自动驾驶落地路线激辩！曹旭东黄刚认定分步走，韩旭：“搏二兔而不得一兔”

“太激烈了，真激辩啊！”

这是MEET2020智能未来大会上，自动驾驶论坛结束后的现场反馈。

嬴彻科技执行副总裁黄刚、文远知行CEO韩旭，以及Momenta CEO曹旭东，围绕一年自动驾驶进展和发展态势，展开了分享。

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他们不仅是2019年中国自动驾驶落地的代表企业，也分别对应了货运落地、RoboTaxi落地、特斯拉+Waymo落地等3种模式。

于是所处位置不同、实践判断不同，最终对于自动驾驶真正如何落地，得出的结论也有所不同。

但相同的是，他们都反对“自动驾驶寒冬”的质疑，认为行业内有生老病死的现象很正常，而且是一个行业健康向前的标志之一。

总之，激辩为标题的圆桌讨论很多，但真激辩的没有几个。

在MEET 2020智能未来大会现场，上述几位自动驾驶创业者不仅展现的是专业认知和判断，也是率真耿直的科学家精神。

论坛由量子位联合创始人、主编李根主持。

关于MEET2020智能未来大会：量子位主办，现场20多位行业大咖分享，1000多名行业观众参与，线上有近百万从业者通过直播参与观看和互动，包括新华社在内的数十家主流媒体报道，活动整体线上总曝光量超过千万。

话题要点

① 纵论2019关键词：技术场景练内功

② 自动驾驶商用究竟怎么样？

③ 驾驶舱内无人化还有多远？

④ 特斯拉路线和Waymo能否二合一？

⑤ 回应自动驾驶遭遇“寒冬”

⑥ 自动驾驶演进至哪一阶段了？

论坛实录

（话题要点为后添加）

① 纵论2019关键词：技术场景练内功

量子位李根：如果要用一个词概括“自动驾驶这一年”？

嬴彻黄刚：技术的落地场景。从乘用车的自动驾驶到商用车，这个现象和趋势，越来越清晰可见。

文远知行韩旭：技术。特别是针对“自动驾驶冬天”的说法，我认为核心不是资本冬天而是技术方面还有一点点差距。

当我们把技术问题解决，冬天就会过去。

Momenta曹旭东：练内功。从技术、产品到商业化，都处于这个过程。

我们的商业化是To B，需要搞定一个组织，让对方从上到下认同你的产品。

产品的内功，则是如何面向用户去定义产品，用技术创造价值。

技术的内功，是数据驱动，用一套自动化系统去解决99%的问题，而是人海战术。

② 自动驾驶商用究竟怎么样？

量子位李根：但从大众舆论角度来看，今年被关注最多的关键词是“交货”。

Momenta曹旭东：我们被评价率先交货，不过形式上可能跟通常“交货”有些不同。目前交出的是量产级原型 (prototype) ，拿到订单。

在汽车行业交货的周期其实还很长。一般来说需要2到4年，国内很快，国际OEM可能相对较长。

因为对安全、质量把关更严格，所以我的判断是自动驾驶量产真正意义上的交货——真正在路上跑起来、用户觉得太棒了，这至少得两年之后。

量子位李根：价格也很受关注，最好一套量产自动驾驶系统不超过一部手机的价钱。

Momenta曹旭东：站在我们的视角，希望给更多用户创造价值。如果对标一下特斯拉自动驾驶方案的价格——5000美金，我们希望提供好服务、更安全，更智能的体验，价格方面也亲民。

但价格方面并非完全由我们来定，因为Momenta只是产业链一环，但整体来说，我们方案中的传感器都不贵、都是量产传感器，希望比特斯拉和奥迪的方案都更便宜。

量子位李根：文远知行已经在广州常态化试运营RoboTaxi（免费乘坐），啥时候能来北京？

文远知行韩旭：能否来北京，重要的原因在于政策。

广州是改革开放的排头兵，如今也有粤港澳大湾区机遇，一直有创新思维，我们很幸运落地到广州。

相对来说，我们交卷的结果比较满意。因为我们跟广州白云出租汽车集团、科学城（广州）投资集团，联合成立了中国第一家，由一个出租车公司，一家政府基金再加上高科技公司成立的面向未来出行的自动驾驶出行公司——文远粤行。

