智行者王肖：自動駕駛的終極目標是要做乘用車的出行共享

12月16日，第九屆全球新能源汽車大會在國家會議中心開幕。北京智星哲科技有限公司有限公司首席技術官王曉在智能論壇上發表了主題演講，指出自動駕駛最困難的部分不是我們看不到、摸不到或聽不到，而是我們的大腦。

北京智星哲科技有限公司有限公司首席技術官王曉以下是有限公司首席技術官王曉的錄音演講（略刪節）：無論是在世界上還是在中國，我們進行自主駕駛的最初意圖是進行無人駕駛旅行，我們都想改變我們的旅行方式。事實上，我今天在整個PPT中所說的是，我們的智行者成立于2015年，這是第一批做自動駕駛的公司。我們是怎么想的？為什么我們會逐漸探索我們目前的商業模式？這也是為了與大家分享。2017年，我們推出了我們的低速車，這在業界也很受認可。2018年，我們推出了高速乘用車品牌。這是來自外媒的，一家咨詢機構評論了一張圖片，該圖片將智能步行者放在了所有初創公司的集成解決方案提供商模塊中。事實上，我們認為我們在整個低速汽車中，實際上，我們應該把它們放在整個汽車中，因為我們是世界上第一家真正想大規模生產的公司。我們自己做所有的低速車，我們主要在高速車中提供整個AI算法和解決方案。自2015年以來，整個開發過程都與主機廠緊密相連。這些都是我們團隊做的，包括我們和北汽新能源，包括百度汽車等，這也讓我們整個行業背景從車內走出來。與許多來自人工智能公司的家庭不同，我們一直以汽車行業為基礎。我們的整個研發點，實際上我們不喜歡很多同行，從感知開始，因為我們認為感知就像開車，感知可能更像人的眼睛，我們的控制器更像人們的手和腳。盡管我們知道為什么前幾年人們認為感知非常重要，但我們已經奮斗了3-5年，感知將不再是自動駕駛的瓶頸。目前，我們對許多公司的認知水平都很高。最近，有人聲稱感知距離可以達到1公里以上。我認為這遠遠超出了人眼的水平，這也證實了我們的觀點，即自動駕駛最困難的部分不是我們看不見、摸不到或聽不見，而是最困難的是我們的大腦。Waymo最近唱得不好？當我們看所有的媒體報道時，我們并不是說它的感知能力不好，也不是說它地圖不好。我們的意思是，當地居民無法與它合并，無法超越它，并故意選擇向右行駛以避免左轉。因此，自從智能旅行者一直在做自動駕駛以來，重點一直放在我們的整個人工智能大腦上，以及我們的整體解決方案上。整體解決方案，包括我們如何集成感知、地圖集成和控制，以及我們車上的控制器，就是我們所做的。這是我們的整個人工智能大腦，可以被視為開發的拓撲圖。我們大腦失去的頂層是感知部分，底層是控制部分，中間是我們認知和分析的模塊。那么，我們如何真正了解世界，構建我們的場景，講述我們的整個故事，并最終將其轉化為我們真正的軌跡，控制，這是我們人工智能大腦的設計。最關鍵的技術，實際上是我們的內部，包括感知和整個定位，都是我們的基本模塊。剛才，雖然我們最終關心的是一個完整的大腦，但事實上，我們也在內部做感知和定位，所以很多事情都是由一個合適的供應商強迫我們擁有全棧能力。在這里我需要向大家強調的是，這是我們的特點之一，也是我們與大多數自動駕駛公司不同的地方。首先，我們將制作自己的控制器，我們希望以芯片前加載的方式與之合作，而不是在加載后制作產品。最左邊是我們停車位的控制器，中間的圖片是我們在廣東的生產線，即我們的整個低速汽車，這是世界上第一家真正實現大規模生產的工廠。我們知道國外有很多，包括掃地車和送貨車，還有國外……

