本文来自微信公众号：云见 Insight蘭最新番号，作家：王海璐，原文标题：《把 Robotaxi 想浅易了 | 对话轻舟智航辘集创举东说念主侯聪》，头图来自：视觉中国

自动驾驶行业一直存在两种道路之争。以谷歌 Waymo 为代表的自动驾驶公司，和以特斯拉为代表的车企，从归并座山岳的南坡和北坡往上爬。山顶是无东说念主驾驶，其中最有蛊惑力的交易场景是 Robotaxi（自动驾驶出租车）。

诚然销量和股价齐娇傲，特斯拉爬山的速率更快。但当创举东说念主马斯克提议，将在本年 10 月推出特斯拉 Robotaxi 时，如故激勉了不少争议。

轻舟智航辘集创举东说念主、总裁侯聪等于质疑者之一。“我一直不太意会。Robotaxi 这个故事讲了这样多年，一直没收场，为什么全球还欢快敬佩马斯克？” 侯聪说。

诚然特斯拉基于端到端技能的智驾系统 FSD V12 弘扬优胜，但侯聪认为，这距离简直的 Robotaxi 还很远。他随口举出一个系统处理不了的事情：“车卡在路中间何如办？你让车主打车畴前，把车挽救走吗？”

城市说念路复杂、东说念主车混行，存在着无数的博弈场景，今天的东说念主工智能还应付不来。Waymo 全副武装的 Robotaxi 车队齐没能走出示范区，侯聪认为，特斯拉只依靠录像头，根柢不可能达到 Robotaxi 的要求。

轻舟智航的四位辘集创举东说念主齐来自 Waymo。侯聪一毕业就加入了谷歌，先是作念编译器，其后转到了 Google X 实验室的无东说念主车式样组，作念感知系统。

轻舟智航的辘集创举东说念主、CEO 于骞其时也在感知组，和侯聪是归并个部门的共事。二东说念主如故清华大学的学友。

侯聪本科学自动化，筹议生转到了诡计机系。但没等拿到学位，就去好意思国佐治亚理工学院读博了。他态状我方对纯学术筹议趣味不大，更向往技能工程试验，于是博士毕业就去了谷歌。

2016 年，谷歌把无东说念主车式样组分拆，成立了 Waymo，由谷歌母公司 Alphabet 顺利限度。侯聪和于骞就成了 Waymo 最早的一批工程师。

侯聪负责性能优化，和各部门构兵的比较多，也因此意识了其时在 Waymo 作念打算和仿真的大方和汪堃。2019 年，四个华东说念主工程师共同创立了轻舟智航。

其时照旧不是自动驾驶行业最火热的时候。中国的自动驾驶公司小马智行照旧成立了 3 年，图森成立了 5 年。以 Robotaxi 或无东说念主重卡行动落地场景的自动驾驶公司就照旧拿走了市集上大部分资金。轻舟选了一条敌手更少、需要的资金也更少的路——无东说念主驾驶小巴。

侯聪说，其时没去作念 Robotaxi，是因为认为 Robotaxi 落地太慢。Waymo 2016 年头始在亚利桑那州凤凰城运营 Robotaxi 车队，直到今天仿佛还困在数不尽的 corner case 里面。

国内的东说念主力成本低、说念路更复杂，作念 Robotaxi 就更难。侯聪本年 6 月去体验了百度的萝卜快跑，感受一般。他直言：“萝卜快跑面前的情况，Waymo 是不可能以这种情景去运营的。”

轻舟作念无东说念主驾驶小巴，起原以为这个场景比 Robotaxi 更容易落地。但在苏州、北京、武汉等 10 个城市作念了运营试点之后，他们发现如故把问题想浅易了。公交车蓝本就很难赢利，法则更是迟迟不愿落地。

早期，轻舟凭借着创举团队的布景和技能积贮，告成拿到了 IDG、空想创投、好意思团龙珠本钱、云峰基金等一线本钱的投资。但 2021 年，投资东说念主初始关注造血才能，L4 自动驾驶公司的融资之路越来越难走。

与之形成昭着对比的是，2021 年特斯拉的股价再一次暴涨。中国新能源车的渗入率快速提高，智能驾驶功能则成为了电动车的标配。那年年中，轻舟调转船头，从 L4 转型 L2+，为电动车提供智能驾驶处分决策。

当年 8 月，特斯拉在 AI DAY 上初度先容了 BEV（Bird'sEyeView，鸟瞰图）和 Transformer 模子勾搭的感知算法，把不同相机视角下的感知信息交融为一个鸟瞰角图像，让系统更容易意会和展望路况。国内的智能电动车企业纷纷跟进，重写感知算法。轻舟在这个时刻坚强转型，成为了国内第一批把 BEV 作念出来的智驾供应商。

