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作者 | 德新
編輯 | 斯言
L4自動駕駛公司邁向規(guī)?；?/h2>
2022年，因為多地的疫情，汽車市場要比往年冷清。但另一方面，也是在充滿不確定性的環(huán)境中，汽車行業(yè)在篤定加大對未來的投入。
三月，比亞迪停產(chǎn)了燃油車，專注新能源車型。四月、五月，相當(dāng)數(shù)量的車企發(fā)布了各自的智能電動化旗艦車型，激光雷達(dá)、大算力芯片紛紛上車，高級別自動駕駛很有希望在未來的數(shù)年內(nèi)成為汽車的標(biāo)配。在疫情當(dāng)中，自動駕駛產(chǎn)業(yè)內(nèi)正圍繞著軟硬件的核心技術(shù)掀起一波上車的熱潮。
5月18日，一家頭部自動駕駛公司宣布加快自動駕駛技術(shù)大規(guī)模上車的進(jìn)程——輕舟智航在這天發(fā)布了「雙擎戰(zhàn)略」。
這家2019年從硅谷車庫起家的公司，這兩年迅速成為了國內(nèi)無人小巴領(lǐng)域的頭號新勢力。目前其推出的龍舟ONE自動駕駛小巴已在中國10座城市開展測試運營，部署車隊規(guī)模超過100臺。
在技術(shù)領(lǐng)域，輕舟智航有一套在業(yè)界頗為大家熟知的方法論——「自動駕駛超級工廠」。其「雙擎戰(zhàn)略」，正是在過去兩年多研發(fā)的基礎(chǔ)上，提出的兩個方向的落地戰(zhàn)略：
以全球領(lǐng)先的公開道路L4級自動駕駛軟硬件方案打造「動力引擎」，加速縱向技術(shù)深化，為輕舟自身和產(chǎn)業(yè)提供無限動能，逐步在更多場景上實現(xiàn)完全無人的駕駛能力，驅(qū)動城市交通出行效率持續(xù)提升；
憑借技術(shù)領(lǐng)先、可自由配置的自動駕駛前裝量產(chǎn)方案打造「創(chuàng)新引擎」，以更加安全、成本合理的高性價比方案助力用戶創(chuàng)新，加速橫向場景拓展，實現(xiàn)自動駕駛技術(shù)的規(guī)?；涞?。
隨著「雙擎」的推出，輕舟智航在當(dāng)天還發(fā)布了3款重磅產(chǎn)品：
龍舟SPACE，面向無人駕駛時代設(shè)計的，可在復(fù)雜公開道路運營的移動出行空間，滿足從長途到短途的接駁，支持車體的變換，靈活覆蓋不同場景需求。
DBQ V4，量產(chǎn)車規(guī)級自動駕駛方案，標(biāo)配版可用10%的L4自動駕駛方案成本，實現(xiàn)99%的L4能力，量產(chǎn)成本低至1萬元人民幣級別，旗艦版可實現(xiàn)完全L4能力。
輕舟矩陣，輕舟自研自動駕駛研發(fā)工具鏈，以仿真為核心，打通從研發(fā)到測試運營的全流程，幫助車企建立數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)能力。
同日，輕舟智航宣布與T3出行、地平線達(dá)成戰(zhàn)略合作，并攜手火山引擎為輕舟矩陣注入高效能量。
雙擎火力全開，三款重磅產(chǎn)品發(fā)布以及拉起一個強(qiáng)大的朋友圈，都意味著輕舟智航邁入了全新的發(fā)展階段。
在這個時間點上，XEV研究所采訪了輕舟智航創(chuàng)始人、CEO于騫，請他談一談過去兩年多在快速發(fā)展的行業(yè)中實現(xiàn)突圍的實踐經(jīng)驗與思考。
