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Robotaxi已經能打到,美團小哥變成機器人還有多遠?

撰文?/?塗彥平

編輯?/?牛跟尚

設計?/?趙昊然

他們談到了Robotaxi,2020年8月11日下午,在搜狐科技總監韓笑主持的2020第十二屆中國汽車藍皮書論壇壹場圓桌論壇上。

這些人是滴滴自動駕駛公司CTO韋峻青,馭勢科技聯合創始人、董事長兼CEO吳甘沙,中智行技術副總裁張振林,法雷奧集團中國區CTO顧劍民和縱目科技創始人、CEO唐銳。

談論這個話題部分原因是因為曾經感覺遙遠的Robotaxi似乎已經來到人們身邊。

大約4個月前,2020年4月20日,百度宣布全面開放Apollo?Robotaxi服務,長沙用戶打開百度地圖進入打車服務或在百度?APP?搜索“Dutaxi”小程序即可壹鍵呼叫。

然後是4月27日,AutoX無人車接入高德打車,在上海啟動體驗招募活動。上海市民打開高德地圖,報名成功後就呼叫AutoX的無人車。

6月24日,文遠知行WeRide接入高德打車,正式上線Robotaxi服務,廣州市民通過高德打車可以壹鍵呼叫無人車。

接著是6月27日,滴滴正式面向公眾開放Robotaxi服務功能。用戶可在滴滴APP中進行線上預約,審核通過後即可在上海自動駕駛測試路段試乘。

麥肯錫曾經預測,中國未來很可能成為全球最大的自動駕駛市場,到2030年,基於自動駕駛的出行服務訂單金額將達到約2600億美元。

在這次中國汽車藍皮書論壇上,作為滴滴自動駕駛公司CTO,韋峻青表示,滴滴在上海的Robotaxi試運營已經有3萬人註冊。

他說:“對公眾來說,在小範圍內有安全員的自動駕駛可能是他們最先能夠體會的自動駕駛,在上海每天也有通勤的人使用我們自動駕駛的網絡。”

馭勢科技聯合創始人、董事長兼CEO吳甘沙認為像滴滴這樣通過混合派單的方式逐步讓更多的消費者接觸,在用的過程中進行糾錯和學習,是正確的方法,即使Robotaxi技術已經成熟,可能還是需要混合派單。

他說:“也許到了三五年之後,可能在某些地方基本上都是Robotaxi。但是壹旦出現惡劣天氣或者重大bug,人開的出租車可以補上。”

當然,這場圍繞“自動駕駛如何在消費者感知中成長”主題進行的圓桌討論不止Robotaxi話題。

法雷奧集團中國區CTO顧劍民表示,面向B端的客戶,自動駕駛在半封閉的場景已經有高度自動駕駛的設備或者車輛在運營。“對C端客戶,我們不要去過分強調L3、L4、L5級別的討論,更應該回到跟C端客戶切身體驗相關聯的場景和功能。”

他認為,更早能讓C端客戶享受到的自動駕駛,壹個是泊車,壹個是結構化道路上的TJP(Traffic?Jam?Pilot,擁堵路段自動駕駛)。

韋峻青說:“固定路線固定區域的小規模自動駕駛未來幾年是可期的。大規模的自動駕駛要實現,什麽地方什麽環境什麽場景都可以處理,而且在大家可以接受的成本範圍內,我覺得還要四五年以上。”

毫無疑問,技術的安全和可靠與成本的下降是自動駕駛應用大規模落地的必經之路。

中智行技術副總裁張振林認為,在當前階段,我們要有成本的意識,但是不能夠被成本被約束。目前已經可以看到,“在自動駕駛整個行業現在並沒有大規模的商用和落地的情況下,傳感器的價格甚至比摩爾定律說的降得還要快”。

吳甘沙說:“未來幾年技術成熟了,像Robotaxi這種配置降到10萬元以下是很快的事。”

那麽,未來幾年乘用車領域的自動駕駛應用,主流的產品形態會是什麽樣子?