这套系统是在地平线 J5 芯片上收场的。地平线 CTO 黄畅和侯聪、于骞三东说念主是清华学友，和于骞是南加州大学的师手足。因为这层渊源，及对技能和理念的认同，2022 年地平线寻求生态伙伴和洽，与轻舟一拍即合。

2022 年底，轻舟推出了基于地平线 J5 芯片的高速和城市 NOA（导航援手驾驶系统）测试决策。这之后，地平线把轻舟推选给了渴望汽车。

渴望 2021 年头始用地平线的芯片自研智能驾驶系统，其后又基于英伟达 OrinX 和地平线 J5 芯片，打算了 AD Max 和 AD Pro 两个系统决策。

2023 年下半年，渴望决定把里面研发资源蚁集到 AD Max，将 AD Pro 系统交给一家供应商去可贵和更新，轻舟收拢了这个契机。

轻舟接办后，和渴望团队全部对系统进行了优化，并在本年 5 月向用户推送了基于轻舟算法架构的系统版块。

侯聪终于收场了他想作念的，工程试验，把我方开发的家具寄托到用户手上。与此同期，他也长远地感受到服务紧要。

到本年 5 月，渴望 AD Pro 车型已有 40 万车主。一个系统用的东说念主越多、使用频率越高，暴知道来的问题就越多。但用的东说念主多、使用的频率高，恰恰也证明家具作念得越好。

与更早收场无东说念主驾驶、作念出 Robotaxi 比拟，可贵好一个东说念主车共驾的援手驾驶系统的镇定性，保险几十万用户的驾驶安全，是轻舟今天更欢快去迎接的挑战。

以下是《云见 Insight》与轻舟智航 CTO 侯聪的对话（经裁剪）：

四个 Waymo 工程师创业

云见 Insight：你们四个辘集创举东说念主也曾齐是 Waymo 的工程师，为什么会凑到全部创业？

侯聪：一初始于骞（轻舟辘集创举东说念主、CEO）找我，咱们合计这事聪颖。其时 Waymo 的中国东说念主也没那么多，就找了一些咱们认为有教会的、才能比较强的东说念主。

我那时候在 Waymo 作念性能优化、架构设计，跟于骞是一个组的，跟他们三个东说念主齐有业务和洽。

云见 Insight：你们是何如单干、决定谁干什么的？

侯聪：咱们四个东说念主的标的稀奇巧，我和于骞齐作念感知，但我作念系统，他作念算法。大方（首席科学家）作念打算，汪堃（COO）作念仿真，是四个不同标的。

于骞和大方更像科学家。我的趣味在工程，等于把技能落地，偏试验、偏家具。是以一毕业就到工业界了。

云见 Insight：你的早期阅历浅易先容一下？

侯聪：我本科是清华自动化系的，毕业之后去诡计机系读筹议生，作念了一年多视觉，没读完就退学了，之后去好意思国读博士。2013 年毕业之后就去了 Google。

刚去 Google 的时候作念编译器。作念了一年之后，被借去基础方法组作念 GPU。可能是因为我其时在 CPU 上作念了一些优化，获得了 Jeff Dean（谷歌首席科学家）的认同，其后被推选去了 GPU 组。

阿谁组其后发展得很好，作念 TPU 的一些编译器，加上 Google Brain（谷歌用于覆按神经蚁集的构架）底下一些底层库的开发，XLA（谷歌的深度学习编译器）等于他们作念的。

其后 GPU 的服务告一段落，Google X 实验室有个契机，让咱们去优化无东说念主车的感知系统。其时有一个叫 “ 20% ” 的式样，等于拿 20% 时候帮它作念一个式样。

其时是朱佳俊把我叫畴前的。他其后创立了 Nuro（自动驾驶公司）。我在感知组作念了三年多。

云见 Insight：在 Waymo 服务是什么体验？

侯聪：跟 Google 比较像。它 2017 年颓靡以前就属于 Google X。Google 主要作念软件， Google X 作念硬件，办公室里各式各样奇怪的东西，机械臂、车床，好多开导。

在里边作念事情跟 Google 比较像，全球很强调自驱、和洽，靠 OKR 驱动。它创造了一个好的文化环境，全球齐但愿作念得更好，绩效体系也会有东说念主去设计，让才能强的东说念主从竞争中体现出来。确乎门槛比较高，好多 Google 的东说念主齐不一定能进得来。

