燕麦饮料如何改变地球这家公司要重新定义“牛奶”
06-21
作者 |周永亮编辑|靖宇：“电气化带来的不仅仅是能源的变化，这也是为什么吉悦觉得现在进入汽车行业还为时不晚。
” 10月27日，极岳品牌首款车型极岳01正式上市。
在一个多月后的极客公园创新大会上，极渡CEO和极岳CEO夏一平均表示有信心，即使特斯拉自动驾驶汽车推出不久，Driving也会进入中国，但在智能驾驶体验方面，极岳会做得更好。
在12月16日举行的极客公园创新大会上，夏一平介绍了“极岳”这个对于大多数人来说还有些陌生的汽车品牌。
背靠深耕智能驾驶多年的百度，极岳在行业内率先提出“汽车机器人”概念，其核心是载人机器人。
这就是吉悦区别于其他新能源汽车品牌的地方。
夏一平认为，智能汽车是可以自然交流、自由移动、自行成长的“机器人”。
汽车将从过去冰冷的机器变成温暖的伴侣。
在新能源汽车产业“风生卷起来”的当下，夏一平及其团队的思维又回到了智能汽车本身：与化学能源相比，电气化带来的不仅仅是能源变革，而是范式转变。
未来汽车竞争的底线已经从控制力转向计算能力。
当各家公司都在比拼续航、三块电池、比拼操控时，极岳却在思考真正智能汽车的方向：智能不仅仅是功能的堆叠，也不是把汽车当成大屏手机，而是充分利用高算力芯片把汽车当作一个完整的智能体，连接到大型车型的应用，像机器人一样调动它的“所有感官”。
当各家企业角逐智能驾驶“开城大战”时，夏一平认为，单看数字意义不大，而要看智能驾驶能覆盖的范围。
当特斯拉FSD（全自动智能驾驶）将进入中国的消息传出时，夏一平认为在中国，极岳智能驾驶有信心比比特斯拉做得更好。
以下是夏一平在极客公园创新大会上的演讲实录，由极客公园整理。
01 智能汽车，如何进化成“机器人” 极悦01亮相极客园创新大会 |极客公园 张鹏：极岳01上市了，很多人对汽车还没有那么专业的了解。
作为一个产品创造者，你让我解释一下，你是如何看待极月01的设计的？ 夏一平：极悦这个品牌诞生时，就按照一套完整的规范构建了品牌、服务、产品三大体系。
核心是要凸显它的科技感，所以无论是车辆和品牌，还是线下门店和服务，我们都在设计中融入了很多机器人相关的概念。
当我们的设计师第一次设计汽车时，我们遵循三个方向。
首先是机器人化具有未来感。
这辆车不是一个简单的冷冰冰的机器，而是如何能够与人产生情感交流。
二是未来汽车发展的形态。
你必须思考一个机器人必须具有哪些能力才能被称为机器人。
无论是四轮汽车、双足、四足、人形机器人，都必须具备与人类共存时的基本能力，比如自然语言交流，所以我们强调自然交流。
我们认为，无论在任何场景下，各种形态的机器人都必须实现自动行走，本质上就是自动驾驶。
第三点非常重要，必须能够基于数据和场景进行自学习和迭代。
这三点是我们公司产品开发的三大定律，也是我们对产品最底层的核心定义：自然沟通、自由活动、自我成长。
硬件、底层架构、软件智能以及上层各种模型的集成应用都是围绕这三个核心逻辑构建的。
张鹏：人们以前可能对汽车和机器人没有很强的联系。
过去人们所说的机器人就是扫地机器人。
你认为在家庭中，汽车实际上就是机器人吗？汽车与人的关系发生了变化。
，这种关系在哪里发生了变化？ 夏一平：过去，当我们使用汽车时，我们驾驶并操作它。
现在，汽车不再是一台冷冰冰的机器，它更多的是一个伙伴。
我们的汽车语音助手叫SIMO，很多车主都认为SIMO是一个人性化、有情感的伙伴。
张鹏：类似于助理的角色。
夏一平：是的，因为它不仅可以在车内互动，还可以在车外互动，所以本质上它不是一个简单的接收指令的系统，而是可以创造一种与人互动的感觉。
