对话｜王一粟

整理｜周文斌

当“跨越式”遇上“渐进式”，智能汽车给了自动驾驶一个光明的未来。

以Waymo为代表的跨越式路线，他们力求跳过辅助驾驶阶段，直接实现L4级别的自动驾驶。与之对应的，是以特斯拉为代表的渐进式路线，主张L2、L3

开始，逐步过度到L4，并最终实现真正意义上的无人驾驶。

过去6年，自动驾驶经历了从人工智能的“天之骄子”到现实世界的“商业泥潭”。

一方面，自动驾驶面临市场规模、政策、安全、法规等多方面限制；另一方面，今年Robotaxi虽然在北京、广州等城市在逐步试点，但仍在商业化早期。同时，监管自动驾驶的政策、法律仍然相对保守，再加上硬件成本的限制，都让自动驾驶商业化困难重重。

但近两年，智能乘用车的起量给自动驾驶带来曙光。随着激光雷达为代表的自动驾驶核心硬件的成本在快速下降，如今搭载符合L4级别自动驾驶硬件已经成为新车的标配。在软件定义汽车，以及OTA升级等概念下，越来越多搭载L2、L3级别辅助驾驶的智能汽车在加速落地。今年上半年，比亚迪超过特斯拉，实现交付64．1万辆，蔚小理三家出货量也达到18．02万辆，除此之外，如长城、奇瑞、吉利等自有品牌，以及哪吒、零跑、极氪等新势力二梯队也开始快速上量。

也正是在这样的情况下，越来越多L4级别的自动驾驶企业开始进入L2、L3的赛道，试图抓住智能汽车的大潮成为Tier 1，而自动驾驶商业化也终于等来花开。

宏景智驾是L4梯队中转型较早的企业，2018年9月，在成立仅4个月后，就迅速拿下了第一个乘用车项目签约，这是一个面向主机厂的L3自动驾驶项目。

去年，宏景智驾透露，其在中国品牌L2＋ ADAS市场占有率为27．2％，作为Tier1供应商，其最知名的客户为国内某头部新势力造车品牌。

有投资人向光锥智能分析，宏景智驾在如此快的时间内能够起量，是因为其软硬件一体的解决方案，即软件（自动驾驶算法）和算力平台齐头并进的方式，让宏景智驾能快速切入到主机厂中，自己成为Tier 1。

本期，「光锥智能」对话宏景智驾创始人＆CEO刘飞龙，谈谈自动驾驶降维之战下的现状和未来。

以下为对话实录，将围绕以下三个主要问题展开：

1． L4转型L2、L3需要面临哪些问题？

2． 软件（自动驾驶算法）和算力平台齐头并进的方式，对落地量产有何影响？

3． 对自动驾驶公司来说，当下最重要的又是什么？

图：宏景智驾创始人＆CEO刘飞龙

光锥智能：自动驾驶发展到今天，“跨越式”和“渐进式”这两种截然不同的路线也走到了交汇的路口，您如何看待两者的差异，以及未来哪一种路线能够率先实现真正的自动驾驶？

刘飞龙：要回答这个问题，首先得明白一个更底层的逻辑，即什么在阻碍高等级自动驾驶的落地？

我们发现这个问题是“长尾效应”。要实现真正的自动驾驶，就需要解决所有Corner case（边角案例）。但这个过程越往后越复杂，发掘问题的速度也会大幅下降。所以，实现自动驾驶的核心问题就变成了“挖掘效率”。

特斯拉是用量产车去跑数据，用影子模式在后台不断做训练，这种模式让路上的每个特斯拉车主都成了“实验员”。特斯拉2021年产销量已接近百万，如果一辆车一年跑一万公里的话，一年就有百亿公里的数据积累。

但全世界做Robotaxi的团队在路上的车有几百台就已经非常了不起了，即使我们算1000台，一年也才一千万公里。我们会发现，用量产车跑“长尾效应”的效率可能是Robotaxi团队的百倍、甚至千倍。所以对比来看，我觉得跨越式起步早、起步快，但渐进式可能是会跑到终点。

图：特斯拉影子模式

光锥智能：那目前宏景智驾量产的车有多少？

刘飞龙：我们今年的订单是20万台，就是到今年年底，会有二十万台以上的车搭载宏景智驾的智能驾驶系统上路。这是一个快速上升的赛道，明年我们希望做到30～50万台。

光锥智能：最近有越来越多L4的公司也开始做L2、L3了，和之前一直就在做渐进式的玩家相比，有哪些不同？

刘飞龙：做减法要比做加法更容易，宏景智驾最早也是从L4起步的公司，软件能力是我们的强项，所以做降维的时候，我们的软件体验要比传统做ADAS的公司体验要好。

而且我们很早就意识到L4级别在市场和法规上的不成熟，所以从三年前就在做转型降维做量产，但最终我们还是要回归L4的。时间上的优势让如今的宏景智驾在客户、量产车型、数据积累，还是产品都已经到了一个相对比较成熟的阶段。目前中国前15名的主机厂，三分之一都是宏景智驾的客户。