云见 Insight：Waymo 的工程师卷吗？

侯聪：越往后越卷。最忙的一段时候可能是咱们走之后那两年。他们压力至极大，在旧金山一定要作念到什么进度。咱们在的时候莫得东说念主逼你，然而我基本上晚上、中午加班也很常见。偶然候深夜全球也会发邮件问一些问题。

云见 Insight：放工时候是几点？

侯聪：莫得端正。

云见 Insight：三点半不错放工吗？

侯聪：不错。我属于来得晚、走得晚的那类东说念主。一般 10 点多去，晚上吃了晚饭服务一会再走，基本上朝 10 晚 9 的节律。

云见 Insight：中国工程师是不是 Waymo 最辛苦的一批东说念主？

侯聪：举座上细目比较辛苦，但其实好意思国东说念主也辛苦。它创造出来那种文化环境，让全球在里边作念事很平静，不需要关爱好多复杂的事，只须把你的事蚁集作念好。

我合计服务遵守挺高的。有些团队时候长了，会养一些懒东说念主，然而 Waymo 那时候发展比较快，这种情况我没看到。

云见 Insight：让大模子火起来的是 OpenAI 而不是 Google，你合计是什么原因？

侯聪：大公司里面有一些 policy（政策），好多时候作念决策扒耳抓腮，偶然候不敢赌。我合计 Google 作念什么东西，齐稀奇惦记公论风险，偶然候比较保守。

云见 Insight：你们在 Waymo 的服务情景很平静，2019 年离开 Waymo 去创业，中枢的驱能源是什么？

侯聪：偶然候太平静也不好，你会想考好多东说念主生问题。你能看到改日 10 年、 20 年什么神志。在硅谷细目全球不缺钱，买好屋子也能买到。那你到底追求什么？劳动上确乎有天花板一说，因为文化谈话环境的原因，你参与到公司决策层比较难，细目不像国内这样。如果你想作念大事，在好意思国更多是一个参与者，而不是决策者。

车卡在路口，谁来挽救？

云见 Insight：你在 Waymo 的时候，Waymo 照旧初始作念 Robotaxi 的试运营，其时卡在哪？

侯聪：就卡在一些 corner case 上。它 2016 年去凤凰城，我那时候恰巧在，何处东说念主少车少，说念又宽，天气又好，不会无为下暴雨。然而需求也少。凤凰城算不外账，它是一个测试运营场面，不是一个交易化的场面。是以 Waymo 2018 年全面转向以旧金山为主。

其时在凤凰城跑得很好的一个系统，到了旧金山就完蛋了，摄取率巨高无比，根柢处理不了。其时技能上如故有天花板的，自然跟数据分拨关磋磨，莫得去采集好多旧金山的数据。旧金山有那种很陡的坡，动不动三、四十度。包括它的交通公法（不同），东说念主车互动频繁，是以 Waymo 其时的问题如故处理一些 corner case。

Waymo 很严慎，保证到了很安全的进度才敢去洞开。然而萝卜快跑面前的情况，我也坐过它们的车，Waymo 是不可能以这种情景去运营的。

云见 Insight：你去试乘百度的萝卜快跑，发现了什么问题？

侯聪：我是 6 月去的。它的体感就有问题，有抑扬感。 Waymo 真的比东说念主开的还好，刹车、起步、转弯齐很平静，是礼宾车司机的体验。

第二，萝卜快跑十分保守。比如说掉头的场合，抑扬稀奇强，不休受到周围车的骚动。还有一个场合是被一辆功课车卡在背面，一直慢速地往下跟，也不绕。

从基本的传感器成立来看，它就不是一个很严肃的作念 L4 的决策。Waymo 武装到牙齿，装了 5 颗激光雷达， 30 颗录像头，6 颗毫米波雷达。萝卜快跑细目莫得这样作念。这跟中国的情况也关磋磨，中国的东说念主力成本太低，它想要收场交易答复就会很远。

可能国内企业被动要走低成本决策。然而低成本会导致你的技能上限也比别东说念主低，处分 corner case 的难度就变得更高了。

国内等于一个 L4 逆境，先锋成人电影东说念主低廉，环境复杂。交通参与者的可展望性很差，无数的博弈场。说念路设计不是那么轨范。

国内作念施工也没那么轨范。之前好意思团的车掉坑里边，赖好意思团吗？施工方不把锥桶摆上，东说念主可能看前面有一坑，好意思团的车想不到会有一个坑。然而在好意思国，东说念主掉下去，是要告政府、告这个社会单元的，国内细目不是阿谁机制。我合计国内作念 L4 会失色国晚很长一段时候。

