对话大卓智能 CEO 谷俊丽：科技圈对汽车的难度估计有些理想化

2024-07-01 05:07

一个科技「老兵」的创业故事。

对话 | 张鹏
编辑 | 周永亮

500 天，对于一个企业来说，不过是初生牛犊不怕虎的开始。但对于谷俊丽和她的团队来说，这 500 天，却是一场充满挑战与机遇的马拉松。从 0 开始到实现 5 万台的量产，从三个自研平台到数百人的自研团队，谷俊丽带领的团队，正以惊人的速度，重塑自动驾驶行业。

谷俊丽的职业生涯相当辉煌。早年在特斯拉，她亲眼见证了自动驾驶技术的创新突破；在小鹏，她推动了自动驾驶技术的商业化落地应用。然而，她并未止步于已有的成绩，而是选择了创立大卓智能，继续在自动驾驶领域深耕。这一选择引发了不少人的好奇：她为何在已有不俗成绩后仍选择创业？如何在这个竞争激烈的行业中找到新的突破口？

在最近与极客公园创始人、总裁张鹏的对话中，奇瑞汽车副总经理、大卓智能 CEO 谷俊丽揭示了她的创业动机和愿景。

谷俊丽表示，在特斯拉的经历中，她看到了伊隆·马斯克将物理学和商业判断结合的魅力，这让她坚信，只要遵循第一性原理并聚焦目标，就没有做不成的事情。她的创业勇气来源于人生导师 Jim Keller，这位芯片专家以其强大的认知学习和自我颠覆能力，对谷俊丽产生了深远的影响。

从头衔可以看出，谷俊丽有两重身份，除了是大卓智能的 CEO，还是奇瑞汽车副总经理。这个组合的背后，是谷俊丽提出了「超级混合体」的理念，探索科技与产业结合的全新模式。她强调，超级混合体不是纯血的科技公司，而是结合了科技和产业的优势，形成广度和深度均衡发展的公司。同时，她认为，新科技应用到汽车产品上非常困难且复杂，过去科技圈的人可能对这个链条的难度有些理想化。

谷俊丽定义了超级混合体的三个核心基础：掌握世界级的汽车供应链，引领端到端的大模型与大数据算法和算力的发展，拥有全球数千万用户群体。她认为，这将是成为全球顶尖汽车企业的关键要求。

谷俊丽的愿景是「让中国智能车跑在全世界的马路上」，2024 年的目标是实现 30 万到 40 万台的量产，她和团队正在为此不断努力。

以下是对话全文，由极客公园编辑整理。

不容易的 500 天

张鹏：我记得你们创业已经有 500 天了。如果让你总结一下，有哪些让你觉得取得了显著成果的事情？

谷俊丽：这 500 天，还是非常不容易，硕果也非常多。比如说我们已经量产了将近 5 万台，今年的目标是实现 30 万到 40 万台的量产。

我们拥有三个产品平台：一个已经投产，一个将在今年投产，另一个功能已经打通，计划明年投产。这些平台都是奇瑞自主研发的。现在我们自研团队的规模有三四百人，在研究院也有三四百人。我们已经具备了针对奇瑞市场进行大规模量产、技术开发以及核心技术聚焦的能力。

张鹏：自动驾驶公司的发展过程一般都非常漫长。你们能取得这么快的进展，主要原因是什么？

谷俊丽：因为大卓是基于奇瑞这个产业的根基上的，我们是一家有根的自动驾驶解决方案公司，能确保技术不仅能快速研发，还能顺利实现产业化。我认为这是市场和技术闭环的效果，使我们能以最快的速度取得成果。

张鹏：回想一下 2022 年那个特殊的环境，你当时决定创业的初衷是什么？

谷俊丽：这个问题无数的人跑到办公室问过我。大家都很好奇。其实当时有很多的天时、地利、人和。

首先，从天时来看，我参与了过去十年的 AI 和自动驾驶技术变革，并推动了小鹏汽车第一代产品和团队的发展。在那个时候，我在美国观察到中国汽车在智能化方面已经取得了突破，从 0 到 1 的阶段完成了，我判断接下来会是产业的规模化。