國家應該領先于我們，但到目前為止，我們還沒有看到任何國家以自建生產線的形式存在，大多數國家都找到了一些原始設備制造商。然而，從2016年底到2017年，智行建造了這個工廠，我們的生產線開始磨合了整整一年。也許整個汽車企業看起來是一個非常、非常低的東西，但對我們來說，從零開始，我認為我們非常了不起。包括我們的車輛在內，目前的位置是100-200輛，所有這些都是在我們的中山生產線制造的。事實上，我們也深入參與了國家產業的一些政策和法律的制定，因為我們現在實際上遇到了這個問題，包括我們的物流車輛落地。我們為什么要關注這個問題？事實上，我剛剛說過，乘用車的自動駕駛在很大程度上受國家法律法規的約束。但對于低速車輛，例如，我們在公園里駕駛一些車輛。在許多情況下，第一個是交通部門，而交通部門實際上并不在乎。這件事甚至是一片空白。所以事實上，前段時間，我們和京東、美團等一些物流公司，包括一些機器人公司合作，為我們整個低速機器人開發了一個自動駕駛系統，這被視為行業標準，然后送到國家進行評估。因此，我們積極參與此事。目前，我們是第一家吃螃蟹的公司。我們的商業思維如何？事實上，剛才已經說過了，Tension先生也說過，未來，我相信所有自動駕駛的最終目標是共享乘用車的出行，我相信OEM是這么認為的。但關鍵在于這條切實可行的道路。作為一家初創公司，我們能活到那個時候嗎？作為一家主機廠，在我們的自主品牌中，我相信自主品牌實際上有賣車的生存壓力。我們可以在所有模式下轉到全部嗎？我相信我們在2015年和2016年一直在討論這個問題。這是我們在2016年提出的這個象限的圖片。我們認為，目前短期的2019年確實可以從普通人和用戶那里賺錢，我們認為這是一個低速加載。經過我們在2016年和2017年的鑒定，在這個行業低速載人的情況下，從普通人那里賺10元和5元并不是那么容易。我們認為你可以放手，不要擔任安全官員的角色。有了這個角色，你肯定賺不到錢。因此，我們認為只有擺脫我們的安全員，才能將我們車輛的安全員變成遠程安全員，這樣一個人只能盯著一輛車看。現在我們可以通過遠程監控一個人盯著十輛車看。隨著網絡越來越快，我相信一個人很快就能盯上一百輛車。我們想以低速起步，因為。事實上，只要速度上升，許多問題就不會全部暴露出來。我們從2016年開始與蘇寧、美團、京東、京東合作，這是合作時間最長的一次。我們和美團很快將在冬奧公園投放100輛汽車，為我們的運動員送快遞。我們的掃地車，事實上，我認為它最近變得更出名了，因為我們真的認為它是一款非常實用的自動駕駛產品。我們多次與您溝通。很多媒體都在談論它。事實上，在普通人和所有用戶看來，自動駕駛絕對是一件很高的事情，因為所有的成本價格和傳感器都感覺非常非常昂貴。但我可以在這里和你分享。我們明年的清掃車出貨量將達到1200輛。我們希望經過未來一到兩年的努力，一輛車的成本可以降低到5-7萬元。想想這輛清掃車。根據我們的計算，我們不需要休息24小時。與人相比，我們必須睡覺和吃飯，而且我們根本不需要它。此外，我們的下一代將支持無線充電模式，理論上可以取代4-6人。如果我們的成本降低到5萬元，你可以想象用戶沒有壓力。我相信，對于用戶來說，實際上他腦子里沒有以前的自動駕駛儀，動不了六七十萬。我們也可以把它降到3萬元以下。我相信，在2018年，我們在大規模生產的基礎上，為整個供應鏈的整合做了很多工作。目前，我們的用戶最多的是政府公園、公園和廣場，而目前，我們無法跟上他們的訂單。這是我們剛剛談到的世界上第一條真正的低速專用車生產線，我們的一次性出貨量可以達到1500輛。我們從零開始，從零到一，都是自己設計的。我相信，根據自動駕駛的理念，……

