实现自动驾驶，犹如攀登珠峰。我们要走过的路至少也有南坡、北坡两条路线可供选择，也总会有先行者和后来者之分。虽然山顶只有一个，但攀登者的经历、登山过程中的故事往往层出不穷，精彩纷呈，让人神往。
纵观过去十年历史，我们发现，不断有勇攀自动驾驶高峰的创变者，正在前仆后继的为了登顶而努力奋斗。因此，36氪决定挑选10位中国自动驾驶领域中的优质代表人物——其中有像百度、华为这样巨头型企业的领航人，也有诸多极具变革精神的初创公司掌舵人，更有无数潜心钻研的学者科学家。我们以独家新闻、独家访谈、对话回顾等方式，汇集在“中国自动驾驶十人”这一选题栏目中。
我们希望通过这个选题，为行业呈现当下国内自动驾驶技术的发展情况，分享自动驾驶每个细分场景里的应用与突破。
文｜于小宇
如果你要问，谁是2022年最有话题性的中国汽车品牌？
那么，理想汽车必须榜上有名。2022年6月，理想汽车凭借着一句“500万以内最好的家用SUV”，将旗舰SUV理想L9推向了舆论的风口浪尖。9月，理想汽车趁热打铁，又发布了两款新车型——理想L8以及理想L7。尽管饱受争议，但交付量成绩仍是最强有力的回应。2022年12月，理想汽车完成了2.1万辆的交付量成绩，其中L9和L8双双破万。这意味着，理想汽车的爆款模式，正在不断地被复制和被验证。而爆款模式的背后，离不开智能汽车产业链的转型升级，尤其是自动驾驶芯片。比如，理想L8 Pro是全球首款采用地平线征程5的车型，总算力达128TOPS。征程5作为算力基石，高效地支撑了理想智能驾驶系统AD Pro的计算需求，可实现安全、舒适的高速NOA导航辅助驾驶。但这不过是大规模交付阶段的冰山一角。在征程5芯片的量产定点合作名单中，不乏比亚迪、上汽集团、一汽红旗等国内主流的自主品牌。可以预见的是：步入2023年，征程5预计将迎来合作车型接连量产上市的热潮。与此同时，距离高阶智能驾驶的大规模落地也更进了一步。然而，通过自动驾驶芯片立足于智能汽车行业，并非地平线的最终目标。地平线联合创始人兼CTO黄畅博士在专访中向36氪表示，“芯片是我们的手段，是我们重要的战略基石和差异化的武器，但是它不是我们真正的目的。地平线有一个比较好的习惯，就是始终以终为始地去思考我们的未来。”
始于芯片，不止于芯片
自动驾驶芯片公司，是大多数人对地平线这家公司的认知。2022年，“地平线”这个名字频繁出现在车企合作的签约台上。比如，4月地平线与比亚迪宣布达成定点合作。紧接着6月，地平线宣布获得一汽集团的战略投资并完成交割。9月下旬，地平线又官宣获得奇瑞汽车的战略投资并完成交割。10月13日，地平线宣布携手大众汽车集团旗下软件公司CARIAD成立合资公司。眼下的企业成长速度，已然超越了地平线联合创始人兼CTO黄畅在创业初期时的预估。但仅仅在自动驾驶芯片领域站稳脚跟，并非地平线的创业初心和最终愿景。“在创立地平线之前，我们在百度深度学习研究院（IDL）。”黄畅向36氪回忆时说道，他们将深度学习技术相对容易地用于当时百度已有的搜索、广告、图片等产品中，并且很快就得到了大量反馈，因为流量和使用频次数量高，技术的价值就越能够得到很快验证和推广。“出来创业的原因是觉得深度学习的价值不仅限于此。”在百度工作三年之后，黄畅也思考了一些新的技术方向。尤其是在百度将深度学习技术用在很多内部产品之后，其感触最深的是——真正发挥AI技术的最大，也是最有价值的应用场景应该是机器人。彼时，黄畅也反问了自己一个问题：“机器人有那么多的部件，我们应该做什么呢？”他认为，机器人，尤其是自主机器人，天生需要去中心化。自主机器人需要对于感知、决策、控制的闭环能够及时响应。因而，大量的计算会往边缘发展，而非云端。所谓边缘就是互联网、云计算的边缘，也就是在终端上面。但如果在端侧没有足够好的计算平台去满足高性能、低功耗、低延迟的要求，那么AI在机器人应用领域的价值就无法充分发挥。这一特性，与当前自动驾驶所需的能力颇为吻合。在黄畅看来，“自动驾驶很有可能是机器人的第一形态”。