张鹏：车外交互是改变人与车关系的一个重要点。
在车内交互时，我会把它当作助手，但当我在车外时，车能听懂我的意思吗？ 夏一平：是的。
2016年左右，智能汽车开始做语音交互。
你会发现，当第一波车内语音做好的时候，我们感觉我们当时就已经很强了。
但当时没有人使用语音交互。
与现在不同的是，您只需在车内说出语音命令即可。
今天的语音系统可以理解自然语言。
当时的用户必须记住每一个语音命令。
这种设计非常反人性，用户体验不好。
现在语音是交互的，而且不是人与机器的交互，而是非常拟人化的交互。
张鹏：能够自由交流将会改变，人与车的关系会更加紧密。
夏一平：是的，所以我们在三个主要定义中的自然交流几乎就像与人交谈一样自然地与汽车交流。
这就是为什么我们强调沟通速度。
在我们的车里，你和车载电脑的语音交互的响应速度在毫秒到毫秒之间，和现在我们两个人谈话的响应速度基本是一样的。
张鹏：人车关系的变化能否通过一些数据和明确的指标来衡量？比如反馈的速度、语言交流的自然程度。
夏一平：是的。
极读CEO、极岳CEO夏一平与极客公园创始人兼总裁张鹏探讨汽车智能化转型 |极客公园 张鹏：如今智能汽车发展的范式发生变化了吗？ 夏一平：有两个层面。
我们在2018年6月正式启动了极月01项目，当时只有三个人。
从吉月01的第一行智能代码到今天软件系统的完成，我们用了两年时间完成。
制造。
这里的巨大挑战来自两个方面。
第一个是我们的内部软件团队每周都会开发软件，开发一个版本，测试一个版本，发布一个版本。
但并不是所有下游产业链合作伙伴都能跟上这个速度。
过去，汽车工业的发展是一个微缩模型。
你给它一个需求，它必须经过需求解释、研发、单元测试、集成测试和上线测试，然后才能将软件提供给你。
这个周期很长。
所以不可能要求合作伙伴每周给我提供新版本。
有一段时间，整个团队代码的bug数量累计到了一万多个。
由于底层很多传统汽车MCU（电机控制单元）的控制逻辑没有解决，导致上游积累了很多应用问题。
张鹏：如果只是靠系统跟着你，你想起来也快不起来。
夏一平：是的，我认为在新时代，与全产业链合作伙伴同步打造汽车确实是一个挑战。
第二个挑战是现在的汽车开发比以前复杂得多。
假设我们把过去的整个发展看成一个方程，是相对固定的，但在AI时代，变量的结果可能有各种可能性，而且出现的概率非常高。
因为比如左转，左转时的灯光、天气情况、是否有人、路况、有没有车……同样的左转，会有截然不同的结果。
张鹏：那怎么解决这个问题呢？ 夏一平：首先，我们现在称其为广义城市，这需要进行大量的实车道路测试。
第二，要实现软件的快速迭代，我们的车有一个功能。
您可以在车内说“SIMO，我要报告问题”，通过语音系统报告驾驶过程中遇到的所有问题。
我们会直接在系统中生成一个程序，并通过系统自动将问题分配给引起问题的工程师。
不需要产品经理来分发问题。
张鹏：那你真是个极客，随时报告bug。
夏一平：用户可以在手机上看到错误解决的进度。
张鹏：非常极客。
夏一平：这个时代需要快速迭代。
我们将于本月底发布OTA 1.3版本，新增400多项功能。
我们正在使用这种方法来加速软件迭代。
我不可能有一天左转突然发现一个很危险的问题，而且要等半年软件才能迭代。
02 吉月并没有迟到，时机刚刚好。
张鹏：我再问一下你可能关心的另一个问题。
今年10月底开始交车还来得及吗？汽车行业已经非常繁忙。
发货有压力吗？ 夏一平：压力肯定有，没有压力就不正常。
我们非常重要的一个认识是，整个汽车行业的发展已经从汽油车向电动化发展。
从电气化初期开始，大家关注的重点就是续航、三块电池、以及控制。
