驭势科技吴甘沙:自动驾驶的黄金时代，在下一个十年

任娅斐

在2016年，“驭势科技”公众号开号时，吴甘沙写下了一篇名为《驭势未来》的文章。

2008年，金融危机乌云压城，汽车产业岌岌可危。比尔·盖茨在计算机的传统展会COMDEX上揶揄汽车产业界，“如果通用汽车像计算机产业那样激流勇进，我们就可以开着25美元的汽车，一加仑跑1000公里。”

通用汽车反唇相讥，“如果汽车像计算机那样（装Windows）的话，一天可能莫名其妙崩溃两次，reset发动机还不行，必须得reinstall，安全气囊弹出来前有个对话框，让你选‘Are you sure？”

在这场激烈的交锋中，没人能想到，十年之后，汽车产业就发生了翻天覆地的变化。人工智能时代的来临，使自动驾驶成为现实。

2014年，特斯拉Autopilot正式问世;2015年，Uber从卡内基梅隆大学挖走40余位人工智能和机器人专家研发驾驶技术;2016年，谷歌将自动驾驶业务独立出来并成立了Waymo公司，后来与车企巨头克莱斯勒和本田成功联手;同一年，通用豪掷10亿美元收购了自动驾驶初创公司Cruise。

自动驾驶领域的波诡云谲，也让吴甘沙开始重新思考自己的职业生涯，他决定冒险赌一把。

从英特尔离职，入局自动驾驶

“我曾經看到两波技术趋势，一波是1976年到1996年的PC时代，另一波是1996年到2016年互联网崛起的时代，但我都没赶上。”谈及创业的原因，吴甘沙告诉创业邦，在人工智能时代，他不想再成为置身事外的看客。

没人能想到，十年之后，汽车产业就发生了翻天覆地的变化。人工智能时代的来临，使自动驾驶成为现实。

而发生在2015年的两件事，更是让时任英特尔中国研究院院长的吴甘沙夜不能眠。

先是资深科技作家迈克尔马隆做客英特尔，他在演讲中对英特尔员工说，行事过于谨慎便会失败。后来在一次英特尔高层领导力培训中，培训师又讲道：“当领导就是设计一个不可预知的、没有人敢押注的未来”。

吴甘沙开始重新思考自己在英特尔这井然有序的16年职业生涯，“我发现我未来10年的道路能够看得清清楚楚，一切都是可预测的，这是一种死神的视角，能想象吗？”

他觉得不能再等了，于是决定冒一次险。

2016年，吴甘沙卸任英特尔中国研究院院长的职位，创办了驭势科技。他试图在商业战场中用技术打造一个真实的无人驾驶世界。

事实上，最初他选定的方向并非无人驾驶，而是机器人，最终选择进入自动驾驶这个领域，吴甘沙说是因为两个合伙人的加入。

一个是赵勇，他是人工智能科技公司“格灵深瞳”的联合创始人，此前曾在谷歌研究院工作，主要的研究方向是计算机视觉。另一个是北京理工大学教授姜岩，他曾在2013年赢得中国智能车挑战赛的冠军，在自动驾驶研究领域经验丰富。

经过一番探讨之后，三人发现自动驾驶前景广阔，而且也可以将他们在行业内积累的多年经验尽数其用。于是三人一拍即合，立刻做出决定：进军自动驾驶领域。

赵勇负责市场，姜岩负责自动驾驶技术，吴甘沙的优势则在于软硬结合协同设计，“驭势三剑客”正式诞生。

成立仅十个月后，驭势科技就开发出了第一款无人驾驶概念车——城市移动包厢（又称熊猫车），并获得了设计界的奥斯卡奖——德国红点设计大奖。

目前，驭势科技聚焦于依托自研无人驾驶技术平台，为各行各业提供“AI驾驶员”，并在大出行和大物流两个领域取得了突破性进展，使其在多个商业化场景中不断落地。

但成就背后，吴甘沙团队也经历了无数次的坎坷与挑战。

回忆起这些年的创业历程，吴甘沙表示创业之初非常有信心，“当时就觉得可以组成一支超强的团队，两年时间就能‘刀枪入库，马放南山”。

但事实上，自动驾驶商业化远比想象中要难得多。

坚持“商乘”双线策略

作为一个创业者，如何跟实力资金都雄厚的巨头竞争？

吴甘沙讲了一个寓言：有只狮子去抓兔子，结果没抓到被别人嘲笑，但是狮子说：“这有什么可耻的？对我来说这只是一顿午餐，但对兔子来说是生与死的问题。”

在吴甘沙看来，巨头和创业公司就如同是狮子和兔子。没有技术和资金优势的创业公司，要有“农村包围城市”的思维，去那些巨头忽视的、不屑去做的市场，以一种协同创新的方式参与合作。

