|对话理想 CTO 王凯,解密 2025 自动驾驶企业的门票
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今年年初 , 李想在汽车之家的一场直播中表示 , 理想卖车的目的是为了在 2025 年拿到自动驾驶企业的入场门票 。
而想拿到自动驾驶的入场券 , 数据量是至关重要的一环 。
为此 , 在理想的首款车型理想 ONE 上搭载了两颗焦段相同的前置摄像头 , 其中一颗用于辅助驾驶的感知 , 另一颗则用于收集驾驶场景数据 , 也就是我们说的「影子模式」 。 目前 , 全球只有两家车企做到了影子模式的数据收集 , 一家是理想 , 另一家则是特斯拉 。
今年 8 月 , 理想交付了 2711 辆车 , 创下了新的历史月交付记录 , 2020 年累计交付 14656 辆车 。
这个成绩虽然还算不上特别惊艳 , 但是单车 2711 辆的交付量已经让理想坐稳了造车新势力第一梯队的交椅 , 并且从过去两月的交付量来看 , 理想汽车的销量呈现出了较为强劲的增长势头 。
接近 1.5 万辆的交付量和大量的驾驶场景数据 , 意味着理想汽车开始走向从 1 到 10 的第二阶段 , 也就是必须打造最核心的数据闭环的飞轮 。
2020 年 9 月 15 日下午 , 理想汽车正式宣布王凯先生将正式出任公司首席技术官(CTO) 。
王凯将全面负责智能汽车相关技术的研发和量产工作 , 包括电子电气架构、智能座舱、自动驾驶、平台化开发和 Li OS 实时操作系统等 。
王凯就是李想口中的「顶尖人才」 。
在理想汽车的研发中心 , 我们有幸第一时间采访到了理想汽车 CTO 王凯 。
顶尖人才王凯
2002 年至 2006 年 , 微电子工程专业的王凯 , 毕业后先后任职于方舟科技、大唐电子、Detection Technology(芬兰) , 担任芯片设计师、系统设计师等职务 。
2006 年 , 身在芬兰的王凯去了当时大名鼎鼎的诺基亚 , 在当时的这家手机巨头企业里先后担任资深芯片设计工程师、人机交互体验专家、传感器技术经理、资深硬件专家等职务 。 在诺基亚工作期间 , 王凯感受到汽车领域即将出现的革命性变化 , 主动调动到距离汽车工业命脉更为接近的德国研发中心 。
6 年以后 , 王凯离开诺基亚 , 入职了德国伟世通 。 在这里王凯最高的职称是全球首席架构师及自动驾驶总监 , 负责公司软、硬件产品路线的规划和落地 。 而在伟世通的经历 , 也帮助王凯完成了从消费电子行业到汽车行业的转型 。
为什么加入理想?
这部分内容王凯讲了很长的篇幅 , 内涵远不只限于职业选择 , 我们把其中的关键内容做了整理写在下面 。
【|对话理想 CTO 王凯,解密 2025 自动驾驶企业的门票】王凯在话题一开始就提到了行业上的考量 。 他认为 , 智能是汽车行业一个毋庸置疑的趋势 。 以特斯拉为首的智能汽车企业在当下受到了市场的广泛欢迎 , 而显相的市场表现背后包含这些原因:
- 基础科学引导下的技术落地开始指向汽车工业
- 智能汽车出现风口后资本开始迅速聚集
- 在手机上进行过的演变同样会在汽车行业再度进行
另一原因是国家 。 王凯认为 , 智能汽车今后的发展将是数据驱动向的 , 而数据是强本地相关的信息 , 选择土壤很重要 , 选对了就有主场优势 。
用广义时间机器理论来看 , 手机业形成了「一极多强」的形势 , 一极代表苹果 , 多强代表华为、小米这样的厂商 , 而在汽车业从短期来看也会高概率产生「一极多强」的趋势 。 消费电子行业讲求大市场、多用户、数据驱动 , 中国在这方面有优势 , 而这样的优势也将有机会助力智能汽车行业的发展 。 另外 , 搞技术的人到了一定高度后多少有点家国情怀 , 两者的综合考虑下 , 回中国是一个好的选择 。
第三个原因是企业 。 王凯说 , 李想和他沟通时传达出的值观和他个人比较匹配 , 他欣赏理想踏实做事的风格 , 而且理想在技术上采用的渐进式发展战略和自己非常契合 。
结合上述的三个因素 , 王凯决定加盟理想 。
头部车企必须是数据驱动的科技企业
什么样的企业可以被称作是科技企业?王凯的观点是 , 具备极强基础科学整合能力的企业 , 这样的企业才能将技术真正落地 , 而这是一种可以影响行业的能力 。
汽车企业变成科技企业在王凯看来是必然趋势 , 同时 , 智能汽车自身的消费属性还带来了另外一个关键点——数据驱动 。
王凯认为 , 车企想做到头部 , 那一定要做数据驱动的科技企业 。 数据闭环是王凯的表达中最为重要的部分 , 理想汽车在数据闭环的打造上有非常清晰的落地节奏 。
数据大闭环:企业级的架构