于騫認(rèn)為，在巨頭林立的競爭中，突圍的核心關(guān)鍵是打造一個高效的系統(tǒng)。當(dāng)前，無論公司的L4自動駕駛應(yīng)用、車規(guī)級自動駕駛解決方案還是工具鏈輕舟矩陣，都是在過去兩年多打造「自動駕駛超級工廠」的核心系統(tǒng)上誕生的。
隨著現(xiàn)在智能汽車上，大算力芯片、高性能激光雷達(dá)開始大規(guī)模應(yīng)用，于騫認(rèn)為眼下優(yōu)秀的L4技術(shù)公司正迎來一個非常好的時間點，車企和消費者端都希望能夠獲得更高等級、更加完整的自動駕駛體驗，這些恰恰是領(lǐng)先的L4技術(shù)公司善于提供的。
同時，以10%的量產(chǎn)成本提供99%的L4自動駕駛功能，于騫認(rèn)為這樣的方案大規(guī)模量產(chǎn)，將極大促進(jìn)自動駕駛系統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集和測試驗證，加速無人駕駛成為現(xiàn)實。我們正在迎來自動駕駛的黃金拐點。
以下是XEV研究所采訪于騫的對話，我們在不改變原意的基礎(chǔ)上進(jìn)行了編輯。
打造「自動駕駛超級工廠」，無人小巴只是起點
XEV：行業(yè)里有人認(rèn)為輕舟是一家無人小巴公司，你們自己是怎么定位的？
于騫：我們的使命一直沒有變過，將無人駕駛帶進(jìn)現(xiàn)實，最終要達(dá)到無人駕駛的廣泛落地，這是長期的目標(biāo)。
小巴屬于萬里長征的第一步，是我們第一個產(chǎn)品的形態(tài)，是大市場的一個小切口。
事實上，輕舟在Robotaxi和L4技術(shù)上的積累和能力建設(shè)也從來沒有停止過。輕舟在車庫創(chuàng)業(yè)時的第一輛車就是Robotaxi，到去年年底我們實現(xiàn)了完全無人的Robotaxi在公開道路上的駕駛能力，現(xiàn)在也有相當(dāng)規(guī)模的Robotaxi車隊。
大家對我們小巴的印象比較深，可能是輕舟的無人小巴做得非常好。我們實際上開創(chuàng)了一個品類，以前的小巴都是在園區(qū)里跑一跑，做一些內(nèi)部的接駁，輕舟的龍舟系列開創(chuàng)了Robobus在公開道路上的短途出行。
為什么起步是做小巴？其實背后大的邏輯是，技術(shù)和商業(yè)化的平衡。
我們不是做純技術(shù)開發(fā)的實驗室，而是要找到自動駕駛技術(shù)和商業(yè)化之間能走通的路徑。
XEV：這次輕舟智航明確提出「雙擎戰(zhàn)略」，這跟之前的發(fā)展戰(zhàn)略一樣，還是屬于升級或者轉(zhuǎn)型？
于騫：「雙擎戰(zhàn)略」是輕舟一直遵循的方向，也是過往我們常提的「自動駕駛超級工廠」方法論的進(jìn)一步總結(jié)。
為什么是在這個時間點上提出「雙擎戰(zhàn)略」，并且發(fā)布大量的相關(guān)產(chǎn)品進(jìn)展，主要是在響應(yīng)行業(yè)的發(fā)展。
整個行業(yè)法律法規(guī)和技術(shù)的推進(jìn)是非常明顯的，尤其像傳感器和計算方面的發(fā)展，這也說明整個行業(yè)進(jìn)入了一個黃金拐點。
早年的前裝量產(chǎn)車，基本上只用非常簡單的傳感器和計算單元，比如1V1R（即一個前視攝像頭加一個前向毫米波雷達(dá)）做ACC、AEB等非?；镜妮o助駕駛能力。但現(xiàn)在由于傳感器能力提升、算力提升，并且成本下降，才能真正實現(xiàn)前裝量產(chǎn)與L4應(yīng)用兩個引擎之間數(shù)據(jù)的共享和共生。