另一个重要的天时是，中国汽车产业正在由大国迈向强国，并且一定会出海。

从地利来看，汽车产业一直是民族产业。作为中国人，我的根基在中国，所以我们选择回到长三角，这里也是中国汽车产业的中心。

在人和方面，我与尹总（奇瑞汽车董事长尹同跃）和奇瑞的许多领导们的相识也是有一段缘分，我们还是校友。在这个讲究传承的汽车行业里，我相信我们这个团队可以背靠背，打穿中国智能汽车出海的愿景。

张鹏：你在特斯拉参与了自动驾驶的建设，后来又成为小鹏自动驾驶的重要贡献者。从个人发展角度看，你似乎已经很自由了，为什么还要创业？

谷俊丽：我觉得人生到了一个阶段，自己前 40 年的规划和想象都已经实现了。在特斯拉的工作对我影响深远，它将我的脑容量进行了极致化地验证，并打破了很多科学的边界。看到伊隆·马斯克将物理学和商业判断结合在一起后，这让我相信，只要遵循第一性原理并聚焦，就没有做不成的事情。我在特斯拉获得了真正的自信，形成了一种基于底层逻辑的信仰。

我们当年在特斯拉用英伟达替换了 Mobileye，然后我们在行业中使用深度学习和 AI，这些都是行业第一次。这种创新让我感受到大脑像 CPU 超频一样工作，不仅会发热，还会瘦身。后来在小鹏的工作经验中，让我对创业有了许多观察和经历。作为打工者，我已经没有太多的想象。

然而，我希望探索更多，寻找更好的认知和个人成长的机会。那究竟应该做什么呢？我觉得创业是一个更加综合的挑战，从智商到社会、产业以及团队建设的各个方面。

我有这个勇气，要感谢我的人生导师 Jim Keller，我跟着他去了特斯拉。他是芯片大拿，身上有一种强大的认知学习和自我颠覆的能力。他曾说过，即使每天颠覆两次对世界的认知，他也能承受，这种态度对我影响深远。我非常好奇，如果我在下半生以全新的方式重新认识自己和世界，我会成为什么样的人？就是出于这么一个朴素的追求。

张鹏：刚才提到特斯拉的经历对你的世界观有了些刷新。那么，在小鹏的阶段你有什么样的收获？

谷俊丽：如果说特斯拉经历重塑了我对智商的信心，那么小鹏的经历则打开和重塑了我对自我、社会和世界的认知。这种重塑不是构建了一个虚幻的世界，而是让我意识到自己对世界的认知是多么渺小，需要以极大的开放度每天调整自己。

这两段经历非常不同。在特斯拉，我们以一个小而精的团队探索科学方向。而在小鹏，我们组建了更大的团队，进行了产业产品的投放，这是两个完全不同的维度。

张鹏：在小鹏的完整经历之后，你似乎给自己找一个更难的挑战？

谷俊丽：我觉得可能就是想看一下，如果尝试用第一性原理来做产业，自己能够创造多少价值，成为怎样的人。我必须强调一下，当我见到奇瑞的尹总、高总（奇瑞汽车执行副总经理、研发总院院长高新华）和国忠总（奇瑞汽车常务副总经理张国忠）时，我非常佩服和感动。他们三十年如一日地在一个小地方打磨出一个产业，这正是我所追求的。我当时内心深处也在想，如果我也能三十年如一日打磨出一个产业，那这一辈子就没有白活。

张鹏：那你具体想要挑战和实现的目标是什么？这件事当时难在哪？

谷俊丽：就是让中国智能车跑在全世界的马路上。

这件事经历了三个阶段：特斯拉从全球范围内首先完成了从 0 到 1 的技术验证；中国的新势力在国内完成了产品从 0 到 1 的验证；接下来就是产业的规模化，这个事特别难。

为了实现这一目标，我一直在思考科技和产业之间如何更好地匹配。我们需要基于工业产业链的根基上，种下一棵百花果树并让它茁壮成长。目前来看，这种选择路径是对的，特别是看到大卓的发展速度。

我觉得科技圈的人很难掌控供应链，因为行业培养的素养和技能要求不同。因此，我们与奇瑞的尹总一起探索，如何在奇瑞内部成立一个「特区」，提供正确的机制、投入和体系，让团队以最快的速度追赶，实现硕果累累的目标。

