吴甘沙：自动驾驶出行需重新定义汽车 以确保质量和安全

12月18日，由腾讯汽车主办的2018全球汽车AI大会正式拉开大幕，近50位来自全球顶尖科技公司、汽车企业高层以及国内外学术专家齐聚北京，共同为AI与汽车产业的深度融合建言献策。

在主题为“想象与创造——新出行时代的角色重塑”互动研讨环节中，驭势科技联合创始人、CEO 吴甘沙表示，今年有关于出行的关键词是“惊蜇”，代表着大家可以听到无人驾驶出行商业化的声声春雷，但是同时也会感觉到倒寒。

“今年在自动驾驶再一些跟出行相关的场景当中已经实现了落地，比如说跟分时租赁实现自动的取还车、编队调度，包括无人小巴实现最后三公里的微循环，比如说无人驾驶的BRT，这些其实都已经看到商业化落地的一些迹象。”

他表示，做智能驾驶最终的目标是无人驾驶，因为无人驾驶天生是带有出行属性的。但是无人驾驶还是一个2020年之后非常遥远的事情了。所以目前，驭势科技要去探索一些可以真正落地的场景，同时这些场景又有助于让我们到达未来的诗与远方，这其实是非常考验我们的选择能力。

“to C也是一个很好的场景。比如说我们做自动代客泊车，已经实现了批量的交付。”吴甘沙说道。

他还指出，自动驾驶跟出行就能够发生很多的关系，但目前这其中缺了一环，因为后装的自动驾驶车是没办法送出去运营的，因为安全、质量是没办法得到保障。所以必须要在中间还得加一个主机厂。“我们作为一个赋能者，或者作为一个技术的供应商，需要跟主机厂和运营商一起来重新去定义这样一辆车，来确保这辆车的智能驾驶所有的器件都是符合车规，都是能得到安全的保障，这是一个重新定义的过程。”

以下为互动实录：

王秋凤：谢谢大家！张耀东老师是我的老领导，我特别不好意思地说我也是学汽车的，我们专业还是内燃机呢，是不是听起来就有年代感？

咱们这一场主要也是围绕两个字“出行”，但是我们的主题是“想象与创造——新出行时代的角色重塑”，为什么说角色重塑呢？其实今年整体大家对出行这一块的关注是非常高的，我们也看到更多的主机厂也都往出行去转型，甚至看到全球像宝马、丰田的知名公司把自己的公司都改成出行服务公司了。在这个行业，“出行”这两个字可能有了新的定义和概念。今天在这儿我们弄这么一个专场，也是想跟不同领域的出行公司的领导们一块探讨，所以第一个问题先来暖场。

我们看到2018年基本上各个行业就是一个字“冷”，我想知道大家对2018年出行圈子觉得是什么样的状态？

吴甘沙：大家好，我是驭势科技吴甘沙。更准确地说，驭势科技是用自动驾驶去赋能出行和物流。从这个角度来看，如果要用一个词的话，我愿意用一个节气的名字，叫做惊蜇。

如果说2016年是自动驾驶的立春，立春就是相当于是元年。2017年可以说是雨水，这是万物复苏、草木萌动的时节，你可以看到2017年大大小小的公司都进来了。2018年为什么是惊蜇呢？惊蜇可以听到商业化的声声春雷，但是同时也会感觉到倒寒。我觉得商业化的声声春雷其实已经看的非常清楚了，尤其是今年在自动驾驶再一些跟出行相关的场景当中已经实现了落地，比如说跟分时租赁实现自动的取还车、编队调度，包括无人小巴实现最后三公里的微循环，比如说无人驾驶的BRT，这些其实都已经看到商业化落地的一些迹象。

我们看到、听到了商业化的声声春雷，但是另外一方面也有倒寒，尤其是这几年如果说无人驾驶，对它其实有很高的期望值，特别是L4在未来的出行当中的应用场景。但是我相信在这个行业当中很多人跟普通人做梦，做梦最难受的是考试交卷时还有很大的一片空白没有填。在这个时间点的话，可能也有这样的一种交卷的压力吧，就是无人驾驶在出行当中现在还没办法有太激进的应用。那么未来几年当中该怎么发展？这其实也是一种倒寒。

王秋凤：在上一个嘉宾的回答中，我get到三个词特别适合吴总的公司，三个词分别是出行、自动驾驶和汽车厂商。因为驭势一直也在提今年新的转型，我就想问吴甘沙总，你们是怎么把出行、自动驾驶和汽车企业三方协调融合，最终达到自己的商业化目的呢？

吴甘沙：我们做智能驾驶最终的目标是无人驾驶，无人驾驶天生是带有出行属性的。问题就是无人驾驶还有点远，现在有的说2021年L4的车出来，但是可能只是在一片区域里面。有的人说2025年能够实现无人驾驶滴滴。但是无论是2021年还是2024年，对于一家2016年创建的公司来说都显得有点遥远。必然意味着，我们要去探索一些可以真正落地的场景，同时这些场景又有助于让我们到达未来的诗与远方，这其实是非常考验我们的选择能力。

