驾驶,上百辆车测试三四百万公里,可以统计送达成功率。现在的头部的自动驾驶创业公司,小马、文远都做得不错。

这也是用户公众可以理解和感知到的指标。

后面运营阶段,开始商业化。第四阶段的关键目标是实现无人化,“安全”是必要条件,需要实现99.99%的成功率目标,确保上路无碰撞事故风险。这不仅需要大规模的道路测试,1000万公里起步;还需要更大规模的仿真训练,至少10亿公里,这就要求有强大的AI基础设施来保证。目前Waymo和百度处在这个阶段。Cruise也很强,前一段时间和微软合作,也在加强AI基础设施的能力。

智能车参考::所以这让你们“不关注第一”。

王云鹏::进入运营阶段,最后的目标就是商业化落地,关键是谁能够率先实现无人化和商业化。在达到这个目标之前,过程中谁快一点谁慢一点都还好,不那么重要。

智能车参考::百度Apollo的这种积累,是一种8年投入的先发优势。有没有可能后发者通过砸钱短期超越?

王云鹏::这事儿我们也常思考。但就像人们经常说的:“钱不是万能的,但没钱也是万万不能的。”

过去8年我们的持续投入,不管是技术、人才、车、路测……最后累积的是一种系统化能力、数据的能力和基础设施的能力,这些都不是堆钱可以短期加速的。

加大投入对加速研发肯定有帮助,但“短时间超车的可能性不大,翻车的可能性不小”。要提醒的是,短期追求快速发展,绝对不能忽视“安全”,安全能力的建设也不是一朝一夕,Uber就是前车之鉴,不要因为自己翻车成为全行业的猪队友。

智能车参考::堆人行不行?

王云鹏::首先是没有那么多核心人才。其次不是说人来了就能解决全局问题。自动驾驶是一整套系统性问题,数据系统、机器学习系统、还要有大规模测试、快速研发迭代的系统能力。

除了人才和认知以外,还有两个硬核的能力:一是通过超大规模测试(开放道路+仿真),高效发现和验证问题的能力,收集海量高价值数据,这有点像探矿和采矿的过程。

二是海量数据的处理和消化能力,通过Learning化的方法,将这些数据转化为自动驾驶能力的提升,这是炼金术。




见众生:光吹牛的都死了

智能车参考::但从入局者和造车热潮来看,自动驾驶赛道竞争反而在加剧。

王云鹏::我有一次内部还讲过,竞争在自动驾驶这件事上的本质是什么?是这件事真正被看见、被相信。

之前国内只有百度或很少玩家的时候,特别像夜晚爬山,漆黑的夜,荒凉的山,你肯定心慌。但如果有更多人一起爬,相互做个伴,就不会那么慌了,也说明你走的这个路没错。

同行者越多越好。

智能车参考::但也会有分蛋糕的现实问题。

王云鹏::蛋糕足够大,光咱们中国汽车智能化就是一个很大很大的市场,更多人进来比拼才会加速创新。

现在华为、大疆,或者其他互联网公司进来,我们都觉得特别好。

有竞争是难免的,但更多时候还是携手互补、守望相助,大家都是友商。

只要都在做实事把大事业推进,没什么不好。当然最好是多做事,少吹牛。

智能车参考::人一多自然也会浮躁,心态和动作变形。

王云鹏::百度自动驾驶做了8年多,虽然不算长,但我们也经历了行业的浮浮沉沉,也经历过从低谷中走出来。

规律是:认真做事的都活下来了,专注吹牛的都死了,即便没死活的也不好。

而且吹牛的都有特点,刚翻过小山丘,还没见过真正的高山,容易自我,年少轻狂。

最近也有拿个改装车做个Demo,拍个视频,说自己“绝对是第一”,其实很多自动驾驶创业公司三年前就能做到这个水平。中古代有成语说“夜郎自大”,其实就是“不知道自己不知道”的时候,容易盲目自信。

这才哪到哪儿?随着工作的深入、认知的提升,应该很快能意识到。见过高山,才会更加心生敬畏。

智能车参考::越深入越有敬畏心。

王云鹏::是,要真正躬身入局,才知道汽车工业之难。

我们几年前也曾经年少轻狂过,但现在心路历程上完全改变了,对汽车行业怀着敬畏之心和学习之心。

把智能汽车简单认为是车上加个计算机或计算机外面挂个车,都是很肤浅的认知。

汽车行业有上百年的积淀,非常深的行业know-how,需要我们学习,需要跟车企融合,开放心态,在一起,造好智能车。

所以现在我们的“舱驾云图”解决方案,是“乐高式”,我们会和车厂一起来定制满足用户需求的智能车,希望合作推出叫好又叫座的产品。

这也是让消费者受益的最佳方式,比如从10万的车到40万的车,都有选择智能化方案的机会,而不是只有豪华车才能体验得到自动驾驶。

智能车参考::刚才谈到行业的冷热,当前的热度,是不是意味着距离自动驾驶终极目标更近了。

王云鹏::我非常坚定地说:是的,越来越近了。

曾经在寒潮的时候,有人问我,是不是自动驾驶行业会凉凉?

我的回答是:“想,都是问题;干,才有答案;站着看,永远只是观众。”

做起来就好了,哪怕迈一个小台阶,翻一座山,都能离目标更近一些,距离看到最高峰更近一些。站在原地想,永远都会是问题。

8年前刚出发时,也不会想到现在会是这样的道路和平台。Waymo有Waymo的路,特斯拉走出了特斯拉的路,百度Apollo也结合中国实际走了一条中国特色的自动驾驶道路,AI老司机+前装量产车+车路协同+5G云代驾,我们相信这条差异化的路线一定能够加速实现自动驾驶的终极目标。

我越来越坚信和坚定,也会一直坚持走下去。

智能车参考::Robotaxi真的能真正实现吗?

王云鹏::这是面向所有人、提升社会效率的终极方案,也是自动驾驶的终极目标,这几年来在不断朝实现前进。

智能车参考::也有人持反对看法,觉得模式不work。

王云鹏::每个人都有不同认知和立场,脚踏实地和仰望星空不冲突。

智能车参考::有个Robotaxi创业者跟我说,关于Robotaxi的讨论总会让他想到一个故事,有个同学在操场上,看着天上的飞机,痛心疾首地说:打死我都不当飞行员,飞行员都得饿死,在咱们县城坐拖拉机去哪儿都方便。你认同吗?

王云鹏::哈哈哈哈哈哈……选择和追求不同很正常。就像阿波罗登月一样,我们选择做自动驾驶,不是因为简单,而是因为更难。人总是需要有梦想的,大家要再站高一点,看远一点。我们相信,一定可以用科技让复杂的世界更简单。

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