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06-17
随着智能汽车赛道的不断发展，自动驾驶逐渐火热。
在传统主机厂纷纷上马智能汽车生产线的同时，汽车“智能大脑”芯片的短缺却引发担忧。
作为中国唯一的汽车级自动驾驶芯片供应商，地平线日益成为舞台上的重要参与者。
回顾创业的前五年，地平线创始人和CEO余凯表示，中间有很多最黑暗的时刻，就像在黑暗的隧道里，永远到达不了光明的地方。
今年以来，这家以“耐得住寂寞”为核心价值的科技公司终于迎来了时间的曙光，迎来了合作的新阶段。
7月底，地平线在上海举行了成立以来最重要的新闻发布会。
主角与其说是第三代车规级芯片“征程5”的发布，不如说是在场的战略合作伙伴。
余凯一一欢迎上汽、长安、长城、理想、江淮等合作伙伴上台。
他反复强调“我们只是Tier 2（注：二线供应商）”。
在展现自己“成功客户”态度的同时，他也向外界展示了自己的实力。
汽车肯定会变得越来越聪明，对芯片的需求只会越来越大。
“我对创业的胃口还是很大的，所以我对未来的发展空间比较看好。
”余凯说道。
地平线的大胃口是为未来各类机器人“造大脑”，而“自动驾驶”则是其战略聚焦后瞄准的第一个大场景。
事实上，除了智能汽车之外，地平线的芯片目前已经进入扫地机器人、智能运动镜等智能产品。
在与我们聊天时，科学家时期出生的余凯否认了自动驾驶是一项“黑科技”的观点。
在他看来，外界认为正在兴起的所有技术都是渐进式的发展，自动驾驶也是如此。
如果没有“惊喜过滤器”，余凯判断“2020年可能无法实现真正??的L5”。
但这并不妨碍用户价值的创造。
人们在车内可以更加放松，驾驶不再成为一种“劳动”而是一种“爱好”。
当智能汽车成为配备传感器、计算能力、显示器的私人终端时，它还能带来哪些想象的可能性？由于完全自动驾驶还处于早期阶段，“人机协同驾驶”系统如何设计得更好？以下内容摘自OPPO独家赞助的极客公园创新大会上，创始人与极客公园总裁张鹏、余凯的对话实录。
由极客公园整理发布。
余凯对IF的“策略”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、人机协同驾驶。
如何理解他们之间的关系？余凯：我认为辅助驾驶和无人驾驶属于同一个大范畴。
这一大类就是自动驾驶。
辅助驾驶是现阶段。
比如特斯拉、理想汽车、小鹏汽车等现阶段都在做辅助驾驶。
最终的结果就是无人驾驶。
所以从现在到未来，从辅助驾驶到无人驾驶，一大框架就是自动驾驶。
从产品角度来说，我们不能忘记一件事：永远不要让汽车取代人。
所以从产品角度来说，始终是人机协同驾驶。
未来，人与车的关系就像人与马的关系一样。
渡小河或驰千马时，人骑在马身上，行驶——即掌舵——由马自己决定。
但任何时候你想影响它，你就必须干预。
马了解人性，是您的旅行伴侣。
因此，无论是自动驾驶还是无人驾驶，我们打造的都不是一台冰冷的机器，而是一个温暖的出行伙伴。
但最终的控制者应该还是人。
张鹏：作为前科学家，您创业已有六年多了。
从科学家到创业者，身份转变带来的最大挑战是什么？余凯：过去我更专注于做研究、写论文、制定公式。
现在的主要重点是业务和服务客户??。
但不变的是，我继续关注那些没有改变、执着的事情。
比如管理常识、业务常识、战略预测等等，我认为是所有企业都需要的。
无论做研究还是经营企业，都可能是一种修行的路径和方法。
到最后，你还是希望能明白一些真实的东西。
相反，这些都是变化过程中的恒定变量。
我仍然以科学的态度和精神做事。
张鹏：科学家也在求真，企业家也在求真，因为如果你不求真，你就是在欺骗自己。
