毫末智行董事长张凯：2022年将是AI自动驾驶商业化分水岭之年

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毫末智行董事长张凯：2022年将是AI自动驾驶商业化分水岭之年

张敏

· 9月28日

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24.1万

高级别智能驾驶已处在大规模量产前夜。

毫末智行董事长张凯：2022年将是AI自动驾驶商业化分水岭之年

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AI人工智能技术发展到今天，已经渗透到我们生活的方方面面，智能家居、智慧社区、自动驾驶都逐渐成为现实。其中AI自动驾驶是汽车产业，与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，也是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，也已成为各国争抢的战略制高点。

9月28日，在毫末智行品牌日活动上，毫末智行董事长张凯表示，2022年将是AI自动驾驶商业化分水岭之年，对于在自动驾驶这个赛道的创业公司而言，2022年一定要形成自己相对稳定的商业模式。这样才能够在保证商业模式具备广阔前景的前提下，来深耕这个领域。汽车的驾驶向智能化迈进的步伐已不可阻挡，在AI技术的加持下，汽车智能化的发展逐步加速，高级别智能驾驶已处在大规模量产前夜。

张凯认为，目前各家金融机构对高级别自动驾驶的渗透率预测存在明显差异，中金预测相对保守“到2025年高级别自动驾驶渗透率大约43%”，国盛证券预测则相对激进“到2025年高级别自动驾驶渗透率超过80%”。

他以长城汽车举例做出了推论，“毫末智行2022年承担长城汽车34款待上市车型高级别辅助驾驶开发任务，占长城汽车全年待上市车型接近80%，这些车型中30%是标配，其余均是高配搭载，这样推断2022年长城汽车高级别辅助驾驶渗透率超过40%”。在他看来，到2025年高级别辅助自动驾驶的市场渗透率非常有可能达到80%,未来高级别辅助驾驶和自动驾驶将拥有广阔的市场空间。

毫末的商业化落地途径，在乘用车领域选择了从简单场景逐渐过渡到复杂场景的渐进式路线，例如今年，毫末智行在WEY品牌摩卡上落地的HWA系统，就选择了高速公路和城市快速路两个相对简单的场景，实现了快速商业化。

据张凯透露，今年第四季度，毫末智行会将前期推出的HWA系统全面升级为NOH，来实现匝道和高速连接道路两个场景的涵盖。

在末端物流领域，毫末智行选择了相对复杂的城市开放道路场景，通过降低车速，由低速渐近到高速，来保证系统的安全和及时响应。目前毫末的低速物流产品小魔驼已经在顺义与合作伙伴物美多点联合，进行了5多月的运营尝试。

根据规划，2022年，毫末智行将推出全新的AI辅助驾驶系统，在乘用车领域来逐步实现城市开放道路高速场景的涵盖。该系统的推出将在底层技术层面与城市开放场景的小魔驼产品形成有效连接，形成共振协同效应，从而形成毫末智行完整的全场景自动驾驶版图。

张凯在演讲中强调，AI自动驾驶时代的实现将是一个持久战。“AI自动驾驶时代的实现不可能是一蹴而就，就技术而言，业内人士也都认为自动驾驶完全取代人类驾驶员需要一个漫长的过程。在这个过程中，需要解决太多的长尾问题，也需要不断的积累数据，挖掘数据来打磨技术。”他说。

之前在自动驾驶的实现方式上，业内还存在渐进式发展与一步到位发展路线之争。张凯认为，随着特斯拉销量的强势崛起，业内人士应该都会认为这种渐进式发展路线更为合理，从技术商业化角度来看，渐进式发展路线能够更早进入市场，接受市场打磨，更早实现一部分商业收入。

张凯将渐进式商业化路线的落地过程分为三个阶段：第一个阶段是自动驾驶能力的实现，这个阶段，大多数在自动驾驶这个赛道创业的公司都已经实现了；第二个阶段是自动驾驶系统的规模化部署，只有将自动驾驶系统大规模的部署到车上，投入市场，才能弄清楚市场真正的需求，才能验证产品的市场竞争力；第三个阶段是自动驾驶能力的逐步完善，自动驾驶取代人类驾驶员需要一个漫长过程，在这个过程中需要不断的积累数据，挖掘数据来打磨技术，而数据积累的成本和质量直接决定这个过程的周期。

在这三个阶段，张凯特别强调，第二个阶段是关键。自动驾驶规模化部署的程度和收集数据的规模，与解决长尾问题的速度直接相关。2022年，对于一个在自动驾驶赛道创业的公司而言，如果没能够解决自动驾驶规模化部署问题，将是一件非常致命的事。

总之，自动驾驶规模化商业落地的进程和节奏，决定一个自动驾驶科技公司能够走多快，而持续稳定、高质量的场景数据，会决定一个自动驾驶科技公司能够走多远。

而支撑AI发展的基础技术分为数据、算力和算法。张凯认为，科技公司需要将规模化部署优势转化为数据优势，然后再利用数据优势进一步扩大规模优势，这两者的有效协同最为关键。

在张凯看来，“用户不断学习和体验新的驾驶模式过程中，越来越愿意使用这种新的驾驶模式，只有这样才能形成商业模式以及数据采集系统的闭环，才能获得持续、可积累的产品能力迭代。持续优化的用户体验是自动驾驶商业化落地的重中之重，也可以说渐进式发展路线的关键环节就是用户体验”。（本文首发钛媒体APP）

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