汽車行業(yè)的變革浪潮里，又來了一位「硬核」玩家——大疆。大疆于近日公布了「大疆車載」這一品牌，并將參加下周的上海車展。
別誤會，并不是造無人機的大疆也要去造整車，而是以「大疆車載」的品牌，向汽車企業(yè)提供自動駕駛解決方案，做汽車行業(yè)的一級供應(yīng)商(Tier1)，輔助車企快速造出好用和用戶買得起的自動駕駛汽車。
得知這個消息的時候，其實我并不驚訝。大疆雖然一直是全球無人機領(lǐng)域「最強王者」，但我 9 年前與其創(chuàng)始人汪滔認(rèn)識的時候，他心里對大疆的定義就叫「智能機器人公司」。
我真正感到比較意外的是，大疆并未在前期大肆宣傳，而是選擇了「文火慢燉」的方式進入車載領(lǐng)域。從 2016 年開始，大疆在幕后悶了 5 年時間做研發(fā)，結(jié)果一「出關(guān)」，正趕上汽車智能化成為業(yè)界共識的時刻。
大疆車載領(lǐng)軍人沈劭劼最近，我認(rèn)識了大疆車載領(lǐng)軍人沈劭劼，他也是香港科技大學(xué)-大疆創(chuàng)新聯(lián)合實驗室負(fù)責(zé)人，在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都頗有研究。
通過與他詳細(xì)的交流，我梳理出大疆在汽車領(lǐng)域的發(fā)展過程：2016 年底就開始投入自動駕駛研發(fā)，2018 年拿到自動駕駛測試牌照，2019 年開始與車企合作，推進自動駕駛技術(shù)的落地;2020 年已經(jīng)確立了車載行業(yè)的軟硬件系統(tǒng)，生產(chǎn)、質(zhì)量等體系，甚至參與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)制定。只是這些都極其低調(diào)地在進行，相關(guān)成果也很少有人知道。
關(guān)于何時能夠買到搭載大疆自動駕駛系統(tǒng)的量產(chǎn)車，沈劭劼沒有說，但我猜應(yīng)該不會很久。其實我覺得很有價值的是，他闡述了大疆在自動駕駛乃至汽車領(lǐng)域的一些更深的思考，值得寫出來，與大家分享一下。
進入自動駕駛的邏輯是什么?
雖然沈劭劼沒有透露，但據(jù)我跟一些大疆內(nèi)部人士了解到，大疆車載在正式與我們見面時，其實已經(jīng)拿到了汽車行業(yè)里頂級公司的訂單。
顯然大疆并不是忽然之間拿出一套完整的技術(shù)方案。應(yīng)該是 2016 年底，大疆就一直秘密研發(fā)自動駕駛相關(guān)技術(shù)。這個時間點也很有意思，當(dāng)時大疆在無人機領(lǐng)域已經(jīng)有了一個很高的成就，而自動駕駛卻處于一個還沒有完全火，但很多人都開始討論的狀態(tài)。
就像大疆對自己的定義是「智能機器人公司」一樣。從這個思路出發(fā)，不管是無人機還是汽車，或者以后大疆可能會涉足的領(lǐng)域，其實都可以把它看作是智能機器人技術(shù)的應(yīng)用。
而從目前來看，自動駕駛被人稱作「人工智能技術(shù)的皇冠」，行業(yè)本身也是巨大的藍(lán)海市場，汪滔和沈劭劼在 2016 年，應(yīng)該就是在這個思路上首先達成了共識。
在今天，自動駕駛已經(jīng)很熱，但在大疆剛開始研究汽車相關(guān)技術(shù)的時候，不論是技術(shù)還是供應(yīng)鏈等方面，自動駕駛都存在著高度的不確定性。我很好奇的一個問題在于，是什么讓大疆在當(dāng)時樹立信心，選擇成為 Tier1，給車企提供自動駕駛整體解決方案，作為對未來的下注?
