特斯拉、Waymo 隔空互怼，关于自动驾驶路线之争，我们和 Auto X CEO 聊了聊
https://www.leiphone.com/news/202101/lof5Dk6sTRKO84cG.html

特斯拉与Waymo又互怼起来了。

本周一 ,德国Manager Magazin发布了与Waymo CEO John Krafik之间的专访。

谈话之中，Krafcik重提旧事，谈起了延续多年的自动驾驶路线之争，矛头更是直指特斯拉。

“特斯拉还算不上Waymo的竞争对手，因为特斯拉做的是辅助驾驶系统，而非无人驾驶系统。”

在Krafcik的思维象限里，辅助驾驶与无人驾驶之间并非起承转合的关系，两者的演化并不连续，属于两种截然不同的技术路线。

其次，基于Waymo现有经验，现在道路上辅助驾驶系统的实测能力与无人驾驶系统相差甚远。

譬如，无人驾驶需实时预测前方道路的物体运动情况，从而根据这些数据做路径规划。整个过程需要强大的AI与机器学习能力支撑，而这正是无人驾驶公司所擅长的。

“我觉得对其他公司来说，既要有这样的能力，又要兼顾造车，挑战性太大了。”

对此，马斯克发推回应：“令人惊讶，特斯拉的AI硬件和软件比Waymo的都要好”

对此，法雷奥中国区 CTO顾剑民评价说，“两位CEO谈的都对，也可能都不对。”

目前自动驾驶的落地主要通过两条不同赛道实现：

一条是从L1、L2、L3到L4等逐步往上演进的渐进式路线，主要针对私家车市场。

另外一条则是从0直接到L4或L5的跨越式路线，主要针对智慧出行服务领域，如Waymo。

这两大赛道对自动驾驶技术、软硬件的要求存在着不小的差别。特斯拉选择的可能是这两条路线当中的混合状态。

按照马斯克的说法，2021年以后特斯拉车主到了公司或回到家以后，可以把自己的车放出去作为无人驾驶出租车来自动接客赚钱，所以Waymo CEO可能更多对一些，尤其在是否需要激光雷达这点上。

暂且不论孰是孰非，Waymo与特斯拉的争论实际上也是多年来行业的技术路线之争。

针对这个话题，新智驾也与AutoX创始人肖健雄进行了一次对话，本次对话中，肖健雄的核心观点包括：

中国自动驾驶行业大局未定，谁能笑到最后还不好说。五年后，辅助驾驶与无人驾驶必有一战。辅助驾驶并不是越做越高级，再多的数据量其AI性能也赶不上无人驾驶。唯有自动驾驶正式立法，才能真正推动自动驾驶商业化进程加速。

谈起AutoX，自动驾驶赛道从业者应该不会陌生。

这家在2016年9月诞生于美国硅谷的中国自动驾驶公司，主要针对城市复杂路况，研发L4级以上的自动驾驶技术。

过去几年，AutoX的蝶变之路也愈走愈快。

2019年12月，AutoX和鹏程电动共同推动纯电动无人驾驶RoboTaxi在深圳的规模化商业运营。
2020年1月，AutoX与全球车企巨头FCA正式宣布合作，联手推出中国第一款可真正无人的自动驾驶出租车。
2020年7月，AutoX获得了全球第二张加州全无人驾驶牌照，许可在公开道理上去掉安全员无人驾驶，到目前为止仍然是中国唯一一家获此殊荣的公司。
2020年12月，AutoX公布中国首批车内全无人、无远程遥控的RoboTaxi车队。

AutoX的创始人肖健雄，人称“Professor X”。

他毕业于麻省理工学院计算机与人工智能专业，曾担任普林斯顿大学计算机系教授。

他在普林斯顿大学搭建起计算机视觉和机器人实验室，连续拿下两届Google Research Awards。

作为最早涉足自动驾驶的企业家之一，从学术界到业界，肖健雄几乎见证了自动驾驶从冷板凳到资本热捧的全过程。

在他看来，传统车企很难做到L4，在拒绝福特自动驾驶部门副总裁的邀约后，其便成立了AutoX，于是有了后面的故事。

除了两种路线之争，本次对话还聊到了AutoX的未来规划、中国未来的无人驾驶发展环境等等。

以下为采访实录，新智驾做了不改变原意的整理与编辑：

护城河与新未来

新智驾：怎么看目前的中国自动驾驶行业大环境，你觉得市场格局初定了吗？

肖健雄：还没有，谁能笑到最后还不好说。

新智驾：你个人心里有哪些比较强劲的对手？相比他们，AutoX的优势体现在哪儿？

肖健雄：目前在中国RoboTaxi赛道，头部玩家有AutoX、百度、小马智行和滴滴这四家。

百度是一家上市公司，每个季度都有财报的压力。同时，Apollo投入较高，短期难见成效。由此，百度会需要做一些快速变现的项目，譬如无人驾驶小巴、帮车厂做辅助泊车、帮※※做车路协同等等。

