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甲小姐对话周圣砚:BEV给了自动驾驶一把钥匙|甲子光年
作者:张一甲 2023-11-27

自动驾驶3.0意味着全新的技术范式,L1-L5都可以被重做一遍。


作者|甲小姐、刘杨楠


“拐点将至。”


这是智驾科技MAXIEYE(以下简称“MAXIEYE”)创始人周圣砚对2023年自动驾驶行业的年度总结。


为什么说“拐点将至”?


一方面,是进击的力量。


技术上,BEV+transformer大模型统一了自动驾驶的技术范式;产品上,低阶正在向高阶进军,城市NOA、无图NOA正在成为主流;消费者端,自动驾驶对消费者购买意愿的影响力正在逐步提升;政策方面,扶持力度也在加大,2023年11月17日,工业和信息化部、公安部、住房和城乡建设部、交通运输部决定开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作,发布《关于开展智能网联汽车准入和上路通行试点工作的通知》。


另一方面,是出清的力量。


大浪淘沙之后,尚未构建起核心技术壁垒的自动驾驶创业公司正在退出历史舞台。周圣砚将这类企业称为“打手”,“这个行业有95%的自动驾驶创业公司都是‘打手’”,他们不掌握也不思考如何掌握核心技术,只做工程调试的苦差事,虽然能迅速做大收入规模,却没有支撑企业长久生存的核心壁垒。


在进击与出清并行中,舞台将留给真正掌握核心技术的企业。


将时间拉回2015年,英伟达在独立显卡领域大获成功后,开始进入车载计算平台领域,为自动驾驶系统提供计算能力。有了英伟达提供算力支持,以CNN技术为主导的深度学习路线开启了自动驾驶2.0时代。一批初创企业顺势而起,大量财富涌入这个极具未来感的赛道。


一年后,MAXIEYE在2016年成立。其创始人周圣砚是北京理工大学车辆工程博士,曾是MIT机器人实验室访问学者。他画过电路板,也敲过代码,自动驾驶核心技术栈所囊括的感知、规划、决策、控制四大环节均有涉猎。


深厚的技术背景让周圣砚认定:行业终局是完全无人自动驾驶,而坚持感知自研和数据驱动才是通往终局的有效路径。因此,尽管行业瞬息万变,但MAXIEYE从成立第一天起,便自研核心栈技术;和车厂合作,寻求量产;并在早期以每年一代的频率快速迭代产品,实现自我造血的同时,不断收集大量真实数据,迭代算法,打通数据闭环。


直到2020年底,周圣砚意识到以CNN技术为基础的自动驾驶已经触碰到天花板,需要开辟一条新方向,便开始在内部着手打造一套能重构空间和时序,让时空合一的端到端自动驾驶系统——这与行业老大哥特斯拉的选择不谋而合。


2021年,特斯拉在AI Day推出基于BEV+transformer的端到端自动驾驶解决方案,打开了自动驾驶3.0时代的大门。MAXIEYE已经提前一步迈入新时代。


过去七年,不愿讲故事、不愿做假动作的周圣砚无数次被外界质疑,他愤怒过、羡慕过、嫉妒过,但从未动摇过。本文,甲小姐对话周圣砚,聊聊这位自动驾驶创业者与行业共同成长的七年。


1.谈拐点:“PPT融资的时代过去了,大家都开始回归商业本质”


甲小姐:用一个关键词形容一下2023年的自动驾驶行业。


周圣砚:“拐点将至”。表现在三个方面——自动驾驶进入3.0时代,BEV+transformer的技术路线正在重构自动驾驶技术栈;产品由低阶走向高阶,城市NOA、无图NOA正在成为主流;自动驾驶对消费者购买意愿的影响力在提升,这也促进了整个市场渗透率加速提升。


甲小姐:有人用“崩坏与坚守”来形容2023年的自动驾驶,为什么会有这种比较悲观的论断?