沈劭劼認(rèn)為，自動駕駛的不確定性當(dāng)然很多，直到現(xiàn)在也是如此，但大疆看到的，卻是它的確定性。
本質(zhì)上，自動駕駛存在著一套基本框架。行業(yè)中爭論的最熱的問題，都逃不開這套框架的幾個維度。
比如今天在自動駕駛行業(yè)里最受關(guān)注的攝像頭視覺技術(shù)和激光雷達技術(shù)路線，使不使用高精地圖，是否依賴路端感知等問題，根本上來說，都是廣義上傳感器維度上的設(shè)計思考;分布式架構(gòu)還是集中式架構(gòu)，基于 GPU、FPGA、專用算法加速 IP，還是其他異構(gòu)平臺，屬于對算力和軟硬件協(xié)同設(shè)計的分析;依賴深度學(xué)習(xí)技術(shù)，還是用基于模型的傳統(tǒng)方法，是在算法軟件層面的解構(gòu);而在具體落地形式上，到底是 Robotaxi 落地運營，還是像特斯拉一樣用大規(guī)模量產(chǎn)的汽車，涉及到如何獲取數(shù)據(jù)的考量。
傳感器、算力、算法軟件和數(shù)據(jù)，是這套框架中的四個維度，可以總結(jié)為智能機器人系統(tǒng)在技術(shù)上實現(xiàn)的「四座大山」。
在汽車之前，這幾個維度上效率實現(xiàn)最高的產(chǎn)品，恐怕就是無人機。
實際上，一架無人機的內(nèi)部，在各方面都有復(fù)雜的條件約束，要在這么小的產(chǎn)品里實現(xiàn)距離感知、決策規(guī)劃這些功能，又有嚴(yán)格的散熱、成本，以及生產(chǎn)和供應(yīng)鏈的考量。所以在汽車上，大疆基于自己的積累，把世界觀和方法論都遷移到自動駕駛當(dāng)中，在這樣一個更廣泛的場景里落地。
自動駕駛的噪音和本質(zhì)大疆創(chuàng)始人汪滔為人低調(diào)，但是他在內(nèi)部卻有很鮮明的思維方式。比如定義問題本質(zhì)的時候，他會問：什么是那些看似是共識的「噪音」?
和沈劭劼聊天的時候，他果然也提到了「噪音」的這個角度。他覺得唯技術(shù)論、唯宣傳論和唯資金規(guī)模論是自動駕駛行業(yè)里最大的噪音。甚至那種把手機行業(yè)中「堆料」、「跑分」等方法在汽車行業(yè)重現(xiàn)的趨勢，沈劭劼也并不認(rèn)同。
所以到底什么是自動駕駛的本質(zhì)問題呢?
我和他聊到了一個有意思的話題：在自動駕駛時代，我一直有一個期待，就是在我每天上下班 3 公里的固定路段，把通勤時間用自動駕駛解決掉。通勤的這 20 分鐘是我工作的黃金時間，但現(xiàn)在沒有一家自動駕駛公司能做到這樣的程度，因為這樣看似簡單的消費期待，其實在技術(shù)上并不簡單。
從這背后能看得出，消費者對自動駕駛技術(shù)的期待主要在于，「好用不好用」這樣的主觀感受。盡管目前自動駕駛也存在著從 L0 到 L5 這種嚴(yán)謹(jǐn)客觀的技術(shù)分級制度，等級越高，責(zé)任歸屬逐漸從人轉(zhuǎn)換到車。但這些級別從來沒有定義過功能是什么，或者好不好用。
真正到達 L4 甚至 L5 當(dāng)然是最完美的，但現(xiàn)實是這需要時間。即便靠技術(shù)堆疊和不怕出事故的勇氣宣布實現(xiàn)了高級別自動駕駛，其成本依舊會很高，可靠性也還需要時間來驗證。
L3 和 L4 顯然是目前絕大部分新造車力量的共同目標(biāo)，因為它已經(jīng)有潛力重新定義車的體驗。只不過很多企業(yè)在講自己達到了 L3 甚至 L4 級別自動駕駛的時候，從用戶體驗上看，與消費者主觀預(yù)期似乎還無法達成統(tǒng)一。這里面的核心問題是，如何定義用戶在今天技術(shù)條件下「想實現(xiàn)且能實現(xiàn)」的到底是什么?