余凯：有时你对自己撒谎，然后你撒谎并相信它。
这些年来，创新的机会来了又去，各种诱惑、各种热潮、潮流起起落落。
但你会发现，真正创造长期价值的东西可能不是这些。
张鹏：我记得您刚创业的时候就说过要“为机器创造大脑”。
如果我们现在来看，这个观点有没有改变呢？余凯：2018年7月Horizo??n成立时，它并不是针对我们面前已经存在的机会，或者现有的市场。
当时我们预测了一个很遥远的未来，一个20年维度的未来。
从PC转向智能手机之后，我们一直在思考什么是比这更大的计算平台。
我们将其视为机器人的计算平台。
未来，无处不在的机器人必将取代我们的体力劳动。
对于这样的机器人计算平台，公司必须构建计算芯片和操作系统。
有了这样的愿景，挑战在于如何实现商业化以及在哪里寻找切入点。
现在我们已经清楚，智能汽车是人类进入机器人时代第一个也是最大的实现场景。
即使是辅助驾驶，也需要非常快的速度进行复杂场景下的环境感知、人机交互、路径规划和决策。
所以它具备了机器人所需要的基本要素。
智能汽车场景分解后，这一能力必将溢出到其他泛机器人应用场景。
张鹏：相反，是降维。
余凯：其他应用场景都是慢速，不像汽车可以达到这么高的速度，与人的生命安全密切相关。
陆奇最近说汽车是信息产业的下一个母生态系统，我觉得很有道理。
很多人可能不知道，我们是非车载芯片、扫地机器人、送餐机器人等领域的主要供应商。
所以我们的自动驾驶芯片的能力已经是泛滥了。
因此，科学家的创业之旅不是从商机开始，而是从未来开始。
那么如何试水，寻找商机，获得市场地位后，自然的降维能力就会辐射到其他领域。
我觉得自己创业胃口不小，所以不着眼于眼前的未来，而是从最终开始，从最后思考问题。
我一直认为，就战略预测而言，眼见为实。
埃隆·马斯克表示，我们现在生活的世界可能是假的，它不存在，它是一个模拟。
所谓第一性原则，就是从一些基本结局出发去思考问题。
眼前的一切可能是噪音，也可能是诱惑。
我觉得现在我们已经进入现阶段了，我们需要考虑一些更长远的事情。
张鹏：“长期主义”说起来容易做起来难。
长期主义是一种判断。
作为创业者，您如何把长期主义与短期主义结合起来？余凯：战略实际上不是一个名词，它实际上是一个动词。
我一直说策略就是观望。
你不断修正对结局的判断，并不断滚动来预测未来。
这与我们四次穿越赤水时能够灵活应对的情况非常相似。
到2020年，平均车辆将能够达到T计算能力。
张鹏：回顾自动驾驶技术10年，到2020年，什么会更加确定？余凯：现在实现自动驾驶还为时过早我认为自动驾驶今年大部分场景都会实现。
那时候开车就像现在开飞机一样。
飞机大部分时间在空中自动巡航。
飞行员可以喝咖啡聊天，但不能睡觉。
这可能是L4。
虽然真正的L5可能到2020年还无法实现，但它已经创造了用户价值。
人们在车里可以放松下来，注意力不那么集中。
他们可以回复微信、视频聊天，但睡不着。
随着自动驾驶达到很高的水平，传感器、激光雷达等变得越来越便宜并批量生产。
自动驾驶软件算法可以在如此复杂的场景中做出决策，因此它们绝对可以用于其他地方。
如家政服务、农业劳动、工业生产和制造业。
机器人在各个方面的应用也必将随之而来。
我判断，20年左右，我们将解放大部分人类体力劳动。
张鹏：机器人正在帮助我们做这件事，而且他们做起来比我们更快、更划算？余凯：是的，有很多工作我们不擅长。
我认为这是人类文明的一大进步。
因为它给了人们创造、思考、从事科学研究和艺术的时间。
以前我们一起去希腊，看到几百年来，柏拉图和亚里士多德每天都在说话，周围都是一群年轻人。
他们之所以能这么闲，是因为奴隶城邦里有一群奴隶为他们干活。