周圣砚:我认为崩坏与坚守并存。


“崩坏”是指自动驾驶行业充当“打手”的创业公司的深切感受。他们没有把资源和能力投入在核心技术壁垒上,而是找一家上游企业采购一套拥有核心技术的完整方案,自己画一块电路板,有些甚至连电路板都不画,直接采购ODM公司的硬件,通过商务手段拿到一些定点项目,接在车上调一调参数,交易就完成了,他们只是把自动驾驶当生意来做。


商业交易需要持续且紧密,供应商需要具备一定的不可替代性,但“打手”不具备这种不可替代性。在整个自动驾驶产业链中,打手企业拿得最少,但干活最多,这些活又不围绕核心技术壁垒展开,所以他们的生意会越来越难做,钱越来越难赚。


自动驾驶行业95%的创业公司都是“打手”。资本不一定很懂什么是核心技术,在他们眼里大家都是一样的,无法从底层逻辑去真正剖析企业的技术。而当大部分“打手”崩坏,资本市场就会觉得行业不行了。


“坚守”是指剩下5%的企业。他们还在坚持自研核心技术,回归商业路径。


甲小姐:从体感上,自动驾驶赛道今年是越来越拥挤还是越来越冷清?


周圣砚:拥挤和冷清并存。


“拥挤”是因为大家都回归到正确的路径上。前两年有做L4的,有做L2的。但现在大家发现真正能挣到钱的还是渐进式路线,于是开始面向可规模化交付的量产汽车市场。


“冷清”是因为资本不看好我们了,整个行业都被否定了。做“打手”拿了两个定点项目或者拿个PPT就融一两个亿的时代已经过去了,大家都开始回归商业本质。我们要修内功,提高研发效率,降低产品成本,不断给车厂提供高性价比的方案。


甲小姐:今天投资人对自动驾驶的关注点和2016年行业刚兴起时有哪些区别?


周圣砚:从整体的体感上来说,投资环境变差了,唯一可能还在看这个市场的资本里,大家都在找BEV。以前你号称做BEV,我相信你,投你重资,能不能做出来是后话。但今年投资人对项目更挑剔,既要有技术,还要有收入规模,有独立造血能力;既要有第一曲线,还要有第二曲线。


甲小姐:去年、今年你们还逆势获得两轮融资,心里什么感受?


周圣砚:感觉专业的投资人在向我们聚拢。我们最近一两轮拿到的都是产业资本领投,产业发现了我们从创业第一天就投入感知技术这件事是很有价值的。


甲小姐:从小鹏G6到问界M7,今年车企智能化的讨论热度比去年高了很多,为什么会有这种变化?


周圣砚:小鹏和问界确实认认真真做好了自动驾驶体验。以前很多车厂可能把自动驾驶当作一种营销手段,以此来刺激销量,这样投入不会太大,更多是营销投入。但小鹏和问界是真金白银地投入研发,同时也在宣传,不断让消费者体验,这会形成指数级的扩散效应,一传十、十传百,最终他们带动整个行业改变了卖车逻辑


甲小姐:如何理解“改变了卖车逻辑”?


周圣砚:现在消费者买车时对自动驾驶的能力要求变高了。我看到一个数据,自动驾驶对消费者购车决策的影响力已经从第8-9位升至第4位左右。如果明年排到第一、第二位,卖车的逻辑就变了。


甲小姐:今年车企在智能化方面最大的痛点是什么?


周圣砚:可能每家都不一样。整体上车厂目前最大的痛点是,自动驾驶系统相对比较割裂,没有形成统一战略。L2有L2的供应商,L2+有L2+的供应商,但L2和L2+的系统没有关系,不能互为支撑,大量装配L2系统的车上的数据价值被浪费掉了。


当然也有一些车厂意识到了这个问题,比如我们合作的一些车厂就要求我们将L2产品打通数据闭环,并且定义很多L2+场景的触发事件,把这些场景数据触发回来用于支撑L2++的产品开发。


2.谈共识:“BEV+transformer统一了L2和L4的技术路径”


甲小姐:你怎么看前阵子何小鹏和余承东关于AEB(汽车自动紧急制动系统)的争论?