我們也在一年內建造了它，這仍然非常非常困難。包括現在很多物流公司，他們在做自動駕駛的時候，其實都想依靠我們的生產線代工生產，因為建立這條生產線還是一個非常復雜的項目。我剛剛談到了低速汽車，今天在座的各位可能更多地與乘用車有關，所以事實上，我們也有高速汽車的解決方案。我們的思路如圖所示。我們只專注于我們的人工智能大腦，以及整體解決方案，為原始設備制造商提供整體L3-L4總體解決方案，這是我們的定位和目標之一。我們認為特斯拉的車型可能會更好。我們還在里面總結了一張圖片。你的意思是什么？事實上，我們所有的傳感器都是非批量生產的。特斯拉一直抵制激光，因為激光太貴了。我相信，在激光器的價格降得很低之后，沒有任何OEM會拒絕這個東西。所以我們的模型被稱為車輛的離散升級。什么意思？與特斯拉一樣，2018年、2020年和2025年的這些關鍵節點，以及我們的傳感器和車輛，可以逐步大規模生產我們的車型。2020年，我們的許多原始設備制造商將在2013年進入大規模生產的第一年。根據我們的調查，至少中國的原始設備制造商對（英國）仍有一些疑慮，他們在研究該方案時仍然沒有考慮。我認為它可能是L3，因為這個L3可能意味著L2++，它不是一個完整的L3。我認為隨著我們主機廠的大規模生產，這個硬件應該逐步升級。對于軟件來說，未來的汽車必須由軟件來定義，我們希望通過數據一直升級。我們希望收集基于量產車的駕駛場景大數據。事實上，我們都是在一些相對安全的場景和可控的環境中這樣做的。我相信這是所有做自動駕駛的公司的底線，我們不敢輕易造成安全事故。如果我們所謂的傳感器被收集到生產模型中，這意味著用戶正在為OEM收集世界上所有簡單和復雜的場景。如果這個駕駛場景是大數據采集，這就是核心競爭力，因為我們知道人工智能中的數據 時代才是真正的黃金。OTA升級，快速智能驗證和反饋，我們都知道真正掌握自動駕駛流程的入口無非是幾個傳感器和大腦，而每個人都在搶這個東西，所以我們將其總結為車輛硬件的離散升級+軟件的持續升級。實際上，從2015年到2018年，我們做了很多工作。2015年，這是11月的視頻，通過攝像頭和無線電波完成，變道是自動的。這是2015年11月的數據。這種光線非常糟糕，因為當時是日落，面對著攝像機，所有的變道都是自動的。事實上，我們可能已經看到了我們在業內的一些報道，我們知道我們在9月份參加了中央電視臺的拍攝，我們認為這仍然非常具有挑戰性：1。這是世界上第一次在張家界的山路上這樣做。2.整個拍攝團隊給了我們兩天時間，因為整個場景都關閉了。我們制作了地圖，調試了算法，拍攝了整個場景，總共花了兩天時間，這也給我們帶來了很大的挑戰。3.這里會遇到一些技術細節，比如穿越隧道和下雨。這是第三個挑戰。4.對我們算法可靠性的全部挑戰。正如你所看到的，整條路的右側是一個懸崖，這有點不可靠。下坡時，有可能沖出護欄，直接掉到懸崖下。當我們拍攝時，我們實際上是負責任的，而且非常擔心。的確，因為可能不理解的人，他可以放心，因為央視老師很開心，而且世界上第一次，做算法的人非常擔心事情。最后，讓我們向您展示我們一直在做一些復雜的內部研發工作，包括在我們公司附近展示的這段視頻。這在中國應該是一個相對復雜的場景，就在回龍觀。每個去過回龍觀的人都明白，第一個交通場景非常復雜；

其次，許多人不遵守交通規則。我們離開整個地下室后，整個過程沒有人工干預，包括支付費用的地方。在這個場景中，停在周圍的車輛突然掉頭，包括行人逆行，這對我們來說是非常非常具有挑戰性的，還有送貨。這個變道是全自動的。我們分為四個角度，自動駕駛的算法是已知的。如果在這種復雜的道路上，最復雜的不是方向盤的控制，而是剎車油門的控制。事實上，方向盤的控制相對簡單。更具挑戰性的是，我們必須回到地下室。我們的地下室有800到1公里長，我們都依靠上面的激光來識別。這個地下室的環境非常復雜。12月16日，第九屆全球新能源汽車大會在國家會議中心開幕。北京智星哲科技有限公司有限公司首席技術官王曉在智能論壇上發表了主題演講，指出自動駕駛最困難的部分不是我們看不到、摸不到或聽不到，而是我們的大腦。