唐銳給出了這樣的觀點:“在高速上會以L2為主,低速上是L3、L4,這兩個系統可能會合並到壹個系統中來,被消費者廣泛地使用。”

以下是汽車商業評論整理的此次圓桌討論內容,此處略有刪節。

B端已經實現,C端應該看重場景和功能

我們平時講的時候往往會把無人駕駛跟自動駕駛混為壹談。其實我們做得更多的是無人駕駛,就是L4。L4我們壹個大致的判斷,B端比C端會快,但是B端的東西消費者不壹定能感受到。

——馭勢科技聯合創始人、董事長兼CEO吳甘沙

韓笑(搜狐科技總監):我們今天的議題是“自動駕駛如何在消費者感知中成長”。現在是壹個關鍵性的時刻,在各個層級的應用裏有壹些已經開始讓消費者有所感知了。自動駕駛在交通領域的應用分為兩種,壹種是對於人的運輸,另外壹種是對於物品的運輸。

我想先問大家壹個問題,妳們認為在未來的幾年內,最能夠讓消費者或者用戶能最深刻感知的無人駕駛應用是哪個方向?

韋峻青(滴滴自動駕駛公司CTO):在未來壹段時間內,我感覺真正的無人駕駛在兩三年內大規模的商業應用還是有難度的,不管是技術的突破,商業的突破,還是政策法規的突破,都還是有難度的。

我們在上海啟動了Robotaxi試運營,即使是帶著安全員的駕駛,公眾也是非常有好奇心,給我們提供了很多的建議,也給我們很多鼓勵。我覺得對公眾來說,在小範圍內有安全員的自動駕駛可能是他們最先能夠體會的自動駕駛,在上海每天也有通勤的人使用我們自動駕駛的網絡。

韓笑:每年有多少人來使用這個應用呢?

韋峻青:這個數據現在還不方便透露,但是上海市有超過3萬人已經註冊白名單,在使用我們的應用。

韓笑:吳總,您是怎麽看這個問題的呢?

吳甘沙(馭勢科技聯合創始人、董事長兼CEO):這個問題挺難回答的。首先我們平時講的時候往往會把無人駕駛跟自動駕駛混為壹談。其實我們做得更多的是無人駕駛,就是L4。L4我們壹個大致的判斷,B端比C端會快,但是B端的東西消費者不壹定能感受到。

韓笑:B端的需求會更難?

吳甘沙:從取代駕駛員的角度,B端更感受到好處。B端快,物流還要再快壹些。這是從無人駕駛的角度考慮。

當然從自動駕駛講,自動駕駛就是帶司機的,這塊我們其實現在已經有體會到產品了,像Autopilot,現在壹些特斯拉的車主已經享受到了Smart?Summon(智能召喚功能),遠遠地,車停在那邊可以把它召喚過來。

我相信未來兩年會出來自動代客泊車的產品,這個產品對於那些非常討厭泊車、停車技巧不太好的消費者來說,可能感知性會強壹些。

韓笑:張總,您怎麽看?咱們之前對話的時候妳說L4很快就會到來。

張振林(中智行技術副總裁):其實按照自動駕駛國際分級,或者中國對自動駕駛的分級,從L0到L1、L2、L3、L4、L5,在我看來,最先被消費者感知的是在L2。像特斯拉的Autopilot,這種高級別的自動駕駛輔助功能,它還是需要由駕駛員來承擔最主要的責任。可能有很多的消費者已經在感受著這樣的自動駕駛。

第二,我對L3不是特別看好,直接跳到L4,L4是最先被感受的,就像剛才兩位老總提到的,它可能在特定工況、特定區域可以最先被消費者來感受。像滴滴非常了不起,在嘉定舉行L4自動駕駛的體驗,甘沙總在機場等區域運營完全無人駕駛。我覺得整體上還是按照不同的級別來看,這樣討論可能會更加精確壹點。

韓笑:顧總,您怎麽看?

顧劍民(法雷奧集團中國區CTO):我的大體上觀點跟前面三位嘉賓差不多。首先看客戶端,其實面向B端的客戶,在港區、礦區、物流園區半封閉的場景已經有高度自動駕駛的設備或者車輛在運營。AGV就是壹種L4自動駕駛的車輛,早就在園區裏面運營了。

看C端客戶,我們不要去過分強調L3、L4、L5級別的討論,更應該回到跟C端客戶切身體驗相關聯的場景和功能。如果我們看場景和功能的話,其實我們的駕駛輔助或者高度自動駕駛產品已經出現了。

我認為比較容易或者更早讓C端客戶享受到的自動駕駛,有兩種場景。

壹個場景是泊車。從泊車輔助到自動泊車,到遙控自動泊車,遙控自動泊車是說人可以選擇在車內或者在車外,讓車輛自動尋找車位來完成泊車,還有記憶泊車,通常講的固定車位的泊車,再發展到AVP自動代客泊車,這個路線是非常明確的。

