如你所知，過去數(shù)年，全球科技媒體都熱衷于探討自動駕駛對于人類社會的多元化改革——如下未來，甚至已成當(dāng)下共識：自動駕駛會讓出行更安全；與共享理念的深度契合，讓自動駕駛可以大幅降低出行成本，緩解交通壓力與環(huán)境污染，甚至打破城市在工業(yè)時代的道路桎梏，為城市居民釋放更多路權(quán)；而當(dāng)自動駕駛汽車成為移動的“第三空間”，也會誕生下一個平臺級別的商業(yè)模式。

嗯，考慮到汽車產(chǎn)業(yè)在全球的巨大體量，以及未來圍繞汽車構(gòu)建的智能交通體系的巨大想象，在樂觀者眼中，2020年自動駕駛或?qū)⒂瓉砣f億級市場的爆發(fā)。

但這條賽道也異常擁擠，無論科技巨頭還是整車巨擘，都已紛紛在自動駕駛的跑道上搶灘登陸，而由于產(chǎn)業(yè)鏈的相對漫長，也讓一眾初創(chuàng)企業(yè)頻繁登上舞臺中央，或自立門戶，或與巨頭共舞，在產(chǎn)業(yè)鏈的不同環(huán)節(jié)穿針引線，共同拼湊出一張自動駕駛的完整圖譜。

當(dāng)然，無論巨頭還是初創(chuàng)企業(yè)，盡管發(fā)展策略各有所求，卻共同面臨同一個巨大挑戰(zhàn)：自動駕駛商業(yè)化落地的最佳姿勢，究竟是什么？

挑戰(zhàn)在中國尤為迫切——如今所有人都在企盼，“用市場換技術(shù)”并不順?biāo)斓闹袊囀袌?，能在自動駕駛這一技術(shù)轉(zhuǎn)捩點上實現(xiàn)彎道超車，打贏這場席卷全球的軍備競賽，而這無疑需要自動駕駛技術(shù)能以某種更循序漸進，溫和理性的方式迅速落地，譬如在很多業(yè)內(nèi)人士眼中，2020年就會有部分L3或L4級自動駕駛通過前裝搭載量產(chǎn)和商用。

從這個意義上，攤開自動駕駛的企業(yè)圖譜，一家名為紐勱科技的公司著實令人眼前一亮，這家創(chuàng)立于硅谷，最早一批拿到加州路測牌照的公司，正是致力于L3/L4階段研究，用人工智能等先進技術(shù)，以高效落地，可量產(chǎn)，車規(guī)級的方式，為車企提供定制化的整套自動駕駛解決方案及服務(wù)。

而剖析其商業(yè)邏輯不難發(fā)現(xiàn)，“務(wù)實”而非“務(wù)虛”，真正尊重汽車行業(yè)的規(guī)律，“因地制宜”地默默深耕本土市場，或許才是自動駕駛商業(yè)化落地的最佳姿勢。

讓技術(shù)平滑落地

公開資料顯示，2017年初紐勱在上海設(shè)立總部，重點著眼讓技術(shù)落地，而身為初創(chuàng)企業(yè)，成立不久的紐勱，目前已經(jīng)與世界領(lǐng)先的合作伙伴正在進行深度合作。

這種迅猛的商業(yè)化速度，得益于與有些“眼高手低”，為示好資本市場而將“顛覆”二字常掛嘴邊的創(chuàng)業(yè)者相比，從誕生伊始，紐勱的商業(yè)邏輯就更尊重汽車規(guī)律，踐行最具商業(yè)化落地可行性的技術(shù)路線：一切研發(fā)都以技術(shù)落地為目標(biāo)進行，且所有系統(tǒng)全部符合可量產(chǎn)的車規(guī)級標(biāo)準(zhǔn)。

當(dāng)然，這需要將科技行業(yè)的迅速迭代，與汽車行業(yè)的沉穩(wěn)內(nèi)斂相結(jié)合，紐勱科技COO宋新雨在接受雷鋒網(wǎng)采訪時舉了一個例子：“我們的算法開發(fā)、測試，所有東西都在嵌入式平臺上完成，這樣可以兼顧開發(fā)速度和實際的產(chǎn)品性能。并且我們擁有一套完整的數(shù)據(jù)采集、標(biāo)定、清洗的流程和能力，保證模型高效快速迭代。除此之外，傳感器的設(shè)計和選型，也都是按照車規(guī)級標(biāo)準(zhǔn)來確定。我們的做法有別于科研的思路，一切為了產(chǎn)品落地來服務(wù)?！?/p>