北京智星哲科技有限公司有限公司首席技術官王曉以下是有限公司首席技術官王曉的錄音演講（略刪節）：無論是在世界上還是在中國，我們進行自主駕駛的最初意圖是進行無人駕駛旅行，我們都想改變我們的旅行方式。事實上，我今天在整個PPT中所說的是，我們的智行者成立于2015年，這是第一批做自動駕駛的公司。我們是怎么想的？為什么我們會逐漸探索我們目前的商業模式？這也是為了與大家分享。2017年，我們推出了我們的低速車，這在業界也很受認可。2018年，我們推出了高速乘用車品牌。這是來自外媒的，一家咨詢機構評論了一張圖片，該圖片將智能步行者放在了所有初創公司的集成解決方案提供商模塊中。事實上，我們認為我們在整個低速汽車中，實際上，我們應該把它們放在整個汽車中，因為我們是世界上第一家真正想大規模生產的公司。我們自己做所有的低速車，我們主要在高速車中提供整個AI算法和解決方案。自2015年以來，整個開發過程都與主機廠緊密相連。這些都是我們團隊做的，包括我們和北汽新能源，包括百度汽車等，這也讓我們整個行業背景從車內走出來。與許多來自人工智能公司的家庭不同，我們一直以汽車行業為基礎。我們的整個研發點，實際上我們不喜歡很多同行，從感知開始，因為我們認為感知就像開車，感知可能更像人的眼睛，我們的控制器更像人們的手和腳。盡管我們知道為什么前幾年人們認為感知非常重要，但我們已經奮斗了3-5年，感知將不再是自動駕駛的瓶頸。目前，我們對許多公司的認知水平都很高。最近，有人聲稱感知距離可以達到1公里以上。我認為這遠遠超出了人眼的水平，這也證實了我們的觀點，即自動駕駛最困難的部分不是我們看不見、摸不到或聽不見，而是最困難的是我們的大腦。Waymo最近唱得不好？當我們看所有的媒體報道時，我們并不是說它的感知能力不好，也不是說它地圖不好。我們的意思是，當地居民無法與它合并，無法超越它，并故意選擇向右行駛以避免左轉。因此，自從智能旅行者一直在做自動駕駛以來，重點一直放在我們的整個人工智能大腦上，以及我們的整體解決方案上。整體解決方案，包括我們如何集成感知、地圖集成和控制，以及我們車上的控制器，就是我們所做的。這是我們的整個人工智能大腦，可以被視為開發的拓撲圖。我們大腦失去的頂層是感知部分，底層是控制部分，中間是我們認知和分析的模塊。那么，我們如何真正了解世界，構建我們的場景，講述我們的整個故事，并最終將其轉化為我們真正的軌跡，控制，這是我們人工智能大腦的設計。最關鍵的技術，其實就是我們的內在，包括感知和整個定位……

