自动驾驶是机器人技术第一个落地的大场景，但不是唯一的场景。
作者 | 凌晨编辑|郑玄
随着智能汽车赛道持续发展，自动驾驶热到发烫。一边传统主机厂纷纷开启智能汽车产线，一边汽车的「智能大脑」——芯片供货不足引发关注。作为中国目前唯一的车规级自动驾驶芯片供应商，地平线越来越成为舞台上的重要角色。
回顾创业前 5 年的日子，地平线创始人兼 CEO 余凯说，中间有很多至暗时刻，像在一个黑暗的隧道里，一直走不到有光的地方。2020 年至今，这家以「耐得住寂寞」为核心价值观的技术公司，终于迎来曙光，开启合纵连横的新阶段。
7 月底的上海，地平线举办了一场成立以来最重要的发布会。主角与其说是发布的第三代车规级芯片「征程 5」，不如说是到场的战略伙伴们。余凯将上汽、长安、长城、理想、江汽等合作伙伴一个个迎接上台，反复强调「只做 Tier 2（注：二级供应商）」，一边表露「成就客户」的姿态，一边向外界秀起肌肉。
车一定越来越智能，芯片需求只会越来越大。「我创业胃口还是不小的，所以我更看未来发展空间。」余凯说。
地平线的大胃口是为未来各式各样的机器人「造脑」，而「自动驾驶」是战略聚焦后瞄准的第一个大场景。事实上，除了智能汽车，如今地平线的芯片已经进入到扫地机器人、智能运动镜等智能产品。
和我们聊天时，科学家出身的余凯否定了自动驾驶是「黑科技」的说法。在他看来，一切外界认为横空出世的技术，背后都是渐进式的发展，自动驾驶也是如此。去掉「惊奇滤镜」，余凯判断，「到 2030 年恐怕不会实现真正的 L5」，不过，这不妨碍创造用户价值。人可以在车上更放松，驾驶不再成为「劳动」，而是「兴趣」。
当智能汽车成为传感器、算力、显示屏全副武装的私有终端，它能带来的想象空间还有哪些？既然全自动驾驶为期尚早，「人机共驾」系统怎样设计才会更好？
以下内容来自由 OPPO 独家冠名赞助的极客公园创新大会 2022 上，极客公园创始人兼总裁张鹏与余凯对话实录，经极客公园整理发布。
余凯在 IF2022 上
01
「战略」是一个动词
张鹏：最近有几个词特别容易混淆——自动驾驶、辅助驾驶、无人驾驶、人机共驾。怎么理解它们之间的关系？
余凯：我认为，辅助驾驶与无人驾驶属于一个大范畴。这个大范畴就是自动驾驶。辅助驾驶是当前的阶段，比如特斯拉，理想汽车，小鹏汽车现阶段都是辅助驾驶。终局是无人驾驶。所以从现在到未来，从辅助驾驶走到无人驾驶，一个大框就是自动驾驶。从产品的角度来讲，我们不要忘了一件事情，永远不要让车取代人。所以从产品角度来讲，始终是人机共驾。
未来人与车的关系就像人与马的关系一样。在过小河和万马奔腾的时候，人骑在马上，驾驶——也就是操纵，是马自己来决定的。但是任何时候你要影响它，要干预它。马通人性，它是你的一个出行伙伴。所以自动驾驶也好，无人驾驶也好，不是构建一个冷冰冰的机器，而是一个有温度的出行伙伴。但是最终的掌控者还应该是人。
张鹏：作为科学家出身，你创业也有六年多了。从科学家到创业者，身份改变带来的最大挑战是什么？
余凯：我过去比较多的精力还是做研究，写论文，推公式。现在主要是聚焦业务，服务客户。但一直以来不变的，是我持续关注那些没有变、持之以恒的东西。比如管理的常识，商业的常识，战略预判这些，我认为是所有企业都需要的。
做研究也好，做企业也好，可能是一种修行的路径与方式，到最后还是希望搞明白一些真理性的东西。这些反而是变化中的不变量，我还是带着一种科学的态度和精神来做企业。
张鹏：科学家也是在求真，企业家也是要求真，因为你不求真就是骗自己了。
余凯：有时候骗自己，然后骗着骗着信以为真了。这些年创新机会来了又去，各种诱惑，各种热潮，风口起起伏伏。但是你会发现，真正创造长久价值的东西可能都不是这些。