周圣砚:余承东和何小鹏在说不同维度的AEB,各有各的道理。何小鹏说的是C-NCAP和E-NCAP标准下的AEB,但在NCAP拿到五星也不代表能完全避免事故。我们也可以畅想,有没有一种可能,我们用AI以及数据驱动的新范式,重构AEB技术,打破几十年前欧美在传统视觉范式下定义的AEB,新的AEB能够做到让车子想碰撞都撞不上。如果谁能重构这种技术范式,他就拿到了定义下一个时代AEB的话语权。


这场争论是件好事。消费者原本对AEB认知并不强,有些心细的驾驶员可能在汽车的全生命周期都没体验过AEB。但AEB的价值非常大。我们的产品在路面上触发AEB后,会把视频数据回传,就能看到AEB确实能避免很多严重事故。两位大佬的争论无形中推动了历史车轮的前进。很多消费者买车的时候会去咨询AEB系统,消费者关注度提高,AEB的配置率也会上来。


甲小姐:虽然他们表面在争论AEB,但本质上是在争夺对智驾的定义权。现在当人们在谈论智能驾驶时,共识和非共识分别是什么?


周圣砚:基于BEV+transformer的数据驱动模式已经成为共识,不用BEV+transformer肯定干不过别人。但在战术层面会有差异性,比如要不要上激光雷达,要不要用4D毫米波雷达替代激光雷达,无图到底安不安全等问题上各有各的想法。


甲小姐:自动驾驶诞生以来,一个不断争议的话题是“渐进路线”与“一步到位路线”孰是孰非,究竟应该从L2一步步往上做,还是直接做L4。在2021年的甲子引力大会上,你曾经表达“升维”是MAXIEYE的核心基因之一,你认为每一级别自动驾驶的技术研发需要依托于上一级别自动驾驶技术的落地和商业化。这意味着你是“渐进路线”的拥趸。站在今天的时间点,你认为“渐进路线”与“一步到位路线”已经分出胜负了吗?


周圣砚:L4公司已经开始降维做L2/L2+,说明渐进式路线已成共识。行业终局肯定是L4,但必须一步一步走升维路径。比如我们的十二年义务教育要依次完成小学、初中、高中教育,但如果把这个顺序反过来,我们就无法接受。这是一个持续积累的过程——一方面是技术积累,不断升级技术能力;另一方面是商业积累,你要沿途下蛋,实现正向现金流,每一阶段都是下一阶段的基石和基础。

甲小姐:前几年有一个核心观点是,L2和L4完全是两套技术。L2路线意味着较少的感知器件,靠算法提升智能;L4意味着重感知器件以及大算力的计算平台,二者算法设计完全不同,难以渐进,现在这个观点有变化吗?


周圣砚:BEV+transformer让L2和L4的路径统一了。当然,该有的还得有,摄像头、激光雷达、毫米波雷达还得根据不同的场景定义慢慢加,但整个技术架构已经明确了


甲小姐:如果现在一家公司直接做L4,他面临的最大挑战是什么?


周圣砚:一是无法赚钱,二是无法获取大量数据。BEV+transformer需要数据驱动,但L4的逻辑是把驾驶员扔掉,无法获得很多场景的真实数据,就无法形成数据闭环。现在我们做城市NOA,做到1000公里接管一次,大家会认为你是一家伟大的企业,但这在完全无人驾驶中连及格线都达不到。


甲小姐:你怎么看从第一天就瞄准L4的自动驾驶厂商?


周圣砚:当时大家太过高估CNN的技术天花板。


甲小姐:如果他们今天降维去做L2,原来的技术成果可以复用吗?


周圣砚:以前学的很多东西都没用了,相当于高考大纲变了,不考语文数学,要考其他学科。当然他们之前在语文数学上掌握了一些学习的方法论还是有用的,但本质上还是要回到新技术路径中,重新读一遍书。


甲小姐:L2/L2+厂商向更高阶自动驾驶过渡的过程中,数据、算法、硬件,更具决定性的要素是什么?