现在正在走向智能化，范式发生了很大变化。
电气化带来的不仅仅是能源的变化。
在油车时代，我们的很多控制系统，比如液压转向、液压加速等，本质上都是通过化学物质来控制的。
从长远发展来看，自动驾驶系统很难依赖化学物质来控制精度。
当纯电出来的时候，汽车整个底层架构都会数字化，化学态会变得更容易受到不可控因素的影响，数字化会让它更加线性。
所以现在的数字化底盘、数字化转向、数控转向、数控刹车等都是用来解决整车的数字化。
数字化解决方案之后，电源方式也发生了变化。
过去，加油车由小型 12 伏电池供电。
发动机不运转的时候你甚至不敢开空调，因为小电池无法长时间提供电力。
但有轨电车有一个大电池，可以提供高压电力。
汽车未启动时，您可以在车内听音乐、打开空调、看电影、玩游戏。
这是汽油车时代无法享受的体验，除非发动机一直在运转，但开着发动机也很难入睡，因为噪音太大。
当整个有轨电车都数字化后，大家会比什么？这是我们要思考的。
我们认为，未来5-10年汽车行业发展的顶峰将是无人驾驶。
未来10年竞争的核心能力逐渐从过去的三电、可控转向算法、算力的竞争。
如今，百度大模型、大数据、大地图、大算力的应用，让其在未来智能汽车全链条上拥有了全部核心竞争力。
这就是为什么我们觉得现在进入这个行业还不算太晚。
汽车的计算能力在过去很长一段时间里一直很低。
年底和2019年出现了两款芯片，对整个行业影响很大。
一个是（高通）座舱芯片，这是汽车行业历史上第一次在计算能力上超越手机。
在过去（高通）时代，汽车的计算能力比手机弱很多，无法同时支持座舱和智能驾驶的大计算能力。
另一款（NVIDIA）Orin芯片拥有TOPS的计算能力。
正是这两款芯片的出现，让过去只能在云端或高算力PC上运行的算法可以在汽车级芯片上实现。
没有这两个芯片，所谓的智能汽车只是功能的叠加，并不能真正称为智能汽车。
正是有了这两款芯片，才有可能重构整个智能汽车从底层软件到上层应用。
张鹏：听你刚才描述的计算能力的变化，有点像我们谈到移动互联网什么时候到来。
4G的出现解决了从带宽到数据的成本问题，移动互联网随之蓬勃发展。
那么，未来汽车智能化是否会因为这两个关键计算芯片的到位而进一步加速呢？ 夏一平：肯定会进一步加速。
ChatGPT背后的逻辑也是源于服务器端算力的快速提升以及成本的快速降低。
汽车也是如此。
今天我们使用Orin和Orin可能比较贵，但我相信将来我们会依靠他们的计算能力（来降低成本）。
当我们刚开始使用TOPS芯片时，NVIDIA就推出了TOPS计算平台。
我们长期的判断是，当整个行业越来越智能化的时候，芯片的迭代速度会非常快。
我们刚刚使用它，它就出来了。
每个人对技术发展的理解都是相同的。
就看行业发展能否跟上芯片发展的速度。
毕竟，汽车无论开得多快，仍然是注重安全的产品。
半年内开发出新车的可能性不大。
至少需要两年时间。
开发新车需要时间。
如何连接技术和车辆架构，我认为这是整个行业接下来需要解决的问题。
夏一平认为吉岳进军汽车时机恰到好处 |极客公园 张鹏：那你来得正是时候，正好赶上一个时代的转变。
夏一平：我认为这是正确的。
如果你早几年让我造一辆这样的车，我不会有那么大的信心。
我顶多就是做一个和其他汽车类似的产品。
因为当时只有7.5 TOPS左右算力的芯片，连复杂的3D渲染都做不了。
我们之所以能够直接基于Unity的3D引擎做UI开发，能够视觉上3D还原汽车，能够支持6K大屏全屏游戏，能够走到今天的智能驾驶，就是因为车规级的能力筹码。
巨大的进步。