光锥智能：从L4降维到L2、L3，这个过程仅仅是做减法吗？过程中还有哪些困难需要去克服？

刘飞龙：L4级别的自动驾驶通常需要很大的处理器，成本也很高，大概要几万块钱。但在L2／L3的量产车上，这个电脑要变成了一个笔记本大小的域控制器，成本降低了很多，并且它要跑同样的算法，实现同样的体验。

所以，量产最核心的问题就变成了如何优化一个高性能、高体验软件，让它可以跑在低成本的硬件上。这也是L4公司做量产都会面临的一个挑战。因为很多做L4的公司都是基于IT模式开发软件，这种情况下硬件资源一般是无限的。但我们做量产的时候，客户对于成本把控是很严格的，这样对于我们的软件算法的要求就高了。

总结下来，要实现量产至少要满足三个维度：

1． 工程化优化，把高成本软件塞到低成本硬件里；

2． 要加强可靠性，要满足功能安全和车辆安全，不能出问题；

3． 在这个基础上还要维持高性能，因为便宜不等于体验可以很差。

光锥智能：那可以具体讲讲宏景智驾在算法优化，以及软硬件结合方面是怎么做的吗？

刘飞龙：我举两个例子，一个是感知，一个是规划控制。

首先是感知，一方面现在很多都是基于神经网络深度学习，所以做优化很重要的一个步骤就是通过量化、剪枝和压缩的方式，把生物学网络的体积缩小到原来的1％或者2％，但精度却只下降一个百分点。

同时现在量产级硬件用的都是ASIC芯片，它是基于应用程序、针对场景优化过的芯片。所以我们在感知上也要做许多针对硬件的部署，包括跟硬件底层打通，跟芯片打通，一块儿联合设计，联合优化，这也要求我们对硬件必须非常了解。

其次是规划控制，比如Apollo，它的代码中很多是神经学习网络，就是深度学习这种路径规划算法，这种算法有它的优势，但同样在部署上也会有一些问题，比如代码量太大。所以，方便量产的深度学习算法通常是规则和网络结合的一种东西，这种组合能够大大削减深度学习开发过程中的代码量。

光锥智能：现在从L4降维做L2、L3的企业中，具体路线有哪些？切入点会有什么不同吗？

刘飞龙：很多L4公司都是软件公司， 所以大多会选择从软件入手，销售软件模块或软件解决方案。他们的优势是软件可以匹配许多不同的硬件，比如博世、或者英伟达等等。这里的关键在于它们要把软件优化到成本可控，而且足够安全，并且还不能牺牲体验。

今天的乘用车市场挺内卷的，车厂出车型的速度从过去几年变成现在1～2年，而且还拼配置，你有的我也要有。这也导致对Tier 1的研发效率要求很高。

而宏景智驾应对的核心逻辑是提高效率，将产品标准化，快速适配，快速上量。为此，宏景智驾的软件采用的是平台化产品，模块化的设计。即依据某个车型做出平台型产品之后，我们只需要调整参数就可以与很多车型适配。

光锥智能：近两年关于自动驾驶的政策、硬件成本、车辆落地的速度都发生了巨大的变化。面对这些情况，您觉得现阶段自动驾驶最重要的竞争点是什么？

刘飞龙：自动驾驶从“炒概念”到现在也已经跑了几年了，现在纯讲概念也快讲不动了，所以大家现在还要看具体落地的事情。再加上疫情影响，投资人对于自动驾驶、甚至对任何科技公司的盈利能力都会有要求，所以现在量产、落地、有营收可能是之后自动驾驶的主旋律。

从这个维度来讲，我认为自动驾驶公司现在很重要的一点是，量产落地，提高市占率，大量出货，然后拿到营收。这是第一位的，把经营性现金流做高、把产量做大。产量做大之后有两个好处，一个是积累数据，建立数据壁垒；另一个是通过数据可以快速迭代产品，提升体验，这样有了营收和数据，就有机会把利润做出来。

现在无论是做自动驾驶还是其他任何企业，都应该回归营收和利润这两个企业经营的本质。如果今天一家公司还不能在可期的未来去建立起现金流，建立起盈利能力，那情况可能是堪忧的。

所以在这个维度上，我觉得量产落地、营收、数据和利润应该是今天自动驾驶企业核心关注点。

光锥智能：宏景智驾目前自动驾驶系统出货量已经非常多，您觉得国内Tier 1在这方面和主机厂以及这些国际巨头竞争的优势是什么？

刘飞龙：国外的Tier 1主要市场通常在欧洲、美国等市场，这些市场智能化和中国市场相比，相对落后，所以在域控制器的这个领域，他们的经验积累并不是很深厚。

所以这对于国内Tier 1来说，也是一个非常好的上位机会。当大家都在一个起跑线上的时候，你的能力比较强，效率高，那你肯定跑得快一点。

现在的自动驾驶行业不是一个“大鱼吃小鱼”的时代，而是一个“快鱼吃慢鱼”的时代。宏景智驾给国内某头部新势力品牌打造的第一代高性能域控制器，从白纸到量产只有七个半月的时间，我们后来也有很多9个月、10个月的项目。研发能力强，研发效率高是宏景智驾做域控制器最重要的两个优势。