大量新型傳感器，比如像半固態(tài)、固態(tài)的激光雷達(dá)正在上車，激光雷達(dá)從早年10萬美元一臺，現(xiàn)在到幾百美元一臺，算力從早年的幾個TOPS、十幾個TOPS現(xiàn)在變成幾百個TOPS、上千TOPS。
我們看到（無論L4應(yīng)用還是前裝量產(chǎn)），底層都是通過打造自動駕駛超級工廠，實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)，實現(xiàn)效率提升。
一方面在一些特定場景下，在公開道路上實現(xiàn)完全L4的能力。
龍舟SPACE或者未來的移動空間這樣的應(yīng)用，是我們的動力引擎下的成果。
另外一方面，基于同樣的技術(shù)棧，我們可以為量產(chǎn)車提供非常高性價比、非常安全的自動駕駛能力。這也是我們從一年多之前便著手在做的。
我們提出用10%的 L4方案成本，實現(xiàn)99%的L4能力，實現(xiàn)大范圍的前裝量產(chǎn)，這個是行業(yè)發(fā)展的一個新階段。同時也是我們平衡技術(shù)和商業(yè)化的一條有效路徑，實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動高效的迭代，兩個引擎之間實現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享。
XEV：雙擎戰(zhàn)略提出來 L4和前裝量產(chǎn)一起做，輕舟的戰(zhàn)略有什么樣的獨特性？
于騫：首先，我們的使命始終是將無人駕駛帶進(jìn)現(xiàn)實，堅持通過造火箭而不是搭梯子的方法，來實現(xiàn)自動駕駛。
也有一些公司當(dāng)年是做ADAS、視覺方案出身的，然后做Robotaxi、做L4。我們不是做ADAS，然后講 L4的故事。
相反，我們有這么強(qiáng)的底層方法論支撐，進(jìn)入到前裝量產(chǎn)是非常自然的。
因為未來的量產(chǎn)車型，大家不太會單純講L2、L3、L4這種簡單的分類，更多關(guān)注的是駕駛體驗。
例如，在某些比較熟悉的路段，經(jīng)過非常大量的測試以后，它可能就是L4，但是某些地方它可能就是L2，在某些法律法規(guī)允許的地方是L3，所以不是單點的L2或者L4這樣簡單分類，而是一種整體駕駛能力的提升。
通過數(shù)據(jù)驅(qū)動、效率提升來實現(xiàn)自動駕駛大規(guī)模落地，通過結(jié)合技術(shù)和商業(yè)的平衡，實現(xiàn)一個商業(yè)閉環(huán)推動更大的商業(yè)閉環(huán)，一步一步實現(xiàn)自動駕駛，這是我們從一開始就非常堅持的方向。
對我們來講，最內(nèi)核的東西，我們的使命和方法論從來沒有改變過，也是跟其他公司存在很大差異的地方。
XEV：您提到的很重要一點是技術(shù)跟商業(yè)的平衡，如果第一個平衡點是小巴，接下來是什么？
于騫：我們的動力引擎其實包含了非常廣泛的L4的概念，包括未來的移動空間，也包括像一些物流、短途出行，很多應(yīng)用場景可以拓展。
在量產(chǎn)車的業(yè)務(wù)上，就是兩個象限：
一個是完全無人化。完全無人化的技術(shù)要求非常高，需要各種各樣的冗余、安全兜底的策略，實現(xiàn)穩(wěn)定性、可靠性，應(yīng)對大量的長尾場景。但目前，肯定是有一個ODD限制的，暫時不可能在整個城市范圍內(nèi)去部署。