从趋势上来看，汽车终会成为四个轮子上面的智能计算机，会成为人们生活中最重要的机器人。但自动驾驶这个应用领域也是难度最大、要求最高的应用领域，就如同是人工智能产业的珠穆朗玛。扎根自动驾驶行业，对于地平线而言，既是跑通研发和产品的“练兵”机会，亦是形成自我造血能力的成长契机，更是打造智能计算平台的“第一站”。然而，机会往往是伴随着挑战一同出场。“我们最缺的是什么东西？当时（最缺的）不是算法，甚至不是软件，而是硬件，核心的处理器——智能计算芯片。”黄畅坚定地认为，机器人想要满足可靠性、实时性、安全性，那么现阶段的主要矛盾就是芯片。他表示，“这（芯片）只是在创业起点时看到的主要矛盾，事实上，随着后续发展，最主要的矛盾也会不断变化，但我们的目标从来没有变过。”谈到创业初心时，黄畅不假思索地答道：“我想继续将深度学习、将机器人的价值发掘出来，推动它的应用，实现从万物互联到万物智能，让每一辆车、每一个电器都具有环境感知、人机交互和决策控制的能力。而且，选择的方向是机器人计算平台。”地平线想做的，是机器人时代的Wintel，为未来无处不在的机器人打造“创新数字底座”。方向和路径明确之后，黄畅意识到这条路依旧充满荆棘。“我们刚创业时候，最大的挑战是对芯片理解并不深刻。”在黄畅看来，软件部分是他们比较擅长的，但硬件部分，尤其是核心的芯片成为了团队第一个大挑战。其次，地平线创始人兼CEO余凯和黄畅等创始团队成员中，多半是互联网公司背景、搞算法出身的人，“坦率地说，刚开始我们就是凭着一腔热血，满怀对于未来的憧憬和愿景，但是我们到底能不能从科学家转变，真正地管理好、运作好一家商业化的公司，并且使其很好地发展，这之中也面临着诸多未知的挑战。”2020年，地平线正式开启中国汽车智能芯片的前装量产元年，实现从0到1的突破。时至今日，地平线征程芯片累计出货量突破200万片，助力超过20家车企累计70多款车型实现智能化进阶。在智能芯片领域站稳脚跟的同时，地平线正以自身的势能，推动着智能计算的大规模应用落地。
以终为始，软硬皆施
在商业领域，人们往往容易高估技术变革在3-5年内的影响，而低估技术变革在10年甚至更长时间尺度上的影响。像芯片以及人工智能相关的长周期性行业，更是如此。如今的智能汽车产品上，追求高算力芯片的内卷趋势愈发明显。自动驾驶计算平台的算力，动辄就是上千TOPS（处理器运算能力单位）。“唯算力论”的风气，在智能汽车行业内盛行，无论算法和功能实现与否，芯片的算力参数必须堆满。“过去的十年，AI算法的优化速度是很快的，大约每过9-14个月，完成一个AI任务所需的计算次数就会减半，这比半导体的摩尔定律发展还要快，我们可以把它称之为‘算法的摩尔定律’。”但在黄畅来看，算力这件事要以终为始地去看待它。理论上，一颗芯片单位时间内能够进行乘法或者加法计算的次数就是峰值算力的定义。但峰值算力只是理论值，实际上一个真正可用的AI算法跑起来，要看真实有效的算力——每单位功耗或者每单位成本能够在单位时间内处理的AI任务的次数。2016年，地平线曾提出“智能计算的新摩尔定律”——真实效能=理论峰值计算效能 x 有效利用率 x 算法效率。黄畅认为，最佳的目标是：选择最好的算法、最好的处理器、最好的编译器，并把它们组合在一起，以确保系统做AI任务的输出性能最大化。
显而易见的是，地平线更注重效率，而非盲目硬件堆料。其思考方式是“以终为始”——将最终任务作为技术研发的起点。在发展路径上则是软件和硬件协同，通过算力与算法的匹配，从而实现降低成本和提升价值。正是因为思考方式和发展路径的差异，使得地平线在智能汽车产业链中，走出了自己独特的技术演进路径。首先，跟互联网公司相比，地平线从一开始就更关注边缘和端侧。“互联网公司的立足点是云，它的整个思考都是以云为中心来看一个新的机会如何去触达边缘，以及如何去触达线下。”而黄畅认为，地平线的出发点并不是云，而是机器人。