大家可以看到很多車輛,不壹定是高檔車輛當中,已經量產了泊車輔助。比如長安CX75已經量產了遙控自動泊車,這裏打下廣告,用的是法雷奧的產品。可以看到消費者已經在享受這方面的功能了。

另外壹個場景就是結構化道路比如高速公路上的TJP。高速公路的交通的場景比較簡單,再加上交通法規的限制,在某個速度以下,用戶可以完全放開手和腳,這在很多車輛上已經實現了。

在這兩種場景下面C端的用戶其實已經在享受某種程度的自動駕駛,所以還是壹句話,不要完全糾結於哪個級別,L3、L4、L5,而應該看重的是場景和功能。

韓笑:唐總呢?剛才顧總和甘沙總都談到自動泊車,您在壹塊已經深耕多年了,應該有類似的看法吧?

唐銳(縱目科技創始人、CEO):這個問題前面幾位嘉賓談得比較透徹了,我簡單地補充壹點。甘沙總談到有壹個區分就是自動駕駛和無人駕駛,其實再細分的話還有輔助駕駛和自動駕駛之分,L2、L3、L4、L5。

未來幾年,Robotaxi也好,物流也好,如果我們看乘用車,我認為壹個主流的產品形態,在高速上會以L2為主,低速上是L3、L4,這兩個系統可能會合並到壹個系統中來。這樣壹個稍微錯配的搭配會成為產品的主要形態,被消費者廣泛地使用。

韓笑:剛才幾位的回答我總結為:我們在壹些特定的場景,比如說低速、封閉,比如像壹些泊車這樣的場景,我們很快或者說已經能夠清楚地感知到自動駕駛或者無人駕駛給我們帶來的便利性,科技的進步。

混合派單是合理的商業路徑

我們也慢慢地更深刻地意識到人在(自動駕駛)裏面的重要性,我們的司機我覺得將來肯定不是被取代的對象,而是他們會提供價值更高的服務。

——滴滴自動駕駛公司CTO韋峻青

韓笑:這個問題再往下延伸壹步的話,C端用戶可能更在意的是真正的自動駕駛這樣大規模的感知。這個問題其實已經討論很長時間了,到現在的中場時刻,這個東西什麽時候可以真正地走入到我們的生活當中?比如,滴滴以後是不是沒有司機了?美團小哥變成了機器人?這些大概在什麽時間段到來呢?

韋峻青:滴滴做自動駕駛的初心是為了提升整個交通的安全性和效率,在做的過程中,我們也慢慢地更深刻地意識到人在(自動駕駛)裏面的重要性,我們的司機我覺得將來肯定不是被取代的對象,而是他們會提供價值更高的服務。

另外,滴滴對自動駕駛行業或者是整個工業的演進,會創造更多更好的工作機會,包括自動駕駛的測試員、安全員,包括將來遠程的協助員、操控員。從時間線上來講,固定路線固定區域的小規模自動駕駛未來幾年是可期的。大規模的自動駕駛要實現,什麽地方什麽環境什麽場景都可以處理,而且在大家可以接受的成本範圍內,我覺得還要四五年以上。

韓笑:妳剛才談到了成本,自動駕駛的成本和有人駕駛的成本什麽時候有壹個均勢呢?現在看自動駕駛的成本還是比較高的。

韋峻青:我覺得在業內應該沒有壹個非常好的回答,之前10年所有的車廠、科技公司做的預測都在不斷地進行修正。從2004年舉辦DARPA比賽開始就覺得5年以後自動駕駛就風靡全球了,結果做了16年還是發現有很多的困難。並且,我們離產品化和最終的目標越近,發現困難越大。

從成本的角度,我感覺我們還在技術演進的S曲線的中段,我們還是在快速地進步之中。如果以Robotaxi這個應用來說,還沒有到我們開始收緊成本的時候,我們還在考慮怎麽能夠更安全地解決這個問題,行業還處於這個階段。

韓笑:吳總,您是怎麽看的嗎?