张鹏：记得你最早刚创业的时候，那个时候说要「给机器造脑」。如果我们现在再去看，这个看法变了吗？
余凯：地平线在 2015 年 7 月份创立的时候，当时不是面向眼前已经有的机会，或者已经有的市场。当时我们预判一个很远的未来，20 年维度的一个未来。我们一直在思考，从 PC 到智能手机之后，什么是比这个更大的一个计算平台。我们认为是机器人的计算平台。未来一定会迎来无处不在的机器人替代我们的体力劳动。
这样一个机器人的计算平台，必须要有公司去打造计算的芯片，以及操作系统。带着这样一个愿景出发，挑战在于商业化怎么落地，从什么地方找到切口。
现在我们已经很清楚智能汽车是人类进入机器人时代的第一个最大的落地场景。即使是辅助驾驶，也是在复杂场景下、以非常快的速度做环境感知和人机交互、路径规划与决策。所以它具有机器人所需的基本要素。智能汽车场景击穿了以后，这种能力一定会溢出到其它泛机器人的应用场景。
余凯在 IF2022 上
张鹏：反而是一个降维。
余凯：其他的应用场景都是慢速，不像汽车能这么高速，跟人的生命安全息息相关。最近陆奇讲了一句话，汽车是信息工业下一个母生态，我认为是有道理的。
可能好多人不知道，非车规芯片领域，扫地机器人、送餐机器人领域，我们都是主力供应商。所以我们自动驾驶芯片的能力已经在溢出了。
所以说一个科学家创业的历程，不是从商业机会的出发，是从未来出发。然后怎样去试水，找到商业的切口，取得了市场地位以后，自然能力降维辐射到其它领域。
我觉得我创业胃口还是不小的，所以不太看眼前，而是以终为始，从终局出发去思考问题。我一直觉得从战略的预判来讲，眼见为虚。伊隆·马斯克说，我们现在生活的这个世界可能就是假的，就是不存在的，就是一个 simulate（模拟）。所谓第一性原理是从一些基本的终局去思考问题。
眼前可能都是噪音，可能都是诱惑。我觉得现在我们进入目前的阶段，就是要思考一些比较长远的事情。
张鹏：「长期主义」说起来容易，做起来很难。长期主义是一个判断。作为一个创业者，怎样把长期主义和短期结合起来？
余凯：战略其实不是一个名词，实际是一个动词。我一直说战略是且战且略。你不断地修正对终局的判断，不断地滚动去预判未来。它很像当年四渡赤水，灵活地应变。
自动驾驶 L1~L5 等级说明
02
到 2030 年，平均每辆车
能达到 500T 算力
张鹏：自动驾驶这个技术往后看 10 年，到 2030 年，有什么是比较确定的？
余凯：现在看，实现无人驾驶为时尚早。我觉得，到 2030 年会实现绝大部分场景下的自动驾驶。那时候，开车会像现在开飞机一样。飞机在空中大部分时间是自动巡航，飞行员可以喝咖啡、可以聊天，但是不能睡觉，这可能就是 L4。
虽然到 2030 年恐怕不会实现真正的 L5，但是这已经创造用户价值了，人们在车上可以相当放松，不是那么全神贯注，可以回微信、视频聊天，只是不能睡大觉。
随着自动驾驶达到相当高的程度，传感器、激光雷达等都很便宜了，大规模量产。自动驾驶的软件算法，在这么复杂的场景下都可以做决策，就一定可以用在别的地方。比如家庭服务、农田作业、工业生产制造。这些方方面面的机器人应用，一定随之起来。我判断，大概 2035 年，我们会解放人类大部分的体力劳动。
张鹏：机器人都帮着干了，而且比我们干得多快好省？
余凯：对，好多活我们并不擅长干。这一点，我觉得是促进人类文明往前跨进的一大步。因为它让人有时间去创造、思考、去从事科学研究和艺术。