光锥智能：有观点表示，中央计算平台才是智能汽车的未来，您如何看待这种观点？从单个的域控制器到中央计算平台，中间这个跨越的难度在哪儿呢？

刘飞龙：算力肯定是向集中化发展的，这个趋势非常明确，我们也非常认可。而做高精密的域控又是宏景智驾的核心能力，所以无论是现在的域控制器，还是未来的中央计算平台，宏景智驾都会大力投入，我们现在也有多个相关项目在做。

当然，越是从域控向中央计算平台发展，软件定义汽车就会变得更加明显。在独立ECU时代，每个ECU都是独立的，有自己独立的软件；而向中央域控制器发展的时候，硬件可能会逐渐变成一个整体，车可能变成一个大号的PC，所有软件都运行在上面，软硬解耦可能是一个大的趋势，这是一个比较大的难点。

对于宏景智驾来说，我们做域控，做中央计算平台这个底层的基座是非常强的。此外，我们也在拓展更多的软件，包括车控软件、安全软件等等。

光锥智能：在这种趋势下，未来自动驾驶各种玩家的交融肯定会更多，那么您觉得，到最后剩下的玩家，可能会形成几种形态？然后哪一种的市场占有率可能最大？

刘飞龙：这个很难讲，毕竟软件定义汽车也才刚刚开始。以手机行业为例，虽然手机硬件供应商屈指可数，但安卓和iOS平台上面却有200万开发者，这些开发者参与的品类有做健身的、有做音影的、有做各种工具的。所以我觉得未来汽车行业应该是百花齐放的，但现在也很难说未来谁能够主导什么。

图：苹果软件生态

光锥智能：数据是自动驾驶企业最重要的资产，但许多Tier 1也又都面临着数据源的困扰，宏景智驾是否面临着同样的挑战？有没有一种合作共赢或者平衡的方式？

刘飞龙：首先，数据肯定属于车企的，没有人会质疑这个事。

而车企愿意跟宏景智驾进行分享数据的底层逻辑是，我们基于它做软件开发，车企将这些数据给到我们，我们就可以对软件进行持续迭代，把更新软件释放给车企，让车的体验更好。本质上我们不是在为自己迭代软件，而是在为车企提供价值，是在打造车厂与车主之间的纽带。

现在很多车企都非常接受这一点。

宏景智驾也把我们内部使用的云平台产品变成标准化产品，让车企都能享受数据回传，（实现）后台的数据迭代、软件迭代、数据分析，以及把新软件重新OTA回到车里的功能，以此来提升用户体验。

光锥智能：与国外相比，中国自动驾驶企业的优势是什么？未来谁更有可能成为这个市场的领导者？

刘飞龙：中国的资本、人才、市场对智能化、电气化的接受程度都比较高，这注定会在市场上培育一批优秀的智能驾驶核心企业，宏景智驾也希望将来成为其中之一。相对而言，国外市场、人才、资本在这方面就要差一些，所以长期来看，国外的供应商在这个领域上有可能会落后于中国企业。

同时中国的工作环境，工作节奏、效率都要比国外要快很多，当大家都在同一起跑线的时候，效率高的企业肯定也会跑得更快一些。

2020年中国汽车出口100多万台，2021年出口200多万台，增速100％；今年上半年即使受疫情影响增速也仍有40％。这说明中国汽车在海外的竞争力在逐步提升。我觉得未来除了家用电器之外，中国的车也可能会遍布全球，而中国企业将来在自动驾驶领域成为执世界之牛耳的存在也可能是一件很必然的事情。

图：2020～2022年汽车月度出口对比

光锥智能：海外市场的巨大机遇确实是令人兴奋，宏景智驾现在有出海的业务或者计划了吗？

刘飞龙：现在确实在积极和车厂探讨，宏景智驾出海走的是“配角战略”——和车厂合作，车出口了我们自然也跟着走了，这可以降低自己在国外找客户的难度。

毕竟，如果我们想成为自动驾驶界的博世，做成一个全球企业，拿全球的市场份额，那走向海外肯定是必然的。咱们现在要做的，就是把这个业务做好，产品做好，然后再走向全球，这可能也是中国供应商的一个必由之路吧。

光锥智能：面对当前的市场环境，宏景智驾未来三到五年有一些什么具体的规划吗？

刘飞龙：在内部，我们一直讲希望做一个即脚踏实地，又仰望星空的公司。

一方面要重视量产，尤其是要重视L2、L2＋、L3这种大需求。明年宏景智驾会量产城市点对点智慧领航，落地接近L3的自动驾驶能力。到2023或者2024年，我们会逐渐形成覆盖全城市的NOP城市智慧领航的能力。

同时，我们也会向产业链上下游进行延伸，丰富我们自动驾驶解决方案的能力和体验。计划到2025年的时候，我们能成为国内非常前列的自动驾驶解决方案供应商。