對話樓天城 | 小馬智行眼中的自動駕駛仰望與現實

圖為小馬智行聯合創始人兼CTO樓天城的漫畫畫像  來源：小馬智行公眾號

8月18日，採訪的前一天，廣州恰好遇上台風天氣，大風暴雨如期而至。

颱風天氣裏，樓天城坐上了自家的無人車，在暴雨中感受自動駕駛。不過他表示，自動駕駛在雨天的挑戰，其實已經是小馬智行內部一年前的話題了。

樓天城剛從國外回來，結束將近半個月的酒店隔離。他比想象中的更加慢條斯理，但有着工科男生慣有的停頓語氣和縝密邏輯。

2016年底，樓天城和彭軍聯合創辦了自動駕駛公司小馬智行，希望用自動駕駛技術產生更多的價值。

四年過去，當下小馬智行已經成為國內估值最高的自動駕駛初創公司。

這是一家從上到下都甚少在公開場合接受採訪的公司。而另一方面，投資人的鉅額投資加碼，讓外界對這家公司的技術落地與業務走向充滿好奇。

今年2月份，小馬智行拿到了豐田汽車的四億美元投資。至此，小馬智行完成新一輪融資4.62 億美元，累計融資近8億美金，估值超過30 億美元。

在已有的對外宣傳中，小馬智行也都拿出了實打實的成績：

• 2018年底，開始在廣州南沙推出Robotaxi試運營，至今完成8萬多次打車訂單，全球總訂單量超過10萬個

• 目前已經在弗裏蒙特、爾灣、廣州、北京4 個城市進行測試，上海的測試工作也即將落地 ，國內外測試的乘用車輛超百台；

• 除了乘用車領域，小馬智行還進軍貨運領域。在疫情期間，小馬智行在加州爾灣市和弗裏蒙特市進行自動駕駛的貨物運輸。

• 在與主機廠合作上，目前小馬智行和三個主機廠豐田、廣汽、現代達成了深度合作。

然而，在自動駕駛逐步走向產品化的階段，這些信息的披露並不能完全滿足外界的期待。

對於自動駕駛到來的時間點，小馬智行是怎麼看待的？目前和車企的合作處於何種狀況？在 Robotaxi 這門生意上，小馬智行走到了哪一步？

小馬智行兩位聯合創始人  左為彭軍  右為樓天城

對於外界的種種關切和疑問，樓天城回應道：“只有當我們真正做到的時候，才能説做到。”儘管有些拗口，但這確實是這家工程文化氛圍十足的企業內部一直信奉的原則。

事實上，在小馬智行內部，對於自動駕駛接下來的發展路徑、目標、可能遇到的挑戰都有非常詳細的計劃。但是作為一家探索型的創業公司，需要保持一種“做到一百才説一百”的行事方式。

儘管如此，在這場深度採訪中，我們還是希望碰撞出更多不一樣的答案：關於小馬智行在上海的落地、與主機廠的合作、Robotaxi市場、自動駕駛如何落地....

Q：最近小馬智行將在上海落地路測，選擇新城市進行落地開拓時，考慮的最主要因素是什麼？

樓天城：從根本上來説是為了技術的發展。從技術上來看，自動駕駛跟人類司機一樣，開過越多越複雜的、完全不同交通環境的城市，就能更快地提高自己的能力，將來在新的城市能開的更好。所以開拓5個城市也是出於這樣的考慮，各個城市的交通環境有很大不同，能讓我們的車在更多不同環境下提高技術。

Q：選擇上海的理由是什麼？

樓天城：上海很明顯的一點是，有很多獨有的路況。上海的道路連接會更加老式一些，更freestyle一些。比如廣州的摩托、北京的大路口，這些特點都是明顯能夠感受到的。各個地方行人的數量、車輛之間保持距離的密度都會不同。

Q：你們落地上海之前，都做了哪些工作？

樓天城：應該説，我們在上海還沒有開始路測，更多是一些跟合作伙伴的合作吧。小馬智行有一個特點，我們一般只説做到了什麼，不會提前預告我們要做什麼，至少這不是我個人的風格。