e我們的基本模塊。剛才，雖然我們最終關心的是一個完整的大腦，但事實上，我們也在內部做感知和定位，所以很多事情都是由一個合適的供應商強迫我們擁有全棧能力。在這里我需要向大家強調的是，這是我們的特點之一，也是我們與大多數自動駕駛公司不同的地方。首先，我們將制作自己的控制器，我們希望以芯片前加載的方式與之合作，而不是在加載后制作產品。最左邊是我們停車位的控制器，中間的圖片是我們在廣東的生產線，即我們的整個低速汽車，這是世界上第一家真正實現大規模生產的工廠。我們知道國外有很多，包括掃地車和送貨車，國外應該在我們前面，但到目前為止，我們還沒有看到任何一個以自建生產線的形式出現，他們大多找到了一些原始設備制造商。然而，從2016年底到2017年，智行建造了這個工廠，我們的生產線開始磨合了整整一年。也許整個汽車企業看起來是一個非常、非常低的東西，但對我們來說，從零開始，我認為我們非常了不起。包括我們的車輛在內，目前的位置是100-200輛，所有這些都是在我們的中山生產線制造的。事實上，我們也深入參與了國家產業的一些政策和法律的制定，因為我們現在實際上遇到了這個問題，包括我們的物流車輛落地。我們為什么要關注這個問題？事實上，我剛剛說過，乘用車的自動駕駛在很大程度上受國家法律法規的約束。但對于低速車輛，例如，我們在公園里駕駛一些車輛。在許多情況下，第一個是交通部門，而交通部門實際上并不在乎。這件事甚至是一片空白。所以事實上，前段時間，我們和京東、美團等一些物流公司，包括一些機器人公司合作，為我們整個低速機器人開發了一個自動駕駛系統，這被視為行業標準，然后送到國家進行評估。因此，我們積極參與此事。目前，我們是第一家吃螃蟹的公司。我們的商業思維如何？事實上，剛才已經說過了，Tension先生也說過，未來，我相信所有自動駕駛的最終目標是共享乘用車的出行，我相信OEM是這么認為的。但關鍵在于這條切實可行的道路。作為一家初創公司，我們能活到那個時候嗎？作為一家主機廠，在我們的自主品牌中，我相信自主品牌實際上有賣車的生存壓力。我們可以在所有模式下轉到全部嗎？我相信我們在2015年和2016年一直在討論這個問題。這是我們在2016年提出的這個象限的圖片。我們認為，目前短期的2019年確實可以從普通人和用戶那里賺錢，我們認為這是一個低速加載。經過我們在2016年和2017年的鑒定，在這個行業低速載人的情況下，從普通人那里賺10元和5元并不是那么容易。我們認為你可以放手，不要擔任安全官員的角色。有了這個角色，你肯定賺不到錢。因此，我們認為只有擺脫我們的安全員，才能將我們車輛的安全員變成遠程安全員，這樣一個人只能盯著一輛車看。現在我們可以通過遠程監控一個人盯著十輛車看。隨著網絡越來越快，我相信一個人很快就能盯上一百輛車。我們想以低速起步，因為。事實上，只要速度上升，許多問題就不會全部暴露出來。我們從2016年開始與蘇寧、美團、京東、京東合作，這是合作時間最長的一次。我們和美團很快將在冬奧公園投放100輛汽車，為我們的運動員送快遞。我們的掃地車，事實上，我認為它最近變得更出名了，因為我們真的認為它是一款非常實用的自動駕駛產品。我們多次與您溝通。很多媒體都在談論它。事實上，在普通人和所有用戶看來，自動駕駛絕對是一件很高的事情，因為所有的成本價格和傳感器都感覺非常非常昂貴。但我可以在這里和你分享。我們明年的清掃車出貨量將達到1200輛。我們希望經過未來一到兩年的努力，一輛車的成本可以降低到5-7萬元。想想這輛清掃車。根據我們的計算，我們不需要休息24小時。與人相比，我們必須睡覺和吃飯，而且我們根本不需要它。此外，我們的下一代……