今天我们做智能驾驶，to C也是一个很好的场景。比如说我们做自动代客泊车，已经实现了批量的交付。我们已经有一些用户的车具备了自动代客泊车的能力，我开到酒店的大堂直接下车了，它自己开到附近的停车场去停车，你也可以用手机一键召唤过来，你直接上车就走了。

这样一种to C的场景有两个问题，第一个问题是用户对成本比较敏感，第二个问题是使用频次非常低，经历的场景是比较有限的。于是我们就开始去探索，我们今天的智能驾驶技术如何能够跟出行发生关系？这就跟分时租赁、跟曹总刚才讲的开始探索了。

今天分时租赁对于用户来说是有痛点的，他掏出手机一看最近一辆车五六百米之外，外面天很热，或者下着大于，这可能会影响他去使用这辆车的欲望。另外一方面就是还车，比如说我开车开到机场，最理想航站楼直接就下来了。但是问题是我必须要开到附近的一个Car return去还车了以后再搭其他的交通工具去航站楼，这也是一个痛点。我们把刚才to C自动待客泊车的技术或者最后500米的自动驾驶的技术跟分时租赁结合实现自动取还车，就能够提升用户的体验。而且还有可能去提升每一辆共享汽车的使用频次，这就是一个很好的落足点。

做着做着我们发现还可以做更多，大家可以从共享单车看出来，你只看用车，不看运维的话很有可能得出一个非常错误的商业模式。今天的共享单车可能运维是一个巨大的成本，我们想能不能帮助分时租赁的运营商降低运营成本？比如说我们今天的汽车也好、单车也好有潮汐效应，一到高峰时间所有的车都从A点跑到B点去了，A点没车了，有人要用车但没车。但是B点的车又闲在了那边，怎么办呢？今天可能要靠人一辆一辆开回来。如果说我们能够实现无人驾驶的编队调度，这样就可以降低运营的成本。所谓编队调度是第一辆车坐个人，后面的车就不坐人，像一队幽灵车一样从B点开回到A点，这样就可以降低运维成本。

另外的降低运维成本是把自动泊车跟无线充电结合起来，这个车自动泊入到停车位，下面是一个无线充电的点，它自己可以开始充电，这样也可以减少运维成本。

未来最重要的就是无人驾驶车跟今天车的差别，今天我的车一年一次一万公里保养就够了，未来的车需要实时的预测性的运维。就有点像今天飞机的发动机，传统发动机的商业模式就把发动机卖给波音，波音卖给航空公司就行了，现在其实是一种租赁的模式。发动机随时有数据回到卫星那边，然后GE比如说是发动机运维公司，我可以对这些数据做实时分析，对发动机进行运维。未来这样的一种模式，也有可能在无人驾驶和共享出行当中能够用起来。

你可以看到我们自动驾驶跟出行就能够发生很多的关系，但是这里面其实还缺了一环。因为后装的自动驾驶车是没办法送出去运营的，因为安全、质量是没办法得到保障的，所以你必须要在中间还得加一个主机厂。我们作为一个赋能者，或者作为一个技术的供应商，需要跟主机厂和运营商一起来重新去定义这样一辆车，来确保这辆车的智能驾驶所有的器件都是符合车规，都是能得到安全的保障，这是一个重新定义的过程。

刚才曹总讲了很多重新定义的过程，比如说我要去找到这辆车，怎么能够更容易地找到？这些车外面是不是有显示屏？我进入了这辆车需要有更好的身份认证的手段，可能短信还不一定够了，未来会是生物的认证。这辆车对于运营商来说需要有种手段，就是前一个人用完了以后，能够马上对它进行清洁，后面的人进去的时候是非常干净的。人在走的时候，可能里面还有摄像头去看一看是不是有东西遗留在了车里面，这些东西是需要重新定义的，所以主机厂是不能缺位的。

我觉得共享出行、运营商、主机厂和技术提供商需要做协同创新，一起把这个技术首先做到可靠，其次再把商业模式做出来。

王秋凤：我给台上的嘉宾分为了两个阵营，我分别问我关心的问题。第一个阵营是技术型，第二个阵营是运营型。技术是吴甘沙和苏奎峰老师，你们一直在提自动驾驶在出行的落地，你们觉得落地的最大的难点是什么？另外是运营型这一类，我挺担心的一个点是怎么挣钱，一提到出行，说实话想有可控性，想保证质量服务，那就是要重资产。重资产这一块对于我们做出行这一块来说，每个司机上抽点成挣钱是挺难的。你们的盈利模式或者这一块怎么挣钱？

吴甘沙：对于我们来说很难的地方，第一是要做到非常安全，第二就是证明足够安全。这两点非常难，因为无人驾驶跟我们原来互联网，或者软件不一样的地方，beta版是不能用的，0.99版也是不能大规模部署的，也是要做到1.0版。但是从0.99到1.0可能是一个巨大的鸿沟。