要實現(xiàn)真正完全的無人駕駛，還需要在更多的場景得到驗證。但就目前來看又不可能大范圍做到完全無人，怎么辦呢？可以利用前裝量產(chǎn)的方案，做到用10%的L4成本，實現(xiàn)99%的L4能力，這樣的話就可以很大程度上獲得廣泛的數(shù)據(jù)驗證。
通過一縱一橫這兩方面的努力來實現(xiàn)無人駕駛的長期遠(yuǎn)景目標(biāo)。
前裝自動駕駛的發(fā)展趨勢：高級別方案替代單點功能
XEV：作為一家一開始就定位L4無人駕駛的公司，推進(jìn)L2前裝量產(chǎn)方案，有什么優(yōu)勢，有什么劣勢？
于騫：其實我們不太以L2來去定義這個事。未來，尤其在量產(chǎn)車型上，其實更多強(qiáng)調(diào)的是自動駕駛體驗是不是足夠好。
首先，整個行業(yè)是在往更高等級自動駕駛發(fā)展，而不是相反方向發(fā)展。原來幾萬美元的激光雷達(dá)，現(xiàn)在就在幾百美元，而且大量地上量產(chǎn)車，算力平臺也是。這是對我們這樣的高級別自動駕駛公司非常有利的形勢。
如果你把算力比喻成氧氣的話，環(huán)境里的氧氣濃度變大了很多，這個環(huán)境里的果實——就是傳感器的數(shù)據(jù)就變得多了很多。
從客戶角度也是。以前的客戶看到的自動駕駛或者輔助駕駛，更多是一些非?；A(chǔ)的單點功能，比如說AEB、ACC等。打開率也不是很高，客戶的預(yù)期也比較低。但現(xiàn)在用戶對智能化的體驗越來越重視，很多的主機(jī)廠客戶越來越重視。
電動化已經(jīng)是非常明顯的趨勢，比亞迪連油車都不造了，但電車的體驗只是一部分，真正的差異化還是在智能化方面體現(xiàn)。
對于我們自己，在自動駕駛領(lǐng)域是非常注重效率提升的。成立到現(xiàn)在也就3年時間，基本上走完了其他自動駕駛公司5、6年的過程，為什么能做到這一點？
我們以更少的人、更短時間實現(xiàn)這一點，是因為我們是從一開始秉承以效率優(yōu)先，而不是跟別人去拼車隊規(guī)模。
確實這個行業(yè)的競爭加劇，比如像華為、百度這樣的巨頭下場。對于輕舟來講，我們有相對更加柔軟的身段，更加理解客戶的需求，能夠幫助客戶成功。
我們?nèi)ツ昴甑滓舶l(fā)布了一個工具鏈產(chǎn)品叫輕舟矩陣，我們不是只給主機(jī)廠客戶賣一個方案就完了，更多的是幫助他們搭建底層的能力，使車企能更好地利用自己的數(shù)據(jù)，提升智能駕駛方面的長期競爭力。這點也是我們非常獨特的地方。
作為一個主機(jī)廠客戶，如果他選用了一套非常高等級的自動駕駛方案，實現(xiàn)了非常強(qiáng)的自動駕駛能力，那還會不會再去市面上去采購一些低等級的、單點功能，再把這兩個系統(tǒng)粘合在一起呢？其實從長期來看可能就不會了。
因為在大算力的平臺，更強(qiáng)的傳感器能力下，那些基礎(chǔ)能力應(yīng)該是包含在內(nèi)的。未來的需求一定是向更高等級自動駕駛發(fā)展，能夠?qū)崿F(xiàn)更加一體化的駕駛能力，車企和用戶不關(guān)心到底是AEB還是ACC，反正讓我安全、開得爽就完了。
越是單點的技術(shù)，越容易標(biāo)準(zhǔn)化。一體化的方案，或者越完整的駕駛體驗，越不容易標(biāo)準(zhǔn)化。未來的自動駕駛的發(fā)展，供應(yīng)商和客戶不是完全的買賣關(guān)系，很大程度需要是促進(jìn)相互影響的過程。
所以傳統(tǒng)的供應(yīng)鏈關(guān)系，比如早年的供應(yīng)商賣個標(biāo)準(zhǔn)化的東西，直接給主機(jī)廠，這種方案其實越來越不符合未來的發(fā)展趨勢。