“这就是一个端云结合的产物，但是在初期，差异化最大的点是我们在端上建立，取得突破，以建立一定的先发优势。”其次，与业内其他的芯片领域企业不同，地平线十分重视对软件的投入。“我们始终很关注，而且越来越多地投入在软件上，在操作系统、开发工具和开发的服务上，因为这是构建未来机器人应用生态的核心。”在黄畅看来，相较于硬件，软件的开发成本和周期有着巨大的优势，它能够很好地解决广泛应用场景中多样化的需求，并且以高效率、低门槛的方式达成目标。“所以，创造产品真正的差异化最终是通过大量软件展现出来的。”他进而举了手机的例子，“早年的时候，手机硬件可能还有差异，但现在已经没有什么差异了，后期硬件收敛得相当快，但是软件栈越来越厚，上面的应用也越来越丰富。”“我们跟绝大多数的芯片创业公司是很不一样的”，黄畅认为，大多数的芯片创业公司是在相对成熟的应用场景和相对成熟的软件生态基础上，做一个越来越好的标准件。他们更多关注的是应该怎么去设计软件应用和软件所定义的计算平台的硬件部分，并且如何做到极致。而地平线的差异之处在于，投入更多精力去关注软件平台的构建。可以说，地平线既是最懂芯片的软件公司，也是最懂软件的芯片公司。再次，跟算法或者解决方案公司相比，虽然地平线与他们有业务交集，尤其是在算法和应用的开发上，但是彼此更是合作伙伴，大家共同串联起智能车载领域的产业链，共同完成价值创造。“我们之间的差异化在于，地平线也做算法和应用开发，但这只是我们的手段，是一个过程性的阶段，而非目标。”用黄畅的话来说，地平线更关注通过算法和应用来验证其计算平台，以此来不断打磨和增强计算平台的能力，包括芯片、操作系统、开发工具和云服务，从而让合作伙伴能在地平线的计算平台上开发得更好。究其根本，地平线的核心竞争力就是软件和硬件的高度协同。但“软硬结合”，其实存在两方面的壁垒：一是人工智能的软件算法原理，仍处在快速迭代和演进的阶段，很难去判断未来的发展情况。这也就要求深耕智能计算的科技公司，要在基础算法原理上有自主的研发能力和前瞻的预判能力。二是基于对软件场景的深刻理解之上，需要设计高效的硬件架构。两点相结合，使得其复杂度与难度大大增加。地平线认为，要想真正做到“软硬结合”，核心是从应用场景出发，不仅要将软件算法的基础能力打牢夯实，而且要对其未来的发展脉络有着深刻的认知，这样硬件设计才能真正适应场景的计算需求。从车企和消费者的最终需求来看，大家永远都想得到当下最新、最强的功能，这同样离不开“软硬结合”的演化逻辑。软硬结合的技术优势，有助于驱动产品技术快速迭代。举个例子，地平线算法团队在征程5上开发高等级自动驾驶方案以后，它可以变成参考算法给到开发者，这样开发者通过参考算法、工具链获得芯片的底层优化knowhow，就可以更快地知道怎么去用好这颗芯片。反过来，这样一套软硬结合的knowhow又可以帮助地平线更早地判断当前这代芯片的局限性和实际使用过程中会遇到的问题，从而加速迭代。
算法、软件、硬件，地平线将它们端到端结合在一起，从而实现对算法趋势的预判，让芯片经过多年的研发周期推出时，仍能很好地适配最新的主流算法，以此来实现更大的产品优势和应用价值。“但是根本上，我们技术研发的核心是把底层软件和硬件做好，让算法的开发更高效。”
打牢基础，生态赋能
2023年，地平线进入了第八个年头，也是从量变转化为质变的关键转型期。黄畅向36氪表示：“我们现在的判断是地平线已经初步走完在智能汽车领域，尤其是自动驾驶领域里从0到1的阶段，在业务上开始进入从1到N的阶段。”回顾从0到1的第一阶段，地平线为了更快把芯片、计算平台投放到市场，做了一些解决方案的工作。比如地平线的前视一体机方案，行泊一体方案和高阶智驾方案。“开发解决方案本质上是为了让我们的计算平台更早得到验证”，在黄畅看来，要证明地平线的计算平台能够开发出高质量、高水平的解决方案，那么最高效的方式就是自己先打造一个“样板间”。同时，通过解决方案的开发以及与客户的紧密协作，地平线才可以更深入地认知计算平台该如何去设计、如何去开发和使用。