
01智能车,如何进化成「机器人」 极越 01 在极客公园创新大会 2024 现场进行展示|极客公园 Q: 极越 01 已经上市,很多人对于车的理解没那么专业,你作为产品的创造者解读一下,在极越 01 的设计上是怎么思考的? 夏一平:极越这个品牌在诞生之初,品牌、服务、产品这三个体系就按照一整套的规范去打造。核心是希望突出它的科技感,所以无论是整车和品牌,还是线下门店和服务,我们在设计上融入了很多机器人相关的概念。 我们设计师最早在设计汽车时,按照三个方向,第一是机器人化有未来感,这个车不是简单的一台冰冷的机器,它怎么跟人产生情感交流。 第二是未来汽车发展的形态。你要思考机器人拥有什么样的能力才能被称之为机器人,不管它是四个轮子汽车形态,还是两足、四足或是人形机器人,它跟人类共存的时候要具备基本的能力,比如自然语言交流,所以我们比较强调自然交流。我们认为不管在任何的场景下,所有形态的机器人一定要实现自我行走,它本质上就是自动驾驶。 第三点很重要,它必须可以基于数据和场景自我学习和迭代。 这三点是我们公司开发产品的三大定律,也是我们对产品最底层最核心的定义:自然交流、自由移 动、自我成长。硬件、底层的架构、软件的智能化,再到上层各种模型的融合应用,都是围绕着这三 个最核心的逻辑去打造的。 Q: 之前大家可能还没有在车和机器人两者之间产生很强烈的关联,以前一说机器人就是扫地机器人,你认为在一个家庭里,车其实就是机器人,车跟人有了关系的变化,这种关系到底变化在哪?夏一平:过去我们在使用车的时候,是我们在驾驶它,操纵它。而现在,车已经不再是一个冰冷的机 器,它更多是一个伙伴。我们的车语音助手叫 SIMO,就很多车主会认为 SIMO 是一个有人性和感情 的伙伴。 Q: 类似于助理的角色。 夏一平:对,因为不止车内可以交互,车外也可以交互,所以本质上它不是一个简单的接收指令的系统,而能跟人产生交互的感觉。 Q: 在车外能交互是一个改变人车关系的重要点,车内交互时我会当它是助理,但人在车外,车也能理 解我吗? 夏一平:是。差不多 2008、2009 年,智能汽车开始做语音交互,你会发现第一波做车内语 音的时 候,那时候我们觉得已经做得很强了。但那个时代没人用语音交互,当时不像现在,你在车里可以随 便说语音指令,现在的语音系统能理解自然语言。当时的用户必须记住每一条语音指令,这设计非常 反人性而且用户体验也不好。现在语音是交互性的,而且还不是人和机器的交互,而是非常拟人化的 交互。 Q: 能够自由的沟通,就会改变和拉近人车关系。 夏一平:对,所以我们在三大定义里的自然交流,是近乎于跟人对话一样跟车自然交流。这是为什么我们很强调交流的速度,在我们车里,你用语音跟车机交互的反应的速度在 500 毫秒到 700毫秒之 间,基本上等同于我们俩现在对谈的反应速度。 Q: 人车关系的改变是可以被一些数据和明确的指标衡量吗?比如反馈的速度和语言交流的自然程度。夏一平:是的。 集度 CEO、极越 CEO 夏一平和极客公园创始人兼总裁张鹏探讨汽车的智能化转向|极客公园Q: 智能汽车开发的范式,在今天发生了什么变化吗? 夏一平:分两个层面,2021 年 6 月我们正式开始启动极越 01 这个项目,那时只有三个人,极越 01 的第一行智能化代码到今天软件系统完成,是我们在两年期间里做出来的。 这里面很大的挑战来自于两个方面,第一是我们内部的软件团队是以周为单位来做软件,一个版本开发,一个版本测试,一个版本上车。但不是所有下游的产业链合作伙伴都能够跟得上这种速度。过去汽车行业开发是一个微型模型,你给他一个需求,它要经过需求的解读、研发、单元测试、集成测 试、上车测试,最后才能把软件给你,这个周期很长。 所以不可能让合作伙伴也以周为单位给我交付新版本。我们在中间有一段时间,整个团队代码的 Bug 量累计到了一万多,因为底层很多传统的汽车的 MCU(电机控制单元)的控制逻辑没解决,导致上游 积累了很多应用的问题。 