专访纽劢科技宋新雨:对标特斯拉Autopilot 如何做更适合中国的自动驾驶方案?

专访纽劢科技宋新雨:对标特斯拉Autopilot 如何做更适合中国的自动驾驶方案?

当特斯拉Autopilot 迭代到2.0时,一家名为纽劢科技的创业公司,正将其视为对标产品,潜心研发更适合中国道路工况的自动驾驶方案。

目前,上汽、比亚迪、长城等车企在押注新能源车的同时,均已将自动驾驶提升日程。市场对这一领域的热情和接受度也逐渐升高。数据显示,自动驾驶辅助系统较为成熟的特斯拉,自2014年进入中国市场后,在华销售额逐年增长,2016年突破10亿美元,2017年超过20亿美元。

纽劢科技COO宋新雨告诉雷锋网新智驾,由于更擅长上层应用软件和算法,他们计划与一级供应商和主机厂合作,将前装车市场作为突破口,到2020年时,为国内自主品牌的量产车提供自动驾驶软件解决方案。

从特斯拉离开后创业

专访纽劢科技宋新雨:对标特斯拉Autopilot 如何做更适合中国的自动驾驶方案?*纽劢科技COO宋新雨

宋新雨和纽劢科技创始人徐雷,此前同为特斯拉员工。

在特斯拉工作时,徐雷是Autopilot团队的第一代核心成员,主要负责深度学习和算法框架等的研发。宋新雨主要负责产品开发和质量,两人有很多工作交集。在见证了自动驾驶技术在特斯拉平台的量产过程后,他们一致认为,这会是改变汽车出行未来的领域。

2016年8月,纽劢科技在美国硅谷成立,并于2017年1月在上海设立总部。经过两年的发展,公司规模不断壮大。

据宋新雨介绍,纽劢科技的研发思路是,更加尊重汽车规律,一切研发设计均基于产品落地和量产应用。也就是说,要先在满足车的各种属性后,再实现自动驾驶。这种思路与国内自动驾驶赛道上的学者创业、IT科技公司高管创业有一定不同。

但要执行上述研发思路,还需不断融合团队内求稳和求快的两种文化。

众所周知,互联网产品讲究小步快跑、迅速迭代,传统汽车由于注重安全性而必须谨慎稳重,有时甚至显得保守。雷锋网新智驾注意到,纽劢科技的技术团队主要来自于特斯拉、苹果、英特尔等科技公司,产品团队则来自于博世、松下、哈曼等汽车行业的供应商公司。宋新雨表示,“自动驾驶领域就是技术和汽车两拨人做的事情,缺一不可。我们团队的搭建和特斯拉相似,能够做到融合这一点。”

瞄准中国市场本土化

专访纽劢科技宋新雨:对标特斯拉Autopilot 如何做更适合中国的自动驾驶方案?

据宋新雨介绍,纽劢科技更擅长自动驾驶系统中的应用软件和算法。目前,纽劢科技选择了前装车的市场作为切入口。其提供的自动驾驶解决系统,主要涵盖视觉感知系统、基于人工智能的规划和决策、应用于L3/L4的自动驾驶以及完整的自动驾驶解决方案。

客观地说,开发的部分功能与特斯拉Autopilot类似。不过,与特斯拉不同的是,纽劢科技的产品更偏向于中国本土化。

比如,由于现阶段激光雷达不是车规产品,成本昂贵,很难量产化。所以纽劢科技延续了特斯拉传感器的思路,针对中国道路国情和场景开发了基于视觉系统的多传感器融合方案。

宋新雨告诉雷锋网新智驾,团队的算法开发、测试等,都是放在嵌入式平台去实现,在保证实时的效果技术上再去做大量的规划。同时,在按照车的标准进行研发,零部件等一开始也均是采用车规级的。一切为了产品落地。在自动驾驶实现顺序上,纽劢科技会首先实现结构化道路等相对单纯的场景,包括高架和高速公路以及自主泊车等公认的技术。

现阶段,纽劢科技的自动驾驶解决方案以面向乘用车为主。由于是从前装出发,所以要满足车的各种各样的验证、标准、资质。虽然乘用车的门槛高,但市场体量大,将来的潜在价值可观。由于以自主品牌为目标,他们目前已经与国内几大主流OEM厂商展开合作。

最终,推动产品商业化时,纽劢科技会进一步与主机厂沟通具体实现何种自动驾驶功能,至于究竟是L3还是L4级别的界定,会交给主机厂去定义。

以下为部分对话内容的整理:

雷锋网新智驾:您之前跟徐雷都在特斯拉工作,怎么看待自动驾驶领域的创业?

宋新雨:我和徐雷都是做自动驾驶的,在特斯拉内部,他负责深度学习部分,是特斯拉Autopilot团队的核心成员,也是特斯拉第一代Tesla Vison团队重要成员。我当时负责Autopilot硬件系统产品化,直接参与了前期供应商开发、产品研发、供应商管理、系统整合等工作,所以我们在自动驾驶开发过程中有比较多的交集。无论是在公司内部还是私下,我们都认为,自动驾驶能够改变汽车出行方式。

雷锋网新智驾:现在纽劢上海总部有车队吗,大概什么规模?

宋新雨:有,现在公司在上海有车队,加上硅谷的车辆,中美两地的车队规模达到了两位数。车队是由几种不同车型组成的,这些自动驾驶车完成了很多的测试,为我们不断优化自动驾驶系统提供了非常重要的数据积累。我们计划近期再采购几辆车,装载上我们的自动驾驶系统。

雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾:你们的开发只针对乘用车?