XEV：用10%的成本，實現(xiàn)99%的L4能力，能介紹一下這套方案嗎？
于騫：DBQ V4是一個可配置的方案，如果把所有我們建議的傳感器都裝上的話，也就是旗艦版是具備完全的L4能力的。
但L4其實最難的，就在于最后10%甚至1%的問題，它需要大量安全的冗余、軟件兜底的策略。從線控到電源到硬件、傳感器、計算到整個軟件，所有的部分都要帶冗余的，包括大量的長尾效應(yīng)，需要做大量的測試才能實現(xiàn)。
所以我們提出的是只用10% L4的成本，實現(xiàn)99%的L4能力。
這里面包括什么？支持自主變道、自主超車、三點掉頭、進(jìn)出匝道、橫向避讓，包括無保護(hù)左轉(zhuǎn)、非常窄路的借車道繞行，這些能力很多在L2的功能里都沒有定義，這些能力其實都是一個整體的駕駛體驗。
但是我們不會稱它是完全無人，它最終的駕駛體驗會很接近L4能力，但司機(jī)還會在駕駛員位上對安全負(fù)責(zé)。
XEV：99%，是目標(biāo)還是基于現(xiàn)有能力的估算？
于騫：是一個估算。滿足最后的1%，就是要實現(xiàn)完全無人。
實際上實現(xiàn)完全無人在大部分的情況下是非常困難的。我們并不認(rèn)為完全無人在很大范圍內(nèi)的實現(xiàn)，比如整個北京、整個上海是非常困難的，這里面的成本不僅僅是軟硬件的成本，大量的測試成本也在里面。
XEV：你們的前裝量產(chǎn)方案的量產(chǎn)預(yù)期是什么時候？
于騫：具體時間很大程度上取決于客戶需求。但我預(yù)計在2023、2024年，是一個集中落地的時間。同時一些其他新入場的玩家，他們會對這個行業(yè)有很大的推動。所以，我覺得在2023、2024年基本上是集中落地的時間節(jié)點。
XEV：你們認(rèn)為以后的汽車市場是一個集中還是分散的市場？比如特斯拉的一兩款車型就賣得非常多。如果是一個集中的市場，整個供應(yīng)商也會收斂。你們對此怎樣判斷？
于騫：首先在單一市場上很有可能會出現(xiàn)一個非常厲害的封閉系統(tǒng)，可能它的軟件硬件資源，包括芯片都自成體系。比如像手機(jī)市場里的蘋果，基本上所有東西都是一個封閉系統(tǒng)，但是這樣的玩家不會很多。
除了這一家之外，一定有各種各樣的企業(yè)有各自擅長的地方，但不可能全自研，必然需要供應(yīng)商。
而且車的個性化很強(qiáng)，我認(rèn)為它比手機(jī)還要碎片化，因為有不同性別、不同年齡段、不同收入水平，因此中國的汽車市場還是比較分散的。
除了蔚小理，還有小米、合眾、牛創(chuàng)，還有傳統(tǒng)主機(jī)廠的新品牌智己、嵐圖，還有像海外主機(jī)廠在中國的車型。大家都追求自研，但是自研也是在一個互相支持共生共贏的生態(tài)里進(jìn)行的，不可能完全封閉自研。
高級別自動駕駛前裝量產(chǎn)的難點
XEV：與車企合作前裝量產(chǎn)，會不會帶來非常大的工程壓力？像華為ADS，可能在兩三年的周期內(nèi)，也就是支撐三四家車企。
于騫：其實工程落地正好是輕舟的優(yōu)勢。我們不像一部分公司過于癡迷算法，我們從一開始就非常注重工程落地。
這點是跟我們團(tuán)隊基因有很大關(guān)系。因為我們從谷歌這樣的團(tuán)隊出來。
谷歌的自動駕駛很強(qiáng)，其實更強(qiáng)的是，它定義了很多軟件工程方面的最佳實踐。
可以說，谷歌定義了怎么把工程做到極致。