他们从体力劳动中解放出来，创造了如此灿烂的哲学思想文明。
把人们从体力劳动中解放出来，我想这会促进人类文明的伟大飞跃。
张鹏：今年有什么道理吗？余凯：在谈论战略预测时，我们应该模糊正确，避免精确错误。
如果我说到2020年，自动驾驶汽车的平均速度将达到每小时公里，那是无稽之谈。
所以我说年份是模糊正确的。
如果不是2010年实现，而是2018年或者2018年实现，那也是对的。
我现在感觉2020年很大概率做不到，所以就说一年。
张鹏：计算能力在这里是一个非常重要的维度吗？余凯：算力是可以推断的。
现在摩尔定律基本在放缓，晶体管集成度越来越高，单位功耗能容纳多少算力和成本，基本可以计算出来。
到2020年，每辆车平均计算能力将达到TOPS，即每秒1万亿次计算。
（注：TOPS，Tera Operations Per Second的缩写，处理器计算能力的单位，1TOPS=1万亿次运算/秒） 张鹏：现在是多少？ 余凯：以前L2大概是2TOPS或者3TOPS。
但从今年开始，已有数十款具备TOPS算力的汽车投入量产。
理想汽车用的是我们的芯片，小鹏汽车用的是NVIDIA的芯片，大概都是几十TOPS的水平。
明年会有数百TOPS的车型，但都是高端车型。
我认为大多数量产车仍然会有几十个TOPS。
那么到2020年，无论是高端车还是低端车，都会以平均TOPS为标准。
就像大脑容量一样，计算能力为智能提供了支持越来越复杂的程序的可能性。
张鹏：其实，自动驾驶领域也存在路线之争。
比如埃隆·马斯克就特别坚定走视觉路线，也有需要摄像头和激光雷达的混合路线。
对于这场路线之争你怎么看？余凯：我觉得有几种，一种是视觉路线，一种是视觉+雷达混合路线；还有自行车智能、车路协同等。
张鹏：李彦宏最近写了一本书，叫《智能交通》。
余凯：是否使用高精度地图也是一个因素。
埃隆·马斯克几乎在每一个选择上都违背了共识。
大多数汽车制造商都使用视觉+激光雷达。
他表示，他甚至不想使用毫米波雷达，只使用视觉解决方案。
大多数汽车制造商都需要高精度地图，但他说我不需要。
很多人都在谈论车路协同的必要性。
他们说我靠汽车上的计算和传感器，自行车的智能就足够了。
他考虑一下最终的结果，我觉得还可以。
截止到今天的4G、5G部署，还有很多地方信号带宽不好。
如果所有计算都在云端，安全性就无法得到保证。
您不能指望到处都有高清地图。
目前的高精度地图只能在高速公路上使用，每年刷新一次就好了。
而且视觉信息非常丰富。
但我觉得他做这些事情有他自己的边界条件，因为他现在部署了这么多的车辆，收集了这么多的数据，并且有人才优势，软件到硬件的优势。
他的汽车现在销往世界各地。
如果要在各地制作高精度地图，就必须符合各国的政策。
由于地理信息系统的安全性，没有办法在全世界范围内销售。
但我们车企面对的是中国的道路环境，比美国更复杂，所以添加激光器或许是有意义的。
国内车企目前没有特斯拉那么大的销量，也没有收集那么多的数据。
如果软件不好，那么我们可以用硬件来弥补，增加更多的传感器，然后在道路的云端做一些车路协同，至少增强冗余和安全性。
在我看来，中国车企不具备埃隆·马斯克那样的边界条件，所以不应该简单地模仿一件事、模仿另一件事，而应该全面地看待。
说了这么多，我还能站着说话，腰也不酸了。
无论我选择什么路线，我都必须使用芯片。
汽车也通向虚拟世界，但我们首先需要深入思考“人机协同驾驶”。
张鹏：我刚才提到完全自动驾驶还需要10年的时间才能实现。
这时，“人机协同驾驶”的概念就会出现。
那么对此，如何让它变得更好、更可靠呢？余凯：一方面，自动驾驶是汽车与道路环境的交互，而人机协同驾驶是人与汽车的交互。
