自動駕駛算法公司（自動駕駛ai公司）

今天給各位分享自動駕駛算法公司的知識，其中也會對自動駕駛ai公司進行解釋，如果能碰巧解決你現在面臨的問題，別忘了關注本站，現在開始吧！

本文目錄一覽：

• 1、自動駕駛算法Offer求比較：百度VS華為？
• 2、艾媒發布“年度最佳人工智能企業”名單：曠視科技、商湯科技上榜
• 3、馭勢科技深耕自動駕駛領域――做“AI駕駛員”的派遣公司
• 4、俄羅斯創企推新型自動駕駛算法 一個攝像頭可讓無人車實現3D感知
• 5、安波福楊曉明：幾百家算法企業，算不出自動駕駛的商業化環境

自動駕駛算法Offer求比較：百度VS華為？

自動駕駛的算法肯定是百度和華為都是比較專業的，所以應該找他們來計算，應該是算得比較清晰一些。

艾媒發布“年度最佳人工智能企業”名單：曠視科技、商湯科技上榜

2018年是變革的一年，資本寒冬加速了馬太效應以及行業的優勝劣汰，AI領域可能是資本寒冬里比較溫暖的一個區域。iiMedia Research(艾媒咨詢)數據顯示，2018年中國人工智能領域共獲融資1311億元，在“資本寒冬”來臨的論調中，人工智能融資額增長率超過100%。

人工智能（AI）被視作移動互聯網之后，最有價值的平臺型技術之一。在剛剛過去的2018年，人工智能從基礎研究、技術到產業，都進入了高速增長期。隨著中國人工智能產業的發展，產業正趨于成熟，在不同的人工智能技術領域里，更涌現出了許多創新領軍企業。

因此,在由全球知名的新經濟產業第三方數據挖掘和分析機構iiMedia Research(艾媒咨詢)舉辦的“2019艾媒之夜暨新經濟行業發展趨勢論壇”上，重磅公布了“2018中國新經濟行業年度巔峰榜”獲獎名單，揭曉了人工智能賽道上的 探索 引領者。據最終名單顯示，獲得“2018中國年度最佳人工智能企業”榮譽的有影譜 科技 、商湯 科技 、碼隆 科技 、圖森未來、出門問問、松鼠AI智適應教育、曠視 科技 和科大訊飛。

影譜 科技 ，是國內AI視覺技術商業化及智能影像生產先導企業。影譜 科技 在AI+大文娛領域深耕已久，并取得質的突破。其憑借人工智能、計算機視覺、網絡視頻互動等自身獨特技術優勢，為互聯網、影視、視頻等大文娛產業細分領域提供AI影像場景商業化服務，拓展與垂直行業的結合深度，并從“技術”、“數據”、“營銷”、“布局”四大方面，多維度激活文娛場景的巨大潛能和應用價值。據了解，影譜 科技 智能影像生產技術具有批量自動化處理、子像素級分析、智能疊加和無痕展示等優勢。至今已完成了4.46億秒工程處理積累，累計為數百家客戶、近千品牌及15萬部影像內容提供技術服務，成為引領人工智能驅動產業經濟數字化轉型升級的重要時代擔當。

商湯 科技 ，是國內專注于計算機視覺和深度學習技術的人工智能公司。商湯 科技 在2014年到2018年完成多輪融資，融資額超過20億美元。商湯 科技 憑借計算機視覺和深度學習技術的研究和應用， 探索 出獨具特色的“1(基礎研究)+1(產品及解決方案)+X(行業)”業務模式。據了解，商湯 科技 2018年在超過18個行業有各種各樣的落地場景，例如智能手機、智慧城市、智能 汽車 、醫療、零售、教育、互動 *** 等。以手機為例，商湯 科技 為OPPO、vivo、小米、華為這些手機品牌提供人臉解鎖、智能美顏、智能濾鏡等影像技術，讓手機拍照更好看，交互更有趣。