如今，地平线已然进入到从1到N的第二阶段。“如果第一阶段更像Mobileye的话，那第二阶段可能会更像英伟达多一点。”黄畅表示，地平线现阶段更关注于，把过去的量产经验沉淀下来，通过标准化来解决技术的效率问题，让更多人受益于此。事实上，高效的规模化复制，背后仍有很多内核性的技术挑战。尤其是高阶自动驾驶方案，每个主机厂的传感器布局存在差异，在功能实现上也追求差异化，这使得每一款车型对落地方案的要求都有着不小的差别，因此很难推出标准化的一体机产品。然而，如果每一款车都深度定制化，就要从头到尾重做一遍，效率自然会很低。这时候要思考的问题就是如何提效。“如果产品方案本身不是标准化的，那么我们就往下一层，看整个开发的过程是否标准化，或者是否可以被标准化。这考验的是流程、关键的工具，还有资源的集约式管理和运作。这是公司进入从1到10或者从1到N需要去解决的挑战。”在解决“从1到N”的问题上，地平线的解题思路是“开放”，而且是骨子里天生的。地平线创始人兼 CEO 余凯曾在2021年的一次演讲中表示，“生态应该道法自然，少一些刻意，多一些顺势而为。一个生态不是规划、计划出来的，而是演化出来的。”地平线每一代芯片均实现了软硬件解藕，在智能人机交互以及智能驾驶领域实现规模化量产。“这说明我们是开放的平台，让我们的合作伙伴尽情发挥产品定义能力，面向用户价值创造想象力。”到目前为止，国内自主品牌的智能化转型，已经出现了三条清晰的路径：依靠巨头、生态共赢以及垂直整合。与传统汽车不同，智能汽车的行业规律更接近于智能手机，它是一个马太效应特别明显的行业。本质上，生态决定生死，一旦有厂商快速收割市场，就能迅速将游戏内的玩家数量收敛。智能手机产业中，上游应用和软件开发者如今只会基于苹果和安卓两大平台做开发。类似的故事也将在汽车领域上演。马斯克执掌的特斯拉类似于苹果，是一个难以复制的成功案例，未来的主流模式还应是如安卓模式的生态共赢，产业链合作伙伴各自发挥优势，共同构建优质高效的汽车智能化产业链。“地平线希望通过底层赋能，研发高效能的硬件计算平台和开放易用的软件开发工具，以开放的生态合作模式，支撑产业链的广大合作伙伴做智能化创新。”
最后
在刚刚过去的2022年，最有韧性的行业莫过于新能源汽车。中国汽车工业协会最新统计显示，2022年我国新能源汽车持续爆发式增长，产销分别完成705.8万辆和688.7万辆，同比分别增长96.9%和93.4%，连续8年保持全球第一。
电动化只是这场汽车革命的序幕。以智能化、网联化为核心的智能汽车，将成为全行业下一步的努力方向，也是下一步各企业竞争的焦点。但看似简单的技术转型，其实背后蕴藏着思维方式、合作模式以及商业模式的颠覆性变革。
“传统的汽车行业价值链条很清晰，围绕主机厂各司其职，相互紧密配合。但是这种形态有点像系统架构，它在很大程度上约束了价值链条中的每个人应该做什么事情和可以做什么事情。其潜在风险在于当一项关键的技术出现，颠覆式地改变了产品的技术架构，打破了原来层次结构的设计。”
黄畅认为，当转型发生时，以过去的产业分工，价值链条上对每个环节的定义也需要重新调整，甚至激烈的调整，这带来的结果就是产业的价值链条开始变动。“你可以看到今天围绕着主机厂，各种各样角色之间的边界开始变得模糊，甚至Tier1和OEM之间的边界也开始变得模糊。过去是一个比较清晰的链条结构，现在则变成了一个网状结构。”
究其根本，在智能汽车产业从传统链条式向网状生态式发展的过程中，每一个节点的突破都将驱动连锁效应发生，推动产业跨越断谷实现蓬勃发展。更重要的是，这将引发整个智能汽车生态的连锁效应，当开放协作成为主流模式，底层基础设施将加速完善，真正的生态加速得以形成，最终整个智能汽车产业的价值创造将迎来爆发式增长。
一颗小小的芯片，像是庞大网络中的一个节点，亦或是能成长为参天大树的一颗种子。在汽车智能化大变革的沃土中，若能坚守初心播种培育，终将迎来繁花似锦的生态新世界。
