对话纽劢科技CEO徐雷：视觉感知方案更具量产可能 自动驾驶前装需求巨大

纽劢科技CEO徐雷

国内自动驾驶量产方案的雏形已经出现，即以视觉感知为主实现当下市场亟需的车端智能，同时借助V2X车路协同方案的技术支撑共同实现更具挑战的无人驾驶。

“未来几年，我们完全有能力做到在100万台车上安装摄像头，这是视觉感知的优势，虽然无法保证凭借这个规模下采集的数据就一定能实现自动驾驶，但视觉感知为主的技术路线是大概率可以成功的事情。”自动驾驶方案供应商纽劢科技CEO徐雷近日告诉雷锋网新智驾。

作为一家主要开发L3/L4全栈技术并提供定制化方案的公司，纽劢科技采用了视觉感知技术路线。徐雷也不排斥，未来激光雷达技术实现突破且成本下降后，也可以进入量产方案的考虑范畴。

截至目前，以特斯拉为代表的视觉算法和多传感器融合的自动驾驶方案，与Waymo为代表的采用激光雷达、高精地图的自动驾驶方案并驾齐驱，成为行业通往完全自动驾驶的两条主要路线，同时车路协同等技术的应用，也为国内企业带来了新的技术方向。目前来说，激光雷达的成本和车规级仍是行业难题，视觉感知因此受到车企和方案供应商倚重。

量产为先

决定自动驾驶方案能否真正量产上车的关键在于，软硬件产品能否真正满足对安全、体验、成本的全方位要求，包括符合车规级标准。以激光雷达来说，目前真正实现量产的仅有法雷奥、Velodyne等少数几家。因此，车企大多将激光雷达作为未来备选方案，保持观望态度。

徐雷也不否定激光雷达这条路线，他认为，激光雷达能否量产上车取决于产品的性价比。未来几年后，激光雷达如果性能更好、价格便宜且符合车规级别，当然可以上车。但眼下，他更相信通过摄像头等方案实现自动驾驶的概率更大。

“我一直有个疑问，在激光雷达都没有大规模量产的情况下，采用激光雷达的这些方案如何量产？或许这取决于对量产的定义，如果数十台车可以称之为量产的话这就是另外一个概念。如果从大规模的标准看，我觉得摄像头更容易在量产的路上成功。”徐雷说。

从技术角度看，激光雷达方案更擅长直接测量三维的、有深度的信息。但是，激光不能检测红绿灯、交通标识等二维的信息。而且，对于一些自动驾驶所需的细节信息也无法识别，如可以用来判断行人是否要过十字路口的身体语言，激光雷达因为分辨率过低所以能捕捉检测的信息不是特别充分。这些问题需要能够识别各类视觉信息的摄像头来解决，前提条件是要有海量数据，通过数据让机器学习系统变得更强。

特斯拉此前承诺，2019年将交付36万台车。这一规模如果实现，将有助于特斯拉采集到足够多的数据，进而帮助其实现更高级别的自动驾驶。从当前车企普遍搭载L2、L2.5自动驾驶辅助功能看，要让成本更低的摄像头大规模上车并非难事。也就是说，依靠摄像头等视觉感知方案实现自动驾驶，从量产角度看是一种更适合当下的选择。

据徐雷介绍，目前纽劢科技可以向车企提供L2+及以上的自动驾驶方案，实现HWP（高速代驾）、TJP（拥堵跟车）和AVP（自主泊车）等市场需求非常大的功能，同时也可以提供MaxOS自研平台以及自动驾驶仿真测试等服务。这些方案可以不依赖激光雷达和高精地图，将成本控制在较低水平。

理论上，按照车企自上而下实现自动驾驶的路线，纽劢科技等供应商的方案自然会成为量产时的优先考虑方案。

何时实现商用？

自动驾驶量产方案的商用最终会归于两个方面的进展，一是增加算力，二是提高算法。其中，增加算力会同步增加功耗。所以让算法更聪明，使自动驾驶系统具有知觉非常重要，这是从软件、硬件共同提高的工作。

纽劢科技擅长的是从软件方面提高算法。比如，在相同的算力水平下，如何在固定8G内存的情况下将性能做到最好。

“如果没有深度学习或其它以深度学习为基础的技术，实现L4或L5级是无从谈起的”，徐雷认为，但是所有以深度学习为基础的方案都是一个概率模型。在深度学习失效的情况下，还要保证系统的安全。所以，整个系统的安全性、稳定性如何能保证也很重要。

雷锋网新智驾注意到，与特斯拉自研芯片不同的是，纽劢科技目前是与第三方芯片厂商合作。原因在于，自研芯片需要有足够的数据和算法积累，而且不同车企会选择不同芯片为基础的平台。作为一家以软件和数据为中心的公司，纽劢科技现阶段更注重在平台上高效实现自动驾驶方案。

那么，何时实现自动驾驶量产方案商用落地？毕竟，基于不同场景或功能，整个行业对于量产落地的看法各不相同。许多国内L3、L4级方案供应商计划在2021年左右实现自动驾驶商用，但也有车企基于消费者的接受程度和技术成熟度认为，自动驾驶商用仍需要至少十年时间。

回答这一问题，首先要厘清商用的定义是什么。

徐雷告诉雷锋网新智驾，从前装角度看，整个行业已经实现L2量产，纽劢科技在完成整体方案的开发和优化后，现在80%的精力在做一些L2+和L3落地的产品，也确实可以在2020年底或2021年实现量产。但是，实现真正意义上的L4仍需要很长时间，可能长达数年，甚至是10年。“不过这并不代表我们在很长一段时间之后才会开始做L4这件事，而是指我们需要一个长期的技术积累和持续的投入才能实现L4。”

保持自动驾驶理性

要实现量产商用和技术突破，前提是在经历自动驾驶高峰或低谷时，保持对技术和市场的清醒认知。从中美两国自动驾驶赛道看，国内的融资已经趋于理性。此外，汽车行业下行周期下，车企对成本的压缩控制也会直接影响对新技术的研发和采用。

徐雷告诉雷锋网新智驾，国外的自动驾驶发展节奏比较稳定，无论是对困难的认知还是抱团发展，均与国内不同。比如，最新的联盟是，安波福和现代汽车成立合资公司，各持50%股份直接进入L4和L5级别的自动驾驶技术设计开发与商业化领域。

“虽然中国、美国和欧洲的自动驾驶场景各不一样，但他们有很多本质的东西是相通的，大家都要经历这些发展过程，这是不以个人意愿为转移的。从产业的角度看，纽劢科技还是在正常的投入和推进。”徐雷表示。从汽车销量角度，徐雷也认为，汽车销量不会再像过去那样持续爆发式的增长，用户的需求将来会有一些变化，所以车企也在转型，自动驾驶的需求依然巨大。

“我们没有激进地做几百台车或者去用一些很昂贵的设备。”雷锋网 (公众号：雷锋网) 新智驾从与徐雷的对话中了解到，纽劢科技一方面持续投入L4的试验，但大量的精力还是用于做前装量产，提供更适应中国道路状况和国情的自动驾驶方案，这也有助于它在行业的应用初期取得突破。

对比发现，从对自动驾驶的投入规模看，Waymo每年投入10亿美元，通用Cruise去年投入7.5亿美元，今年又将团队规模增加至2000多人。而中国自动驾驶公司多在3-5亿美元的水平。其中既有当下目标和技术路线不同的原因，也有行业发展阶段不同带来的影响。

在这一背景下，国内自动驾驶方案供应商志存高远的同时，愿意着眼当下优先满足市场的量产需求，实为聪明的选择。

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