碼隆 科技 ，是專注于商品識別技術創新的人工智能企業。依托于世界領先的商品識別技術，碼隆 科技 在打造了“RetailAI智能貨柜應用方案”，讓普通貨柜通過安裝數個攝像頭，后端接入碼隆 科技 人工智能商品識別平臺，即可助力消費者在更多場景實施純視覺識別、無感支付的購物過程。在過去的一年里，碼隆 科技 在技術、應用等多方面實現了重大突破。2018年，碼隆 科技 于世界互聯網大會，正式與寧波市鎮海區人民政府簽訂合作協議，雙方聯合共建的智慧紡織服裝全球總部項目成為紡織服裝產業智能轉型升級、助力“中國制造2025”戰略的重點。

圖森未來，圖森未來是一家專注于自動駕駛長途貨運車輛研發的人工智能企業，專注于L4級別(SAE標準，L0-L5級)自動駕駛卡車的研發。其自主研發的深度學習感知算法去年9月曾在KITTI、Cityscapes等全球自動駕駛權威算法評測數據集上刷新10項世界紀錄。2017年圖森未來相繼與陜汽、英偉達、AWS、彼得皮爾特等建立供應鏈合作關系。2019年圖森將進行大規模路測和商業化試運營，為2020年全面商業化做準備。在研發方面，圖森未來將持續推進小規模量產的無人駕駛的卡車研發，開始與主機廠進行大規?？闪慨a無人駕駛卡車研發，持續測試和迭代無人駕駛軟、硬件解決方案。

出門問問，是以語音交互和軟硬結合為核心的人工智能公司。出門問問以定義下一代人機交互為使命，致力于推動AI語音交互的落地應用。在短短的3年內，出門問問先后實現了AI語音交互在可穿戴、車載、家居、企業服務四大場景的落地，成為覆蓋AI語音交互應用場景最全的人工智能公司。在新制造領域，出門問問的AI可穿戴產品受到用戶廣泛認可。在人工智能語音領域，出門問問擁有全棧式的語音交互技術。除了在AI可穿戴領域的落地，還深耕AI車載技術，以及為企業級客戶提供一站式AI語音交互解決方案。

松鼠AI智適應教育，是中國第一家擁有完整自主知識產權、以高級算法為核心的人工智能+教育公司。松鼠AI智適應教育利用遺傳算法、神經網絡、機器學習等核心技術，進行AI教學授課，改善學生的學習效率，擁有國內國際最頂尖的人工智能團隊和豐富的行業經驗，品牌累計融資近10億人民幣，被業界評為中國20強人工智能獨角獸。松鼠AI的智適應教學最核心的特點就是能夠探尋學生的能力邊界，這一部分往往是真人教師無法實現的。最終為每位學生的畫像去配置數千上萬種學習計劃。學習計劃包括學習目標、學習路徑、學習內容，從而讓孩子達到一個更高的學習效率，讓問題的解決達到最好的效果。

曠視 科技 ，是世界最早一批用深度學習技術實現人臉識別產品商用的人工智能企業。曠視 科技 成立7年以來，一直不斷加大對人工智能技術的研發投入，并已取得豐碩成果。除了不斷加大研發投入，曠視 科技 也在積極踐行人工智能技術的產業落地。據了解，截止目前，圍繞其自主研發的核心技術，通過AI+IoT戰略布局，曠視 科技 已在手機人臉解鎖、征信行業身份認證、安防系統疑犯追蹤、物流智能機器人倉庫、新零售行業無人店鋪等領域實現產品落地。值得一提的是，在不斷推進中國人工智能產業發展的同時，曠視 科技 也在積極踐行公益，回饋 社會 ，承擔起更多的企業 社會 責任。

科大訊飛，作為智能語音國家新一代人工智能開放創新平臺，在AI和大數據方面有自身多年的積累?？拼笥嶏w自1999年創立以來，一直從事于語音及語言、自然語言理解、機器學習推理及自主學習等相關核心技術研究和人工智能產品研發及行業應用，致力于讓機器“能聽會說，能理解會思考”，并于2008年在深圳證券交易所掛牌上市。從技術授權到企業客戶市場，再到大眾消費市場，科大訊飛在一次次商業模式的“磨礪”中， 探索 出將技術轉化為應用，符合消費者需求的產品發展路徑。從讓世界聆聽中國的聲音，到訊飛傾聽用戶的心聲，科大訊飛始終秉持“成就客戶”的理念為客戶創造價值，用人工智能建設美好世界。