张鹏：科技圈的创业者常说要用新物种颠覆老物种，大家都看好新的东西。我感觉你对此有不同的观点？

谷俊丽：因为我本科学的是汽车专业。汽车追求的是长链条和工艺偏差，而科技追求的是突破感。例如特斯拉一直在科技上不断突破，但它有一个纵深，有一个垂直的科技载体。但是伊隆进了工厂，那也得是工厂，也必须得是汽车产业。

科技落地到汽车产品上非常困难且复杂。过去科技圈的人可能对这个链条的难度估计有些理想化。此外，还有一个核心问题是未来的大移动终端的商业逻辑归属问题，这会在融合过程中对价值链的切分提出挑战。这不仅仅是技术问题，更是产业和商业逻辑的问题。

张鹏：过去汽车的价值链是如何划分的？未来可能会变成什么样的形态？

谷俊丽：汽车已经发展一百年多年，科技价值链基本已经成型，其固有利益很难改变。然而，互联网让我们看到了新的趋势。例如，手机生态系统中，苹果不仅卖产品，还提供数据和服务。特斯拉已经实现了这种模式，去年的盈利有 45%-50% 来自数据服务和软件。

未来十年，汽车将发展成一个大移动终端。这不仅是一个技术方向，更是一个全新的商业场景。

张鹏：在这个趋势中，技术变得更重要，还是产品及其背后的工业体系更重要？

谷俊丽：以我粗浅的认知，就是在在产业链基础上进行产品转型，并同步推进商业模式的变革是至关重要的。因此，产业的稳定性是必不可少的。

张鹏：换句话说，无论最终的价值链如何变化，这个产品得先能卖出去，用户得先能接受？

谷俊丽：用户能接受之后，你的面积必须得存在。例如，我们要推进奇瑞的智能化变革，会以全球 1400 万用户为基础。我需要考虑如何推动产品的变革，如何投放市场？如何实现商业模式的变革？必须有充分的依据和数据支持才能进行这些推演。

大模型带来了

一个全新智能体

张鹏：很有意思的地方是，你们同时在进行 L2 和 L4 级别的开发，为什么同时推进这两条线？

谷俊丽：这涉及到两个主要逻辑。首先，技术的成熟度已经让自动驾驶在商务车和乘用车领域可以广泛通用，我们希望将这项技术推动到更多产业中，实现产业价值的转变。

其次，奇瑞自身有乘商两大战略方向，特别是在智能新能源商用车的发展上，集团非常重视。因此，我们相信通过在乘用车领域的经验，结合奇瑞的产业基础，尤其是商务车领域的积累，可以实现「一鱼两吃」。

张鹏：L2 级别先在乘用车上落地，而 L4 级别则在商用车领域进行探索。但这两者处在不同的自动驾驶层级，它们怎么实现所谓的技术复用？

谷俊丽：可以的，实际上大部分的技术是可以复用的，只是针对商用车特定的场景进行优化。比如，如果是扫地的商用车，它需要处理扫地的场景；如果是无人拖挂的商用车，就需要处理拖挂和充电的场景。但整体驾驶技术和算法栈的 70% 到 80% 是可以通用的。

张鹏：如果有 70% 的技术栈是通用的，然后你在商用车场景变明确之后，那么提升自动驾驶的级别也能解决问题。这对技术研发来说变得更有意义，因为它可以被摊到更大范围的产品上。你刚才提到了一个面积问题，如果说技术是一根针，这个针的使命就是要捅出一个足够大面积？

谷俊丽：是的，您总结得非常正确，就像用同样的技术栈来赋能两个产业，甚至更多，比如机器人领域，这就是现在所谓的 AI+产业。

张鹏：你强调了一个重要点，就是以 L2 为基础。按照这个逻辑，是不是说在乘用车上，技术越先进，通用性越强，解锁商用车场景的可能性和效能成本会更低？

谷俊丽：这是必然的。我为什么认为先发展乘用车？是因为乘用车是 ToC，用户愿意为良好的体验买单。而商用车则 ToB，对成本更为敏感。因此，通过先在乘用车领域验证技术的先进性，然后将这些技术基础应用于商用车，可以同时解决技术成本的问题。

张鹏：所以关键是要吸引最大的市场，特别是 C 端市场，因为这个市场更广阔，而且随着销量增加，数据等方面也会变得更加丰富。如果一开始就专注于一个小市场，即使是在 L4 级别，技术上也会面临很多困难？