周圣砚:数据、算法和仿真系统必须充分耦合。你要收集大量真实场景的数据,迭代算法,并且通过仿真系统,收集一些偶发场景的数据。比如有一位老人在车子的前方摔倒了,这种情况很偶然,是很难收集数据的,需要用仿真系统来模拟人躺在车前,从而收集数据。


甲小姐:你曾表达MAXIEYE的第二个核心基因是“底层逻辑”。你们希望通过分析人类的驾驶行为和工作原理,来推导如何通过技术手段设计出一套类人的自动驾驶能力。为什么自动驾驶的路线一定要“类人”?


周圣砚:今天“类人”已经成为共识。“类人”是在全新的技术路径下,更加从第一性原理出发做自动驾驶的思路。如果我走路用你的眼睛,那我走路速度会很慢。而BEV+transformer就是端到端化,让眼脑手高度协同;类人还能实现无图,无图意味着目中有图,BEV大模型能做到这一点,不靠高精地图能把前方100米的道路拓扑看得非常精确。


3.谈范式:“自动驾驶3.0意味着全新的技术范式,L1-L5都可以被重做一遍”


甲小姐:今年整个行业最实质性的进展是什么?


周圣砚:技术要素的变化。 前几年大家认为自动驾驶的发展是线性逻辑——今年做好横向控制,明年做好纵向控制,后年做好AEB,不同功能叠加起来就能实现完全无人驾驶。


但从2021年开始,BEV+transformer路径下的端到端解决方案把自动驾驶各个核心要素都深度学习化,重构了自动驾驶的底层技术,开始走向数据驱动逻辑。


甲小姐:一种说法是,数据驱动逻辑意味着自动驾驶行业进入3.0时代,1.0、2.0、3.0的时代分水岭是什么?


周圣砚:2010年之前是1.0时代,行业处于萌芽期。当时的自动驾驶主要指主动安全功能,没人说自己要做智能驾驶,底层技术是基于规则的传统机器学习算法。外资企业做得比较早,他们在信息技术方面相对比中国更成熟,具备一定领先性。


2015年,英伟达进军车载计算平台领域,为自动驾驶系统提供计算能力。有了英伟达提供算力支持,以CNN技术为主导的深度学习路线推动自动驾驶进入2.0时代,涌现出一批创业公司,他们希望用基于CNN的深度学习实现无人驾驶。当时特斯拉还在忙着完成电动化转型,大家喊出的口号是“追赶Mobileye”,Mobileye已经基于规则的算法干了十几年,掌握了核心技术壁垒。我们要用深度学习把这些事再干一遍,大家都在用这个故事融资,我们也吃到了这一波红利。


2021年,特斯拉在AI Day上提出了BEV+transformer的技术路线,开启了3.0时代。BEV是一种对空间和时间维度的重构,这种重构需要用到transformer的算法模型。现在我们寄希望于用BEV+transformer实现无人驾驶。


甲小姐:现在有多少玩家已经走入3.0时代?


周圣砚:几乎所有创业公司都号称自己已经走入3.0,否则你就融不到资。但真正能够进入的,中国可能不超过5家。在1.0、2.0时代大量积累感知技术,并实现量产交付的玩家才能拿到3.0时代的入场券。当然,拿到入场券也不代表最终能做好。


甲小姐:要实现自动驾驶3.0,企业需要的核心能力是什么?


周圣砚:3.0意味着全新的技术范式,L1-L5都可以被重做一遍。


首先,要拥有强大的感知能力。你在2.0时代一定要是感知方面的佼佼者,并且已经实现量产。你在2.0时代感受过CNN技术的天花板,这种怎么上都上不去的痛感和饥渴会让你更坚定地拥抱3.0。


第二,打造BEV+transformer的技术架构。这个过程中大部分时间不是花在产品侧,而是能力侧,比如真值系统的创建、4D的场景还原等能力。行泊一体这些产品更像“蛋”,要想让蛋好吃,不是研究蛋,而是要研究怎么养鸡。我们的BEV做了三年,前两年都在“养鸡”。