我们现在也在提供用户打车服务，目前为止接待了1.7万名乘客。现在新的用户完全可以拿出手机App叫车，跟打滴滴一样，但提供的是自动驾驶体验。

目前普通市民都可以参与内测，还没有收费。但自动驾驶出租收费上岗，这件事一定会发生。

所以如果有人觉得自动驾驶寒冬、自动驾驶落地遥远，我建议可以来广州看看，自动驾驶春天正在广州发生。

量子位李根：相比乘用，自动驾驶货运商用是不是会快一些？

嬴彻科技黄刚：我们的交付就是量产的部署。

嬴彻科技致力于成为一个自动驾驶卡车运力服务的平台。

所以我们不仅开发卡车的自动驾驶技术-面向高速公路场景的自动驾驶，而且最终我们是要把自动驾驶卡车拿来作商业运营，也就是说我们会拥有车辆并提供给物流公司做运力服务。所以嬴彻的业务是从技术端到运营端的“端到端”的模式。

今年以来，除了自动驾驶技术本身的开发之外，我们的重点是要能够真正做到量产。因为我们最终是要做运力服务，首先要做到量产。

因此我们跟汽车产业链建立起了合作关系，我们跟国内主流的几家重卡主机厂建立了战略合作伙伴关系，并跟Global Tier 1建立合作，我们联合进行正向的开发。

我们目标是在2021年底能够实现卡车在高速公路的L3级自动驾驶的量产。

③ 驾驶舱内无人化还有多远？

量子位李根：这个量产交付直接的效果会是怎样的？比如直接从司机成本上来说。

嬴彻科技黄刚：高速公路货运的安全性是一个突出的问题，同时货运成本超过20%是人工成本，另外还有路桥费和油耗。人工成本之所以高，是因为卡车上有两个司机来轮流驾驶，而且对这些司机的技能要求高，因此成本高，司机也很难招募。车队面临着车队管理和司机招募的痛点。

自动驾驶技术的导入，即使还不能完全实现无人驾驶，但首先可以提升安全性，其次还能降低驾驶员的工作强度，使驾驶员转变为车辆驾驶行为的监管员。

并且我们提供的是运力服务的方式，可以通过有效的司机驾驶员管理，把原来长途出车的一台车两个司机，逐步降到一个车一个司机。

这样不仅可以节约人工成本，而且通过机器计算也可以使得燃油经济性达到最佳，从而降低油耗，这些好处能够补偿因为技术带来的成本的增加，而且能降低物流公司的综合运营成本TCO。

量子位李根：嬴彻的目标是逐步减少驾驶员，但文远知行这样的L4公司，追求的是没有驾驶员，现在来看还有多远？

文远知行韩旭：自动驾驶的终极目标，对我来说不是简单量产几十辆、几百辆和几千辆。

最核心的是可以真正地把车上的安全员拿掉。

我们计划2020年在某些区域，真正要做到把安全员拿掉，这个目标也没有大家想象中的那么遥远。如果你看报道，谷歌的子公司Waymo，确实已经在凤凰城把安全员完全拿掉了。

安全员从车里面拿掉，并不代表这个车是全无人状态，实际上文远知行做了很多工作，我们做了国内第一个基于5G的远程监控车，全无人，当时我坐在车里面在广州市副市长面前做演示。

我们做的核心，是如何把安全员从车里面拿到车外面放在远程去监控，这样一个安全员可以管几十辆车，实现最大的降本增效。

我们应该冲着这个目标去，这里面媒体有很多误区，好像真的是全无人，实际上不是这样的。

我觉得智能达到一个小猫小狗可以在街上跑的水平，就已经可以把安全员拿下去。

相匹配的是，远程一个安全员管几十辆无人车。

在这一点上，我们一直是坚定不移，文远知行从2017年成立到现在，一直冲着拿掉安全员这个目标努力，也达到了自己的里程碑。

量子位李根：现在招募的安全员怎么看这个事？

文远知行韩旭：大家可能不知道出租车司机有多苦？

广东的出租车司机很多人到了夏天都有肾病，原因他不敢多喝水，喝水以后要找厕所，在街头找厕所是很难的事情。

所以很多安全员，虽然我们要求的高，但是工作不像出租车司机那么辛苦，他们反而愿意来做。

另外一点，我想跟大家说的是为什么这个事情意义这么重大？

因为出租车市场的价格是严格受到市场管制的，如果你看出租车的价格——10年没有怎么涨，10年以前是广州本地人在开出租车，5年前是湖南民工在开，现在是河南的民工在开。