未来，人、车、环境将是一个完整的三位一体系统。
所以我们不仅关心汽车，还关心环境。
未来，汽车将是一个非常重要的终端，可能比手机更重要。
我认为它以手机无法做到的方式扫描物理世界。
未来的自动驾驶可能和现在流行的AR、VR、元宇宙有关。
你可以把汽车想象成一个超放大的AR或VR眼镜。
你不是戴上眼镜，而是进入眼镜。
这辆车自然就配备了装备到牙齿的传感器。
它能够比AR、VR眼镜更准确地感知世界环境，无盲区。
同时，它拥有大电池和巨大的计算能力。
车窗上可以有非常酷的显示器。
因此，它将驾驶环境与虚拟世界、数字世界、汽车本身的状态融为一体。
那时，虚拟世界和现实世界真正无缝、自然地融合在一起。
届时，“人车共驾”将本质上实现物理世界与数字世界的无限制连接。
张鹏：现在的自动驾驶还没有那么智能，要求人们的手不能离开方向盘。
很多时候我们都会偷偷离开一两次。
如果不出意外的话，人性越来越倾向于信任。
所以在面对这个问题时，自动驾驶不仅要提高成功率和稳定性，还要面对人性。
怎么处理呢？余凯：这非常关键。
我最近在测试一些量产的辅助驾驶产品，我发现如果我关掉语音交互，即使整个自动驾驶没有出错，我也会感到没有安全感。
因为我不知道为什么一定要在某个时候转弯，为什么一定要在某个时候减速。
它的思维过程是一个黑匣子。
如果这是一个透明的过程，我会感觉更安全，特别是如果我知道下一步该做什么。
比如，当你下了高速公路，便道上有一个岔路口时，你特别担心自动驾驶会分不清岔路，直接撞到中间的混凝土墩。
但如果此时，导航地图上显示出一条虚拟的未来路径，表明正在往这边走。
我知道它并不盲目，而且正在朝这个方向发展。
这意味着有一个透明且我知道的思维过程。
再比如，在高速公路上，如果你前面的右车道有一辆大卡车，汽车会很困惑，不知道该做什么决定。
它可能会跟随大车，也可能只是加速并踩油门来超越它。
如果这时候有一个交互过程，比如你问“大哥超超吗？”，我会说“哥哥超超”。
这个过程会让你感觉一切尽在掌控，尽管是在自动驾驶仪上。
因此，人机交互非常重要。
还有一种情况。
如今，L2+的辅助驾驶在高速公路上基本不需要接管一两个小时。
现在技术已经做得很好了。
这会导致一个问题。
如果你觉得开车太无聊，你就会睡着。
不是很好。
最好有一些互动过程，甚至是搞笑的，这样才不会无聊到打瞌睡。
这也是一个安全问题，需要通过交互设计来改善。
因此，自动驾驶不仅仅是提高汽车自动驾驶的安全水平，而是要综合考虑人、机器、交互、人与车、道路环境。
张鹏：“人机共驾”在未来较长的发展过程中留下了一定的优化空间。
余凯：很多年前，谷歌在开发自动驾驶汽车时去掉了方向盘。
我认为这是一个技术理论。
他觉得工程师的技术太棒了，就把方向盘拆了。
其实我忘记了，科技的目的不是让机器变得更强大，而是做出一个好产品，让人感觉更强大。
人才是机器的主人，是世界的主体。
所以你看，为什么谷歌的自动驾驶汽车这么多年都没有取得好的进展呢？也就是说，它不是从人类价值观逆向推理，而是基于技术。
张鹏：如果让你总结一下，“了解了自动驾驶的真相后，我们能相信自动驾驶吗？”你会如何回答这个问题？余凯：我认为按照技术的发展趋势，辅助驾驶将随着软硬件的不断迭代，走向更高水平的自动驾驶。
到今年，大多数人将摆脱在大多数路况下驾驶的体力消耗，驾驶将成为你的爱好。
自动驾驶的最终意义是赋予人能力，赋予人更多资源。
相信到2020年，辅助驾驶的装备率会非常高，达到70%以上。
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