圖源 | 理想汽車
作者 | 王笑漁
編輯 | 王瑩瑩
在我們日常生活中，很多東西一輩子都用不上，但關鍵時刻沒有它，就可能錯過這一輩子。比如AED除顫儀，對於心源性猝死病人來説是“救命神器”，但國內的AED普及率遠遠低於歐美。
在汽車上也有一個類似的救命功能，叫作AEB自動緊急制動系統。它能識別車輛前方的障礙物，並在碰撞發生前緊急自動剎車，避免事故的發生。很多時候，它不僅是保護車內人的安全，更多的還是讓行人、騎行者免於事故的傷害。
同樣，AEB自動緊急制動系統在國內，也面臨普及率低的問題。以某全球車企為例，2020年的數據顯示，該品牌在美國97%的新車上都配備了AEB。但該品牌在國內銷售的新車中，AEB裝配比例僅為21.7%。
AEB是智能汽車時代的標配，但它不是每個智能車企的標配。
絕大多數車企，更傾向於研發那些能直接轉變為產品亮點，且能被用户直接感知到的前瞻性功能。但像AEB這類費力不討好的基礎性功能，他們會直接採購供應商的現成方案。
在中國，幾乎所有搭載AEB功能的產品，都要向博世、安波福、Mobileye這三家國際供應商採購。從成本的角度上來説，車企研發進攻方向最先砍掉的往往就是AEB這類，用户看不到、見不着的“救命功能”。
3月30日，理想L9公佈全自研的智能駕駛系統：理想AD Max。在介紹這一系統時，理想最先提到的功能就是AEB——針對中國路況進行了優化，增強了對橫穿行人和兩輪車的識別，可有效降低交通事故發生率，通過全棧自研能力還可以實現快速迭代。
在這條消息底下，不乏有網友評論：“不痛不癢”、“沒意思”、“失望至極”。確實，這就是中國汽車行業對待AEB功能的現狀，用户不關心、車企不搭載。
現有搭載AEB功能的車型多為了滿足碰撞測試得分，而缺少針對中國實際道路交通場景的優化和改進。即便它就像AED除顫儀一樣，在關鍵時刻可以救人一命。
理想汽車創始人李想帶領團隊，做了別人不願做的事，並且堅信：“一家人的安全必須標配。”
關於安全的故事，要從2020年那個秋天説起。
理想不太理想
2020年9月的一天，李想給理想汽車智能駕駛副總裁郎鹹朋打了個電話，明顯有些着急帶着氣：“這個事你趕緊去好好看一下、分析一下。”在那段時間，連着發生了兩起類似的事故，2020款理想ONE在高速上開啓輔助駕駛後，與併線中的貨車發生碰撞。
在郎鹹朋印象中，李想非常尊重研發人員，在以往交流中很少使用這樣的口氣説話，這也讓他感到不同尋常。郎鹹朋是在2018年1月加入的理想汽車，之前曾擔任百度智能汽車事業部高精地圖與自動駕駛技術總監。有着豐富研發經驗的他，在處理這次危機時，感受到空前的掣肘。 “很遺憾，那時我們還沒有開始自研，必須通過供應商實現改進。”
2020款理想ONE的輔助駕駛和主動安全，全都是來自供應商的方案。為了解決貨車併線問題，研發團隊想出一個解決方案——增加預警功能，讓車輛在開啓輔助駕駛後，自動判斷側向車道大貨車的併線趨勢，如果有明顯壓線，會給出一級報警（儀表盤白色光條閃爍）。當運動趨勢非常危險時，發出二級報警（急促聲音報警+紅色光條閃爍）。
理想研發團隊把這個需求提給供應商，得到的回覆是：“可以做，但要等兩個月。”郎鹹朋當即提出反對，並連夜帶着團隊和設備一起，趕到供應商處跟進開發，“人命相關，必須抓緊”。
最後，從項目啓動到功能上線只用了兩週。
2020年10月30日，理想汽車宣佈向所有2020款用户推送OTA升級，新增貨車併線預警功能。而基於這一功能，理想後來又推出衍生功能“貨車避讓”、“前車變道預警”。