等到我们人工成本越来越高，再加上老龄化的问题，包括硬件成本越来越低的时候，自动驾驶出租车这个事情真的是于国于民、于社会都是一个非常有益的事情。

④ 特斯拉路线和Waymo能否二合一？

量子位李根：同样是追求实现无人驾驶，但Momenta的路线跟其他玩家有所不同，这个怎么理解？

Momenta曹旭东：其实我们公司刚开始的时候，就想清楚了数据和数据驱动是核心，并且依此倒推。

在那个时间点，唯一想清楚的事情就是数据和驱动数据，并且依此倒推。

实际上，我们公司很多东西都是这么来的，地图为啥要做视觉为主，不用激光雷达？原因就是因为激光雷达很难做到很大的量，就没有非常海量的数据来源，这样即使有数据驱动的算法也没办法高频更新地图。

于是自然而言我们要做视觉为主的高精地图，并且用众包的方式。

为什么选择量产的自动驾驶？一方面是商业化会更快，另一方面会帮助你建立非常大的数据流。这不是几十辆几百辆，是几百万辆车，这几百万辆车会帮助你发现非常少见的案例，比如说一个车上撞一个大象，数据集里真的见过，这样的案例才能够真正帮助你把长尾L4的问题很好解决掉。

当然，我们day 1的时候不是做一个L2就够了，肯定所有的自动驾驶员公司都是希望实现全无人。

最终，创立至2019年，我把他叫做战略的雏形期，量产的自动驾驶和完全的无人驾驶雏形形成了。

真正的战略成形可能要2019-2024年，那个时候量产的自动驾驶，3年真正上路了，数据流开始回来。

另外一方面就是数据驱动的算法，(除了一部分算法，比如planning)现在基本上实现数据驱动了，在这个过程中，算法基本上全部实现数据驱动，这样完全的无人驾驶和量产的自动驾驶真正的匹配就形成。

我在公司内部讲，2024年才是战略真正的形成期，2024年是2028年是战略爆发期，周期很长，大家不用担心。

量子位李根：刚才Tony Han也提到技术是关键词，怎么看旭东他们用数据的方式来突破技术瓶颈？

文远知行韩旭：首先，我跟旭东是很好的朋友，但我的观点跟他略有不同。

旭东谈到他的战略是两条腿走路，基本上他前期想做一些特斯拉的事情，后面想做Waymo的事情。

古话说搏二兔而不得一兔，有些东西需要聚焦，我们从一开始就是坚定的走Waymo路线，冲着L4去。

我们看着山顶的金子就冲上去，路边的碎银子就不捡了 ，于是披荆斩棘，逢山开路，遇水架桥，一路上把自动驾驶出租车队建出来了。

市场有两点，一是把自动驾驶技术卖给整车厂，它的周期会很长，因为车厂做一个车型需要很长时间，而且卖给消费者，消费者价格非常敏感。

我们做的事情是让人去“飞行”，有两种方式：一种是你是亿万土豪的话，造一架私人飞机，我们讨论私人飞机是不是不要太贵？这个事是土豪考虑的事情，并不代表着我不是土豪我就不可以飞行，我不是土豪我天天飞，我买一张机票就行，那辆波音787并不是我的，但是只要有一个座位就可以让我从A点送到B点。

虽然车是50万一辆，随着硬件价格的降低，人力成本的提升，我们会把利润空间拿出来，我相信两到三年会有利润可以做，这一点上我希望就像开复老师曾经说过一句话，可能买车是你最差的一个投资。

将来的话，你看摩根斯坦利分析将来更多的出行是共享出行，私家车可能不需要有了，我们做的事情，是做自来水公司，把水提供给用户，给你提供的出行是从A点到B点，同样给你水，我们希望用自来水公司的方式把水给你。