馭勢科技深耕自動駕駛領域――做“AI駕駛員”的派遣公司

來源:經濟日報

察勢者明，趨勢者智，馭勢者獨步天下?！榜S勢，就是駕馭趨勢?！眳歉噬痴f，他們的目標就是要做那個看清時勢、駕馭時勢而獨步天下的人。他形象地把公司的未來定義為“一家AI駕駛員的勞務派遣公司”。

實現“真無人”駕駛

投運近700天，完成超10萬公里運營，從局部運行到規?；\行……自2019年初開啟無安全員運營后，香港機場靠自動駕駛技術運作的無人物流車就引起了世人矚目。而這一場景技術的供給方，正是馭勢 科技 。

2017年，這家全世界最大的物流機場受困于司機老齡化、用人成本高等，物流體系面臨前所未有的挑戰。香港機場把脫困的希望寄托在無人駕駛技術上，放眼全球尋找靠譜的合作伙伴。當年年底，馭勢 科技 從幾家競標公司中脫穎而出。

“在很多關鍵節點上，我們是被倒逼著前進的?！眳歉噬潮硎?，雖然機場內不是公共道路，不受《道路交通安全法》管轄，但業界對“去安全員”仍顧慮重重。香港機場的態度卻異常堅決――做不到就終止！為實現“真無人”，實現零差錯運行，他們著實下了一番功夫。

此后兩年，馭勢 科技 研發出一套類似“AI安全員”的系統。經過安全性測試，2019年底在香港機場的無人物流車上小范圍運營，2021年初實現批量化全線無人運行。從小試牛刀到商業化落地，這個項目讓馭勢 科技 一戰成名。時至今日，這仍是世界唯一真正實現多場景、常態化運行的無人項目。

“我們早期做了不少示范項目，但因為沒有規模，不可能商業化落地?！痹趨歉噬逞壑?，自動駕駛是一個超長賽道，要先解決生存問題，才能有更長遠的未來。只有做出絕對安全、法規可行、出錯成本低、可積累海量數據并能自我造血的場景，才能以最低成本拿到決賽入場券。

此外，馭勢 科技 正在環境封閉、半封閉的廠區有條不紊地推進“去安全員”無人駕駛常態化。合作伙伴中不乏知名企業，比如國際化工巨頭巴斯夫。今年2月份，馭勢 科技 宣布攜手巴斯夫打造智慧工廠。吳甘沙表示，讓自動駕駛技術融入生產運營全流程，離不開客戶的配合和協同創新，否則只能打個樣，不可能跑通全流程。

正因為率先在機場和廠區實現“去安全員”無人駕駛常態化運營，并一步一個腳印邁向大規模商用，馭勢 科技 在最近一年中連續榮獲北京市專精特新中小企業、國家專精特新“小巨人”企業稱號，并迅速進階為國家專精特新重點“小巨人”，完成了“優等生”三級跳。

布局多場景應用

創業前，吳甘沙作為英特爾中國研究院院長和英特爾首席工程師，領導了大數據技術戰略長期規劃；而今，馭勢 科技 用5年時間實現了商業化 探索 。在看好人工智能新浪潮并投身其中的過程中，這位科學家正在被市場塑造成企業家。

他半開玩笑地說，“科學家擅長把錢變成想法，企業家則正好相反。真正成功轉型的不多，我現在還差一半”。這一半差在哪兒？他認為是對市場的直覺?？茖W家是獨行俠，擅長挺進無人區，挑戰極限；企業家則要不斷適應市場需求，實現協同創新，同時，不斷抬高下限，對錯誤零容忍。

談到創業，吳甘沙常常把兩個詞掛在嘴邊――一個是“以終為始”，就是先想象終局是什么，思考怎樣去達成；另一個是“持經達變”，即找到不變的規律，以此應對萬變，指引方向?！拔覀冋J為最終全球將存在數家致力于‘全場景、真無人、全天候’自動駕駛技術的公司。我們希望成為全球最大的‘AI駕駛服務提供商’，做世界的‘AI駕駛員’?！?/p>