Q: 光靠一个体系跟着你走,你自己想快也快不起来。 夏一平:是,我觉得在新时代下,跟产业链整体的合作伙伴在一个步伐上造车真的很有挑战。第二个挑战在于,现在汽车开发复杂度比以前高了很多。假设我们把过去整个开发看成一个方程式,它是比较固定的,但是你在 AI 时代,变量的结果可能是有各种可能性,而且可能性的出现的比例很 大。 因为比如一个左转动作,左转时光照、天气情况、有没有人、路况怎样、有没有车……同样一个左转,结果就非常不一样。 Q: 所以这事怎么解呢? 夏一平:第一,我们现在叫泛化城市,需要实车跑大量路面测试。 第二,要做到快速软件迭代,我们车上有一个功能,你在车上说「SIMO,我要报一个问题」就可以把 开车过程中遇到的所有问题,通过语音系统报上来。我们会直接在系统里面生成一个程序,把这个问 题通过系统自动分配给它出现问题的工程师,不需要中间还有一个产品经理去做问题分发。 Q: 那你这个真的很极客,随时报 Bug。 夏一平:而且用户在手机端就可以看到 Bug 解决的进程。 Q: 很极客。 夏一平:这个时代必须快速迭代,我们本月底会发布 1.3 版本的 OTA,光功能就加了四百多 个,我们 就是在用这种方式加快软件迭代。不可能我哪天左转突然发现很危险的问题,还得等半年时间让软件 迭代。 02极越没迟到,时机刚刚好 Q: 我再问一个大家可能关心的点,你们今年 10 月底开始交车晚不晚?汽车行业已经很卷了,交付上 有没有压力? 夏一平:压力肯定是有的,没有压力也不正常。我们一个很重要认知是:整个汽车行业的发展,从当年的油车到电动化,再从电动化早期大家比续航、三电、操控,现在在往智能化方面走,范式变化很大,电动化带来的不只是能源的变化。 在油车时代,我们很多的操控系统像是液压转向、液压加速,本质上是用化学物质操控。从长期发展来讲,自动驾驶系统很难靠化学物质控制精度。当纯电出来之后,把整个汽车的底层架构全部数字 化,化学状态更容易不可控的要素,数字化把它变得更线性。所以现在的数字底盘、数字转向、数控 转向、数控刹车,这些都是来解决整个车的数字化。 数字化解决之后是供电方式的变化。过去油车靠 12 伏小电池供电,发动机不开都不敢开空调,因为小 电池无法长时间供电。但电车有可以高压供电的大电池,在不启动车的时就能在车内听音乐、吹空 调、看电影、打游戏。这是在油车时代无法享受的体验,除非发动机一直开着,但你也很难开着发动 机睡觉,噪音太大。 当整个电车全部被数字化之后,大家比拼的是什么?这是我们要去思考的。我们认为未来 5-10年汽车 产业发展的巅峰是无人化自动驾驶。未来 10 年比拼的核心能力,已经从过去的三电、操控性逐渐到了 比拼算法、算力。在今天,百度对大模型、数据、地图、算力的应用,让它具备未来智能汽车全链路 上所有的核心竞争力,这也是为什么我们觉得现在进入这个行业也不晚。汽车在过去很长一段时间里算力非常低,在 2022 年底和 2023 年出现了两个芯片,对整个行业产生很 大影响。 一个是(高通)座舱 8295 芯片,这是汽车行业有史以来第一次在算力上超过手机。以前在(高通)8155 时代,汽车算力比手机弱很多,也不能同时支持座舱和智驾的大算力。另一个(英伟达)Orin 芯片有 254 TOPS 的算力。正是这两个芯片的出现,得以让过去只能在云端或 者在高算力 PC 上跑的 算法,能在车规级芯片上落地。如果没有这两个芯片,所谓智能化汽车还只是在功能上叠加,不能真 正叫智能汽车,正是有了这两个芯片,才有可能从底层软件到上层应用,重构整个智能汽车。Q: 听你刚才描述算力的变化,有点像当年我们谈论移动互联网何时到来,4G的出现解决了带宽到数 据的成本问题,移动互联网因此蓬勃发展起来。所以,汽车智能化会因为这两个关键的算力芯片到 位,在接下来进一步提速? 夏一平:一定会进一步提速。