吳甘沙:這個就像峻青說的,歷史上每壹次預測都被打臉了。真的很難說。我認為,從行業來說,不會因為技術還沒有完全地成熟,就停滯不前,我們壹定是想辦法讓它先被用起來。在這個技術行業裏面有壹個“曝光定律”的說法。妳如果讓妳的用戶每天都用壹下,他逐步對妳會越來越喜歡,逐步對妳的錯誤也能夠有壹定容忍,這個叫“曝光定律”。

像滴滴這樣通過混合派單的方式逐步讓更多的消費者接觸,在用的過程中進行糾錯和學習,我認為是正確的方法。而且我認為,即使某壹天Robotaxi在技術上已經成熟了,可能還是需要混合派單的情況。

因為有兩種情況是不可避免地要停下來,壹是極端惡劣天氣,另壹個是發現了壹個很重要的bug,從為消費者負責的角度所有車要召回。不是混合派單的話,妳的服務就休克,妳的APP已經沒用了。

所以,我覺得混合派單是壹種通過灰度部署,能夠讓技術得到運營,同時也能夠滿足極端的服務中斷情景的很好的方式。

現在大家看到混合派單已經出現了,也許到了三五年之後,可能在某些地方基本上都是Robotaxi。但是壹旦出現惡劣天氣或者重大bug,人開的出租車可以補上。這是很合理的未來的商業路徑。

韓笑:剛才說的是指在C端的應用,如果在B端呢?

吳甘沙:B端我認為今年就已經開始了,像我們在機場的無人駕駛行李牽引車已經跑了8個月了,在疫情很嚴重的時候很好地承擔了人力缺乏的責任。在這些場景下是完全沒有問題的。

韓笑:這些場景是不是也需要壹個混合部署?

吳甘沙:目前它還是混合部署的,我們認為在半年或者壹年以後,在單條線路上可以實現無人部署。

韓笑:現在除了機場和廠區之外,下壹步更好的應用在什麽方向?

吳甘沙:其實場景有很多,除了Robotaxi,另外壹個很大的市場是幹線物流。除了剛才說的機場和工廠的物流之外,有礦山、環衛,有末端的配送,有港口,等等很多,像這樣特定場景的無人駕駛應該是這幾年都會跑起來。讓B端客戶能夠感受到降本增效。

我覺得成本不用太擔心,在技術這個行業,只要妳技術成熟了,量上去了,成本壹直都不是壹個問題。現在關鍵就是技術還沒成熟,量上不去,所以妳就會碰到先有雞還是先有蛋的問題。我相信,未來幾年技術成熟了,像Robotaxi這種配置降到10萬元以下是很快的事。

運貨的需求比運人的需求更大

如果這壹條路需要很長的時間去走,我們有沒有壹些其它輔助的方式,或者有壹些變通的方式。所以,我們提出了5G+AI單車智能與車路協同相融合L4自動駕駛的技術路線。

——中智行技術副總裁張振林

韓笑:想問壹下張總,妳們之前專註在L4,我每次采訪的時候您都是在說L4有多好多好,我希望您再給我們大家講壹講,您對於L4是壹種樂天派的感覺,為什麽這麽樂觀呢?

張振林:根據自動駕駛的分級,我們對L4的想法相對來說是完全的自動駕駛,大家其實目前講得比較多的完全自動駕駛,更多是以Waymo為代表的純粹的單車智能的完全自動駕駛。中智行是壹家非常年輕的公司,2018年成立,但是團隊在這之前有非常豐富的參與自動駕駛的行業經驗。

怎麽能夠盡快地來實現自動駕駛的落地,像您剛剛講的時間表。純粹地依賴於單車智能,我們去跟Waymo拼這些數據,剛才講了Waymo?2012年開始幾百臺車不斷測評,但到今天為止,Waymo純粹依賴數據來解決所有的常規場景,是非常困難的。

中智行創辦的時候,我們就在考慮要用什麽樣的技術,如果這壹條路需要很長的時間去走,我們有沒有壹些其它輔助的方式,或者有壹些變通的方式。所以,我們提出了5G+AI單車智能與車路協同相融合L4自動駕駛的技術路線。

單車智能我們壹直在做,我們在車上裝傳感器,不斷地做路測,不斷地訓練我們的模型。最近我們宣布了跟中國電信集團在車路協同和5G上面的合作,將單車的智能與5G高帶寬、低時延、安全的特性融合起來,解決我們大量數據累計的需求,好去覆蓋那些場景。

今年3月中國推出了“新基建”概念,壹個非常明顯的特征是5G大力的部署和在智慧道路上面的發力。中國在人工智能上的優勢,結合中國在5G和基礎設施建設上的大投入,這給我們充足的信心,兩個技術融合起來,通過智慧的車、智慧的路、5G的雲,大家可以很快在某些區域享受到L4級完全自動駕駛。

韓笑:剛剛談到5G,5G現在的部署速度您滿意嗎?有沒有感覺到拖後腿或者是追不上?