张鹏：以前的技术只能把智能看作是智能功能的堆叠，但还不具备制造“机器人”的能力。
夏一平：我认为有两个想法。
一是将智能作为一项功能集成到汽车中。
另一个是积极思考：如果我想造一辆智能汽车，我应该如何开发它？这两种产品非常不同。
03 说到智能驾驶，季悦能打败特斯拉 张鹏：我们来说一个更直接的问题。
特斯拉的FSD（Full Self-Driving Computer，完全自动驾驶）也即将进入中国。
您如何看待自动驾驶？进展如何？如何测量与特斯拉的距离？它能与特斯拉竞争吗？ 夏一平：我们的智能驾驶很大一部分是源自百度Apollo L4（级别）的RoboTaxi（自动驾驶出租车）。
它在很多方面都具有很强的能力。
毕竟中国可以大规模运营自动驾驶汽车。
，也许只有百度了。
长期以来，百度积累的不仅是智能驾驶技术经验，还有安全经验，即如何让智能驾驶最安全。
同时，为了保证自动驾驶技术的长期推广，我们在车上采用了纯视觉的技术方案，这在国内绝对是第一梯队。
目前，全球只有两家公司在做智能驾驶，一家是特斯拉，一家是我们。
如果特斯拉FSD进入中国，我们有信心会比他们更强。
因为我个人经常去美国尝试他们的产品，而且他们确实在美国比较好。
但在中国，最大的挑战是中国的路况——中国的城市道路结构、道路规则，甚至红绿灯识别语义都与美国不同。
就泛化而言，特斯拉还有很多问题需要解决。
特斯拉解决一些常见场景的能力肯定是比较强的，但并不意味着在中国就能立即应用。
因此，我认为特斯拉进入中国后，还需要很长一段时间来提升其在中国的泛化能力。
在城市的高端智能驾驶体验方面，我认为它还不能立即提供与我们相同的体验。
张鹏：我再问一个问题。
最近，汽车圈子里关于NOA（导航辅助驾驶）的话题热议不断。
NOA会成为未来的核心焦点吗？ 夏一平：我认为从长远来看，好的自动驾驶一定是以覆盖为导向的。
但有些企业将其视为一种营销手段，这是不恰当的。
我们现在的智能驾驶已经覆盖了中国90%的高速公路、城市高架、甚至高速公路。
这是什么概念？ 如果智能驾驶能够覆盖城市高架、城市快速路，就算开放一个城市，我们中国也开放了100多个城市。
不过，我还是想强调一下智能驾驶的安全性。
我们正在拥抱一个非常美好的智能时代，但是此时用户不宜抱有太高的期望，因为智能驾驶仍然非常具有挑战性，而解决自动驾驶问题是人类AI史上的明珠一个几百人的团队不可能很快完成。
尤其是自动驾驶AI的泛化非常具有挑战性，不可能一蹴而就。
我认为从长远来看，智能驾驶需要覆盖更多的领域，才能成为一项好的服务。
为什么未来我们会采用按日订阅的模式？逻辑很简单。
你有什么样的能力为大家提供智能驾驶？它覆盖什么区域？用户会根据你的能力付费。
比如我住在一个没有智能驾驶覆盖的三四线城市，但今天出差却要走高速公路去另一个城市。
我们的智能驾驶覆盖整个高速公路，因此您可以购买一天的服务。
用户在进行7天自驾旅行时，会购买7天套餐。
我根据自己的服务能力为大家提供服务。
我不会花很多钱买了一辈子然后发现各地没有覆盖服务。
用户会想知道为什么要花这么多钱去购买一个多年来都无法使用的服务。
张鹏：所以本质上是比较务实的。
即使这段路可以通过智能驾驶来解决，用户也可以选择使用或不使用，而不是只留数字和概念空着。
夏一平：是的，我认为数字没有任何意义。
如果把智能驾驶当成一种服务，我就得考虑它能服务多大范围的用户。
04 未来汽车的操作系统是一个大模型 张鹏：我再问一个问题。
刚才我们谈到了汽车机器人的产品定义概念。
极岳还大胆取消了车内的很多物理按钮。
您是否担心用户会认为这个设计过于激进？你如何处理这个问题？ 夏一平：在产品开发过程中，我经历过很多次挣扎。