第三,重感知,轻地图,要追求“目中有图”。BEV+transformer能把前方100米的道路拓扑都看得清清楚楚。而高精地图会依赖高精定位,定位信息很难做到很稳定,尤其是在隧道或高楼林立的环境里,地图更新不及时,成本也高。当然,有图有一个优势,对感知要求比较低,相应的技术和实现门槛也会低一些。


第四,商业模式上实现软硬解耦。BEV+transformer上车后,相应的计算平台和芯片也会很多。Tier 1为了满足车厂的商业模式,配合车厂的战略,需要实现软硬解耦。


第五,整车架构要向行泊一体转型。因为BEV+transformer平台的算力需求变大,完全可以把泊车算法融合起来,这样感知能力会更强。


第六,数据驱动。L2的装车率已经非常高了,超过50%,我们可以打通L2的数据闭环,让L2为L2+提供数据支撑。


4.谈技术:“未来BEV+transformer将成为行业标配”


甲小姐:为什么BEV大模型会成为自动驾驶3.0时代的核心技术要素,它解决了哪些行业痛点?


周圣砚:BEV最大的创新之处是重新定义了空间和时序,让空间和时序统一。以前做CNN的时候,是一步步模块化的。BEV直接在“上帝视角”下完成了感知、规划、控制、决策的高度统一。这种统一下,模型可以直接解决一些场景问题。未来BEV+transformer大模型可能会完全淘汰基于规则的自动驾驶算法,成为行业标配。


甲小姐:你们从什么时候开始布局BEV大模型?


周圣砚:我们在2020年底开始布局BEV大模型,这是我们的第二增长曲线。当时我们发现在CNN路径下,要实现城市无图NOA很难,每个功能和每个场景都要一步步分解完成。我们就开始思考,能不能从空间和时间出发重新定义这件事,最初我们内部还不叫BEV,叫做“上帝视角下的真值系统”。


甲小姐:目前你们的BEV模型研发进度如何?


周圣砚:明年年中可以量产,包括城市记忆行车和高速无图NOA。


甲小姐:你们的BEV大模型有哪些独特性?


周圣砚:我们能实现“目中有图”,精度高、视距长。我们的BEV模型横向精度达到5厘米,纵向精度在100米范围内达到10厘米;视距最长可达150米。


甲小姐:资料显示,MAXIEYE已经积累了3亿公里的场景数据,且已经打通了低阶车和高阶车的数据通路。这些数据涵盖哪些场景?你们如何打通低阶车和高阶车的数据通路?


周圣砚:这些数据基本来自量产车。我们的数据并不是实时回传的,这样流量费用也挺贵。我们会做一些触发机制,比如当AEB发生时,我们会把前4秒、后3秒的视频数据触发回传;驾驶人猛打方向盘、猛踩刹车、猛踩油门这些视频都会回传。当然这些数据已经完成脱敏,比如遮挡人脸、车牌号。


在打通低阶车和高阶车的数据通路方面,我们会打通低阶车和数据上传的通路,设置触发机制,用低阶车的数据建图,高阶车来用图。


甲小姐:现在各家自动驾驶厂商都在推出行泊一体方案,你认为现在行泊一体开始“卷”了吗?


周圣砚:还没有。现在的行泊一体很多都停留在形式上,只是单纯把行车和泊车捏到一起,相互不共享任何数据和算法,也不跑BEV算法,只是出于成本驱动来做这件事。


理想中的行泊一体,是行车、泊车相互协同,融为一体,行车、泊车的传感器能够互相备份,共同增强行车和泊车体验。我认为目前市面上几乎还没有看到真正的行泊一体。


甲小姐:我有一个很朴素的问题,为什么一定要行泊一体?


周圣砚:行车和泊车的传感器配置不同——泊车系统有四个鱼眼传感器,能在行车过程中大大拓展驾驶视野,能把体验和接管率做得足够好,但缺点是视距短;而行车传感器的优点是视距长,缺点是视野有死角。如果二者协同一体,能实现功能互补,整合两个高频场景,降低成本提升体验。


甲小姐:要实现真正的行泊一体有多难?