谷俊丽：是的，你很难进行扩展。商业上，ToB 市场本身非常碎片化，很难快速将其规模化。

因为汽车科技要将先进技术应用到车辆上，这是非常昂贵的。它需要大量验证和符合法规的工作，需要逐步迈过不同的台阶，比如一万台、十万台、甚至百万台的量产验证。汽车供应链的逻辑从古至今都是如此，只有规模大了才能降低成本，使技术更加成熟。

张鹏：我理解了，其实 L2 这件事是你那个核心的根基。那为什么还会有 L4 呢？

谷俊丽：一个就是说产业的变革本身，另一个是奇瑞要做新能源智能商用车的战略。我们做这个技术栈的时候，我要求是乘商两用，避免到商用车的时候重复造轮子。

张鹏：我之前对你们进行了一些研究，发现你们既有独立开发，也与业界伙伴合作。这是基于什么考虑呢？

谷俊丽：汽车产业一直以来都不是单打独斗的，必须依靠产业协同。另外，为了快速推进产业化，我们需要与合作伙伴共同合作，各取所长，加速技术开发和市场投放。因此，在技术开发和产品推广过程中，我们经常与不同的伙伴进行协作。

张鹏：现在大家都在谈论大模型给自动驾驶带来的变化。从专业角度来看，它对 L2 和 L4 会带来哪些提升？

谷俊丽：端到端，我个人非常看好，它是自动驾驶的第三代技术架构。第一代有些类似于使用计算机视觉和一点 learning，第二代则是过去十年沿用的深度学习方法。而今天的端到端大模型，则通过数据、算法和算力的积累，使得 AI 能够更为主导。它代表了一种全新的智能物体，反映了过去十年将 AI 应用于汽车领域的快速发展和广泛应用。

张鹏：那自动驾驶的成长曲线会出现明显的变化吗？这项技术是否加速了自动驾驶级别的提升？

谷俊丽：肯定会加速，而且速度会更快，也许每个季度就会有一个代次。过去 AI 算法的进步可能是每季度一个代次，那现在这种新的三位一体模式，则至少让我们每季度都能看到非常显著的变化。

张鹏：你创业后，端到端这种新技术开始涌现，你如何看待这些变化？

谷俊丽：您这个问题问得非常好。我们现有的产品线，同时运用了第二代技术，也在积极布局端到端大模型。我认为这是一个追赶和超越的机会。我们有自己的独特优势，比如数据量很大，已经形成了数据闭环。在这个基础上，我们会持续加大投入，希望率先完成全球百万量级端到端智能车的投放。

张鹏：刚才我们提到了三个核心问题，从算力、数据到算法，奇瑞在数据方面的优势如何理解？

谷俊丽：数据的优势，就是量的优势。有多少车在持续给你传递数据。

张鹏：那么我们的数据优势，是因为我们已经有很多车辆可以反馈数据吗？

谷俊丽：其实，智能车的渗透速度非常快，去年奇瑞智能车搭载 L2 及以上的渗透率达到了 59%。我们去年卖了 188 万辆车，搭载 L2 的就超过了百万辆。通过数据埋点，我们能获得不同用户的使用场景数据，比如他们在哪里驾驶、每个功能的使用频率等。这是我们的独特优势。

张鹏：在算力这一方面，未来似乎是个挑战。奇瑞在这方面有什么优势？

谷俊丽：我觉得首先确实是超算的优势。现在芜湖是东数西算战略的一个核心。我们的基本策略是通过与其他公司和不同产业的合作，以及自己的建设，来推动进步。

「你做汽车竟然不找师兄」

张鹏：你既是奇瑞的副总经理，又是大卓智能的 CEO，你如何理解这两个角色的关系？

谷俊丽：作为奇瑞副总经理，我的角色是定义奇瑞未来汽车产品的属性和竞争力，规划平台和市场需求，并将其转化为技术和商业模式的长期发展策略。过去，汽车行业主要关注零部件，而现在则加入了软件和大数据 AI 服务，这使得产品的链条更加复杂。

而在大卓智能，我们需要确保产品的正确投放时机和方式。这意味着不仅仅是技术层面的挑战，而是需要通过市场需求的驱动，实现技术和商业的双重推动，才能最终实现最佳的产业化形态。