曾经有一段时间我非常怀疑。
我经常反思我们是否做得太超前了。
但整个团队还是比较确定的。
说实话，创新有时候就是这样。
当你做创新的时候，一定会有违背共识的事情。
如果创新是基于共识，那么产品一定是平庸的。
就像我们取消方向盘上的很多按钮，把转向灯放在方向盘上，选择用屏幕换挡。
也许人们认为我们是在向别人学习，但学习需要学会思考，而不仅仅是模仿。
我们背后的想法很简单。
过去我们所有的应用都是通过移动OS，应用本质上是一种交互方式。
很多车企想要和手机厂商合作，本质上是想能不能把手机应用搬到汽车上。
但我们的观点是，未来3-5年应该是大车型时代。
大模型是一个操作系统。
过去的很多应用都会在大模型上重写。
交互方式会改变，整个交互过程也会改变。
省略它，只要问它，它就会反馈结果。
这是一个完全颠覆性的改变。
这里剧透一下，明年我们第二款车推出的时候，整个车型将会迭代到2.0。
语音系统会比现在更强。
当前的语音系统基于四个小模型。
明年，第二辆车将彻底转型为一款大型车型。
中间的小模型全部被直接秒杀。
无需识别在哪个区域，语音输入后直接获取结果。
明年，我们还将进行多模态、同时进行图像和语音识别。
智能驾驶明年也会有迭代版本，逐步转向机器学习。
我不是来画蛋糕的，我们会让应用程序直接安装到汽车上。
今天，我们把汽车视为机器人。
它的所有镜头是它的眼睛，它的众多传感器是它的各种触手，它的麦克风是它的耳朵，它的扬声器是它发出声音的嘴，它的智能交互核心算法是它的大脑。
。
我们在智能驾驶的所有领域都使用视觉系统。
同时，我们将视觉算法系统投入到各种应用中。
相同的视觉系统用于前灯和灯光开关。
例如，我们有两个后置摄像头。
当电动车从后面驶来时，车门打不开。
张鹏：防止“开门杀人”。
夏一平认为大型车型才是未来汽车的真正操作系统 | Geek Park 夏一平：是的，我们相同的视觉系统已经部署在许多应用程序中。
下一个视觉发布是换档和左右转向。
下一步是换档并左转和右转。
该软件将半自动化转向，视觉系统可以完全识别用户何时左转、何时右转、何时完成左转、何时完成右转。
我们通过思考来做出这些设计，而不是仅仅拍拍脑袋。
这些能力都是预先建立的。
月底软件发布后，左右转向按钮将实现半自动化。
我们可以在进入车道之前和之后识别并自动关灯。
下一步是使杠杆自动化。
左转或右转不是通过转向角度来判断的，而是通过视觉来判断进入哪条车道，进而判断是左转还是右转。
未来开车时，用户将不需要注意汽车是打左转向灯还是右转向灯，也不需要注意关灯。
我们还可以委托同样的能力来换档。
在很多场景下，我们可以完全判断用户想要前进还是后退，并且可以使用相同的视觉系统来完全识别。
类似的功能还有很多。
很多算法的能力不仅仅是做一件事，而是让同一套视觉算法能够让汽车实现尽可能多的场景。
这是未来真正的智能汽车。
这才是真正的智能汽车。
一个智能机器人，其视觉不仅仅用来做一件事情，而是做所有需要视觉的事情。
张鹏：最终它本身就是一个智能实体，汽车就是一个智能实体。
在这个层面上，确实需要更大胆、更少共识地向前推进。
夏一平：我认为这种非共识似乎与现实相悖，比如自动杠杆。
一旦完成，他们绝对可以更换上下杠杆。
从交互体验的角度来看，与让人左右移动杠杆相比，不需要人为操作的体验一定更好，用户肯定会接受，因为用户总是会为好的体验买单。
这就是为什么我们坚信，好的技术带来的体验壁垒一定会让产品成为最好的产品。
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