雖然輕舟有非常領(lǐng)先的算法，但我們的發(fā)展是從來不以單點的算法作為場景能力，而更多的是以工程落地能力，能夠?qū)崿F(xiàn)高效數(shù)據(jù)的閉環(huán)，能夠提升效率。我們認(rèn)為這些是長期發(fā)展的競爭力。
當(dāng)然跟主機(jī)廠的合作，這方面確實是需要投入蠻多人力的，我們也非常愿意和我們的主機(jī)廠的合作伙伴、客戶，來共同打造這些能力，去實現(xiàn)真正的安全，成本更加合理，效率更高的自動駕駛底層技術(shù)搭建。為此我們也提供輕舟矩陣這樣的產(chǎn)品，來幫他們提升效率。
XEV：你們非常強(qiáng)的工程能力，在這幾年產(chǎn)生有哪些成果？
于騫：我舉幾個例子。我們很早就搭建了一整套的底層測試工具鏈，比如仿真和CI（軟件集成）的結(jié)合。比如工程師寫了一個Bug，在系統(tǒng)里根本提交不上去，會被系統(tǒng)自動剔除出去。我們大量通過場景的搭建，能夠很大程度避免上車后才去調(diào)試的問題。
在整個自動駕駛研發(fā)的過程中，每一個錯誤的發(fā)生，如果晚一個階段，它的發(fā)現(xiàn)和修復(fù)的成本大概要增加10倍。尤其跟主機(jī)廠合作，如果每次都到上車時候發(fā)現(xiàn)一些問題，成本非常高，效率非常低。
所以在研發(fā)過程中，我們大量使用了這樣的自動化測試工具。通過仿真的放大，一整套和CI/CD的結(jié)合，使得從單元測試到集成測試、仿真測試到場景庫的測試、發(fā)版測試，一整套的測試流程，工程質(zhì)量得到極大的保證。
設(shè)計同樣也是，通過安全冗余，通過更加合理的安全兜底策略，要確保整個安全目標(biāo)的達(dá)成。
所以從設(shè)計角度、測試角度，我們都有一整套非常嚴(yán)密的工具鏈來確保工程落地，而不是說某一個神奇的算法，某一個單點。它是一整套以數(shù)據(jù)驅(qū)動、效率提升為核心的工具鏈，而不是簡單的一些概念想法。
大家可能發(fā)現(xiàn)有的自動駕駛公司經(jīng)常會做完 demo以后效果非常好，但一到量產(chǎn)時，發(fā)現(xiàn)嵌入式平臺的算力比demo平臺的算力差一兩個數(shù)量級。一兩千TOPS的算力平臺，做demo挺好的，量產(chǎn)的嵌入式平臺性能差好多，這就是工程落地的難度。
我們從一開始在設(shè)計時，就是針對這樣的嵌入式平臺考慮的。我們要做大量像trace（追蹤系統(tǒng)）工具。在真正上車時，車載系統(tǒng)的實時性很強(qiáng)，需要大量工具確保整個時序、系統(tǒng)性能，軟件運行流程順暢，這些都是我們具備的。
XEV：針對輕舟矩陣，國內(nèi)一些車企從16、17年已經(jīng)有自動駕駛團(tuán)隊了，做了這么多年，為什么還是缺乏好的工具？他們需要什么？
于騫：車企在發(fā)展自動駕駛時，側(cè)重點不太一樣。很多車企希望要一些現(xiàn)成的算法或者方案，對底層的開發(fā)工具、怎么形成數(shù)據(jù)閉環(huán)，沒有那么擅長和注重。
輕舟矩陣，可以理解是脫離于算法的工具，幫助車企客戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動，打造自動化的閉環(huán)。它是一整套工具鏈，并不依賴于單點算法。
當(dāng)然我們也可以為客戶提供一些參考算法。但更多的是授人以魚不如授人以漁，我們提供工具鏈，讓車企在這個基礎(chǔ)上能夠建立起自己的能力，這其實比單點的算法更重要。