云见 Insight：你何如看特斯拉作念 Robotaxi?蘭最新番号

侯聪：那我不认。我合计它有可能推一个车型，比如说莫得标的盘了，或者联系于面前这种用户版的车，有一些特殊的成立。然而它当今的技能栈不是面向 L4 的。一朝初始运营 Robotaxi，会出现好多问题。

L4 自然是跟运营关连的，它通过运营还能处分掉一些技能问题，特斯拉莫得这种运营体系。

云见 Insight：特斯拉设计的场景是车主的车闲置的时候，不错去跑个 Uber。

侯聪：车卡在路中间何如办？谁去挽救这个车？让车主打车畴前，把车挽救走吗？这齐是很本色的问题。

车一定会被卡住，只须你作念的多，一定会有些场景。要么过于严慎，要么跟东说念主之间不知说念何如交互，以至车与车之间齐会卡住。

比如两辆特斯拉 Robotaxi 互相咬住了，这个问题就很难处分。十字街头莫得红灯的时候，车齐去占路口，临了互相卡死，根柢动不了。

其实我一直不太意会。Robotaxi 这个故事讲了这样多年，一直没收场，为什么全球还欢快敬佩马斯克？我很矜重马斯克，我合计其它事情他齐作念得至极好。然而 Robotaxi 这个事情他有点夸口了，低估了事情的难度。

云见 Insight：你合计特斯拉 FSD V12 的恶果，距离 L4 级别的 Robotaxi 出入多远？

侯聪：差很远。我反向举个例子。 Waymo 为什么把车设计成那样？它的录像头有几类，一类是普通的录像头；一类是夜间用的，夜视才能很强；有看 LED 灯的；有热成像的；还有盲区录像头，有一个红外线的闪光灯。它有五类相机。

特斯拉唯有一类相机。你说 Waymo 傻吗？它不傻，它是看过太多 corner case 之后，没办法，只可从硬件上去处分这个问题。软件你非要去冲破，不太好用。尤其好意思国晚上很黑，好多场合没街灯。

如果特斯拉以现时的成立开赴，包括萝卜快跑，一个专科碰瓷儿的，有好多办法碰它瓷儿，因为它的硬件上有太多迤逦了。

云见 Insight：你在好意思国体验过 FSD V12 了吗？

侯聪：我本年 3 月去就体验了，5 月又去了一次，天天开。

V12 说真话我莫得合计很惊艳，只合计它实用性变好了。在城市里面，尤其是在路口的处理比 V11 有了证明变化。大部分是好的，但也不齐备。

特斯拉 V11 在高速上照旧作念的很好了。在城市里面的路口很保守，不像东说念主，让它很难过。后边堵一堆车，缓缓往前挪。看半天，挪得很慢。因为它有盲区，这种活动不像东说念主。还有在转弯的经由中，它会倏得打标的盘，你就会很慌。

云见 Insight：特斯拉当今的端到端技能决策，也需要不休去处分 corner case 吗？

侯聪：一定要处分 corner case。端到端是把传统算法几大模块的信息整合在全部，哄骗这些信息，寻出一个更好的终结来。

端到端的上限很高，下限一初始比较低，因为它的可控性差。以前系统分模块，每个模块界说了接口。按照秩序去作念，不会出现一些奇怪的东西。基本上拿公法不错一次性处分一批问题。

端到端莫得这样的成见。只可用更万般的数据去处分下限的问题。等于见过迷漫多的这样的情况，最终知说念何如处分。

云见 Insight：端到端的模子相等于一个黑盒，如果出现问题，何如发现和处分？

侯聪：它一定不是所谓的黑盒。你从它的输出终结去倒推，感知、打算的终结齐在，是以它一定是把之前的教会充分哄骗起来，形成一个新的模子。这个模子有一定的可控性，比如这块是感知，那块是展望，那块是打算，里边如故要辞别不同阶段。