现在 ChatGPT 背后逻辑也是因为服务器侧的算力快速提升,成本快速降 低。汽车也是一样,可能今天我们用 8295 和 Orin 成本还是比较高,但是我相信未来一定是靠它们的 算力(降低成本)。我们刚开始用 254 TOPS 芯片的时候,英伟达就推出了 1000 TOPS 的算力平 台。 我们的长期判断,当整个行业越来越智能化时,芯片迭代速度也会非常快,我们才用上 8295,8795 就出来了。大家对技术发展理解一致,就看行业发展能不能跟得上芯片发展速度,毕竟汽车还是再快 也要注重安全性的产品,半年开发一款新车的可能性不大,至少都得经过两年时间才能开发一款新 车。怎样把科技和整车架构衔接起来,我觉得这是整个行业下一步需要解决的问题。 夏一平认为极越进入汽车的时机刚刚好|极客公园 Q: 那你来得刚刚好,正赶上了一个时代的切换。 夏一平:我觉得刚刚好,如果再早几年,你让我造一台这样的车,我没有这么大的信心,最多就做一个跟其他车差不多的产品。因为当时就只有 8155 的芯片,差不多 7.5 TOPS 左右的算力,连复杂的 3D 渲染都做不了。我们之所以今天有能力直接基于 Unity 的 3D 引擎做 UI 开发,从视觉上对车进行 3D 渲染还原,能支持 6K 大屏全屏游戏,再到今天的智能驾驶,都是因为车规级芯片能力的大幅提 升。 Q: 之前的技术只能把智能当成智能功能的堆叠,但还不具备做一台「机器人」的能力。 夏一平:我觉得这是两种思路,一种是把智能化当做功能做到车里面去。另一个是正向思考:我做一台智能汽车,应该怎么去开发,这两个产品有天壤之别。 03论智驾,极越能赢特斯拉 Q: 再说一个比较直接的问题,特斯拉的 FSD(Full Self-Driving Computer,全自动驾驶)也要进中 国了,你们在自动驾驶层面上进展如何?怎么衡量和特斯拉之间的距离?能和特斯拉同场竞技吗?夏一平:我们的智能驾驶很大一部分是衍生自百度 ApolloL4(级别)的 RoboTaxi(自动驾驶出租 车),很多方面的能力是很强的,毕竟在中国能够做规模化无人车运营的,可能只有百度一家。在过 去很长一段时间里,百度积累的不止是智驾技术经验,还有安全经验,即怎么做智驾是最安全的。同时,为了保证长期的自动驾驶技术泛化性,我们车上用了纯视觉的技术方案,目前在中国肯定是第 一梯队。目前全球只有两家在做智驾,一个是特斯拉,一个是我们。如果特斯拉 FSD 进中国,我们有 信心比他们要强。因为我个人也经常去美国试他们的产品,他们在美国确实比较厉害。但在中国,最 大的挑战是中国的路况——中国城市道路结构、道路规则,甚至红绿灯识别语义都和美国不一样。在 泛化性这件事情上,特斯拉需要解决的问题还有很多。特斯拉对于一些通用场景的解决能力一定是比 较强的,但不代表放到中国立马就可以应用。所以,我觉得特斯拉进入中国之后,要花很长时间去提升它在中国的泛化能力。在城市的高阶智驾体验上,我并不觉得它马上就能做到跟我们一模一样的体验。 Q: 我再追问一下,最近大家在车圈里聊 NOA(领航辅助驾驶)聊的很多,以后 NOA 会是核心看点 吗? 夏一平:我认为长期来看,一个好的自动驾驶一定是以覆盖率为导向。 但一些企业把它当成一种营销手段,就不太合适了。我们现在的智驾已经覆盖了全中国 90% 的高速和 城市高架,甚至是快速路,这是什么概念?如果智驾能够覆盖城市高架和城市快速路就算开辟了一座 城的话,我们在中国已开超过 200 城。 但是,我还是要强调一下智驾的安全性,我们在拥抱一个非常好的智能化时代,但不宜在这个时刻让用户产生过高预期,因为智能驾驶还是非常有挑战性,解决自动驾驶问题是人类 AI 历史上的明珠,不 是简简单单靠一个几百人团队很快就能把事情做出来的。特别在自动驾驶 AI 泛化性上,很具有挑战 性,不能一蹴而就。 我觉得从长期来看,智驾需要覆盖更多的区域才是好的服务。为什么我们未来会做按日订阅的模式,逻辑很简单,你有什么样的