王凯对于数据闭环的定义是公司企业级的架构 , 而这也是理想闭环的最外圈 。
其中一个体现是理想在用户需求和研发上的闭环 。
新造车企业和传统车企最大的不同在于对于用户反馈的跟进速度非常快 , 会快速地在一辆车上完成 OTA 升级 , 而不是等到下一辆车 。
王凯提到用户反馈会通过 APP 传到理想内部 , 在决策者内部消化过后 , 这些信息又会通过 IT 系统传递到理想的开发端 , 作为给到开发者的需求 。 另一端 , 提出需求的客户能看到打通到研发系统和售后系统的全程进展 。
来自用户的数据将会不断驱动这个闭环 , 来快速推进产品迭代 。
数据闭环:车机
谈到产品的迭代升级 , 大家首要想到的肯定是车机 , 王凯表示 , 理想拥有从云端服务、版本管理、通信链路到刷写的完整的整车 OTA 能力 , 目前车机的 OTA 闭环已经完成了 。
一个明证就是理想汽车正以两个月一次大版本、几周一次的小版本的 OTA 更新速度在往前推进 。
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作为前伟世通首席架构师 , 王凯说:「这个能力我们是蛮骄傲的 , 全世界范围也就这几家自己有整车的 OTA 能力 , 不是用的供应商 , 这是有区别的 。 」
数据闭环:自动驾驶
王凯首次提到 , 理想在自动驾驶的数据闭环上是还未完成的状态 , 但是理想已经做了大量的数据积累 。 在文章的开头 , 我们提到理想在车上有个独立收集数据的前置摄像头 , 并且理想拥有乙级地图测绘资质 , 是新造车里第一家可以合法收集驾驶场景数据的企业 。
然而 , 要完成自动驾驶的数据闭环 , 理想汽车欠缺最关键的一环 。 这一环就是感知算法的自研 。
「我们之所以还没有大量激活数据 , 因为数据要怎么使用 , 你需要标定 , 而且标定这件事情是典型的算法强相关的 。 我们自研算法到位之后 , 再根据这个基础再做标定才有意义 。 自研以后 , 感知和标定都是串联在一起的 。 我们不可能说 , 我随便标一下回头再重新做 , 这完全是浪费 , 因为其实标定是蛮费钱的 。 」
也就是说 , 感知算法的自研其实是完成自动驾驶数据闭环的必经之路 。而像 Mobileye 这样一直以来采取封闭策略的软件公司 , 在激烈的行业竞争中也不得不采取部分开放的合作策略 。
感知算法的自研就是理想在软件上的必修课 , 王凯特别提到 , 如果软件做得不足够好 , 他们不会选择去做硬件 , 例如不会选择自研芯片 。
数据闭环:场景开发和用户数据
用户驾驶行为数据的运营使用 , 是自动驾驶闭环的补充 , 它决定了自动驾驶场景的开发优先级 。
相比谈自动驾驶分级 , 王凯更愿意谈自动驾驶场景 。 因为从用户的角度来说 , 场景比级别更为重要 。 在理想内部 , 已经淡化了从 L2 到 L4 的分级的概念 , 而是从用户的场景需求出发 , 根据用户的行为数据来决定自动驾驶场景的开发优先级 。 这跟特斯拉的开发理念是高度一致的 。
当车辆能实现的辅助驾驶场景越来越多 , 最后就自然到了 L4 阶段 。 既然到达 L4 是一个过程式的实现 , 这个过程中自然就会有补充和迭代 。
因此 , 理想在产品上为用户做了相应的考虑 。 王凯透露 , 2022 年理想准备推出的全尺寸 SUV 就为L4 级的自动驾驶做好全面的硬件接口预留 , 包括传感器、芯片等 , 这对用户来说是个极大的利好消息 。
数据闭环:高精地图
高精地图是王凯眼中数据闭环的重要数据 。
王凯说了自己的一个观点:高精地图在自动驾驶中是一个补偿数据 , 可以视作一个特殊的传感器 。 不同的自动驾驶传感器有不同的适应场景 , 多少都有局限性 , 所以想实现全工况的 L4 就需要多种传感器的融合 , 这样才能保障安全 。
而谈到高精地图的研发 , 王凯提到从 SD 地图到 HD 地图的开发 , 要靠视觉的标定校准来作补偿 , 比如电线杆要识别出来 , 在地图上做配比 , 这是和自动驾驶算法强相关的 , 技术栈有共通的地方 。 也就是像理想这样的车企在数据及算法上甚至可能拥有比传统图商更强的优势 。 至于谈到开发成本问题 , 王凯坦言如果要成为一家科技企业 , 其实造车的费用反而是小头 。
回到之前的企业级闭环架构 , 理想闭环大圈之下是大量并行的小闭环 。 王凯说 , 成功的闭环应该做成「飞轮」 , 借助转动的惯性让这个过程变得更快更连续 。 而对于销售、自动驾驶、智能座舱、用户体验等部门 , 理想要把一个个小的轮子变成一个大轮子 , 让公司体系上的运转变得更快 。
科技企业
说完数据驱动 , 我们回来看看「科技」 , 做科技企业 , 车企需要哪些科技呢?