正因為早早意識到這場持久戰不能長期靠風險投資買單，馭勢 科技 一開始就扎扎實實做商業化布局，在商用車場景中找到造血能力，并長期投入深耕乘用車技術。一路走來，乘用車和商用車這兩條看似迥然不同的路線和諧共生，構成馭勢 科技 雙輪驅動的全場景技術。

閉門造車，容易夜郎自大。馭勢 科技 的創業者們明白，只有不斷被客戶步步緊逼、高標準嚴要求，才能在不斷擊打錘煉中提升自己的核心競爭力。公司成立3年后，“客戶成功了，我們才算成功”成為公司又一條價值觀。對他們來說，有真實需求、積極擁抱創新、又有足夠耐心陪跑的就是好客戶。

如今，馭勢 科技 自主研發的通用自動駕駛技術U-Drive?智能駕駛平臺，已擁有業界領先的自動駕駛算法、功能強大的云端智能駕駛大腦和全功能車規級智能駕駛控制器，針對機場、廠區物流、城市配送、無人公交和乘用車量產自動駕駛、RoboTaxi等細分市場搭建了定制化的無人駕駛解決方案。

其商用場景布局涵蓋了 汽車 制造、危險化工、食品加工、農業養殖、重工制造、民航機場、產業園區等。2019年成功“去安全員”運營至今，“真無人”商業運營里程突破100萬公里，“去安全員”商業運營里程世界第一。

對后來者的競爭，吳甘沙坦言“不怕”。以香港機場為例，項目推進4年才看到第二波上量，機場客戶不會沖動消費。對其他玩家來說，自動駕駛應用場景很多，從頭開始去做機場項目要付出巨大的時間和機會成本，并不是一個明智的選擇。

聚焦最專業領域

對大多數人工智能創業企業來說，這是一條正確而艱難的道路。不少創業公司仍未找到大規模商業化的路徑，陷入非標化、定制化困境。在人工智能中，自動駕駛卻是一種討巧的通用、可標準化的技術。就是這個巧勁讓馭勢 科技 吹響了自動駕駛商業化號角。

同樣是自動駕駛公司，馭勢 科技 與別家不同。其他公司以打造閉環場景為目標，嘗試從頭到尾的商業模式。馭勢 科技 則是主動舍棄了上層的應用和運營，放過了下層的車輛制造，只專注于中間層――“AI駕駛員”。簡而言之，就是不在任何一種場景中從魚頭吃到魚尾，而是在很多種場景中做自己專業的那部分。

也許正因為把精力集中于一點，馭勢 科技 成為業內極少數在自動駕駛全場景都有技術積累的公司。今年，馭勢 科技 好消息不斷：3月份參與的東風自動駕駛領航項目開放面向武漢市民的RoboTaxi服務；6月份無人駕駛物流車在徐福記東莞生產基地正式投入常態化運營；7月份在成都卷煙廠打造了煙草行業首個無人駕駛應用；9月份聯合長城螞蟻物流打造全球首款長城炮EV無人駕駛物流車……

項目進展順利，資本也樂于加入。2021年初，這家擁有500多名員工、500多項國內外專利的公司，完成國開制造業轉型升級基金戰略注資。在最近一輪融資中，又獲得上海國盛資本、中信證券投資等機構青睞。

“我們希望成為一個勞務派遣公司，派遣能適應各種車型、場景的AI司機。這個司機可以‘一個頂仨’，聽話、沒有情緒、不會疲勞、不會生病?！眳歉噬骋渤姓J，為了把自己的產品嵌入別人的車輛和業務流程中，以此積累海量數據，需要做一些額外的努力。

對于未來，馭勢 科技 有明確的規劃?！皬拇笃脚_出來創業，是希望能夠給世界帶來肉眼可見的變化?！眳歉噬逞赞o間滿是雄心壯志，他用四句話總結了企業未來3年到5年的發展方向：一是做好聚焦，把區域物流業務做大；二是穩步加速擴張，有節奏地推進企業在資本運作方面的計劃；三是代表中國走向世界；四是從今天的場景再進入第二曲線、第三曲線做場景擴張。