Q：在開拓一個新城市的時候，有成本方面的考量嗎？

樓天城：成本上不能説太細。首先最關鍵的是人才，上海的互聯網人才很多，從這個角度，上海是性價比絕對高的城市。工程師開發的成本是主要因素，這一點上海是優於很多其他城市，包括人才密度和積澱。人才優勢不是指幾個人或者一撥人，它需要一個長時間的積澱。

另外，上海在車、硬件方面有非常多的積澱。整個產業鏈從OEM、Tier1到各種廠方，都有明顯的集羣效應。汽車改裝、測試等，在嘉定方圓5公里內該有的都有。想真正更多跟汽車產業合作，一定離不開這樣一個環境。上海是性價比絕對高的一個城市。

Q：上海人才競爭也很厲害，上海也有特斯拉這些企業，你們怎麼爭取人才？

樓天城：吸引人才的關鍵，在小馬智行看來，文化上的是最關鍵的。首先聲明一下，錢多肯定是好的，但根本上，我希望他能夠相信公司自動駕駛的長遠價值，這是一個真正的雙向選擇。

Q：從一個城市路測到五個城市的路測，本質上會有變化嗎？

樓天城：這個變化非常大。以我們從美國來廣州為例，當時在美國做了大概8-10月的路測後來到了廣州。但廣州有非常多的場景我們都不認識：逆行的摩托車、紅綠燈倒計時、路上還有很多行人，導致車輛非常不適應。我們進行了很多工作來適應，這是從1到2的過程。

後來到北京、爾灣，接下來到上海，可以明顯感受到，每擴展一個城市所需要的工作量會逐漸變少。這也是技術發展的一個趨勢。將來從100到第101個城市的時候，我相信需要的工作量會非常少，這不是一個線性的關係。

Q：下一個城市應該具備什麼樣的特徵？

樓天城：技術發展是主要的目標，希望還是能夠幫助到技術的發展，有一些比較代表性的駕駛特點。比如人才的積累，我們不會為了擴展城市而擴展城市，而是在有充分理由的情況下才會擴展。

Q：那現在可以説小馬智行的自動駕駛，已經相對比較成熟了嗎？離成熟的自動駕駛系統，還有多遠？

樓天城：還是看怎麼定義成熟。首先聲明，這跟不同車型有關，我們配了各種不同的車型。其實跟城市落地一樣，系統適配的車型越多，面對一輛新車就可以越快學會，人也是這樣子。最早我們做的是林肯MKZ，在美國加州爾灣做的是現代的KONA，後來在廣州和北京有比亞迪的車型，還有之後的雷克薩斯車型，能支持很多款車型。

現在我們也有相關卡車方面的探索。從根本上，可以明顯感受到，隨着適配的車型越來越多，需要的額外工作會越來越少。

Q：在上海已有的RoboTaxi格局當中，包括滴滴等玩家，未來在商業落地上會不會存在一個競爭？

樓天城：小馬的風格是，我們只説我們做到什麼。當我們做到之後，肯定會有各種渠道去宣傳。

樓天城：有好處，競爭也激烈，兩者的關係是一個推進另一個。目前世界上前四大的公司只有微軟沒有進來，其它三家都在做。應該説競爭其實是一件極大的好事，或者説當下都不叫競爭，自動駕駛本身市場還沒有完整出現。大家的入場能夠很好推進、推成這件事，共同促進自動駕駛。餅還不存在，還沒有到競爭的狀態，今天有更多家進來，對這行業來説其實有非常大的好處。

我覺得接下來2、3年時間，行業的馬太效應會更多凸顯出來。也就是説，很多資源會向頭部聚集。

Q：現在還沒有到這個時間？

樓天城：亞馬遜也算是一個聚集的表現。

Q：這個大餅還沒有形成，是指Robotaxi領域，還是在整個自動駕駛領域？

樓天城：自動駕駛真正的意義，人才願意進入自動駕駛，包括亞馬遜、谷歌所真正看到他的意義，如果當成一張餅的話，這張餅的絕大部分都還沒有形成。就是説它真正帶來的價值都還沒有形成。