云见 Insight：你预估 FSD 什么时候会在中国落地？

侯聪：来岁。它应该作念了差未几快一年了。细节我不太明晰，但它初始招算法工程师了，证明这事初始了。它不是说要花 100 亿好意思元在国内吗？建各式各样的方法。

云见 Insight：是以 FSD 在中国落地，齐需要作念什么？

侯聪：建数据中心，把它的算法在国内进行适配。因为国内的场景毕竟复杂。咱们稀奇但愿看到 FSD 来中国，因为它是标杆，它如果干预比较多的话，应该是最快的。

云见 Insight：国内的车企有什么搪塞策略吗？

侯聪：只可去追。我合计毕竟国内玩家装激光雷达，是有些上风的。加激光雷达一定让这个问题变得更浅易。

云见 Insight：有莫得可能，特斯拉的 Robotaxi 也不是当今的传感器，装上激光雷达或者更多的高清录像头？

侯聪：对。那样细目能缩小难度，然而可能跟它的理念又不一致。

特斯拉当今只可寄但愿于 AI（东说念主工智能）的不休发展。我合计这种可能性存在，然而东说念主开车，要处分几类问题。你在跟简直世界互动，它进修的不是驾驶才能，而是一些本能的东西。

第二，东说念主开车会查抄车的环境，通过我方对周围环境的意会，判断出可能性。比如说发现一条狗，往前走不见了。这时候你可能下车查抄一下，狗是不是在前面。像这样的场景，东说念主的感知刹那间就扩大了。车如果莫得关连设计，其实是比较危急的。

云见 Insight：如果只靠软件才能，你认为特斯拉能作念成 Robotaxi 吗？

侯聪：这就很有挑战了，把 AI 的要求拔得至极高。我认为往永远眺细目能作念到，但经由不是设想中那样。 AI 几十年前就有了，无数的科幻电影里齐展现过，但到当今齐莫得简直处分，偶然候你很容易把它想得过于浅易。

云见 Insight：特斯拉谋略本年 10 月把 Dojo 算力集群延长到 100 EFLOPS（算力单元），其它车企跟特斯拉出入是数目级。你何如看这之间的差距？

侯聪：这是重干预的事情。特斯拉之前利润率很高，它在全世界卖这样多车，投得起，它的股价也有比较大的支撑。国内车厂这样卷，资源干预上不可能这样大。这就好比大模子为什么是好意思国先作念出来，国内不行？它干预很大，何况要烧好多年的钱，背后的投资逻辑不太相似。

云见 Insight：你们当今有莫得在储备算力作念端到端 ?

侯聪：咱们也在作念，然而要走一条不相似的说念路。如果按照特斯拉这种方式，要几万块 A100，咱们显然投不起，几千块齐是很大的包袱。咱们会把柄咱们的家具作念一些法则要求，这样干预会少好多。

云见 Insight：如果投资东说念主给你们迷漫多的钱，你们会选哪条路？

侯聪：如果是说有迷漫的钱，咱们会往这个标的去走。然而莫得如果，当今这个情况，全球齐比较明晰，市集等于这样。

从无东说念主小巴，到援手驾驶

云见 Insight：你们起步的时候，自动驾驶在本钱市集照旧没那么热了。你们的融资有碰到挑战吗？

侯聪：细目莫得早期那么容易。早期融资齐是几个亿的融，到咱们的时候，一下难好多。不外，这对咱们转型作念 L2，我合计算是一件善事。如果你早期融了好多钱，转型作念 L2 是很难的，你的估值在这放着。

云见 Insight：其时照旧有好多东说念主创业作念自动驾驶了，你们为什么认为还有契机？

侯聪：从技能上来讲，咱们认为咱们有一定的先进性。咱们对 L4 的领会比别东说念主更好。第二，L4 有好多场景落地的可能，不仅是 Robotaxi、重卡。那时候你想要融好多钱，要么就作念重卡，要么作念 Robotaxi。但咱们认为其它标的还有契机。这种中低速车，不管小巴如故物发配送、功课车辆、环卫、售卖车，以及一些阻塞场景的应用，像矿山船埠或者一些厂房里面，诚然说市集相对小，然而咱们认为它交易化如故比阿谁（Robotaxi）更快，对技能的要求会低一些。

云见 Insight：一初开创业为什么作念无东说念主驾驶小巴？

侯聪：因为难度低。其时设计的场景是一个微轮回，或者是相对固定场景里面的中低速车，不仅仅小巴，还包括像物流、功课车。

云见 Insight：无东说念主小巴一直没交易化落地，你合计主若是什么原因？

侯聪：如故交易模式，谁为它付费的问题。

云见 Insight：2021 年你们转型作念乘用车援手驾驶，是什么漂泊了你们下这个决心？

侯聪：如故合计 L4 交易落地比较慢，干预大，旅途慢，周期长。如果咱们一直走这条路，可能资金上会出现一些清贫。咱们认为应该找一些能快速交易化的决策，能够一直往前走。L2++ 这个市集是适合的。