俄羅斯創企推新型自動駕駛算法 一個攝像頭可讓無人車實現3D感知

車東西（chedongxi）文?|?小路

車東西6月29日消息，近日，俄羅斯一家名為Ralient的自動駕駛初創公司成功推出基于神經網絡的自動駕駛系統，該系統名為MIMIR。

MIMIR自動駕駛系統僅用一個普通攝像頭即可構建自動駕駛汽車所需的3D場景，實現3D感知。Ralient公司在You?Tube上發布了一段由單個攝像頭拍攝的視頻，視頻展示了該公司的MIMIR自動駕駛系統是怎樣檢測出路上車輛的尺寸、運動狀態和方向。

▲MIMIR自動駕駛系統計算機視角

更神奇的是，MIMIR自動駕駛系統不僅可以測算出本車與其他車輛之間的距離，并且能夠在不知道上一幀的情況下分別處理每一幀畫面，進而通過跟蹤其他車輛，準確測算出其他車輛的速度。

據悉，目前的汽車自動駕駛3D感知的方法存在成本高、探測距離近、不能測算車輛距離和速度等方面的缺點。Ralient研發的基于神經網絡自動駕駛系統或將解決自動駕駛3D感知所遇到的難題。

一、Ralient推出新的自動駕駛系統?已經展開車輛上路測試

近日，俄羅斯一家名為Ralient的自動駕駛初創公司推出基于神經網絡開發的自動駕駛系統，該系統名為MIMIR，僅用一個普通攝像頭即可構建自動駕駛汽車所需的3D環境，實現3D感知。

Ralient在You?Tube上傳了一段僅由單個攝像頭拍攝的視頻，視頻中展示了該公司的MIMIR自動駕駛系統是怎樣監測出路上車輛的尺寸、運動狀態和方向的，該公司認為一個雷達或者攝像頭就足以收集復雜的道路信息。

不僅如此，MIMIR自動駕駛系統還可測算出本車與其他車輛之間的距離，并且能夠根據攝像頭所拍畫面，測算出其他車輛的速度。

Ralient已經展開了MIMIR自動駕駛系統的上路測試，測試其對被殘缺道路標識的識別能力。

▲MIMIR自動駕駛系統識別殘缺道路標識

另外，這家自動駕駛初創公司還在研發名為“R-Shuttle”的無人駕駛汽車，該公司不會將高精地圖作為汽車自動駕駛的核心，因為他們認為高精地圖易受惡劣天氣影響，并不能滿足實用化的要求。

▲MIMIR自動駕駛系統在惡劣環境下工作

二、主流技術路線成本高昂?最高可達40余萬元

據了解，現在為自動駕駛提供3D感知的技術主要有，立體視覺、RGB-D和Lidar三種技術路線。

立體視覺的工作原理與拍攝3D電影類似，使用兩個或兩個以上不同位置的攝像機進行環境圖像的收集工作，之后通過兩個角度拍攝的圖像差異計算目標物體的距離。此路線所需的硬件簡單，只需要兩個攝像頭，但是測算目標物體的速度和位置精度方面存在問題。

▲立體視覺工作原理示意

RGB-D可以看做是增加了可探測目標物體的距離功能的2D攝像頭，工作原理是，利用光到內部傳感器的投射時間計算與目標物體的距離。此項技術路線成本相對較低，但易被干擾和遮擋。

Lidar即激光雷達，并且大多數的3D?Lidar傳感器是多線的（最多64線），它利用發射的激光脈沖測算與目標的距離。此項技術路線探測距離遠、精度高，但過于笨重，而且成本較為昂貴，每臺64線的Lidar需要約6萬美元（約合人民幣42.5萬元）的成本。

Ralient公司表示，基于神經網絡的MIMIR自動駕駛系統成功開發，意味著可以使用普通智能手機的攝像頭取代激光雷達等昂貴的探測設備。

結語：神經網絡將助力自動駕駛發展

目前，自動駕駛非常依賴于對場景的3D感知，而三種主流的感知技術路線又存在這樣或那樣的問題。

Ralient利用神經網絡開發的MIMIR自動駕駛系統解決了探測精度等方面的問題，還大幅降低了成本，擁有較為廣闊的發展前景。

據悉，Ralient公司已經開始對MIMIR自動駕駛系統進行了上路測試，一旦驗證該系統成熟，神經網絡將向更高級別發展。

本文來源于汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

安波福楊曉明：幾百家算法企業，算不出自動駕駛的商業化環境

在2019年Navigant Research發布的自動駕駛技術企業排名榜中，安波福出現在了第四名的位置，緊緊排在老生常談的谷歌Waymo、通用Cruise、福特汽車之后。