Q：有哪一部分已經形成了嗎？

樓天城：比如ADAS功能，它們是其中的一些。但真正的自動駕駛現在還沒有出現。真正的自動駕駛意義，其實要看Robotaxi（自動駕駛出租車）、Robotruck（自動駕駛卡車）兩大塊，它們在一定程度取代了司機，這是很重要的意義之一。

真正的自動駕駛，我覺得將來會改變人、車、路的關係，這會帶來了很多直接的社會價值和行業價值，遠不是現在渠道的人可以估量的。今天看到的只是真正冰山的一角。

Q：那你覺得L5什麼時候會實現？

樓天城：這不是一個瞬間的過程，其實是一個從局部到整體逐步發展的過程，不是説確切的一個時間點就會突然間出現。

Q：現在跟一些車企合作的現狀是怎樣的？

樓天城：説一下我在谷歌做自動駕駛時候的體會吧，可以説是此一時彼一時。在谷歌那時候，車輛的線控支持很差，所以要自己改；當時也根本沒有激光雷達，要自己做。

但現在情況已經不一樣了。首先很多車企對汽車的改裝很擅長。不，他們不是改，他們就是這麼生產的。所以車輛的深度集成顯然要跟車廠來做。

傳感器在這些年也發生了很多變化，現在有很多傳感器廠商出現，可以跟他們合作。在生產方面，我也理解當時Waymo的選擇，但今天我們做虛擬司機，是跟車輛相關，我覺得應該跟業界或者很多廠家合作來完成。

Q：很多主機廠包括豐田都在不斷成立、擴大自己的軟件團隊，這件事對自動駕駛供應商來説有什麼樣的影響？

樓天城：首先跟主機廠合作是一個很好的結合。腦子做得再聰明，也需要健康、強壯的身體嘛。應該説，互相都會有極大的促進。

Q：你們會跟豐田推出專門自動駕駛的車型嗎？怎麼進行車輛的正向開發？

樓天城：這涉及很多合作細節吧，我沒辦法透露。任何自動駕駛的意義，以及將來Robotaxi的模式，都需要很長的時間進行探討和達成共識。

Q：目前卡車的商業化落地有什麼進展？

樓天城：其實我連卡車怎麼開都不知道。但我覺得，會開車之後，再學卡車至少能快一些。對各種物體的感知、對車隊位置的判斷，對地圖的感受，都可以起到幫助。

我一直堅信，乘用車和商務車有極大的共通性，或者説關鍵部位是共通的而不是獨立的。所以，我不把卡車技術和乘用技術當成兩個獨立的技術棧。

Q：關於盈利這塊，小馬智行現在已經產生盈利了嗎？

樓天城：盈利是指車輛能夠脱離人的狀態，且能夠以規模化的方式進行運作，這樣才稱之為盈利。在這之前只能稱之為現金收入，算不上真正意義上的盈利。

所以，實現真正的自動駕駛盈利，要同時做到兩件事情：一是量產化、規模化。二是做到真正跟人無關，達到車裏沒有人，遠程也不需要人的狀態。今天跟這個階段比，還是有一定的距離。

Q：無人化、規模化決定了落地和盈利，那從小馬智行的角度來看，還需要哪些條件才可以達到質量變？

樓天城：無人化，首先肯定要提升安全性。安全性包括至少兩點：一是對長尾場景的覆蓋。

我們到不同城市的市中心、複雜場景下測試，是為了收集更多長尾信息。高速上出現摩托車、人的情況大家可能都見過，但概率可能是一年見一次吧。但在市內可以收集很多長尾效應的場景，讓車輛在困難的地方訓練。

二是車輛的深度集成。安全車輛需要達到車規級安全，需要車輛冗餘，這也是跟OEM合作很重要的一個意義。只有很深度的合作，才能夠在冗餘、真正車規上有重要的突破。

至於規模化，就需要有一個標準化、可量產化的方案；其次是對成本有一個很好的控制和降低。

Q：盈利的前提是無人化和規模化，但規模化需要前期的投入，才能把自動駕駛生產出來，這是一個死循環？

樓天城：我們的目標是達到無人化，但不表示今天的每一輛車就能夠賺錢。在有安全員的情況下，考慮因素是什麼呢？是測試要保持安全。其次，要用最小的成本來收集數據，幫助提高、集成技術，這是測試的唯一優化指標。

