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調研小馬智行:從編程冠軍到安全第一,世界模型與L4的夢

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5月15號,我來到北京亦莊調研小馬智行(納斯達克股票代碼:PONY)。從現場的裝修、員工工位以及地圖尚未更新此處是小馬智行來看,這個運維中心是新設立的。

公司安排了試乘自動駕駛車輛,全程都很穩,車輛能夠預判與障礙物和紅綠燈的距離,逐步減速,避免急剎。

在復雜狹窄的路段,有前車打開車門,也有電動車和行人橫穿馬路,車輛會跟他們保持一定距離,留足安全邊界,應對得挺好。

試乘之后,參觀了公司,看了車規級域控制器等零部件和模擬高溫、暴雨等惡劣環境的測試室。

跟三家廠商合作推出的第七代Robotaxi(北汽新能源極狐阿爾法T5、豐田鉑智4X、廣汽埃安霸王龍),用了9個激光雷達,(主激光雷達128線)、14顆攝像頭(最高800萬像素)、4顆毫米波雷的全融合感知方案,覆蓋了從車身360°盲區到最遠650米范圍內的物體和環境檢測,也更能從容應對各類天氣條件。

遠程協助系統由1名安全員監測多輛車輛的運行,安全員不會操控車輛,只會在極少情況給予決策輔助,比如一些非常規路段或臨時交通管制等情況。據介紹,小馬智行的遠程協助已經可以做到每名安全員監控20臺車輛。

(兩位創始人,小馬智行CEO彭軍、CTO樓天城)

兩位創始人的背景相似,彭軍擁有清華本科和斯坦福博士學位,樓天城擁有清華本科和清華博士學位,他們都曾就職于百度和谷歌,都是技術背景,亦因此結緣。

樓天城是全球聞名的計算機編程大牛,以比賽ID “ACRush”為計算機編程界所知,經常以“一人單挑一個隊”。他曾連續11年蟬聯TopCoder中國區冠軍,人稱“樓教主”。樓天城堅信技術將為人們創造更安全更高效的出行未來。而他的職業生涯也開始于谷歌,2015年曾在Google X(Waymo)從事無人車技術開發。

在足夠大的自動駕駛行業,通過技術革新出行方式、改變生活,是他們的共同愿景。

1.第七代Robotaxi、成本與規模

第七代Robotaxi跟車廠緊密合作,已開始量產。小馬智行認為今年是無人駕駛量產的元年,接下來的幾年會看到這個行業規模化的快速推進。

量產的標準:跟豐田、北汽和廣汽合作的三款車,所有零部件都是車規級,全部是60萬公里的設計壽命,同時所有零部件都在產線里面做前裝量產。

第七代和第六代相比,最大的亮點是自動駕駛套件總成本大幅下降70%。得益于中國制造、中國供應鏈的成熟,雷達、芯片價格下降,同時L2輔助駕駛的發展也讓傳感器的價格下降了。小馬用了所有輔助駕駛的傳感器,所以整體成本可以快速下降。

小馬用的是量產級別的傳感器,需要通過技術的迭代,才能做到更好的效果。

成本下降和技術發展,讓小馬智行的“百千萬工程”從百到千,向萬邁進。

經公司測算,在第七代車的成本基礎上,可以做到單車運營成本更低,進一步擴張更有底氣、現金流會更好,對資本的需求也會減少。公司會與出行平臺合作,推進自動駕駛出行服務的大規模商業化落地。通過 “技術+平臺” 的優勢互補模式,小馬作為一家創業公司,可以用更靈活、更多的合作方式減少對于資金的需求。

根據公司此前的測算,當車隊規模大概到5萬輛就可以做到盈虧平衡。

2.商業場景與社會影響

當出行方式不斷改變,場景會得到延伸。出行不是為了去某個目的地,而是為了某個目的,可能是為了去上班、去開會、去餐廳。當出行變得自動,車內的空間就可以變化。

城市也會有很多變化,比如可以不買車,可以住得更遠。市中心有不少停車樓占用了空間,當車可以自動駕駛的時候就不再需要了,車接完人之后直接開走。無人駕駛帶來的影響將遠超今天的出租車模式。

人和車的變化,車和路的變化,到最后出行和城市的變化。今天至少證明第一步做到了,小馬的下一步就是把這一步做得更大。

上下班高峰、暴雨等極端環境必須克服,因為這些場景最具商業價值,是打車需求和價格最高的場景。天有不測風云,不可能因為極端天氣就不運營,極端天氣和場景的處理能力最能體現各家自動駕駛公司技術和產品的差異。