我们之前一起去希腊，看到在那几百年的时间中，柏拉图和亚里士多德天天谈天论道，周围一群年轻人。他们能这么闲，是因为在奴隶制城邦国家，有一堆奴隶给他们干活。他们从体力劳动解放出来，去创造这么灿烂辉煌的哲学思想文明。把人们从体力劳动中解放出来，我认为这将促进人类文明往前大大跨越。
张鹏：2030 年这个节点，它背后有什么推理的逻辑吗？
余凯：讲战略预判的时候，要讲模糊的正确，避免说精确的错误。如果我说到 2030 年，汽车自动驾驶精确到平均速度是 201 公里/小时，那是瞎扯。所以我说 2030 年是模糊的正确。如果不是 2030 年，是 2028 年或者 2032 年实现，那也是正确的。我现在觉得到 2025 年，恐怕大概率做不到，所以我就说一个 2030 年。
张鹏：这里边算力是不是一个很重要的维度？
余凯：算力是可以推演的。现在摩尔定律基本上在减缓，晶体管集成密度增加，和单位功耗能够容纳多大的算力、成本，基本上可以算出来。到 2030 年基本上每辆车平均能达到 500TOPS 的算力，就是 500 万亿次/秒的计算。（注：TOPS，Tera Operations Per Second的缩写，处理器运算能力单位，1TOPS=1万亿操作/秒）
张鹏：现在是多少？
余凯：过去 L2 大概是 2TOPS、3TOPS。但是从今年开始，就已经有几十 TOPS 算力的车量产。理想汽车用的是我们的芯片，小鹏汽车用的是英伟达的芯片，大概在几十 TOPS 的水平。明年就会有几百 TOPS 的车型出现，但都是高端车型，我认为大部分量产车还是几十 TOPS。那么到 2030 年，无论是高端车还是低端车，就是标配平均 500TOPS。就像脑容量，算力给智能提供可能性，可以支持更多更复杂的程序。
张鹏：其实自动驾驶领域里也有路线之争。比如说伊隆·马斯克特别坚定走视觉路线，也有混合路线需要摄像头加上激光雷达。你怎么看这个路线之争？
余凯：我觉得分好几种，一种是视觉路线，还有是视觉+雷达的混合路线；还有单车智能，还有车路协同。
张鹏：最近李彦宏也刚刚写了本书叫《智能交通》。
余凯：到底用不用高精度地图也是一个因素。几乎在每个选择上，伊隆·马斯克都走了反共识路线。大部分车厂走视觉+激光雷达，他说我连毫米波雷达都想不用，只用视觉方案。大部分车厂都要用高精度地图，他说我就不用。很多人都说要车路协同，他说我靠车上的计算和传感器，单车智能就够了。
他从终局来考虑，我认为都是对的。到今天 4G、5G 的部署，都有很多地方信号带宽不好。如果所有的计算都在云端，安全没有办法保证。你不能指望在什么地方都有高精地图。现在的高精度地图只能用在高速公路，每年刷新一次就不错了。而视觉信息是非常丰富的。
但是我认为他做这些事情有他的边界条件，因为他现在车部署这么多，数据收集了这么多，并且有人才优势，软件到硬件的优势。
他的车现在在全世界各地出售，如果每个地方都要做高精度地图，就要在每个国家都符合政策。因为地理信息系统的安全，这没有办法全世界卖。
但我们的车企面对的是中国的道路环境，比美国更复杂，所以可能加上激光是有道理的。国内车企目前没有特斯拉出售量那么大，数据采集也没那么多。软件不行就硬件补，多加点传感器，然后在云端路侧做一点车路协同，至少增强冗余性和安全性。
我看来，中国的车企没有伊隆·马斯克的边界条件，所以不要简单仿造，此一处彼一处，所以要综合来看。
我讲了这么多，反正也是站着说话不腰疼，无论是什么路线选择，都得用芯片。
地平线芯片 | 来源：地平线
03
车也通向元宇宙，
但需要先深思「人机共驾」
张鹏：刚才说到再过 10 年，完全自动驾驶也实现不了，这个时候就会有「人机共驾」的概念。那在这个方面，怎么把它做到更好更可靠？