所以在測試階段，成本不是重要的考慮因素，提升技術才是。在提升技術達到一定水平之後，真正做到無人化之後，通過量的增加，才能進一步降低很多硬件的成本。硬件成本包括材料成本和人工的費用，這是常見的做法。

Q：在現有的情況下，如果從降本成效的角度來看，L3會不會比L4更容易達無人化和規模化？

樓天城：因為成本下降目的是做到L4嘛，各家有不同的理解吧。我們認為，在數據方面的積累有幾個條件：

第一，數據積累最基本要求是足夠大的數據量。

其次，要達到一定的數據密度，也叫數據選擇。選擇真正有意義的數據，是數據積累第二重要的點。很多高速上的數據或者城區數據，可能選不出這樣有意義的數據，因為這些數據是其中越來越小的一部分。

以谷歌為例，當時我們專門去拉斯維加斯採集行人數據，因為美國也就那兒的路上有很多行人。但這些數據在北京五環上兜一圈，該有的就都有了。所以從數據採集上來看，要選出非常高質量的數據片段，否則就是在浪費機器錢。

第三，根據這些有意義數據進行能力提升，比如數據不同的訓練模型、模型的整個框架、不斷改進模型的能力，是數據相關第三個重要點。

這三點共同促進了整個數據端的提升。在真正數據收集上，L3只是應用本身。我覺得，在最複雜的城區道路收集場景是性價比最高的做法。而收集的數據本身，也應該用一些真正在車上使用的傳感器進行收集，而不是一些其它傳感器。

Q：小馬智行要打造一個虛擬司機，一方面跟車企有合作，另一方面也有自己的Robotaxi APP。那麼做車企的自動駕駛供應商，和作為一個Robotaxi運營方，兩者之間有衝突嗎？

樓天城：我們可能都不是這兩個狀態。Robotaxi APP其實也是提升技術發展的一部分，因為我們做自動駕駛，需要理解用户的需求，為什麼坐自動駕駛，喜不喜歡自動駕駛，關注自動駕駛的哪些地方，其實都是技術的一部分。但這並不表示我們將來就會是Robotaxi的運營方，也不表示我們將來就不是Robotaxi的運營方。

今天所做的一切都是為了讓技術更好的落地。等做出第一個產品之後，將來的商業模式才會reshape，我們才可能在最後比較出一個更好的狀態。

Q：特斯拉上市以來發展非常快速，這對中國的創業者會有什麼樣的啓示？

樓天城：馬斯克是一位極其努力的人，他的努力背後代表着一種信仰。汽車產業在很多年前就很有意義了，當時世界領先的車廠是美國通用。但後來沒有出現太大變革，越來越缺少一種通過技術做得好、然後帶來價值創新的例子。

特斯拉在某種程度打破了這種現象，這也是小馬智行追求的最根本的東西：我們技術做的好，我們產生了價值，這是我們唯一真正的依賴。將來Robotaxi怎麼運營，這不是根本，根本還是在於做好技術，把它做得安全、更穩定、更便宜，由此我們才產生價值。

Q：你覺得中國會不會出現像特斯拉這樣的公司？

樓天城：我不知道會不會有，但我們會努力成為一家。

Q：業內有一種聲音説，Robotaxi 可能會在2-3年內實現大規模的落地，你認同這種説法嗎？

樓天城：首先，安全性和量產規模化是毋庸置疑的。應該説，落地不是一個可預測的問題，只有真正做到了，才能説落地。

無論我説做不做得到，都是我的一個預測。自動駕駛一個探索性的行業，還沒有被前人做過。對於這種探索性行業，唯一最好的證明做到方法就是把它做得好。所以這個落地無從預測，只有真正做到的那一天，才能説真正做到了。

Q：那會不會有一種不知道終點在哪裏的感覺，這對一個創業者來説似乎不太好?