文远知行韩旭：不过我还是想听听你们的思路。

Momenta曹旭东：刚才提到了一个词叫做聚焦，我觉得其实创业过程中的话，这个词很重要。

而且不光要聚焦，而且聚焦要对。

Momenta聚焦的是什么呢？就像Tony (韩旭) 开篇讲的，如果行业有冬天的话，冬天最本质的点还不是商业化，本质还是技术还没有到海量商业化的时候。

技术的根源要靠什么解决呢？就是数据和数据驱动。

数据驱动是我们内部的研发在练的内功，数据是我们产品，也是我们商业对外去练的内功。只有这个内功练好了之后，才有可能获得海量数据(603138,股吧)的渠道。

至于真正能够实现中国一线城市、二线城市百万辆车的Robotaxi运营，我觉得这件事情还挺挑战。

所以Momenta聚焦的是核心，不是各种各样花里胡哨的边界。

量子位李根：黄刚总是汽车出身，对于自动驾驶的实现路径有没有与Momenta和文远知行不一样的地方？

嬴彻科技黄刚：我很欣赏他们二位的观点。嬴彻有点不一样，我们最终是要做卡车运力服务，是要面向商业运营。

而且从干线物流市场来说，对自动驾驶服务的需求已经是呼之欲出了。

今年6月CES亚洲展上我们举行了一个自动驾驶卡车的客户体验日，那些车队队长和物流公司的老板体验完了之后非常激动，问这个车什么时候能量产，是市场在呼唤。

我本人是学汽车的，有30年在汽车行业的从业经验，我知道这样一项技术还远远没有达到车规级量产的条件。

不过市场又很期待，我们需要怎么做？

所以说第一步，应该更快的让这项技术，哪怕没有实现完全无人驾驶的状态下，我们也可以把它引入到市场。渐进的导入、务实的进行，让它更快的、安全的实现商业化的运营为物流带来的价值。

相对于Momenta两条腿的策略，我们可以说是一个渐进的两步走的策略。

第一步在有人驾驶的条件下实现量产。我们保持自动驾驶系统架构的一致性，包括硬件的架构到软件的架构，我们的技术在L3就是有人驾驶状态下投放运营之后，可以持续的迭代，直到实现无人驾驶。

实现量产真不太容易，能够做好一个Demo，并不意味着量产也可以做好。

我们的自动驾驶要在高速路全场景能够实现，也还要满足车规级的要求。

比如说要满足一台卡车120万公里到150万公里的行驶寿命，而且在中国960万平方公里的高速公路上都要运营，要满足各种复杂的环境条件，包括高温、高寒、高原等“三高”试验、以及抗电磁干扰等等，所以我们需要做大量的车规级测试验证。

于是第一步，我们先面向L3，做到技术成熟，真正能够车规级可量产，满足功能安全要求，这样可以相对更快地进入市场。

第二步才是进一步更高级的自动驾驶实现，让技术的迭代可以持续进行。

⑤ 回应自动驾驶遭遇“寒冬”