余凯：一方面，自动驾驶是车与道路环境互动，人机共驾是人与车交互。未来，人、车、环境是三位一体的完整系统。所以我们不仅仅是关心车，也要关心环境。
在未来，车是非常重要的终端，恐怕会是比手机更重要的终端。我认为，它对物理世界的扫描，手机做不到这一点。
未来的自动驾驶可能跟现在的热门 AR、VR、元宇宙发生关系。你可以把车想象成一个超级放大号的 AR、VR 眼镜，你就不是带上那个眼镜，而是钻到眼镜里面去。
这个车天然就有武装到牙齿的传感器，比 AR、VR 眼镜对世界环境的感知更精确，360 度无死角，同时它有大电池，有巨大的算力。车窗上面又可以有酷炫到不得了的显示。所以它会把驾驶环境和虚拟世界、数字世界、车本身的状态全部融为一体。
那个时候真正实现了虚拟世界和现实世界无缝地自然地融在一起。那时，「人车共驾」本质上会导向物理世界和数字世界没有束缚地打通。
张鹏：在今天自动驾驶还没有那么智能，会要求人的手不能离开方向盘。很多时候我们一次两次偷偷地离开了，如果没出什么事，人性就越来越倾向于信任。所以面对这个问题的时候，自动驾驶不仅仅要提高成功率、稳定性，也要面对人性，怎么处理？
余凯：这个太关键了。我最近在测试一些量产的辅助驾驶产品，我发现如果把语音交互关掉，整个自动驾驶哪怕没有犯错，我却觉得没有安全感。因为我不知道某个时候为什么要拐弯，某个时候为什么要减速。
它思考的过程是一个黑盒子。如果是一个透明的过程，尤其是知道下一步的决策动作怎么做，我会觉得更安全。
举一个例子，下了高速，在辅道有一个岔路口，你这个时候就特别担心自动驾驶没有分清楚岔路口，直接撞到上中间的水泥墩。但是如果这个时候，导航地图上面显示了一个虚拟的、未来的路径，表示是朝这边走的。我知道它没瞎眼，是朝这边走的，这就是有一个透明的、我知道思考的过程。
另外一个例子，在高速上面，如果前面有一个大货车在你右车道的前方，这个时候这个车会很纠结做出什么决策。它有可能跟在这个大车后面，或者直接加速踩油门超过去。如果这时有一个交互过程，比如问一下，「大哥超不超」，我说「兄弟超」。这个过程会让你觉得你有掌控力，尽管是自动驾驶。
所以说人机交互是非常重要的。还有一个情形，现在带 L2+的辅助驾驶在高速上面基本上一、两个小时都不用接管。现在技术已经做得非常好。这样就会出现一个问题，你觉得开车太无聊了，会打磕睡。这样就不好，过程中最好有一些哪怕插科打诨的交互过程，让你不至于无聊到打瞌睡。这也是一个安全问题，需要靠交互设计去改善。
所以，自动驾驶不是简简单单地提升汽车的自动驾驶安全水平，而是要把人、机、交互、人车、道路环境考虑在一起。
张鹏：「人机共驾」在未来比较长的发展进程中，留了一些要优化的空间。
余凯：好多年前，谷歌做无人驾驶把方向盘都去掉，我是觉得那是一个唯技术论。他就觉得工程师这个技术厉害，把方向盘去掉。其实忘了，技术的目的不是让机器更强大，而是做一个好产品，让人觉得人更强大。人才是机器的主宰，世界的主体。
所以你看，谷歌的无人驾驶为什么这么多年都进展不顺呢？就是没有从人的价值去倒推，而是唯技术论。
张鹏：如果让你总结一下，「了解了自动驾驶的真相，我们能不能信任自动驾驶？」这个问题你会怎么回答？
余凯：我认为，按照技术的发展趋势，辅助驾驶会随着软件、硬件的不断迭代，走向更高等级的自动驾驶。到 2030 年，大部分人在大部分路况上都会免于驾驶的体力劳作，驾驶就变成你的兴趣了。
自动驾驶的最终意义还是把能力赋给人，让人有更多的资源。我认为，到 2025 年，辅助驾驶的装备率就会很高，到达 70% 以上。
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