此外，這種謙卑務(wù)實的姿態(tài)，也集中體現(xiàn)在人才構(gòu)成上。紐勱創(chuàng)始人徐雷和宋新雨之前均效力于特斯拉：徐雷是特斯拉Autopilot團隊第一代核心成員，Tesla Vision深度學(xué)習(xí)負責(zé)人；而宋新雨則是特斯拉供應(yīng)鏈及產(chǎn)品高級經(jīng)理，參與了Autopilot1.0和Autopilot2.0的產(chǎn)品化全過程；此外，紐勱技術(shù)團隊也主要來自特斯拉，蘋果和英特爾等科技巨頭；產(chǎn)品團隊則來自博世，松下和哈曼等知名汽車產(chǎn)業(yè)供應(yīng)商——不難發(fā)現(xiàn)，與特斯拉相似的“人才基因庫”，讓紐勱可以在科技與汽車之間，在速度和穩(wěn)定之間，覓得一道更適合于當(dāng)下的黃金中線。

而具體到技術(shù)層面，眾所周知，涉及軟硬件，各種傳感器和控制器的自動駕駛，是一套頗為復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)，紐勱最擅長上層應(yīng)用軟件和算法，目前他們選擇前裝車為市場切入口，為客戶提供整套自動駕駛解決方案。

為了讓自動駕駛的落地方式更為“平滑”，在客戶交付邏輯上，紐勱更注重整體性。要知道，自動駕駛的智能部分其實分為諸多模塊，大部分核心技術(shù)分別由各領(lǐng)域軟件公司分別研發(fā)，而在如今高度由模塊化搭建的AI市場，無論自動駕駛還是其他AI場景，遴選各領(lǐng)域供應(yīng)商，迅速拼湊出某個“通用”功能，是大多數(shù)解決方案的默認選項，但事實上，由于系統(tǒng)磨合度等問題，這種方式的用戶體驗往往會打折扣，相比之下，擁有完整且統(tǒng)一的自動駕駛系統(tǒng)，會讓其在落地細節(jié)上更具一致性——也因如此，紐勱選擇將感知，規(guī)劃和控制三大模塊精煉為一套完整的自動駕駛系統(tǒng)，站在車企角度，整套系統(tǒng)在調(diào)試，應(yīng)用和維護等方面無疑更令他們受用。

當(dāng)然，統(tǒng)一系統(tǒng)運轉(zhuǎn)良好的前提，是技術(shù)足夠出色。

事實上，仔細剖析紐勱的自動駕駛系統(tǒng)：依賴于深度學(xué)習(xí)的感知系統(tǒng)，其精度要遠高于傳統(tǒng)方法。以視覺為主的多傳感融合方案，在攝像頭之外，會依據(jù)具體駕駛情況使用激光雷達，毫米波雷達，超聲波雷達以及GPS/IMU傳感器，在天氣惡劣和車道混亂等不利駕駛環(huán)境下，亦可同時識別行人，車輛和標(biāo)識等多個目標(biāo)障礙物。此外，由于多傳感器融合系統(tǒng)不完全依賴高精度地圖，在很大程度上降低了成本——這對于自動駕駛的“民主化”過程至關(guān)重要。而同樣拜深度學(xué)習(xí)所賜，紐勱自動駕駛系統(tǒng)亦可模擬人類駕駛習(xí)慣，判斷障礙物速度和距離，并精確快速地預(yù)估其行動方向，為車輛規(guī)劃最優(yōu)行駛路線。另外，系統(tǒng)強大的分層規(guī)劃與控制系統(tǒng)，能讓車輛更好地應(yīng)對不確定性，在最大程度上保障行駛安全。

總之，基于環(huán)境感知，智能規(guī)劃和實時控制三者的無縫嵌合，得以讓紐勱自動駕駛系統(tǒng)在提升安全性和適應(yīng)性同時，維持低成本和高性能，從而充分發(fā)揮出紐勱車規(guī)級高效落地的競爭優(yōu)勢，最終真正以率先量產(chǎn)的方式，在自動駕駛的賽道上處于強勢地位。