量子位李根：今年之所以外界对自动驾驶有“寒冬”的质疑，也是因为有公司开始被洗牌，你们怎么看？

嬴彻科技黄刚：春夏秋冬、四季变换，这是很自然的事情。

但是一个公司如果致力于在自动驾驶领域去发展的话，战略是否清晰、目标是否坚定，都很关键。

我们采取务实的策略，在寒冬当中我们也是市场驱动的，最后就是真正地把技术能够实现商业运营。

文远知行韩旭：先说寒冬，那两个倒下的公司如果分析具体原因，是根本不一样的。

寒冬不来，虫子的寿命也只有一年。可能今天鸟在天上飞被气枪打到，不能说看到鸟死了，虫子死了就说寒冬真的来了，具体原因具体分析。

然后我还想就着嬴彻黄刚总的“车规级”分享一些思考。

我们现在做自动驾驶，有一个非常强的概念叫ODD——L4级汽车还需要在限定的区域内运行。

如果把车卖给消费者的话，这个车至少卖到中国要全国各地都去开，这里面有一个巨大的差别。

我的车如果只是在广州这个区域做自动驾驶，只要适合广州的天气条件就足够了。

等到有一天来北京做运营，可能会把车稍微改一改适合北京运营。

这就像中国房子一样，东北的房子是双层玻璃，北京单层玻璃配暖气，到了长江以后不配暖气。我们没有做一个房子从北到南都可以。

但是消费级车不一样，车要到吐鲁番去测高热，去漠河测冷度，去海南测湿热，用户全国各地都有，这里面就有这样一个巨大的差别。

在技术方面，尤其当自动驾驶和共享经济和运营区域结合在一起的时候，车规要进行改变。

我们常常用马车的车规衡量汽车的车规，或者用马车的运行思维衡量汽车的运行思维，这一点从思想本质上要改变。

我一直在说自动驾驶的来临，不是说给汽车添加了一个自动驾驶的功能，他可能产生了比你想象中更大的革命性的作用，就像马云提电子商务不是给传统公司做一个网页就叫电子商务，而是真正有一套从互联网支付到互联网用户发展。自动驾驶也是这样。

很多行业发展百年，会给我们带来积淀，但也可能同时有限制。

我从陆奇身上学到最大一点，就是他骑倒骑的自行车，说让自己每天忘掉一些事情。

在汽车行业，大家也要忘掉一些事情，从全新的角度来看待。

自动驾驶作为出行行业，绝对不是简单的把高级自动驾驶放在车上卖给消费者，我看到的未来绝对不是这样的。

量子位李根：对于Tony Han提到的“车规级”思考，黄刚总有没有要补充的？

嬴彻科技黄刚：我想补充一点，其实自动驾驶作为一个应用场景的话，而且分区域讨论，像文远知行在广东地区或其他地区的区域性示范、运行，我认为是一个很好的策略。

技术本身在不断的迭代。从要满足量产的要求，从汽车行业本身产业链角度来讲的话，无论从主机厂，还是供应商，目前来看能够满足量产有很大的挑战性，还有一个法律法规的环境，真正要支持自动驾驶实现的话，其实有很多挑战，所以我觉得走向成熟过程当中，也需要跨学科、跨行业，包括政府的持续的关注和支持才能够实现的。

汽车行业本身，也是会拥抱变化。

我是汽车出身，加入科技公司也是表明行业发展需要跨行业合作，我个人认为自动驾驶在特定应用场景先行落地，是一个可行的务实的一个策略，但是并不意味着我们不需要车规。

真正的Robotaxi 商业运营要做到可以放心的、不需要安全员、大规模投放，必须按照车规要求做严格的开发和测试认证，包括自动驾驶系统和整车在内，无论是硬件还是软件系统，包括我刚才提到的对车辆可靠性的要求。

如果放到卡车环境，虽然使用场景更简单一点，但更要进行验证，Robotaxi 可以在小范围试运行，但是长途卡车一上高速公路，就会奔向全国各地，可能今天在上海、明天在广州，接着可能还要去东北，所以必须要面对全区域运营场景的ODD、要进行大量的验证。

所以我认为自动驾驶发展和车规级要求之间并不矛盾。

量子位李根：旭东怎么看“寒冬”？

Momenta曹旭东：首先，我比较同意韩旭的观点，之前个体公司成败，其实跟自动驾驶行业关系不太大。

当行业发展跟不上人预期的时候，预期突然会降低，创业者应该有穿越起伏波动的能力，或者穿越行业周期的能力。

对于个体的成败，我觉得跟主要是初心和团队出了问题。

可能自动驾驶来的时候是一个风口，没有说把这件事情要干十年或者几年，没有这个充分的准备在。

遇到一些困难，团队有一些风口和矛盾，又没有办法很好的发展。

挺遗憾的，但我觉得这种情况在行业泡沫期也会有，行业寒冬期的时候发生的概率会更大。不过需要说明清楚，这跟商业整体关系不大。

量子位李根：简单总结一下三位嘉宾发言，也就是说：第一，每个行业都有生老病死的一个周期；第二，这两家倒下的公司，更多还是一个创业本质的原因，是人性因素，他们对于创业的认知、坚持以及一些满足方面的不同，有公司追求短、没有度过冬天，有公司追求更长远，我们需要关注长期主义的公司。