张鹏：我觉得这可能是一种创新，看似是客户与供应商的关系，但实际上变成了合作人的关系？

谷俊丽：如果我们只是单方面的合作，就无法形成协同效应。汽车厂商不可能每天都向 Tier 1（一级零部件供应商）详细解释产品定义，这样的信息流动是不可行的。作为 Tier 1，我们需要确保两件事不出错：首先是技术平台的发展方向，不能早了或晚了；其次是对主机厂的需求了解，包括渗透率、智能功能的需求估计，我尽量确保不出错，那就是最大的胜利的面积。

张鹏：你们是如何形成这样一种创新的合作方式的？

谷俊丽：我觉得这是一种天意安排，也是因为彼此的一拍即合。当我决定投身中国汽车产业链的变革中时，奇瑞，特别是尹总也正努力推进科技转型和智能化。我们的相遇可以说是一拍即合的。

过去，汽车行业和科技行业是两个不同的领域。学汽车的人不会突然转去学计算机。我个人的经历可横跨了这两个领域，一半时间与我的工大校友们讨论智能车的产品定义和组织方式，另一半时间则深入科技圈子，与技术团队探讨如何结合科技与汽车行业。

我经常乘坐高铁往返于上海和芜湖之间，穿梭于科技和汽车之间，好像坐上了时空穿梭机。

张鹏：在这个过程中，你们是如何进行沟通的，谁找的谁？

谷俊丽：是一个校友，汽车老前辈做的这个牵引。他说认识一下，就给尹总打了电话，然后我就接到尹总电话邀请我去芜湖。

去了芜湖后，尹总、高新华总和邬学斌总请我吃了一顿饭，他们批评我说：「谷俊丽，你做汽车竟然不找师兄。」这句话让我一下子豁然开朗，也非常感恩。我本身有汽车背景，也有科技背景，这对于解决问题是一种莫大的助力。

超级混合体

张鹏：以前大家都觉得原生在一个新的时代的物种，它最有机会。但你好像有不同的观点和视角？

谷俊丽：我的感受其实是非常不一样。

作为主流汽车厂商，整个汽车产业链的涵盖面非常广，它是一个横向的庞大体系。而作为一个技术栈，我们注重的是纵深，他们对模型构建和控制力度的要求截然不同。

但如何最好地融合这两者，就很讲究了。我相信许多汽车厂商老板都在思考这个问题，即如何在广度和深度之间找到最佳平衡？如何像特斯拉一样，通过软件、服务甚至保险等多元化收入，打造出一个超级混合体，这是成为全球顶尖汽车企业的关键要求。

张鹏：你提到了一个词，超级混合体，这个概念挺有意思的，意味着要有效地结合不同的基因，而不是成为纯血科技公司？

谷俊丽：我觉得对汽车还是要心怀敬畏。特斯拉能够发展到今天，与一些特定的契机密不可分。比如说特斯拉在中国的战略布局，在疫情的时刻那绝对是拯救了特斯拉，给了他另外一个翅膀。

张鹏：特斯拉可以算是一个超级混合体，那我们怎么拆解它？

谷俊丽：特斯拉具备了完整的汽车产业链和足够的市场规模。它拥有自己的汽车生产基地和庞大的科技垂直整合能力，从芯片制造、大数据应用到 Autopilot 软件，甚至云端计算芯片。如果把这些拆分出来，特斯拉本身就可以看作是多家科技公司的合集。

同时，它还拥有庞大的用户群体，这些用户不断为公司带来更多商业机会。因此，我认为特斯拉是一个超级大型的科技汽车公司。

张鹏：如果我们做类比，中国哪些公司有潜力成为超级混合体？是不是要复制特斯拉的所有元素？

谷俊丽：复制所有元素可能比较困难，但核心逻辑是，通过技术创新持续提升用户体验价值，使用户愿意为此买单，并建立起闭环商业模式。这种闭环模式将推动未来汽车产业的发展。

张鹏：那你怎么定义超级混合体呢？

谷俊丽：我觉得超级混合体必须具备三个核心基础：首先，掌握世界级的汽车供应链；其次，引领端到端的大模型与大数据算法和算力的发展；第三，拥有全球数千万用户群体。这三个基础是必不可少的，我们需要持续努力。

*头图来源：大卓智能

本文为极客公园原创文章，转载请联系极客君微信 geekparkGO

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来源: qq

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