因地制宜

事實上，率先完成自動駕駛的商業(yè)化落地，早已成為從政府到企業(yè)的普遍共識。

在不少人眼中，中國作為全球最大汽車市場，從產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)到政策扶持，從技術(shù)積淀到人才儲備，多個方向上的合力，都在共同催生自動駕駛市場爆發(fā)的火種，尤其在政策扶持上，一系列促進自動駕駛產(chǎn)業(yè)化的政策密集發(fā)布，不斷為中國自動駕駛的領(lǐng)跑清除路障。

但在產(chǎn)業(yè)化過程中，企業(yè)需要悉心留意的是，玩轉(zhuǎn)自動駕駛，除了必須懂技術(shù)，更要“懂中國”——相較于傳統(tǒng)汽車各產(chǎn)業(yè)鏈條的格式化，由于深嵌在復(fù)雜的商業(yè)環(huán)境，交通系統(tǒng)，輿論博弈，乃至整個社會協(xié)作體系的巨大網(wǎng)絡(luò)中，自動駕駛是個“本地屬性”非常強的產(chǎn)業(yè)，在諸多細節(jié)上都需要量體裁衣，也因如此，從誕生伊始，紐勱就將“落地中國”視為一切發(fā)展的邏輯起點。

譬如在商業(yè)層面，在判斷產(chǎn)品能否真正委以“商用”重任時，必須結(jié)合當(dāng)下中國汽車行業(yè)的整體發(fā)展脈絡(luò)來看，就像宋新雨所言：“產(chǎn)品在中國落地首先要了解中國的主機廠訴求是什么，其中包括功能，質(zhì)量，可靠性等方面，同時性價比也很重要，是否會對主機廠和消費者造成負擔(dān)……（比如）大家都知道，激光現(xiàn)在沒有辦法量產(chǎn)化，成本方面也有很大壓力，我們延續(xù)特斯拉以攝像頭為主的多傳感器思路。”

再譬如，在交通系統(tǒng)層面，眾所周知，種種社會原因所致，中國城市交通密度高，障礙物多，隨意性大，相比美國更為復(fù)雜，也讓自動駕駛的商業(yè)化之路稍顯荊棘，需要系統(tǒng)根據(jù)中國本土環(huán)境針對性細化，于是我們看到，紐勱自動駕駛系統(tǒng)也會在諸多技術(shù)細節(jié)上“對癥下藥”，以順應(yīng)頗具中國特色的交通環(huán)境和駕駛行為，舉個最簡單的例子，近距離的cut in（車輛并入）在中國很普遍，紐勱為此進行了技術(shù)優(yōu)化，讓系統(tǒng)處理近距離車輛并入的體驗感更好。

總之不難發(fā)現(xiàn)，在自動駕駛的擁擠賽道，相較于多數(shù)體量相近的參賽者，高落地性，可量產(chǎn)和車規(guī)級等特點，讓紐勱的商業(yè)化之路走得更為順?biāo)欤哺鼮槟_踏實地。

而從現(xiàn)在走向未來，紐勱也給出了自己的時間表：目前，已經(jīng)實現(xiàn)了一些L4場景，包含人找車、車找人的功能；同時也在做政府SCSTSV的智慧城市項目溝通與技術(shù)對接；中期，紐勱將基于L3階段研究，到2020年，為國內(nèi)自主品牌的量產(chǎn)車型提供自動駕駛軟件解決方案，并通過前裝市場迅速盈利并積累數(shù)據(jù)，再用數(shù)據(jù)反饋進行算法升級，逐漸形成大數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)；而在更值得期許的未來，紐勱則致力于構(gòu)建完整的新型交通模式，開拓共享運營業(yè)務(wù)，最終成為智慧交通乃至整個智慧城市網(wǎng)絡(luò)中更具價值的一環(huán)。

而通過紐勱這匹“黑馬”的迅速崛起不難窺見到，無論是合作還是競爭，是分庭抗禮還是單打獨斗，在全球玩家們的合力推動下，不斷腳踩油門的自動駕駛，終于來到大規(guī)模量產(chǎn)應(yīng)用的臨界點。

而我相信，在一眾企業(yè)和政府共同指向的2020年，會有更多人覺察到，自動駕駛正在深刻影響擁有百年歷史的汽車產(chǎn)業(yè)，自動駕駛，就是未來的一部分。