2021 年新能源发展至极快，特斯拉的股价又一次暴涨，中国新能源车的渗入率不休升迁，关于智驾的需求不休提高。恰巧咱们这套技能用到援手驾驶功能上是比较顺的，能在短期把它交易化。

云见 Insight：创业第一天为什么没想去作念 L2 ？

侯聪：莫甘心想 L2 会这样快。其时特斯拉还莫得推出一个很强的决策，那时候刚推出 Hardware 3.0，2019 年咱们创举团队汪堃买了辆特斯拉，我（体验后）合计太惊吓了。说真话，从 Waymo 出来也带了一些对视觉决策的偏见，合计不靠谱，因为 Waymo 是以激光雷达为主。

其实咱们作念小巴的技能十足是按照 Robotaxi 去作念的。我知说念好多友商它们作念小巴或者低速物流，跟 Robotaxi 十足是两条技能道路。是以咱们转型作念 L2 很快。有些公司自己莫得这个才能，非要去作念这个标的，通盘架构上是有很大问题的。

云见 Insight：你们转向乘用车援手驾驶的时候，这个行业是什么样的状貌？

侯聪：咱们是在特斯拉第一次 AI Day 之后转型的，是以细目要作念 BEV 这个标的。咱们给我方定了几个公法，最初不会去作念低端的 L2 ，它是红海，竞争照旧很热烈，何况临了竞争的如故成本，跟咱们的技能栈十足不匹配。

咱们其时转型，也参议过 planner 到底要不要再行作念，论断如故保执咱们的上风，不要再行作念，因为往改日看，咱们作念的一定是中高阶决策，算力是有一定保险的。

云见 Insight：从 L4 转到 L2，你们在算法上作念了哪些调度？

侯聪：感知的变化会大一些，从激光点云为主，转到视觉为主的决策。好在咱们第一时候就用 BEV 作念了，是以反倒是宇宙第一家在 J5 上把 BEV 作念出来的。

咱们是高速和城市 NOA 全部作念的，咱们认为关于感知系统来说没区别，高速、城市是一体的，仅仅成立会不相似。比如说感知范畴，以及算力，会作念一些简化，但架构、算法齐是相似的。

云见 Insight：你们跟地平线是何如和洽上的？

侯聪：咱们有些渊源。我、于骞和他们 CTO 黄畅齐是清华的。我在清华的视觉实验室作念过一年半，跟黄畅在一个实验室。于骞和黄畅齐是在南加州读的博士，是师手足。

2022 年年头，地平线但愿能培养一些生态伙伴，咱们就决定全部和洽。

云见 Insight：传奇余凯把你们力推给渴望？

侯聪：对，凯哥对咱们很支执，咱们对他也迷漫支执，帮他们把标杆竖立起来。

云见 Insight：地平线 J5 作念 BEV Transformer 存在 CPU 算力不及的问题，你们是何如用 J5 作念到的？

侯聪：就不要用 Transformer 了。BEV Transformer 是被特斯拉炒起来的，然而学术界有好多办法收场把图像特征映射到 BEV 空间下的功能。 Transformer 仅仅一种方法，咱们用的是更适配 J5 的方法，恶果也至极好。

云见 Insight：下一代地平线 J6 会切换成 BEV Transformer 的决策吗？

侯聪：看性价比，如果用 Transformer 花消的算力很大，但产出很小，咱们会轮廓沟通。但咱们一定会用 Transformer 收场一些东西，包括端到端、无图的业务、对舆图的一些处理，这块用 Transformer 的价值还挺大的。

用的东说念主越多，挑战越大

云见 Insight：渴望的 AD Pro 系统当今是你们在作念，有什么挑战吗？

侯聪：最大的难度是它的用户基数很大，要求很高。用的东说念主越多，概率一定的情况下，它暴知道来的问题越多。当你唯有几千、几万用户的时候，可能一个月发生一次，或者说几个月发生一次。但几十万东说念主用的话，可能一周或是几天发生一次。这也跟你的用户粉饰范畴关磋磨，家具越好，全球用的越多，流露的问题越多。要保证系统不出什么镇定性、安全性问题，细目是有挑战的。

云见 Insight：最近处分的一个比较辣手的问题是什么？

侯聪：识别红绿灯其实是一个很难的问题。宇宙这样多路口，红绿灯的神志、公法、跟说念路之间的关系齐不同。有些灯是浅易的红黄绿三个灯，有些是两排的，还有很长的灯，里边有箭头，还有里边有自行车、公交车的灯，还有一些灯时局比较奇怪，有些灯是临时的。