樓天城：我們對接下來的發展路徑，目標、怎麼做、可能遇到的困難，都有非常詳細的計劃。但是探索型的公司，需要保持這樣一種做事的方式。我們公司都是做到了才拿出來分享，沒有人會説跟大家分享我打算做什麼。

Q：所以你們內部可以看得到終點，但是不會對外宣傳？

樓天城：計劃是非常重要的，我們也一直在思考怎麼去優化。

Q：能不能回顧一下從2016年到現在，自動駕駛整個行業歷經了什麼樣的變化，現在走到了哪一步？

樓天城：首先行業之間都是有區別的。自動駕駛行業的特點，就是需要很長時間的積累，但將來會產生極大的價值。基於這個前提，行業應該是經歷了一個正常的發展，可能速度會顯得比較快，僅此而已。

Q：正常是指什麼？具體一點?

樓天城：早年大家會先調研這件事能不能做成，到了2013、2014年的時候，這個問題基本已經被回答了，所以開始做跟車相關的東西，然後開始做工程方面的工作，不需要去探索能不能做，而是説要做得更穩定，價格更低，這是技術發展。

從整體來講，行業也在不斷整合、洗牌，發生變革，這也是一個行業在快速發展中出現的正常現象。所以得到很多關注之後，很多資源進入這個行業，加速了發展，這也是2016年之後我們看到很可喜的一點。

Q：最近其實出現了一些國外創業公司被收購的案例。

樓天城：這是行業成熟的標誌。

Q：你們會被收購嗎？

樓天城：做自動駕駛這件事，就是為了產生價值。所以如何做、跟誰合作、拿什麼樣的資本，都是做成這個事情的路徑。最終的目的是為了產生價值，其它都會改變，這是不會改變的。

Q：最初自動駕駛是一個技術，到現在逐漸變成一個產品，你覺得技術思維跟產品思維兩者之間最大的不同是什麼？

樓天城：我在做研究階段，很多時候考慮的是挑戰人類智力巔峯，還有探索一些未知的因素，回答一些可能與不可能，這是研究階段最關心的點。在那個階段，會假設在一些不同的情況下能做到多好，降低一些假設，能不能做到同樣的好。

但實際工程中沒有假設，你要去了解這個世界，才能做得更好。工程的特別之處，首先是迭代，好的東西都是不斷改進出來的，不是第一天靠腦子想出來的。

當年谷歌的研究剛剛做出來時，其實用的是非常簡單的方法，跟今天的算法不可同日而語。但是它先做出來了，然後不斷從用户中學習提高自己，從而達到了今天的狀態。

所以自動駕駛的關鍵是不斷迭代、改進，發現路上哪個地方做得不好，然後收集、改進、進一步測試，這是一個迭代的過程，也是跟研究截然不同的地方。

另一個重點在於集成，如何把各種東西攢在一起，達到一個最好的整體狀態。所以，迭代和集成應該是工程中最關注的因素，這已經跟研究的年代截然不同了。

Q：現在產業鏈的成熟度，是不是還制約着自動駕駛的發展？

樓天城：首先，產業鏈跟自動駕駛行業一樣，都在快速發展。自動駕駛也還沒成熟，產業鏈也理應在快速發展的階段。所以這是一個很正常的現象。

可能有人會説，產業鏈的發展會幫助自動駕駛做得更快、更好。但剛剛也提到的，自動駕駛是一個工程問題而不再是研究問題，不一定需要突破性的東西才能做成自動駕駛，正常按部就班也能達到非常好的效果。但有突破一定是有好的幫助。當有一些新的突破的時候，真正受益的是那集成能力強的人，因為他們能在第一時間將新的技術用在系統中，最快知道它的效果。

Q：那下一步，產業鏈可能突破的點是什麼？

樓天城：其實都很有可能突破。在研究階段結束的時候，我覺得三大產業鏈突破應該就是激光雷達和芯片技術，這是產業鏈最大的突破，之後這兩方面也在繼續進步。

第三點跟車相關。當年我們用的是油電混合的車，現在很多是新能源純電車，在控制精度上有很大的改進。現在冗餘平台也已經開始出現，以後可能越來越普及，進一步做得更好。

（以上採訪問答由雷鋒網新智駕和另一家媒體共同完成）