周圣砚:现在整个生态没有完全形成。比如芯片还不成熟,很多人现在用多SoC做行泊一体,这成本很高,体验也一般,所以车厂接受度低。但在BEV的新范式下,行泊一体会变得不那么难,并且能提升体验,降低成本。


甲小姐:你们的行泊一体有哪些差异化打法?


周圣砚:我们能实现行泊高度合一,单SoC、被动散热,同时支持BEV模型和无图NOA,并进行传感器维度的复用,从多个维度提升了产品体验,帮助客户解决痛点。


甲小姐:现在有种现象是,一款车型上出现多家企业提供行、泊或行泊一体的解决方案,车企似乎会“脚踏多只船”,把一个以车型为单位的项目切割为多个部分,有些甚至会将一个车型的感知和规控分给两家自动驾驶公司完成。这是否会激发自动驾驶厂商的无效竞争?


周圣砚:这不是“脚踏多只船”,是车企和Tier 1的两种合作模式。高阶自动驾驶系统的复杂度很高,车厂需要集各家供应商的长板于一体,共同打磨产品。在这个过程中大家会慢慢抓住自己的技术优势,形成分工。但中低阶车型主要就以一家来批量交付。


5.谈战略:“在终局思维下,坚持感知自研和数据驱动”


甲小姐:请用一句话来描述MAXIEYE的战略。


周圣砚:在终局思维下,坚持感知自研和数据驱动。


我们是Tier 1出身,对于交付、质量把控以及整个供应链的理解比一般的自动驾驶公司深刻一些,所以我们的交付能力比较强。刚才不是说了“打手”吗?当年“打手”的上游核心技术商非常希望把他们的方案让我们做交付,天天找我们说你啥都不用做,研发投入也小,你直接拿我们的方案做交付,你的收入规模会很快做大,你也能融到更多钱。但我们坚定的拒绝了,因为这样走不到终局。


甲小姐:你曾表达MAXIEYE的核心基因之一是“快”,公司成立以来,你们一直保持着每年一代产品的开发速度和迭代速度。“快”来自什么?


周圣砚:坦白说,我们本来是一年更新一代产品,但BEV新范式打乱了我们的节奏,BEV门槛实在太高了,我们干了差不多快三年才把技术和方法论做到闭环,走到量产前夜。接下来在BEV新范式的迭代下,我们又会重新回到一年一代产品的节奏。


要实现“快”,首先是战略方向要正确,错误的方向会拖慢节奏。我们2020年底开始投入BEV的时候,特斯拉的AI Day还没开,时间证明这个方向是正确的。


第二,组织效率、协同性要强,要做到信息高度透明,注重合作和共享。有些公司有部门墙,内部存在鄙视链,这会拖慢公司发展的节奏。你要让团队尊重每一个角色,团队合作是一个链条,你做得再牛,下游某个环节断了产品就无法量产。


我们公司人不多,350位员工,70%是研发人员。这个人数在自动驾驶公司是比较少的,但我们团队协同做得比较好,所以既实现了在2.0阶段大量交付,又完成了BEV技术的研发。


甲小姐:为什么一定要“快”?


周圣砚:商业社会就是快鱼吃慢鱼。我们的BEV晚一年出来和提前一年出来收获的市占率和市场地位肯定不一样。


甲小姐:如果你们已经吃下一部分市场,后续被换掉的概率大吗?


周圣砚:商业社会很残酷,你不成长,客户就应该把你换掉,这很正常。所以你要持续创新,持续具备竞争力。


甲小姐:在你们这一波自动驾驶创业公司出现前,车企大多数会选择Global Tier 1厂商,你们是怎么把他们换掉的?