作為理想汽車主動安全產品經理，楊傑也參與到這次“貨車併線預警功能”的項目，“我們想做的東西很多，但是束縛太多，就是因為沒有自研能力，一切都依賴供應商，他們會跟你扯資源問題、扯項目資金問題，一大堆掣肘的因素在裏面。”
在第一代車型上，不做大規模自研，這是早期的戰略性選擇，也因受到資源有限的掣肘。“公司創辦初期我個人的融資水平實在太差。”李想在微博上説，他當時更多思考的問題是最切實際的企業生存難題，“融到的錢勉強滿足產品研發、自建工廠、供應鏈和服務體系的建設，還有給團隊發工資。”
郎鹹朋也曾試圖將自研的時間線提前，在第一代車型上就開始自研，他曾在2018年和李想提過：“我們智能駕駛不做了嗎？蔚來、小鵬都在高歌猛進，又招200、300個人了。”
這個想法當即就被反駁了，站在公司整體負責人的角度，李想有自己的考慮。當時，理想ONE在北京剛完成它的首秀，大家所有精力和資源都放到這款車的量產上。“現在最重要的是活下去。如果這個車交付不了，哪怕咱自研做得再好，後邊這個公司沒了，那也不行。”
2018年，蔚來ES8、小鵬G3都進入了量產階段，理想ONE姍姍來遲。而且，團隊耗費大量資源去打磨產品和建設工廠，沒有多餘資金可以用於智能駕駛功能的研發。那一年，蔚來完成了赴美IPO，但理想還在四處找錢，年末，理想汽車賬上僅剩下9個億。
李想的專注精神和獨特的做事方式，吸引到美團創始人王興。2019年、2020年，美團和王興個人連續參與理想汽車C、D兩輪融資。最終，把理想送上岸——2020年7月30日，理想汽車正式以“LI”為證券代碼，在美國納斯達克掛牌上市，成為繼蔚來之後，第二家在美國上市的國內新勢力車企。
公司上市，只是新挑戰的開始。
一個“拜年電話”
2021年1月，李想和理想汽車的管理層密集地開了幾場公司級的戰略會議，幾乎所有高管都到場出席。
彼時，業內風向瞬息萬變，科技巨頭們都對汽車行業虎視眈眈。華為剛剛宣佈自己的新定位：“幫助車企造好車，成為智能網聯汽車的增量部件提供商。”而後，蘋果又頻頻傳出造車的動向。對理想汽車來説，焦慮更多是來自於對未來競爭格局的擔憂。
“整個1月，李想拼命的跟別人聊，內部的人，他的熟人朋友以及外腦”，郎鹹朋回憶時説道。在理想的每一個人都感受到那股危機，“以前是危自己活不下去，現在是危自己長不起來。”
在這次戰略討論中，核心技術自研被確立為公司下一步的主要發展方向。楊傑記得，“2020年12月，基本就確定自動輔助駕駛相關功能要做自研，雖然團隊都還沒有搭建好，但自研的規劃已經提上日程。”
那時，大家都在等，等李想扣動信號槍的扳機。
2021年2月12日，大年初一，郎鹹朋又接到李想打來的電話，電話的內容不是拜年，而是加班。
電話接通後，李想的第一句話就是：“這個事你們有沒有決心做？你們有決心，我也下決心，咱們把這個事一起做好。”
“這個事”，指的就是自研。
放下電話，李想立馬拉了微信羣。郎鹹朋一看，幾位合夥人和高級別產品、研發負責人全在裏面。他知道，大家已經做好心理準備，要破釜沉舟，打一場自研的翻身仗。
大年初三，郎鹹朋開始打電話招兵買馬，第一個電話打給了王佳佳。“我當時在健身房，突然接到郎博的電話，他很興奮，説現在只有這一條路可走，李想已經下定決心了，全棧自研。”
王佳佳是國內量產自動駕駛領域為數不多的人才，33歲就在博世做到研發總監級別。在這家百年企業裏，他可以過得很安逸。但他的內心還是想做些不一樣的事情。
在他看來，自動駕駛想要真正落地必須要有閉環——有場景，有場景下的數據，再產生算法服務產品。而這樣的閉環只能在主機廠完成，供應商無法實現。
就這樣，2018年就開始關注理想的王佳佳，在2021年的春節下定決心，他後來加入理想汽車擔任智能駕駛研發高級總監。