还要沟通灯的布景，比如晚上，因为传感器的法则，可能在过曝的情况下很难分辨箭头和圆的时局。以及当布景有好多灯的骚动，会对系统产生比较大的影响。

还有 LED 灯是一直在频闪的，会对识别变成骚动。当今相机照旧在作念防频闪的功能，但即使这样，依然有些灯的频率可能不匹配。

云见 Insight：识别交通灯的问题应该其他系统也会碰到。

侯聪：相似的。旨趣访佛，然而因为硬件不相似，方法也会有区别。你的硬件才能越强，能用的技能会更多。更焦炙的少量在数据粉饰了宇宙若干个不哀怜况。

云见 Insight： 基于地平线 J5 的 AD Pro 版车型的才能上限是什么？

侯聪：在高速上不错作念到最佳。

云见 Insight：余凯之前谈到过，J5 芯片的 CPU 算力不及，是因为当年的资源干预不及。然而英伟达每一次齐是超前干预的。

侯聪：全球理念不相似，英伟达往高端走，它成本在那放着，作念不下去。它更适合自研的模式。生态比较完备，开发成本比较低。然而你要作念性价比车型的话，如故要遴荐一款性价比更高的芯片。

云见 Insight：你们只用地平线的芯片吗？

侯聪：咱们系统设计的谋略是能够适配多款芯片，为了达到这个谋略，也作念了一些焚烧，可能不会把每一款芯片的作用表现到 100% ，然而迷漫好。再干预可能还会更好一些，但阿谁角落收益很低了。地平线是咱们当今最焦炙的平台和和洽伙伴，咱们细目会在上头竖立上风。但咱们的系统设计不是只为地平线设计的。

咱们的小巴一直用英伟达。早期作念 L4 的时候，用过英伟达 Xavier 作念 Sensor 的接入，也会跑一些算法。 2022 年英伟达 Orin 出来，咱们是最早的用户。其时跟一家厂商和洽，在一个月之内就把系统从工控机挪动到英伟达 Orin 上。这个和洽方是一家国外知名的企业，它把这个情况通告给了英伟达，英伟达就在当年 GTC 大会上 highlight 了，咱们是跟两家车企（小鹏和极氪）并排，最早把英伟达双 Orin 芯片用起来的。

云见 Insight：你何如看英伟达从作念芯片，到作念自动驾驶处分决策？

侯聪：它得打造样板工程，一方面帮它把芯片的改日看得更准确。到底需要算力若干，系统需要什么功能，它们得有领会。

其实它六、七年前就发过端到端的论文，仅仅一直莫得下场去干。吴新宙畴前是下场干了，但不是全面下场。我判断它可能如故打造一个样板，如果这块作念的比较好，能够作念成一个秩序化决策，再往前推一步。

打造完样板工程，也不错帮它卖芯片。

云见 Insight：它作念每一款车型，需要干预好多东说念主力去寄托吗？如故一个通用化的决策不错给所有车用？

侯聪：看系统是何如识别的，这块其实很要道。像是华为，细目但愿作念一家超等供应商，缩小寄托成本。华为的传感器齐是我方界说的，但一般车厂齐会把柄我方的供应链更换。它最初不会换相机，连装配位置齐界说的比较秩序，它的车型前面侧、前侧后相机是放在全部的，放在一个模组里面。这样装配位置就比较固定，之后适配成本就低了。SUV、轿车的概况位置是相似的，选型是相似的，那寄托成本一定低。

不想作念 Tier 1 了

云见 Insight：你刚才说特斯拉作念的所有事情齐是对的，除了 Robotaxi，包括它我方作念芯片吗？

侯聪：对。它我方作念两个芯片，一个是车载的，一个是线下的。车载在 2019 年的时候莫得那么高算力的芯片，它能够那么早作念 BEV，等于因为有这个芯片。

英伟达 Orin 芯片 2022 年才出来，特斯拉 2021 年照旧作念出来 BEV 了，逾越市集一年多。它最早用 Mobileye 的芯片，其后用英伟达的 Drive PX，英伟达的价钱一直降不下去，它只可我方作念，才能把成本降下去。

云见 Insight：是以车企学特斯拉去自研芯片是合理的吗？

侯聪：特斯拉有这个体量，不错这样作念。其它车厂这样学，不见得是正确的。

云见 Insight：车企、芯片公司、自动驾驶决策商当今有一些沟通造轮子，你合计改日行业的单干会怎么演变？

侯聪：如故让市集讲解一切吧。全球作念这个事情的宗旨不一定那么单纯，可能还有其它宗旨，塑造科技品牌形象，包括市值管理，东说念主才蛊惑。

表面上来讲，从供应链安全、成本来讲，车企自研芯片有一定上风，然而要沟通轮廓成本。作念芯片最大的繁重等于你刚作念出来，发现存新的算法了，你的硬件慢了。全球一窝风去作念阿谁算法，你的芯片又用不了。