周圣砚:不断优化产品性能、产品性价比,做好服务。例如客户会先给我们一个车型,让我们开发一个车型的系统,量产之后,如果你做得好,车厂就会把其他车型也给我们。


当你的服务、产品性能比别人优秀,同时成本更具竞争力,客户没理由不用你的产品,这是市场法则所决定的当然,这中间需要一段时间证明自己。创业公司想要去做更大的市场,就要接受客户花一段时间来观察和考验你。


甲小姐:为什么你们一直坚持“核心栈自研”?


周圣砚:自动驾驶核心技术栈包括感知、规划、决策和控制,他们与自动驾驶体验息息相关。只有这些技术自研了,我们才能够定义自己的产品,而不只是跟随别人。


甲小姐:如果最初没有自研,你们现在会怎样?


周圣砚:那我们今天还是会回归核心栈自研。无论现在还是将来,做“打手”的生存空间已经越来越小。


甲小姐:自研过程中,你们有没有遇到一些没有预料过的难题?


周圣砚:遇到过很多黑暗时刻,比如我们十分看重的投资人认为这条路不可能成功,觉得我们应该赶快弄一个产品去卖,先把收入规模搞起来。当时我们很委屈,不是所有人都能坚持长期主义的。之前你要问我这些,我都不敢这么说,生怕把投资人得罪了,但今天敢说了,因为我们跑出来了,并且懂我们的投资人在变得越来越多。


甲小姐:有你们的同行说,研发和量产之间时常存在矛盾,负责量产的团队觉得研发不给力,无法交付客户满意的产品,而研发部门觉得要配合客户不断修改需求会成为技术研发的掣肘,你们内部是否出现过类似的矛盾?


周圣砚:我们没出现过这种矛盾。我是做技术的,我比较尊重技术。早年间我既做硬件也做软件,电路板也画过,算法也开发过,规划、控制、感知都做过,我尊重每个技术环节,我带领的团队配合也比较默契。


和一些同行交流的时候我发现的确有你说到的这种现象,我把这种现象叫做“管生不管养”,比如研发团队的算法模型搞出来了,发一篇论文,刷一个榜,觉得自己很牛,后面的产品怎么做是别人的事情,与自己无关。其实不是这样的,大家要相互磨合。我经常跟团队说,每个人做的事情要超出自己环节的半个身位,大家才能不脱节。所以我们的研发人员能理解量产团队的难处,量产团队也理解创新的不可预测性,互相补位的合作模式在我们公司随处可见。

周圣砚本人演示图

甲小姐:2021年你们发布了用户“用得起,愿意用”的产品理念,如何理解这个理念?


周圣砚:“用得起”意味着我们希望定义出消费者能买得起的产品。我们在2020年就已经开发出了有图的自动驾驶方案,当时还算比较先进的。但高精地图需要的很多周边设备又贵又不好用。我们认为有图不是终局,技术的终局应该是无图。所以我们把有图的方案先毙掉,持续迭代和积累我们的BEV,把无图干出来,再做交付。


“愿意用”意味着我们对产品性能极致的打磨,对corner case极致的挖掘,并持续提高用户体验。很多消费者直接评论我们是L2的天花板。


甲小姐:这意味着你们做什么,不做什么?


周圣砚:我们会坚持做自动驾驶的核心技术栈自研,做价值增量,不做论证不充分的伪需求,不会为了做产品而做产品。


甲小姐:你曾提到希望覆盖5万到30万元的主流汽车市场,以便覆盖更大的用户群体,希望通过这样的方式,实现科技平权。为什么会有“科技平权”这样的愿景?


周圣砚:科技平权是我们公司的价值观。我们认为让科技产品覆盖到最广大的用户群体才是我们要追求的。汽车是一个民生大市场,企业要赚钱,但同时也要承担一定的社会责任。全球汽车保有量去年已经达到14亿了,那这14亿用户里有多少体验到了自动驾驶?今年乘用车数据,新车产销量已经达到了3000万台,远超去年。对于Tier 1厂商而言,是只做那300万市场,还是尽可能多的在3000万市场中覆盖更多的用户群体?我们的选择是后者。


6.谈未来:“我们会始终保持领先一代的差距”


甲小姐:MAXIEYE的护城河是什么?