⑥ 自动驾驶演进至哪一阶段了？

量子位李根：下一个话题，如果按照手机的演进路线类比，现在的自动驾驶处于怎样的阶段？

嬴彻科技黄刚：很难类比。从BB机到大哥大到功能机，本质上都还属于是移动通讯，而从功能机到智能手机是从移动通讯跨越到移动互联网，不是一个概念。

我更倾向于自动驾驶技术，是从传统的汽车走向智能化这样一个阶段，是从功能机向智能机切换的过程。

但是我们看到自动驾驶的技术，还是处在一个量产前期，或者说逐步迭代的过程。

如果自动驾驶水平的分级L1到L5，L1和L2正在进入到量产阶段，未来做到L4和L5的话，可能要技术的不断迭代、不断走向成熟。

文远知行韩旭：我没法回答这个问题，因为定义不严密。

这两个发展类比的话，是用自动驾驶类比无线通信还是数字通信……

车的话，L3到L4之间差别就很大，L2、L3和L4可能都不能一一跟通信或手机路线类比，所以我不能回答。

Momenta曹旭东：我们判断自动驾驶可能会比互联网演进慢一点。

慢多久，我们可以做一个类比。

移动互联网的滴滴、美团大概不到10年，汽车行业里面比较成功的公司特斯拉和Mobileye大概20年。

如果汽车行业相比移动互联网的话，我们的判断至少比移动互联网慢1倍。

也就意味着移动互联网10年，自动驾驶至少20年。

分两个阶段：第一个阶段需要10年才能真正实现L4，然后第二个阶段是真正的产品的成熟。

商业模式的成熟需要20年，现在从2016年开始到2019年这3年时间，大家可以类比一下，差不多苹果刚出来的阶段。类比移动互联网1.5年的时间。

最后我想说一下，这个行业发展速度，内部有一个总结：外界看起来好像在减速，但是内部看起来是在加速。

不管是硬件产品还是商业，在我看来大家逐渐的从泡沫期的疯狂热情，乱七八糟的方向，收敛到正确的产品路径上、正确商业路径上。

而随着这样发展，一旦缩减到已经比较明确的方向、资源能够充分利用的时候，其实速度就飞快，从内部来看在加速。

量子位李根：“外部在减速，内部在加速”，挺好的总结。对于自动驾驶未来，其他两位嘉宾还有分享吗？

文远知行韩旭：时间点上，我跟旭东有不同，旭东说要10年时间，我还是觉得2024-2025年，自动驾驶出租车应该就能满大街跑了。

对未来做预言，把时间点和技术成熟度同时放在一起是很危险的，但我还是很乐观地说，2024年你可能真的会看到RoboTaxi无人的在大街上跑。

实际上Waymo在凤凰城已经在跑了，我们现在有安全员是因为受到政策法规的限制，所以我觉得会很快到来。

Momenta曹旭东：自动驾驶满大街跑，这个话题因为宽泛，所以我更倾向于在几个维度上做界定：

第一，什么样的场景；第二，多少数量。

一辆车发生事故的概率会少，100万辆车发生事故的概率会大100万倍，100万辆车的速率比较难，数量上要加一个界定，我界定的是1000辆车，可以由远程安全，也就是说不是完全相同，而是有人监管。

在这样一个前提下的话，大概需要多久时间？我很喜欢思考这个问题。

也问了欧洲、日本、美国的专家，答案很不一样：

欧洲专家说需要10年，日本专家说需要10年往上，美国专家分两类，第一类答案是3到5年，第二类答案5到10年。

其实我是一个谨慎乐观派，我更倾向于第一个答案就是3到5年，而这3到5年我又偏保守一点，可能真正要做到1000辆车，去掉车上的安全员，可以由远程监管，一个人至少可以看两辆车，做到这种程度可能需要5年时间。

量子位李根：中国的汽车专家怎么看？

嬴彻科技黄刚：我更加关注商用车，我很期待3到5年之内自动驾驶能够在特定场景、法规允许的情况下，能够真正的、安全的投入商业运营。