沈劭劼的觀點是：如果把「好用的自動駕駛」定義成為用戶在車內(nèi)不用做任何駕駛動作，按一個鍵，到達目的地就下車。那么，即便在 L2+ 的技術(shù)分級上，也應(yīng)該有更多的體驗提升空間。
比如大疆的思路就是在自動駕駛過程中尋找更高的「可用范圍連續(xù)性」，盡可能提供更多用戶注意力解放，而不是去片面追求更高但是不可靠、或者不可普及的純技術(shù)分級。
自動駕駛系統(tǒng)的可用范圍，在行業(yè)內(nèi)通常使用 ODD(Operational Design Domain，運行設(shè)計域)進行描述，ODD 的連續(xù)性對用戶體驗來講十分重要。ODD 本身也存在很多個維度，需要選定時間和空間，之后必然還會有一定的概率出現(xiàn)各種例外的情況。
如果例外情況多到系統(tǒng)無法保證足夠的連續(xù)性，那系統(tǒng)在這個空間里本來就不應(yīng)該用。因為要求用戶時刻保持注意力，而不確定什么時候要接管和控制車輛，這樣用戶體驗和安全性反而都會更差。
如果面對大部分時間自動駕駛系統(tǒng)都能夠自行處理，但偶爾有一些例外情況，比如高速道路上出現(xiàn)了一些系統(tǒng)無法識別的障礙物等問題，如果解決了就會明顯提升連續(xù)性。
對應(yīng)到技術(shù)路線里，就是如何在一個物體無法被識別出來的情況下，對它進行躲避動作。這個問題如果被「硬剛」突破掉，連續(xù)性就上來了。
從聚焦到連續(xù)性這個角度出發(fā)，可以推導(dǎo)出一系列新的技術(shù)要求。雖然例外情況發(fā)生的概率不可能徹底消除，但這樣的突破，會大幅增加功能可用的連續(xù)性。
大疆在自動駕駛技術(shù)上的不同思考，如果讓我總結(jié)的話，就是一方面是敢于「認(rèn)慫」，也就是面對現(xiàn)實，不直接強行追求技術(shù)上的所謂高級別。
同時，如果一些場景連續(xù)性很難實現(xiàn)，該讓駕駛員主導(dǎo)的，就不要去輸出很差的自動駕駛體驗，應(yīng)該提早明確「這些場景我不行，還是人來操控」。這比讓人覺得車可以自動駕駛，但又要隨時接管的體驗和安全性都會更好。
而另一方面則是要「硬剛」，當(dāng)車進入到可以追求自動駕駛連續(xù)性的場景中，大疆可以「硬剛」到那些最值得解決的細(xì)節(jié)當(dāng)中去，聚焦且極致地提升連續(xù)性，讓消費者在盡量多的場景里真正得到注意力的解放，這樣才是消費者真正需要的自動駕駛體驗。
大疆做自動駕駛這件事，給自己設(shè)定的「元問題」——是讓每個人都有安全、輕松的出行。這句話看起來并不「高大上」，但它背后承載的安全性、功能體驗，以及成本問題，都顯然需要大疆有更好的均衡駕馭才能實現(xiàn)。這個目標(biāo)也注定大疆的技術(shù)思路會有所不同。
「產(chǎn)學(xué)研」和「技工貿(mào)」
雖然沈劭劼是在學(xué)術(shù)界比較有名氣的人，但他一直認(rèn)為自己是一名硬核的機器人工程師。學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的融合，對他來說并不是矛盾，這反而帶來很多的優(yōu)勢。其中一個優(yōu)勢就是在「產(chǎn)學(xué)研」轉(zhuǎn)化非?？?，許多學(xué)術(shù)研究的技術(shù)甚至不用轉(zhuǎn)化，直接做出來就可以用在「實戰(zhàn)」里面。