2月26號，元宵節。公司內部搞了一個誓師大會——“衞城計劃”，這也正是2021款理想ONE的項目啓動時間節點。彼時，整個理想汽車智能駕駛團隊不到100人，而任務相當艱鉅——
2021款理想ONE停止和Mobileye的合作，並基於國產地平線J3芯片開展智能駕駛的全棧自研。這意味着，理想要丟掉供應商的“黑盒子”。
所謂的黑盒子，指的是主機廠向供應商採購一個完整的解決方案，通常是軟硬件全包。這在輔助駕駛領域尤其常見——黑盒子成本低、見效快。但也因此，主機廠無法掌握核心算法，也無法基於現有功能自主進行升級和迭代。
而“丟掉黑盒”就意味着，智能駕駛功能的代碼需要你自己一行一行敲上去。當時，智能駕駛團隊盤了一下人手和資源，最後挑了三個自研的方向：行車、泊車和主動安全。
按最初的計劃，5月25日召開2021款理想ONE發佈會、5月30日交付到第一批車輛到用户手中，同時要提供自研的基礎ADAS（輔助駕駛）功能和自動泊車功能，但自研的AEB和NOA（導航輔助駕駛）功能先放一放，等量產後再通過OTA（遠程升級）的方式向車輛推送新的軟件。
隨着發佈會的臨近，他們發現即便是把AEB自研放到量產後，也低估了全棧自研的交付難度。距離發佈會只剩10天時，BUG庫還堆積着數百個BUG。團隊的開發目標也非常清晰：“必須把BUG庫都清乾淨。”
5月25日凌晨，發佈會當天，郎鹹朋終於帶着團隊把BUG清完。他給李想發了一個信息：“智能駕駛都搞定了，整車質量也過了”。那天晚上的發佈會，李想在台上説“我們全棧自研”時，郎鹹朋坐在觀眾席上，心潮澎湃。
打破桎梏
這種短暫的喜悦，很快就被不斷冒出的新挑戰澆滅了。
按照研發計劃，2021款理想ONE交付之初沒有搭載自研AEB軟件，而是採用供應商提供的基於雷達感知的方案先做保底，保證最基礎的AEB功能，對行人的識別性能存在侷限。
而AEB自研最難的點，也正是對行人識別，也就是俗稱的“鬼探頭”。
“鬼探頭測試”
美國汽車協會曾做過統計：車輛以每小時30英里（48km/h）的速度行駛時，自動緊急制動和行人檢測系統在所有情況下都是無效的。當一個孩子從兩輛車之間衝出來，車子以每小時20英里（32km/h）的速度行駛，89%的概率會發生碰撞。
單雷達感知方案的短板很快就暴露出來了。2021年7月，懂車帝對2021款理想ONE做了一次全面測評，在主動安全一項中，理想ONE只獲得14.6分（滿分100分）。在當時軟件版本下的2021款理想ONE，在行人橫穿場景無法有效剎停。
看到這一結果，理想整個智能駕駛研發團隊的緊迫感都拉滿。這其中就包括了徐志濤，他在2021年6月（也就是2021款理想ONE交付後）加入理想。作為主動安全技術負責人的他，當時肩上任務是最重的。相比其他智能駕駛研發團隊來説，當時的主動安全方面還沒有從0到1的過程，壓力可想而知。王佳佳回憶説：“我説要在半年內把AEB做出來，志濤當時都差點不想來了。”而最早徐志濤談入職時，這個時間的預期是兩年。
要知道，自研AEB並不是在原有的功能基礎上做加法，而是需要研發人員，從頭開始設計方案、做功能實現，並針對不同場景做大量路測。
“我們的車現在每天跑300萬公里，就能避免15次的碰撞，被碰撞的對象有行人、騎行人，AEB是能直接救人性命的功能，但大家都不願意自己去做，就是因為它其實做起來特別苦。”王佳佳在回顧AEB自研的決策時説。
但想要造出好的智能汽車，AEB自研是一條必須要走的路。
目前，市面上絕大多數車型所搭載的AEB功能都來自供應商的打包方案，有的供應商擅長毫米波雷達，有的擅長視覺感知。毫米波雷達，只能做好對車輛的識別，無法精準識別人或者其他更復雜的道路參與者。在毫米波雷達的基礎上，增加視覺感知，就可以更好地實現對行人、騎行者的探測，保障行人安全。