“在大公司，如果你给领导提建议，太小的事情领导是不会支持的。但在创业公司，就是一个边缘创新机会。”吴甘沙对创业邦说道。

驭势科技定位为“无人驾驶新生态的赋能者”，公司的角色就像足球比赛里的中场球员，为前锋创造进球机会。

为了以更快的速度抢占自动驾驶市场，驭势科技采取了双线策略：一方面发展乘用车业务，量产L4自动代客泊车和L2/L3级自动驾驶系统;另一方面发展垂直细分场景的L4级自动驾驶技术，在微公交、机场物流和工厂园区物流领域寻找落地场景。

驭势科技董事长 吴甘沙：通过商用车实现在具体应用场景下沉和提供整体的解决方案，来获得更高的毛利摄影┃张勇

2017年3月，驭势科技第一款无人驾驶微公交产品在广州白云机场开展示范运营;2018年11月，携手上汽通用五菱向消费者交付了L4级自动代客泊车产品;2019年5月，与宇通客车合作无人微公交，并在公开道路进行运营;2019年年底，驭势科技机场无人物流项目在香港国际机场正式开启常态化运营，成为世界首个无人驾驶物流车运营项目，并实现商业运营环境下“去安全员”的技术进展;到了2020年，搭载驭势无人驾驶技术的物流车已有上百台在机场、制造业等各类场景中进行常态化运营。除此之外，驭势科技亦同步和上汽大众、东风汽车合作探索开放道路无人驾驶技术。

“我们通过乘用车获得大量、低成本的数据和实车验证能力，不追求高毛利;通过商用车实现在具体应用场景下沉和提供整体的解决方案，来获得更高的毛利。”吴甘沙告诉创业邦，目前他们已经在实践中摸索出了盈利方案，公司在无人物流领域的业务布局几乎占到了国内市场的70%。

关于无人驾驶的落地场景，吴甘沙一直有自己的思考。驭势科技在早期之所以以自动代客泊车、无人物流等特定场景的低速无人驾驶切入，一方面是想跳过辅助驾驶，直接进军全无人驾驶;另一方面也是出于安全、更快商业落地等因素的考虑。

吴甘沙认为，今天的机器学习算法最怕的就是不确定的开放环境，因为从本质上来说，它是一种基于特定数据集训练的归纳法。机器看到过的，就懂;没看到过的，就不懂。

目前来看，自动驾驶算法还是弱人工智能，没有达到通用人工智能的地步，不能根据常识判断，不能做因果推理，也不会举一反三、触类旁通。“所以，在新一代智能驾驶算法出现之前，驭势科技必须确保它见过的所有场景都万无一失。而在很多半封闭环境里，智能驾驶算法能够更容易地将所有场景收入驭势科技的数据库中。”

而关于无人驾驶的安全问题，困扰了业界多年，驭势科技也不例外。

吴甘沙认为，无人驾驶的安全隐患主要来自两个方面。一是算法的边界问题。因此驭势科技把无人车放在一个有清晰定义的边界里面，保证它的可控性。二是系统可靠性的问题。

无论是快速进入全自动驾驶，抑或考虑到安全问题，短时间来看，特定场景的无人驾驶规模化应用都能很好地实现驭势科技的使命。

汽车领域有一个统计数据，如果车辆以32公里/时的速度撞上一个人，后者的生还率为90%;以48公里/时的速度撞击，生还率会降到60%;当速度提至64公里/时，其生还率则会降到20%。所以，当事故发生时，保证后果可控是至关重要的。

此外，在无人驾驶汽车最关键的激光雷达方面，为了降低成本，驭势科技在部分场景里采用16线的激光雷达，并通过后台算法补足精度。通过激光雷达、双目立体摄像头、超声波雷达，以及毫米波雷达的叠加，实现了360度无死角的传感器覆盖，以保证安全。

可見，无论是快速进入全自动驾驶，抑或考虑到安全问题，短时间来看，特定场景的无人驾驶规模化应用都能很好地实现驭势科技的使命。

驭势科技的“2031使命”，是在2031年创造一个零事故死亡、零拥堵的交通体系，使出行和物流成本降至原来的1/3，道路和停车空间减少1/3，1/3路上的总时间成为生产力时间。

这组数字的另一层含义是，吴甘沙2016年开始创业，加上15年，正好是2031。无人驾驶是一个无人区，他们的理想就是从一个无名山丘崛起成为一座山峰。

自动驾驶的黄金时代，在下一个十年

对于通用场景无人驾驶技术成熟的时间，在业界一直有两种说法：一种说法是技术成熟需要5年时间，2016年无人驾驶兴起，2021年L5级别无人驾驶将会大规模实现;另外一种说法是到2025年以后才能成熟，这一说法基本是按照10年的时间去算的。

吴甘沙更偏向后一种说法，他认为，人们往往会高估技术的短期影响力，而低估技术的长期影响力（“阿玛拉定律”，由美国科学家罗伊·阿玛拉提出）。也因此，业内就适当地把时间线往后延了几年。