3.技術與世界模型

我們可以接受人在某些情況下犯某些錯誤,但無法接受機器犯同樣的錯誤。在機器取代人的領域,我們會默認對它的要求比對人的要求高出一個數量級,無人駕駛領域自然也是如此。

這對技術提出挑戰,傳統的模仿學習方法無法達到我們想要達到的水平。如果讓機器模仿人,以跟人類司機開得像為目標,則永遠無法超越、至少無法大幅超越人類。

這時候就要引入訓練中學習,創造一個虛擬環境,讓AI司機在虛擬環境當中以開得好為目標來學習,最后達到顯著超過人的效果。

小馬智行的車主要在虛擬環境中訓練,然后到現實環境中驗證,虛擬環境就是世界模型,是AI司機學開車的“駕校”。

虛擬環境里面有大量的“練習題”,每周要開上百億英里,而在真實的道路上,不可能有這么多車支持每周開百億英里。世界模型要做得和真實世界中的開車環境非常接近,比如開車的操作、路上跟其他車進行交互、物理的反饋都要非常真實,才可以做到在虛擬世界中學習,AI司機真正上路能夠不認生,覺得這些都是見過的情況。

如果虛擬世界和真實世界差別過大的話,AI司機就會比較懵。

這個過程是強化學習,當司機水平足夠高之后,他可以反過來告訴“駕校”,我還要提升哪些方面的能力,能不能幫我做一些升級訓練。名師出高徒,高徒也出名師。世界模型訓練虛擬司機,虛擬司機反向改進世界模型,這是每天在小馬智行發生的事情,兩個系統互相演進、互相迭代,不斷進步。

如果說世界模型到底哪一家做得好,答案也簡單。虛擬司機的水平基本上反映了世界模型的發展情況。

小馬智行做世界模型的前兩年非常痛苦,用了它還不如不用,但幸運的是,大家挺過了真空期。在那之后,明顯感覺到世界模型能夠幫助解決很多問題,人類司機會犯的很多錯誤,虛擬司機都可以不犯了。

過去兩年,生成能力的進步對世界模型有非常大的提升,可以更好地模仿路上的極端情況,小馬借助了很多技術把世界模型做得更精確。在世界模型里面,“虛擬司機”系統持續自我進化,實現更小算力、量產化硬件下超越人類水準的駕駛表現,特別在極端低概率場景應對能力上取得了突破性進展。

世界模型是最核心的競爭力,可能在一段時間之內,各家公司都不會把它們的細節公開,并且跟原有系統綁定非常緊密。

樓天城認為,今天自動駕駛的水平至少超過人類10倍,人的一生開不了幾十萬小時,但自動駕駛可以達到遠比這個高的高度。

行業競爭格局方面,公司認為Waymo、百度和小馬智行的競爭力較強。

與輔助駕駛車輛(L2)相比,無人車輛有一個明顯的不同點,就是冗余系統。輔助駕駛遇上極端情況的時候,通過司機接管來完成操作,無人駕駛沒有司機,必須有冗余系統來提供安全保障。

在路上總會發生一些極端情況,比如傳感器被泥水遮擋,被黑布蓋住,或者像兩天前北京下的冰雹有雞蛋大小,如果砸在某個攝像頭上,很可能把它擋住。意想不到的情況會導致車上的元件失效。哪怕這種情況發生,都需要保證無人駕駛車輛的安全。L4級Robotaxi裝了很多傳感器,甚至號稱“兩圈傳感器”,因為只有一圈的話,萬一有壞了的地方就“看不到”,要讓所有的點被傳感器感知到。

4.國際化與一線城市

近期在國際上的布局,在韓國,小馬在江南區拿到牌照開始做測試,在香港地區也在機場區域拿到了牌照開始做測試,在新加坡和當地最大的出租車公司ComfortDelGro合作,推進自動駕駛。在中東地區,小馬的股東既有阿聯酋的主權基金,也有沙特的主權基金,所以在阿聯酋和沙特都有布局。在歐洲,跟幾個國家有談判,目前在盧森堡有測試車輛。

公司的戰略是先把無人化和規模化做好。小馬在北上廣深的運營把“樣板間”打好,之后再去拓展。所有國際市場的合作伙伴,一定會先到中國北上廣深來看看公司的狀態,作為出海之后的參考。這是公司需要戰略上以中國為先,以一線城市為先的原因。

5.與車企的合作和分工

小馬智行和幾大車企不是簡單的供應商關系,是一個深度定制、深度合作的過程。第七代車的三家合作車企都是小馬的股東,共同研發,造出深度定制前裝量產的車輛。傳統的賣車模式隨著內卷,利潤變得越來越薄,車廠也需要轉型,也會思考能否變成一個出行公司。從傳統的賣車變成和用戶之間長期合作的過程,通過出行方式、通過運營作為他們新的商業模式。

以豐田為例,小馬和豐田成立了合資公司,共同打造了一個出行平臺,共同做車輛的運營、保養。車廠可以用現有的4S店資源,讓車的運營、保養、充電做得更有效率。小馬和車企的合作,除了造車之外,還有很多可能性。

小馬智行將營收分為三塊,分別是自動駕駛出行服務收入,自動駕駛貨運服務收入,技術授權與應用服務收入。

技術是1,規模是0,當下技術已經比較成熟,復制虛擬司機的邊際成本非常低。

本次調研沉浸式體驗了自動駕駛的運營、充電、維護保養等等一系列流程,也是我第二次走進自動駕駛公司,我對自動駕駛行業充滿期待。

延伸閱讀:調研文遠知行:從自動駕駛看廣州的創新與革命

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