這些打包方案是供應商所提供的完整“黑盒”，車企無法從中進行調整或是重新定義。中國的道路狀況，充滿各式複雜的變量，隨時可能衝出來的外賣小哥、隨意亂穿馬路的行人等，這也讓毫米波雷達的短板顯現。
視覺+雷達的融合，要考慮到時間、空間同步等問題，投入大且難度高。在此之前，只有特斯拉嘗試過視覺+雷達融合的方式做AEB自研，但隨着新款車型取消毫米波雷達這一配置，其AEB方案也變成單一感知方案。
理想汽車，要走一條沒有人走過的路。
十幾萬人的“研發團隊”
2021年7月，所有的研發團隊負責人，坐在一起聊：“我們的AEB自研，到底要做的是什麼？”當時，理想剛迎來六週年紀念日，公司全新的品牌使命正式對外公佈——“創造移動的家，創造幸福的家”。
郎鹹朋問徐志濤：“你覺得智能駕駛保護的是誰？”徐志濤一下懵了，回答説，“當然是保護車裏的人啊”。郎鹹朋的回答是，“車外的人其實也要保護，因為我們還有一個OKR就是減少安全事故”。
從那之後，AEB自研團隊將願景定為“零安全類相關的事故”，既要保護車內乘客的安全，同樣也要保護車外的其他道路參與者的安全。而關鍵結果之一是，對於橫穿行人識別，要到50公里/小時速度下能夠剎停。這比最早設定的目標，也是業內常規水準的40公里/小時剎停速度提升了10公里/小時。如果做不到，那麼就是整個團隊敗了。
理想剛做自研AEB時，最缺的是歷史數據積累。
AEB的運行，先是發現障礙物，然後判斷是否有危險，最後決定執行是否報警、是否制動。同時，AEB系統就產生兩個重要指標：正觸發指標，做到“該剎車的時候要剎車”；誤觸發指標是“不該剎車的時候不要誤觸發。”
AEB開發的難點之一是誤觸發率。AEB自研不但要求研發人員頭腦靈活、思維敏捷、代碼能力強，更重要的還是專業經驗。“必須有大量的行業經驗，才能過什麼樣的井蓋可能會有誤觸發，或者過什麼樣的天橋可能會有誤觸發。”這種數據，是藏在研發人員腦子裏的經驗。
而另一種數據，則來自用户。
2021年8月，理想汽車發起2021款理想ONE的第一批OTA內測團計劃，在經過嚴格的考試答題之後，他們從首批2021款理想ONE車主中，挑出來100位車主成為內測團成員。在第一次OTA中，理想的研發團隊為車輛增加了“影子測試”的能力。
“影子測試”是指，量產版本軟件工作的同時運行另一套測試版本的軟件，區別在於測試版本軟件不參與控制車輛，只對比兩個版本在感知和決策規劃算法方面的差異，驗證測試版本的有效性和穩定性。這樣就能用大量真實場景實時測試，代替傳統的手工測試，並且確保測試的安全。
這跟特斯拉的“影子模式”思路是類似的。要搭建這樣的系統，需要全棧自研的能力為基礎，並有強大的雲服務和數據處理和分析能力。
實際上，“影子測試”脱胎於郎鹹朋在2018年開始搭的一個後台數據系統。在2020年那場“貨車併線功能”的危機事件中，這個系統曾幫了他們大忙。因為，當時最費時的環節在於測試，之前靠純人工進行數據的處理。但通過搭建後台系統，能夠用遠程的方式接收測試數據，並且實時分析出問題。這才能在兩週內，完成供應商兩個月的活。
只是當時的2020款，因為是供應商的“黑盒子”，沒辦法把這一系統放在車上。自研後，這個系統再次升級，以“影子測試”的形式釋放到理想ONE車端。它更大作用是形成數據的觸點，與整個研發體系打通，形成一個完整的數據閉環。