宋新雨:现阶段主要是乘用车,跟OEM厂商和合作伙伴一起开发。因为整个自动驾驶系统非常复杂,还涉及到各种验证和资质。我们的团队走过特斯拉的全部开发和产品化过程,所以希望在乘用车领域发挥更大价值。乘用车在中国的市场体量很大,并且有很大的潜在增长价值。

雷锋网新智驾: L3是针对高速公路吗?

宋新雨:高速公路是L3自动驾驶的应用场景之一,此外还包括城市场景等。这些功能都有一个特点,那就是解决老百姓日常出行的痛点。

雷锋网新智驾:怎样定义要做的功能的级别?

宋新雨:我们也是按照美国工程师协会(SAE)定义的自动驾驶级别来分类,不过具体要做的功能的级别,这不是完全由我们自己定的,要跟合作伙伴和主机厂一起去定义。

雷锋网新智驾:提供L3级别自动驾驶方案时,你们的产品有哪些技术亮点?

宋新雨:我们现在对标的就是特斯拉,而且很多功能比他们的车更适合中国的场景。大家都知道,激光现在没有办法量产化,成本方面也有很大的压力。我们延续特斯拉以摄像头为主的多传感器思路,针对中国特定的场景、中国道路的体系,去开发适合中国的消费者的系统。比如,我们在城市快速路处理近距离车的cut in(并入),体验感会更好。

雷锋网新智驾:除了本土化,还有没有其他亮点?

宋新雨:我们的算法开发、测试,所有东西都在嵌入式平台上完成,这样可以兼顾开发速度和实际的产品性能。并且我们拥有一套完整的数据采集、标定、清洗的流程和能力,保证模型高效快速迭代。除此之外,传感器的设计和选型,也都是按照车规级标准来确定。我们的做法有别于科研的思路,一切为了产品落地来服务。

雷锋网新智驾:在团队搭建过程中你们是怎么把IT技术和汽车行业的两波人融合在一起的?

宋新雨:这两波人的思维方式完全不一样。对IT人员来说,他们希望快,能够做到快速迭代;而对汽车行业来说,他们希望尽量减少变化,保持可靠和稳定更加重要,因为质量总是第一。

这个东西怎么去融合?我们的做法是结合这两类人的长处,将IT人员快速迭代的开发方式,和汽车行业对待质量和可靠性的严谨稳重,结合在一起。我们的团队因为共同的理想走在了一起,这种对于自动驾驶的一致目标,让我们可以很快达成统一。IT的技术要符合汽车行业的体系标准,要保证快没问题,但是要满足汽车行业质量要求的那一关。不能开发一套东西,最后三天二头出现问题。怎么去把两者更加有效地结合起来,很多东西需要不断摸索和前进,我们内部对此很有信心。

雷锋网新智驾:如何做自动驾驶系统的商业化?

宋新雨:现在很多公司都在做自动驾驶,这群出来创业的人大多数有学术派,教授或学校老师,也有从IT企业出来的。Nullmax的团队也有大学和IT企业出身的人,但比较不同的一点是,我们的团队真正做过车,经历过车的全部开发和产品化过程,不仅懂车的技术,还懂车的整套生态。

我们规划了两条清晰的商业化路径。第一条就是从前装市场切入,这条路径可以为我们实现市场“量”的积累和突破。我们做的东西是在特斯拉的平台上被证明是可以量产的,即本身在车的平台上去实现的,所以在前装方面也有很大优势。我们的另一条商业化路径是Robotaxi,我们希望在保留汽车本身属性的情况下实现这一点,因为自动驾驶系统毕竟是要完成车的各种属性和功能。不能把自动驾驶搭建起来了,但让车速要降低到60公里/小时,失去车本身应有的功能特性。我们做的就是在车的平台上,满足车的各种属性再实现自动驾驶。

雷锋网新智驾:你们最早在硅谷成立,但是并没有拿硅谷的风投?

宋新雨:因为当时我跟徐雷刚离开特斯拉,是第一次创业,更多精力放在技术上,希望在完成技术积累后再引入更多的投资。其实那个时候,有和我们在自动驾驶上持共同看法的投资人愿意一次性投1000万美金,也就一拍即合了。资本非常重要,因为这个领域的创业是一个重资本,一台车就几百万,人才又非常贵,所以很烧钱,门槛高。

雷锋网新智驾:接下来还会有外部资金需求吗?

宋新雨:这是必不可少的,我们在这方面有规划,也达成了进展。就像前面所说的,自动驾驶是一个非常烧钱的领域,车、人才等必不可少的要素都需要资本投入。不过,自动驾驶领域发展了这么多年,投资人对这个领域的理解非常深刻。尤其像是主机厂,正在从传统制造企业转为移动出行公司,他们也愿意投入大量的资本,对将来的发展做积累、铺垫。我们所做的正是为他们服务。

不管是硅谷还是中国,自动驾驶现在基本上到达了一个时间临近点,在未来的1—2年会爆发。随着百度阿波罗平台的开源,行业门槛会越来越高。未来两年,大家都会想办法把技术转化成落地产品。随着时间的积累,大量的公司会被淘汰。

雷锋网新智驾:2018年到明年,会有一些什么规划或进展吗?

宋新雨:不论是技术、资金还是落地等方面,我们都有自己的规划,而且都取得了很好的进展。从今年开始,我们会和有资质的合作伙伴开展深度合作。之前规划的很多事情,我们会按照时间节点去推进,现在已经有部分工作早于时间节点提前完成了。

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