嚴格來說，這家公司才剛滿2歲。

2017年12月5日，2017年12月5日，德爾福拆分其動力總成業務后，以新的公司名稱——安波福公司（Aptiv PLC）正式亮相，并宣布聚焦于加速推動主動安全、自動駕駛、提升駕乘體驗和互聯服務等領域的商業化進程。

也就是說，傳統汽車零部件商德爾福打算分出相當大一部分精力，放在自動駕駛所需要的軟件、算法、汽車架構等汽車的“大腦”和“神經系統中”。

按照官方說法，在公司最初進入自動駕駛領域的四五年時間里，一切還算順利：

2015年，安波福完成了橫跨美國大陸的自動駕駛測試，成為全球率先推出自動駕駛商業化項目的公司；

2018年5月，安波福與Lyft公司合作率先推出了自動駕駛商業運營項目，在拉斯維加斯推出了面向公眾的自動駕駛網約車服務；

截止2019年9月，公司提供了超過7萬人次的自動駕駛網約車服務，獲得了4.95分（滿分5分）的乘客滿意評分。目前已在拉斯維加斯、波士頓、新加坡開展自動駕駛商業化開發項目。

順其自然地，安波福逐漸將觸手伸向L4級自動駕駛的研發中。這時團隊發現，要想實現高階自動駕駛及其量產，當下的汽車底層架構已經遠遠無法滿足需求了。

于是，安波福公司亞太區總裁楊曉明分享了自家設計理念，同時也與車云菌探討了未來可行的商業模式及自動駕駛行業前景——

新型供應關系的誕生

Q：請您大概介紹一下安波福新一代底層架構，其目前合作發展到了哪一階段？

楊曉明：目前傳統方式的汽車架構設計已經接近飽和，架構設計必須要走到下一代，革新、改革的局面。

電動車這個方向現在已經證明，特別在中國市場，特斯拉的成功證明了純電動車就是發展方向。全新架構在電動車上的落地或許應用速度更快一些，因為相對簡單一些，沒有傳統燃油汽車動力總成等復雜的動力總成模塊。

目前我們的產品已經亮相CES 2020現場，已經不再停留在概念的階段。同時，像這種革新性、革命性的理念和產品，并不是一步就可以到位的，現在很多理念已經開始在目前新的項目里推進，開始局部應用，包括目前在一些客戶車型中逐步減少模塊，逐步向域控制的方向轉變。

Q：據我所知，很多廠商都在研究域控制器，安波福的產品大概什么時候落地？

楊曉明：我們在今年CES已經展出了全面的產品，包括域控制器、計算控制中心等等，都已經有產品了。下一步就是用在哪個客戶上，我們正在和一些客戶討論，包括傳統整車廠和新勢力造車企業。新技術與既往產品在設計層面會有一些沖突。新技術有一個特點，它的周期比前些年的傳統汽車開發要快很多，所以時間很短。而中國市場也有個特點，本土企業接受新技術、新概念很快，一旦動起來就會很快。

Q：當這個架構量產推行以后，其對芯片及算力的改裝會提出哪些要求？

楊曉明：對芯片要求更高，但是芯片目前成本不是問題，因為技術發展非?？?，最主要是體系問題。安波福的操控體系是在開放的架構上做，避免了將來沒有統一標準帶來的困難。所以芯片肯定是在升級，芯片的功能要比以前用的ECU的芯片快得多，大得多，但最主要的是一個開放的運營體系，OS系統。

就當下熱議的自動駕駛方案而言，現在有兩個大的方向在討論，其一是把所有的計算能力放在各個傳感器和攝像頭上，目前有很多車型應用是這樣做的。但是會面臨一個非常大的問題，萬一設備出問題，維修成本就很大。以傳感器為例，現在每個傳感器都帶芯片，傳感器受到碰撞維修成本很高。