ion將支持無線充電模式，理論上可以取代4-6人。如果我們的成本降低到5萬元，你可以想象用戶沒有壓力。我相信，對于用戶來說，實際上他腦子里沒有以前的自動駕駛儀，動不了六七十萬。我們也可以把它降到3萬元以下。我相信，在2018年，我們在大規模生產的基礎上，為整個供應鏈的整合做了很多工作。目前，我們的用戶最多的是政府公園、公園和廣場，而目前，我們無法跟上他們的訂單。這是我們剛剛談到的世界上第一條真正的低速專用車生產線，我們的一次性出貨量可以達到1500輛。我們從零開始，從零到一，都是自己設計的。我相信，按照自動駕駛的理念，我們也在一年內完成了，這仍然是非常非常困難的。包括現在很多物流公司，他們在做自動駕駛的時候，其實都想依靠我們的生產線代工生產，因為建立這條生產線還是一個非常復雜的項目。我剛剛談到了低速汽車，今天在座的各位可能更多地與乘用車有關，所以事實上，我們也有高速汽車的解決方案。我們的思路如圖所示。我們只專注于我們的人工智能大腦，以及整體解決方案，為原始設備制造商提供整體L3-L4總體解決方案，這是我們的定位和目標之一。我們認為特斯拉的車型可能會更好。我們還在里面總結了一張圖片。你的意思是什么？事實上，我們所有的傳感器都是非批量生產的。特斯拉一直抵制激光，因為激光太貴了。我相信，在激光器的價格降得很低之后，沒有任何OEM會拒絕這個東西。所以我們的模型被稱為車輛的離散升級。什么意思？與特斯拉一樣，2018年、2020年和2025年的這些關鍵節點，以及我們的傳感器和車輛，可以逐步大規模生產我們的車型。2020年，我們的許多原始設備制造商將在2013年進入大規模生產的第一年。根據我們的調查，至少中國的原始設備制造商對（英國）仍有一些疑慮，他們在研究該方案時仍然沒有考慮。我認為它可能是L3，因為這個L3可能意味著L2++，它不是一個完整的L3。我認為隨著我們主機廠的大規模生產，這個硬件應該逐步升級。對于軟件來說，未來的汽車必須由軟件來定義，我們希望通過數據一直升級。我們希望收集基于量產車的駕駛場景大數據。事實上，我們都是在一些相對安全的場景和可控的環境中這樣做的。我相信這是所有做自動駕駛的公司的底線，我們不敢輕易造成安全事故。如果我們所謂的傳感器被收集到生產模型中，這意味著用戶正在為OEM收集世界上所有簡單和復雜的場景。如果這個駕駛場景是大數據采集，這就是核心競爭力，因為我們知道人工智能中的數據 時代才是真正的黃金。OTA升級，快速智能驗證和反饋，我們都知道真正掌握自動駕駛流程的入口無非是幾個傳感器和大腦，而每個人都在搶這個東西，所以我們將其總結為車輛硬件的離散升級+軟件的持續升級。實際上，從2015年到2018年，我們做了很多工作。2015年，這是11月的視頻，通過攝像頭和無線電波完成，變道是自動的。這是2015年11月的數據。這種光線非常糟糕，因為當時是日落，面對著攝像機，所有的變道都是自動的。事實上，我們可能已經看到了我們在業內的一些報道，我們知道我們在9月份參加了中央電視臺的拍攝，我們認為這仍然非常具有挑戰性：1。這是世界上第一次在張家界的山路上這樣做。2.整個拍攝團隊給了我們兩天時間，因為整個場景都關閉了。我們制作了地圖，調試了算法，拍攝了整個場景，總共花了兩天時間，這也給我們帶來了很大的挑戰。3.這里會遇到一些技術細節，比如穿越隧道和下雨。這是第三個挑戰。4.對我們算法可靠性的全部挑戰。正如你所看到的，整條路的右側是一個懸崖，這有點不可靠。下坡時，有可能沖出護欄，直接掉到懸崖下。當我們拍攝時，我們實際上是負責任的，而且非常擔心。的確，因為可能不理解的人，他可以放心，因為央視老師很開心，而且世界上第一次，做算法的人非常擔心事情。國際泳聯……

y、 讓我們向您展示一下，我們一直在做一些復雜的內部研發工作，包括在我們公司附近展示的這段視頻。這在中國應該是一個相對復雜的場景，就在回龍觀。每個去過回龍觀的人都明白，第一個交通場景非常復雜；其次，許多人不遵守交通規則。我們離開整個地下室后，整個過程沒有人工干預，包括支付費用的地方。在這個場景中，停在周圍的車輛突然掉頭，包括行人逆行，這對我們來說是非常非常具有挑戰性的，還有送貨。這個變道是全自動的。我們分為四個角度，自動駕駛的算法是已知的。如果在這種復雜的道路上，最復雜的不是方向盤的控制，而是剎車油門的控制。事實上，方向盤的控制相對簡單。更具挑戰性的是，我們必須回到地下室。我們的地下室有800到1公里長，我們都依靠上面的激光來識別。這個地下室的環境非常復雜。

標簽：北京特斯拉遠程

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