云见 Insight：你说的是地平线 J5 吗？

侯聪：J5 算是一个案例吧。然而我合计不仅仅 J5，那代芯片，只须不是通用的，齐有这个问题。

云见 Insight：当今技能架构镇定下来了吗？

侯聪：莫得。Transformer 当今也在被挑战，又有新的遵守更高的技能。还会有一个照应的经由。

云见 Insight：芯片商作念智驾决策，这个事情合理吗？

侯聪：我合计上风不证明。车厂跟芯片厂家和洽，可能但愿获得一些匡助，触及到一些底层的开发，不管是驱动如故底层软件、传感器的信号处理、神经蚁集的推理，然而芯片厂商提供这样服务的成本挺高的，它不可能服务所有家。

除非你能把供应链作念得至极熟悉，但这需要时候。芯片创业公司很难把这块作念到那么熟悉，一定要照应。要么就由少数几家生态伙伴，把市集全作念了。然而车厂这边也有自研的需求，不想靠生态伙伴。生态伙伴成长也需要时候，不可能连忙把这个市集吃完。

这个时候，芯片厂商细目会合计，它我方作念就能处分这几个问题。

云见 Insight：你们作念一个式样需要若干东说念主力？

侯聪：一般来说，第一个式样是耗东说念主最多的，越往后干预越低。

云见 Insight：当今能同期作念几个式样？

侯聪：两、三个式样。当今单个式样的干预还不在最优情景。到了第五个式样之后，基本上每个式样只需要投几十个东说念主就能作念完，作念五、六个式样没问题。

云见 Insight：自动驾驶供应商应该招更多的东说念主去接更多的式样，如故限度东说念主员限制，只接有限的式样？

侯聪：看政策谋略。如果要占据市集、扩大限制，不休融资、上市 ， 这种高举报打的方式接更多式样。还有一类是先打标杆，培养才能，把家具秩序化，之后再去快速复制。它一初始就那么一两个式样，先把标杆作念出来，然而家具是秩序化的，后边执行就不会作念好多定制化，这是另外一个想路。

云见 Insight：你们为什么遴荐了第二个道路？

侯聪：因为当今接的越多，耗费越多，企业策动压力很大。咱们判断，最终市集细目就几家供应商，家具秩序化是一定要作念好的。

云见 Insight：在这个行业演进的经由中，你们改日会在链条中饰演什么扮装？

侯聪：咱们至少在中高阶的某一类家具里面，作念好一、两款芯片，提供一个秩序化决策，最终可能会成为一家 Tier 2。咱们作念算法，作念软件寄托，然而不作念全套。有一个系统供应商把这些东西包进去。

云见 Insight：你们为什么不作念 Tier 1？

侯聪：咱们不作念系统 Tier1，然而会作念软件 Tier 1（系统 Tier2）。系统 Tier 1 要作念好多硬件的东西，干预蛮大的，利润比较薄。这个标的咱们也会沟通，然而面前来看 Tier 2 的可行性更高。

云见 Insight：Tier 1 就负责作念域限度器吗？

侯聪：还要作念寄托。它的东说念主力会比较重，这不是咱们的上风。

云见 Insight：你们的上风是什么？

侯聪：如故作念算法、作念家具。我合计轻舟不是一家基因上能够把硬件 Tier 1 作念到至极好的企业，那是另外一种企业，比如像德赛西威、均胜电子。

云见 Insight：但你们跟渴望的和洽，是你们行动地平线的 Tier 1。

侯聪：咱们是行动软件 Tier 1。 Tier 1 在短期还会存在一段时候，但最终一定是秩序化，之后要么咱们我方作念硬件，要么就作念 Tier 2。

云见 Insight：是以你判断，智驾决策商改日会是车企、系统 Tier 1、算法 Tier 2 和芯片 Tier 2 几方和洽？

侯聪：对。

云见 Insight：芯片 Tier 2 不成把算法 Tier 2 的事情干了吗？

侯聪：你看它是不是比咱们更擅长这个事情。

云见 Insight：如果提供的是一个秩序化的算法，那芯片 Tier 2 应该也想作念。

侯聪：它干嘛要我方作念？跟咱们和洽就不错了。

本文来自微信公众号：云见 Insight，作家：王海璐

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