而另一個方向是傳感器融合的路線，把處理和信息都送到中央區域塊和計算中心處理。目前看來這有可能是比較可行的方向，但是仍舊需要一個進化的過程。

Q：國內外電子電氣架構系統有何區別是否存在差異？中國的架構是不是也需要適應本地化標準呢？

楊曉明：電子電氣架構不存在地域之分，但中國肯定有它的特殊性。從架構角度考慮，我們不覺得架構方面有大的差別，可能在法律法規的要求層面，各個國家會存在微小的差別。

記者：很多車企進行電子電氣架構演變的邏輯是希望向軟件層面轉型，對于安波福而言，如何平衡供應商和主機廠之間的矛盾？

楊曉明：這不是矛盾，而是新的模式，及其帶來的產業鏈改革。在新產業鏈的組建過程中，大家必須快速定義，自己到底是在產業鏈的哪一端，這是非常關鍵的。比如安波福是一個系統供應商，我們很多優勢在硬件、軟件的計算，ECU的很多程序也是我們做的，同時我們也在做軟件。

最終OEM軟件的用途會和我們不一樣，因為我們是控制車，他們的軟件則更多集中在終端客戶的需求：車主到底需要什么樣的應用？他們要把終端客戶的體驗和客戶需求的軟件做得非常好，而軟件方面帶來的利潤不可想象。

自動駕駛未來商業模式

Q：目前安波福的無人駕駛出租車業務運營情況如何？

楊曉明：我們在拉斯維加斯有75輛在運行，完完全全是每一天都在運行，乘客可以通過打車軟件叫到安波福的自動駕駛出租車。所以是完全商業化運行，不是一個演示，我們已經過了這個階段。

最近運營的范圍還擴展到機場，這對自動駕駛共享汽車運營有非常大的意義，因為以前機場并不是做不了，而是安檢對自動駕駛有很多的擔心，整個審批過程比較長。 截至去年底已經有7萬次乘駕，增長的速度非?？熳詣玉{駛的表現也非常順暢、安全，十個有九個乘客表示會再次選乘我們的自動駕駛出租車。

前幾年業界一直在討論，自動駕駛的業務模式到底如何拓展。如今國內也面臨同樣的情況，你不能永遠依靠政府，靠政府資助，這無法實現可持續發展。于是我們選擇跟Lyft合作，希望探索一種可持續的商業模式。國內有很多可應用的場景，比國外還要容易。

現在從業者一窩蜂的研究算法，研究AI，我認為更重要的是如何找到一個成功的業務模式，主機廠應該起什么作用，系統供應商應該起什么作用，軟件供應商應該起什么作用。

其次，我們一直在呼吁，政府的法律法規必須跟上，法律法規層面要有所側重。我感覺國內政府很多時候處于被動的反應模式，往往被逼得沒有辦法了，才出臺一個特殊的辦法，批一塊地，開一片地區。像拉斯維加斯則有定項法律支持，州政府的法律顧問定期跟企業碰面開會，特別是像我們這樣的自動駕駛公司都有碰面會，去討論將來會出現什么樣的問題，目前法律層面搞不清楚的問題，在立法和法律法規上如何進行配套，這一點值得國內學習。否則，純粹幾十家、幾百家搞算法，永遠算不出自動駕駛的商業化環境。

Q：在與Lyft和現代汽車的自動駕駛合作中，安波福探索出的商業模式是怎樣的？

楊曉明：這是兩種不同的合作，與Lyft是自動駕駛商業落地的合作，在共享出行平臺上推出自動駕駛。共享出行在未來移動出行業務中占據很大比重，同時，如果達到完全自動駕駛，車輛如何利用閑置期，都在探索的過程中。

一開始我們比較擔心，對于自動駕駛，乘客會怎么看，我們的技術是不是能夠給乘客帶來好的體驗，乘客愿不愿意乘坐一輛由機器控制的車子。如今我們得到了答案，93%客戶認為沒有問題，而且乘客越來越多。也就是說，在市場模式及未來客戶趨勢方面，我們取得了很多經驗，當然還有一些技術上的數據積累，那是無價的。比如在拉斯維加斯，我們的自動駕駛出租車可以跑到機場，可以跑到任何一個賓館，期間積累了大量的人工智能的數據，機器每天都在學習，車子跑得也越來越好，這是技術上的心得。