「如果往回看自己的學(xué)術(shù)研究，其實都是屬于先從工業(yè)界找問題，再想最好的方法去解決問題這個思路去展開的。我們會說 AI 是拿著錘子找釘子，但我是反過來的，是拿著釘子找錘子。」沈劭劼表示。
用最好的方法解決問題這個點很有意思，像沈劭劼這樣的工程師一直在思考的是如何實現(xiàn)學(xué)術(shù)與工程之間的平衡。
舉個例子，做自動駕駛的時候，假設(shè)路面是平的，技術(shù)上可以將問題難度大幅降低。那路面不平的時候應(yīng)該怎么辦?一種解決方案是打各種補丁，但是對于學(xué)術(shù)型工程研究來說，會想著怎么能不打補丁，仍然能夠一次性地解決所有問題。
我覺得沈劭劼和大疆的創(chuàng)始人汪滔思維方式出奇的相似。特別是對于技術(shù)這件事的較真兒。
上世紀(jì) 90 年代，中國企業(yè)有探討過走「貿(mào)工技」還是「技工貿(mào)」路線。在之前的文章里我講過，前者先做生意，求規(guī)模求效率，以此實現(xiàn)一定的原始積累，然后開發(fā)新產(chǎn)品，最后再爭取技術(shù)高地，找到更強的競爭力和壁壘。而后者希望先開發(fā)新技術(shù)、新產(chǎn)品，努力實現(xiàn)其帶來的豐厚利潤。
當(dāng)年做技工貿(mào)可以說是不太現(xiàn)實的，因為它受到時代的約束，企業(yè)是產(chǎn)業(yè)的既定游戲規(guī)則的玩家的時候，只能走貿(mào)工技的路線，遵循規(guī)則，在別人創(chuàng)造的技術(shù)紅利中分一小杯羹。
但在過去十年，中國從「貿(mào)工技」到「技工貿(mào)」轉(zhuǎn)變的趨勢正在出現(xiàn)，比如大疆在無人機領(lǐng)域就是行業(yè)的引領(lǐng)者與定義者，自己給自己造技術(shù)紅利，這是典型的技工貿(mào)邏輯。
雖然以沈劭劼 30 出頭的年紀(jì)，并沒有經(jīng)歷過貿(mào)工技的年代，但他對技工貿(mào)確實也有自己的理解。比如他覺得技工貿(mào)并不是靠一兩項技術(shù)和專利能夠解決的問題，而是人的思維方式問題。
沈劭劼說，大疆當(dāng)年也學(xué)習(xí)過很多已有技術(shù)，但最后都會走向自主創(chuàng)新，甚至是一個集群一個集群的搞出自己的原生技術(shù)。因為汪滔不管這是不是眼前的「最短路徑」，而更愿意判斷「長期看這是不是最正確的路徑」。
最終，這種原生技術(shù)體系的構(gòu)建，成了一種組織內(nèi)的思維共識。他覺得這也應(yīng)該是新一代中國企業(yè)，以及 80、90 創(chuàng)業(yè)者們應(yīng)該有的思維方式。而在大疆車載的人才招聘上，沈劭劼也十分注重在這個觀念上的「志同道合」。
看了這么多基本趨同的自動駕駛邏輯，還有這么多猛火爆炒型的「新造車」，大疆這種不太一樣的技術(shù)思維，以及過去 5 年「文火慢燉」型的玩法，讓我挺期待。
因為，這確實「不一樣，很大疆」。
關(guān)鍵詞： 大疆 車載系統(tǒng)