周圣砚:是依托感知技术、真值系统、数据智能和仿真系统形成的整个技术底座。


甲小姐:市场上有种观点认为,现在自动驾驶厂商更像是车企的一个“乙方”,因为自动驾驶厂商需要大量数据来迭代、升级系统,如果没有自己的车队,就需要大规模量产收集数据,而这种模式也让车企有了更大话语权。甚至有声音说,自动驾驶厂商未来可能会成为车企的一个部门,很难作为第三方独立存在。你怎么看这种观点?


周圣砚:现在没有一家能提出对标华为和特斯拉的方案,大家都很焦虑。车厂一边自研,一边找供应商开发这个行为很容易理解,因为他怕车卖不动。现在技术还在很早期,分工还比较无序,我相信在车厂和Tier 1合作的过程中会逐渐找到自己的边界。


甲小姐:如果有一天你的客户开始全栈自研自动驾驶系统,你怎么办?


周圣砚:那我们也推出下一代产品了。我们会始终保持领先一代的差距。


甲小姐:如果未来有一家车企说要收购你,你会坚持独立吗?


周圣砚:我们最终目标是实现完全无人驾驶,如果在这条路上需要和车厂做这样的结合,我愿意让渡利益促成这件事。


甲小姐:自动驾驶行业走到今天,创业公司们接下来比拼的核心是什么?


周圣砚:我认为明年打手公司会大量消亡,懂感知、懂BEV的玩家会进入决赛圈。在这些玩家中,实现技术不是难点,大家核心比拼的是对产品的定义和实现的速度


甲小姐:从你创业到现在也经历了整个行业的一波三折,MAXIEYE有没有经历过生死瞬间?


周圣砚:每天都在经历生死。有时候决定当下生死与否的原因是埋在几年前的某一个决策中的。比如我们三年前决定做BEV,很多人都不看好,但我们投了大量的钱去做BEV,当时的决定关系到我们今天的生死存亡。


当然,我们作为创业公司,也经历了融资不顺、资金紧张等问题,但这个不会决定生死。真正有价值的公司,总会有人来帮你度过难关,没有一家公司仅仅是因为账上没钱挂掉的。只要你坚持创造核心价值,会有人来帮你的。比如我说的“打手”,本身没有为行业创造价值,他们如果遇到了账上没钱,等待他们的就是死路一条。


甲小姐:在你们选择更高性价比、更接地气的量产辅助驾驶路线时,可能很多同行都在走更“sexy”的无人驾驶路线,收获大量资本青睐,你动摇过吗?


周圣砚:从来没有。当年给我融资的FA被我赶走一批又一批,他们非让我讲故事,我就不讲故事。我愤怒过,也羡慕过、嫉妒过,但从没有动摇过,因为只有这条路能走。当然你在过程中也可以做点假动作,但我的秉性决定我不会做假动作。


甲小姐:今年已经是你创业第七年,和创业初期相比,你的心态和方法有哪些变化?


周圣砚:我现在很兴奋!我们的BEV实现了技术和方法论闭环,我们真的可以去定义好多产品,好多事都值得做,非常兴奋。BEV+transformer的技术天花板很高,它给了自动驾驶一把钥匙。我们是比较早拿到这把钥匙的人,可以接着打开很多扇门。


甲小姐:过去七年,什么时候最难熬?什么时候最有希望?


周圣砚:最难熬的是每一次的脚踏实地不被别人认可的时候,最有希望的时刻是现在。现在真的每天都希望满满,很开心,员工干得也起劲,很有成就感。


甲小姐:未来3-5年,你对公司的期待是什么?


周圣砚:我想在3-5年内实现完全自动驾驶,用高阶技术落地、深耕,用BEV颠覆整个自动驾驶技术架构;也希望我们的产品能够得到市场认可,实现规模化交付;我希望3-5年后,我们能从一家小的创业团队,蜕变为汽车智能化新生态中重要的一员。


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