王凯认为 , 这其中包括了典型的移动互联网、云端、大数据分析、车机端域控制器等等 。 智能汽车 , 需要把这些相应的科技串联在一起 , 串联属于整合 , 但在这之前 , 还有关键环节的自研问题 。
实时操作系统:Li OS
在 4 月的网络演讲活动中 , 李想就自爆过 , 下一代车型中会搭载自研的实时操作系统 , Li OS 。
为什么要选择实时操作系统?不同于我们手机上的安卓系统或 iOS 这类通用操作系统 , 实时操作系统可以对任务的执行时间有非常强的可把控性 。而自动驾驶的重要挑战之一 , 也在于系统的「延迟」可能会导致的安全问题 。 用王凯的话说 , 这是「特别大的挑战」 。
如果要管理好延迟 , 需要主机厂能对整个技术栈能做好控制 。 王凯认为 , 软件层面上 , 最核心的系统部分是一定要在自己的手里的 , 这样才能做到延迟可控 。如果给到供应商去做 , 开发部分对于主机厂就是黑盒 , 是断层的 , 一旦有问题需要改 , 主机厂无能为力 , 必须再找供应商 。 而这带来的一系列的问题很多时候不仅仅是交钱更新的问题 , 也可能是更要命的主动权和话语权问题 。 卡脖子的事情如果不想留隐患 , 那就自己做 。
但完成一个操作系统的开发 , 可是个极其浩大的工程 。 王凯表示 , 理想会先从内核 (kernel) 部分开始构建 Li OS 。内核部分包括文件系统、IO 系统和 Boot 引导等最核心的部分 , 相当于操作系统的骨架 。 下一步是完善作为与其他应用层通讯的中间件 (Middleware) 部分 , 至于外延应用层则可以与战略供应商来一同完善 。
电子电气架构
汽车的电子电气架构也是智能汽车非常关键的方面 , 是「科技树」上的重要分支 。 王凯认为汽车电子电气架构有三大趋势:计算中心化 , 数据网关卫星化 , 能源网关卫星化 。
「计算中心化」这一趋势已经是行业的共识 。
好处是什么?首先 , 数据全部传回中心做计算 , OTA 升级更容易完成 , 另一方面 , ECU 大幅减少 , 电气结构上的布局变得更加集中 , 布线更少更也更简单 , 同时降低了对车辆空间的侵占 。 以 Model Y 为例 , 特斯拉的目标是车内线束缩短到 100 米 , 所有的基础件都有通讯接口 , 安装一扇车门只需要连接车体 , 电气的部分有一个接口就接上 。
「计算中心化」趋势里的关键节点则是域控制器 。 王凯提到 , 域控制器开发的时候是软硬分离的 , 但是效率上要做到软硬一体 , 其中的研发投入是一般的企业扛不住的 。
9 月 22 日 , 理想即将在北京召开发布会宣布与英伟达、德赛西威的战略合作 。 理想的下一款全尺寸 SUV 产品上将会搭配德赛西威提供的自动驾驶域控制器 , 而且这款新车也确定会改用英伟达 Orin 自动驾驶芯片 , 该芯片的算力为每秒 200 TOPS , 相比上一代 Xavier 系统级芯片运算性能提升了 7 倍 , 而 Orin 的功耗与上一代产品一致 , 依旧为 45 w 。
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数据网关的卫星化 , 让所有的基础件都带通讯接口 , 把遍布全车的端数据都搬回计算中心进行运算 。 计算中心和 ECU 就像中心城市和卫星城的关系一样 。 能源网关则代表着电气架构下最为重要的供电部分 。
这里就必须提及理想汽车有个尚未公开的部门——算力平台部门 。 理想汽车的算力平台副总裁许迎春将要带领团队研发局部增容 ECU , 完成数据网关和能源网关的融合 , 担任硬件抽象化的核心 。
负责智能座舱的智能和系统团队、自动驾驶团队和算力平台团队共同汇报给 CTO 王凯 。 从首席架构师到 CTO , 王凯形容自己的角色是从黄金球员到明星教练的转变 。
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他在采访中反复提到用人需求 , 理想的自动驾驶团队目前 60 人 , 明年年初至少需要扩充到 200 人 。 王凯对人才的期望是要顺着荷叶的经络 , 去找大数据和数据挖掘的顶尖人才 , 他甚至提到了量化交易的从业者可以转型到智能汽车行业来发展 。
智能汽车企业跨步到了从 1 到 10 的第二阶段 , 是更加凶狠的从战略到运营的全方位竞争 。 面对大家对于理想「抠」的质疑 , 王凯的答复是训练一支像特斯拉一样精干的团队 。
在王凯眼中 , 整个汽车产业链的转型将以极致的用户体验为目标 , 而效率也将继续作为理想最为核心的原则坚持下去 。
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- 7点20分,吃早餐的“理想时间”