而與現代汽車則是完全不同的合作方式，我們成立合資公司共同開發自動駕駛。在產業鏈發展變化的同時，OEM和我們的角色都在發生變化，跟現代汽車的合作是一個典型的例子。在實現自動駕駛等未來出行的目標方向上，一個系統供應商和OEM如何展開合作？除了現在共同出資的合作外，自動駕駛到底用誰的平臺測試，也是非常重要的?，F代汽車有整車平臺，如果測試新的電子電氣架構，現代就站在非常有利的地位，可以像一張白紙一樣為我們創造未來需要的平臺。

與現代的合作剛剛開始，雙方也在摸索TIER 1和OEM在自動駕駛層面的合作模式，在新的市場、新的業務領域中會產生什么樣的效果，到時候誰做什么，而且是要雙方互利，并在未來出行市場占領一定地位。這會給我們帶來非常重要的合作經驗。

行業并非持續遇冷

Q：如今車市環境整體向下，而車企一方面需要壓縮成本，一方面又要投入大量資金鉆研尚未落地的前瞻技術。您認為在這二者之間應該如何尋找平衡？

楊曉明：中國車市是比較特殊的情況，過去的幾十年一直在增長，然而國外已經經歷過多輪周期性的過程，大家都能看到要想實現長期穩定增長是不太現實的。

因此很多國外企業，包括我們，在2017年底，我們放棄了德爾福品牌，專注智能網聯、主動安全等汽車的大腦及神經系統，因為我們已經預見到幾年后市場會出現什么樣的情況。前年我們做業務計劃的時候，就明確知道中國車市近3000萬輛的市場總量是無法持續的，于是開始考慮在市場出現波動的情況下，如何繼續保證對創新技術長期的7%的投資。

一旦有了前瞻性的規劃，就能明確如何整合、如何投資。隨后公司把傳統燃油汽車的動力總成獨立上市，換取一大筆現金支撐如今我們做的事，這都是轉型的辦法。我們不能一味靠市場總量向前走，你必須得知道未來市場中你想站在哪個位置，比如說安波福，就在持續強調“安全、綠色、互聯”，圍繞公司戰略方向做投資并購整合。

Q：過去的2019年中，國內都在說自動駕駛寒冬，您對這個說法有沒有不一樣的感受？

楊曉明：雖然中國汽車市場是有一點寒冬的味道，但是也是按產品分的，比如2018、2019年兩年車市總量下降的時候，主動安全系統的銷量卻大幅增長，有的數字增長了30%，所以我們沒有感覺到自動駕駛受市場的波動，而且我覺得這是一個方興未艾的行業。

前幾年大家都是在演示車能不能跑起來，今年我參觀CES有一個深深的感觸是，大家已經開始在解決更深一步的技術問題，包括今年展示的很多算法，激光雷達的展示重點也從技術的先進性，變成了成本等實際落地問題。而有的企業也可能支撐不住了，這都是非常正常的現象，在方興未艾行業里肯定有很多的組合和整合發生，但不會一會熱一會冷。媒體朋友們可能覺得這個東西比較吸引人，就熱炒一下，不吸引人就不再報道了，對企業來說我們不會這樣。

Q：您認為自動駕駛領域的創業公司還有生存空間嗎？他們未來如何與TIER1進行協同？

楊曉明：生存空間肯定有。因為這個市場會變得越來越大，就像中國汽車市場前些年在以兩位數的速度發展時，全世界都沒有看到過某一個市場能夠容納幾百家造車企業，那些能夠做自己發明創造的公司肯定是有前途的。當然他們必須得在業務模式上找到一個落地的辦法，在這個產業里到底扮演什么角色才能提供價值，才能持續生存。

那些能夠有不停的發明創造公司，同時能夠很快在業務模式上定位，清楚到底要做什么，而且這些初創公司我們接觸過很多，也已經有一些明確的合作目標。隨著下一代智能汽車架構將把汽車變為一個開放的平臺，也會給市場帶來更多的業務機會。

本文來源于汽車之家車家號作者，不代表汽車之家的觀點立場。

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