他进一步对创业邦解释称，自动驾驶行业从兴起到实现爆发式增长，需要经过三个5年。

我们一直说伟大的公司都是冬天的孩子，为什么？因为它在过冬时还能保证不会死掉。我们不指望速胜，但是我们希望经历周期起伏后，做到不败。

第一个5年，是从2016年到现在。这段时间，整个自动驾驶行业一直在学习和试错，大家有些盲目乐观。但经过泡沫期后，行业现在对自动驾驶更有敬畏之心，更平和。

根据科技媒体The Information发布的研究显示，截至2019年年底，投入自动驾驶战场的各家公司已经累计烧掉了约160亿美元（约合1120亿元人民币）。

而“烧钱榜”上排名前两位的是谷歌Waymo和通用Cruise，均超过30亿美元。第三名的Uber则“烧光”20亿美元。

第二个5年，是无人驾驶大规模商业化落地，如雨后春笋冒出的一个阶段。吴甘沙希望第二个5年结束时，驭势能够推出一款AI驾驶员的产品，快速进入各行各业，即插即用。

第三个5年，AI驾驶员在出行和物流等关键场景中大规模应用，实现爆发式增长。改变城市，改变我们的生活。

据德勤最新发布的报告，德勤也认为未来3年至5年，汽车智能化、网联化将迎来一轮高速推进阶段。而在中国，自动驾驶运营车辆预计会在2030年达到3000万辆。

尽管自动驾驶商业化依然道阻且长，但大势已经十分明显。

通用Cruise CEO Dan Amman表示，自动驾驶市场规模未来可达每年8万亿美元（折合人民币56万亿元），其中乘用市场分掉5万亿美元，货运市场分走2万亿美元，而车内体验与数据挖掘则至少有5000亿美元的机遇。

8万亿美元的大机遇放在面前，没有人不想分一杯羹。

2014年左右进入自动驾驶领域的特斯拉，目标尤其大胆。马斯克去年就提出将通过远程OTA将软件更新至L4级自动驾驶汽车。到了今年计划更加激进，马斯克在2020世界人工智能大会（WAIC）上表示，特斯拉有信心将在今年完成L5级别自动驾驶的基本功能。

百度Apollo也在今年交出了新的成绩单。在9月15日举行的百度世界大会上，百度去掉安全员的无人驾驶汽车正式上路。据百度集团副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇表示，最快到2021年，大众就会体验到全无人驾驶。

不过，趋势归趋势，自动驾驶企业在向前奔跑的同時，还需要认清一个现实，就是自动驾驶技术的落地仍需时日。

自动驾驶真正成熟大致需要三个阶段：技术成熟、商业成熟和法规成熟。

目前行业整体还处在第一个阶段，技术没有完全成熟，大规模商业化也没有开始。而在未来一段时间，自动驾驶车辆造价和运营成本依然会非常高昂，道路交通长期需要人工驾驶和自动驾驶并存。

理想汽车创始人李想就曾坦言，自动驾驶的很多玩家目前仍卡在L3级别，没有人做得很好，“安全冗余做得不够”，如摄像头、执行机构的刹车转向等，车规级的芯片技术也需要提升。

此外，在法律法规层面上，国内对自动驾驶技术的态度也十分谨慎。

例如，《道路交通安全法》《公路法》《保险法》等都很少涉及这方面的内容。虽然部分地区已陆续开放有道路测试区域、颁发试运营牌照等，但自动驾驶汽车高速公路测试、载人测试以及地图应用等方面依然受限。

针对自动驾驶车辆路测在法规和政策上的限制，中国工程院院士李德毅在今年的中国电动汽车百人会论坛上还曾建议，应在全国城际公路和高速公路开放特定时间、特定路段的特定车道，连通各地区测试场，允许自动驾驶车辆加入和人工驾驶车辆混合运行。

他颇为形象地说，如果无人驾驶不能像人一样具备学习能力，不能应对各种边缘况，即使在公路上行驶了几百万公里，也不能够获得驾照。

当然，从行业发展角度考虑，法规政策的完善只是时间早晚问题。但在自动驾驶商业化之前，自动驾驶企业能否找到自己的核心竞争力，以及能否获得更多的粮食以备过冬，是现阶段需要迫切解决的问题。

目前，驭势科技已经在商乘双线蹚出了一条路，而在未来5年至10年的发展中，驭势科技则希望能够在1000万台量产车上，部署具备“影子模式”的自动驾驶系统，确保每一次L4/L5级自动驾驶算法的迭代都能在一个月内完成数百亿公里的实车验证，并最终在2025年前后实现L4/L5级自动驾驶技术的大规模量产。

“对于我们而言，就是要持续关注自身的造血能力。因为要真正实现无人驾驶还需要相当长的时间，而且过程非常艰难。”吴甘沙对创业邦表示，“挺到最后才的是真正的王者”。

写在最后

新一轮的技术竞赛异常激烈，创业者面临的孤独与压力往往难以想象，很多时候就是需要大胆地告别过去，打破自我设限，不断创新，持续地征服不确定性。

“我们一直说伟大的公司都是冬天的孩子，为什么？因为它在过冬时还能保证不会死掉。我们不指望速胜，但是我们希望经历周期起伏后，做到不败。”

吴甘沙表示，在这个行业打拼，就要做好打持久战的准备，用孙子兵法里面的话，就是“先为不可胜，以待敌之可胜”。