在工具鏈基礎(chǔ)上，車企的自動駕駛開發(fā)能力，其實是主機(jī)廠在數(shù)字化轉(zhuǎn)型時需要提升的非常核心的能力。
L4技術(shù)如何繼續(xù)向上突破？
XEV：我們過去也試乘過輕舟的測試車輛，一般乘客感受最多的是體感。輕舟過去兩年打造的L4技術(shù)，您覺得哪些東西是最關(guān)鍵的指標(biāo)？
于騫：在現(xiàn)在這個時間點上，我們的駕駛體驗跟很多成立了五六年的自動駕駛公司是可以拉齊的。
首先，我們會處理非常復(fù)雜的路況，實現(xiàn)行泊一體的能力，從高速的NOA到城市的NOA也是一體的。
另外，我們在一些比較有特點的非常狹窄復(fù)雜、有中國特色的道路，比如姑蘇區(qū)，做到游刃有余，能夠提供非常舒適的體感。
而且，我們的L4技術(shù)是可以實現(xiàn)完全無人的。我們在去年也發(fā)布了完全無人的方案，一些客戶包括媒體朋友甚至在主駕上體驗了我們的車，能提供這種能力的公司其實并不多。
XEV：輕舟是行業(yè)第一家采用時空聯(lián)合規(guī)劃的公司，能介紹一下這項技術(shù)嗎？
于騫：我們確實是在中國最早使用時空聯(lián)合規(guī)劃的公司。
傳統(tǒng)的運動規(guī)劃算法，都是通過時間和空間解耦的辦法，先規(guī)劃出一條路徑，然后再去規(guī)劃這條路徑上的速度，這是經(jīng)典的方法。
這種方法其實不太適合道路上有很多動態(tài)障礙物的情況。因為沒有辦法在規(guī)劃軌跡的時候，考慮速度。所以在道路上有大量動態(tài)障礙物的時候，就會非常呆板。
當(dāng)然也可以通過手動寫很多規(guī)則去改變，這就是為什么很多公司做運動規(guī)劃的團(tuán)隊都很大，然后寫各方面的規(guī)則，不同的場景再細(xì)分各種各樣的規(guī)則來。
我們是行業(yè)里率先采用時空聯(lián)合規(guī)劃的方法，同時在時間空間上考慮這樣的軌跡，就能夠顯更加靈活，更自如地應(yīng)對道路上的動態(tài)障礙物，這點非常適合中國復(fù)雜的道路情況。
我們的車輛，尤其在相對窄的路，大量逆行車輛，動態(tài)障礙物非常多的情況下，能穿梭自如，這點是和算法框架高度相關(guān)的，而且我們不需要大量的手寫規(guī)則。
XEV：你們覺得Waymo是造火箭，還是搭梯子？如果Waymo是造火箭的話，你們怎么造一個比Waymo效率更高的一個火箭？
于騫：我覺得Waymo一定是造火箭的，它在行業(yè)里是很強(qiáng)的一個Leader的作用。
作為第一家要把無人駕駛做成的公司，它頂著非常大的壓力。就好比特斯拉當(dāng)年做電動車的時候，一度甚至要堅持不下去。Waymo一樣面臨更多的質(zhì)疑、挑戰(zhàn)，尤其像L4級別完全無人大范圍的Robotaxi，是非常難的。
輕舟的優(yōu)勢在于什么？首先，我們一出來的時候，就知道大范圍落地完全無人駕駛這件事非常難，不可能以Waymo同樣的方式去做。
必須要以更加高效的方式來實現(xiàn)，要找到商業(yè)化和技術(shù)間的平衡點的辦法，一步一步的實現(xiàn)自動駕駛。
Waymo的目標(biāo)就是無人駕駛的終極目標(biāo)，但是我們在中間會找到更加合適落地的應(yīng)用場景，通過商業(yè)的閉環(huán)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的閉環(huán)，通過一個商業(yè)閉環(huán)推動更大的商業(yè)閉環(huán)。
這是我們和Waymo不一樣的地方。