李想還曾在微博互動中透露這一領域自研的最新進展，“理想汽車的AEB開發團隊有十幾萬人，每天研發和驗證的里程超過1000萬公里。”這其實也是理想汽車要堅持給每一位用户標配智能駕駛系統的原因。一方面是，依靠AEB自動緊急制動功能去增加用户駕駛過程中的安全性；另一方面，加速數據閉環的能力，讓每一輛車都參與到功能的迭代，加速體驗和安全性的提升。
由此可見，自研寶貴的資產還是數據。“這套系統最大的好處在於，數據是針對中國道路場景的數據，那麼出來的算法，肯定更符合中國的駕駛習慣和駕駛場景。特斯拉（研發）主要在北美，那麼出來的算法可能更適合北美”，郎鹹朋説。古人云，一方水土養一方人，在智能駕駛技術也是如此。
安全是“標配”
在郎鹹朋看來，智能駕駛技術研發內容分為三類：第一是車端產品，第二是雲端服務，第三是後台研發系統。“對於智能駕駛來説，更重要的是雲端和後台這些基礎能力的建設。“它相當於一個土壤的作用，如果土壤不好，你的種子非常好也沒用。”
顯而易見，“土壤”就是雲端和後台，而“種子”指的是“基於深度學習（Deep Learning）的框架來做的算法”。除此之外，從一顆種子到參天大樹，還需不斷施加肥料，這裏的肥料指的就是數據——“深度學習的框架，必須得有數據，用户使用體驗的反饋，來不斷迭代這個算法。”
數據閉環還幫理想建立了自己的案例庫。理想的AEB自研團隊，不僅利用案例庫去琢磨中國特色的道路場景該如何解決，還形成一套流程，在後續迭代中用於仿真測試。“我們每一行代碼的改動，在決定釋放前會用案例庫中的數據進行仿真回灌，保證性能不回退。”
徐志濤認為，理想主動安全團隊建立的數據閉環系統切實的在幫助團隊提高研發效率。“數據庫的案例每天都在增加，除了研發團隊自己的積累，質量團隊也會反饋問題給我們。這相比傳統供應商的模式，效率產生了巨大的飛躍式提升。”
自研的努力很快得到驗證。2022年1月的一天，李想正在與包括王佳佳在內的研發人員一起開IPD（集成產品開發）啓動會。坐在最前排的他行為有些“異常”，他一直低頭搗鼓着手機。
“會議結尾輪到想哥總結時，感覺他抑制不住的那種開心了。”王佳佳回憶説，那場會議結束後，李想就拉着他和郎鹹朋説：“怎麼突然間就變成了第一，完全沒有預兆啊。”
李想自己也沒想到，半年前曾把測試假人撞飛的理想ONE，半年後能在第三方獨立評測——懂車帝主動安全測試中成為100多款車型的第一名，拿下2021年全年最佳測試成績。
這個第一名背後，是全面的AEB產品力領先：在兒童“鬼探頭”實測中（相比成年行人橫穿場景難度更高），理想ONE做到60公里/小時速度剎停，是受測車型中唯一一個達到這一成績的車型。
在測試標準升級後新增的橫向車輛和兩輪車加測項目中，理想ONE成為唯一個可對橫向車輛進行AEB響應的車型，這一場景主要應對行駛過程中遇到的故障車或事故車；也是唯一一個在60公里/小時速度下對縱向運動兩輪車制動並完全避免碰撞的，這一場景對應的是中國特有高頻事故場景，如外賣小哥電動車、兩輪自行車等等場景。
圖源：懂車帝
經過2021年全棧自研的成功實踐，理想不再是之前那個靠堆供應商方案做智能駕駛研發的理想。在這一領域，理想已經逐步建立起一套完整的數據閉環體系，可以保持更高效、更高質的自研。但説到自研的初心，李想還是把答案拉回到“安全”兩個字。
“無論是NOA還是AEB，我們希望提升產品使用里程中整體的安全性，這是我們最重要的一個指標，也是我們做自研的重要原因。我們希望2021款理想ONE在整個生命週期產生的交通事故，能夠比傳統汽車縮減80%。為此，我們把這個功能變成標配，並不斷努力地向這個目標靠攏。”
《中庸》曾寫道：好學近乎知，力行近乎仁，知恥近乎勇。
説的正是，理想。
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