張振林:如果妳去年問我這句話,因為去年是真正意義上的5G元年,我可能覺得不滿足或者有壹些拖後腿。但是今年各家的運營商都在進行5G網絡的試點部署,中智行公司非常幸運得到了政府和運營商的大力支持,我們也在很多區域根據業務需求,有針對性地部署獨立主網的5G網絡。目前我們的合作發展非常迅猛,整體上面是在快速地往前推進,這也給了我信心。但是如果5G全覆蓋,所有區域都需要5G網絡需要壹定的時間。但從目前來看,5G不是壹個障礙。

韓笑:接著問顧總,之前我在CES上看到壹個非常有意思的事情,法雷奧展示了壹臺電動的無人配送車。比較吸引我的是,這個項目是跟美團合作的,這個項目目前的進度怎麽樣?

顧劍民:2019年CES展上,法雷奧和美團簽訂了戰略合作協議,在最後壹公裏無人配送平臺開發上面,雙方進行合作,因為法雷奧既有電驅系統,又有自動駕駛系統,還有其他壹些汽車零部件系統。壹年以後,今年的CES展上面,雙方就推出了電動無人物流配送車這樣的樣車。

這個樣車的底盤、電驅系統,自動駕駛的傳感器、控制器都是法雷奧開發的,美團負責整個車身配送櫃和APP的領域,它在這方面是比較擅長的。這是壹個樣車,壹年的時間看著挺長的,但在這過程中雙方需要溝通,基礎條件的談判,包括互相協調,到最後的樣車制造出來要運到美國,其實真正開發的時間只有幾個月。

本來計劃是1月份CES展以後,我們把這輛車從美國運到歐洲,再運到中國來,進行後續的展示和溝通開發的工作。但是很不幸,疫情的暴發使得原來計劃被延誤了,包括北京車展也延期了,人員進出境也受到了限制。目前,雙方在討論接下來怎麽做。

韓笑:本來想問壹下這個項目有沒有可能被大規模的應用,妳覺得類似的項目大規模的應用在什麽時候?

顧劍民:CES展出的是樣車,跟大規模應用還是兩種概念。這是壹個樣車,是壹個平臺,同時,法雷奧跟除了美團以外的新出行模式或者初創公司也在進行合作。我覺得大規模量產這個問題應該是拋給像美團或者其他出行服務商的問題。法雷奧是提供這樣技術,當然我們希望大規模的量產能早日到來。

韓笑:我註意到之前妳在壹些演講中反復提到,運貨的需求實際上比運人的需求更大,妳怎麽解釋這個問題?

顧劍民:有兩大客戶端,B端,比如,港口、礦區、物流、園區等,大家已經可以看到有很多的應用,需求已經在裏面了。

我舉個例子,在礦山裏面有很多的礦車運送礦渣或者礦材料。這些司機在那裏駕駛礦車,工作條件是非常艱苦的,首先是比較邊遠偏僻,第二道路跟市區完全不壹樣,很多司機都得了職業病。我們經常說出租車司機已經很艱苦了,礦區的司機更艱苦。這種礦車司機招聘是很難的,即使開了很高的價錢也沒有人願意去做這個工作。在這種情況下,需求量很大。

礦山裏面還有壹個更重要的問題就安全,車輛是壹個小問題,車輛如果損壞是壹個數額的問題,如果有人員的傷亡可能是觸動了紅線,對礦山運營會有直接影響。

從這個角度看,B端的需求是在那兒的。

我們來看物流的話,可能在座的很多聽眾能夠切身體驗到的,就是物流當中的快遞或者外賣。有壹個非常有趣的數字,在昨天美團發布了壹個數據,前幾天美團當日的訂單量已經突破4000萬單。這個數據是怎麽來的,2017年突破1000萬單,2018年突破2000萬單,2019年突破3000萬單,幾乎每壹年日訂單量增加1000萬單,增量的市場特別大。

大家想想快遞小哥增加那麽多了嗎?還有其他的快遞,還有其他的運營商在那。所以,整個市場對快遞配送的需求是在那裏的。我相信像美團這樣的企業對用無人物流來解決這部分增量市場非常感興趣。這個市場是在的,並不是說運客的市場沒有,只不過,在很多情況下,運貨可能比運客更實際。

以安全為主導,同時有成本意識

成本價格呈指數下降是趨勢

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