滴滴的问题其实与百度雷同。目前的阶段，他们的业务重心会侧重于网约车层面。

小马智行估值高，比较按部就班。

AutoX的优势在于我们是一家斗志昂扬的创业公司，业务极度聚焦，没有任何包袱，可以将每一分钱每一秒钟都投入在技术的研发上。

新智驾：百度、滴滴、小马智行，这几家的优势呢？

肖健雄：百度的优势是先发，它们2014年就开始做无人驾驶，基础积累不俗。

其次是渠道，目前百度和※※层面的交流会比较多，譬如他们去年拿下广州黄浦区4.6亿的项目。

滴滴最大优势是商业模式已经打通，用它们自己的打车APP直接对接它们的RoboTaxi，无论短期或长期来看，这个商业模式是最完美的。

小马智行有丰田的站台。

AutoX的优势，就是技术。我们估值高没有小马的高、与※※的关系没有百度强、商业模式没有滴滴好，但我们技术的确更领先、更成熟。

大家在各自的优势维度都占了一个山头，所以这个战还未打完，几年内也未必能打完。

新智驾：你所说的AutoX技术优势，具体好在哪里？从哪几个层面去判断好还是不好？

肖健雄：第一，目前我们可以在深圳繁华的闹市运营无人驾驶汽车，而绝大部分公司目前只能在郊区运营。去年我们也实现了中国首次去掉安全员的城市公开道路测试，目前仍然是唯一一家公司。

第二，从法规上来说，我们是中国唯一一家、全球第二家拿到加州的全无人驾驶汽车牌照，可以在加州没有安全员的情况下行驶。其他中国公司仅仅只是拿到了有安全员的测试牌照。

无人驾驶与辅助驾驶

新智驾：目前热议的无人驾驶与辅助驾驶路线之争，你怎么判断？

肖健雄：这两条路线短期内不会起摩擦，但五年后必有一战。

目前来看，无人驾驶车辆生产成本太贵，一辆无人驾驶汽车的价格相当于一辆人开的汽车的两倍。所以一开始不会To C，而是To B，作为网约车RoboTaxi通过共享方式来落地。

现在的辅助驾驶与无人驾驶对应着的分别是To C 和To B的市场，一开始双方并没有太多交集，但五年之后就会发生巨变。

随着汽车芯片、激光雷达的大规模量产，其成本也在不断下降，随之而来的是自动驾驶系统的成本不断降低。无人驾驶一旦在RoboTaxi上得到大规模应用，价格肯定会大幅下降，就会正式进入To C市场，卖给车主，那时辅助驾驶和无人驾驶就会开始正面比拼。

新智驾：为什么是5年这个节点？

肖健雄：这是对行业的判断。接下来的5年是RoboTaxi从梦想变为现实的时间周期，原因有以下两点：

第一：无人驾驶汽车在城市间的推广速度会很快。

AI的学习能力非常强大，多台电脑可以全天并行学习，并且电脑中的程序模型都是轻易可复制，因此可以保证有许多台无人驾驶汽车供应。

眼下，中国鼓励科技创新，如果无人驾驶汽车在一个城市得到行驶许可，在其他城市间的推广阻力也会小很多。

第二：一旦RoboTaxi推广开来，规模效应必定会让无人驾驶系统价格大大降低，导致进入To C市场成为可能。

新智驾：辅助驾驶可以利用车辆行驶中收集的数据，达到无人驾驶的能力吗？

肖健雄：这是两个完全不同的赛道，其中生存着两种完全不同类型的公司。一类以特斯拉为首，一类是以Waymo为首。

无论是AutoX、小马或者滴滴，走的都是Waymo类似的模式，做的都是全无人驾驶。

如果滴滴的无人驾驶方案落地，最终还得派个师傅坐在车里，这对滴滴来说没有任何价值。

而特斯拉等车厂做的是辅助驾驶，这其中就有个疑问：辅助驾驶会不会越来越高阶？其实很难，这其中有很多限制。

从技术角度出发，首先它没有数据。

我们的一辆无人车一个小时可以产生1TB的数据。如果把一台特斯拉拆开，你会发现里面没有那么大的存储空间。

另外它是依靠4G、5G网络上传照片，4G、5G上传速度太慢、流量费太贵，所以导致数据无法有效上传。

其次，即使有少量数据，它也不是有效数据。

大多数整车使用的摄像头是低分辨率摄像头（特斯拉只有120万像素）、没有360度的激光雷达；而无人驾驶所用像素级别和分辨率高很多，成像质量也很高，配备360度的激光雷达。

从宏观角度来说，辅助驾驶的数据量对AI性能提升并不能产生太大作用。

假设特斯拉接下来5年卖的车比现在多了10倍，充其量也就是比现在多了10倍的数据。根据AI的性能和数量级的指数曲线，多10倍的数据，仅能提高AI一小点的性能，需要多一百、一千、一万、乃至千万级别更多的数据，才能支持AI的持续提升，而特斯拉卖得再怎么好，也不可能卖多一千万倍车。

新智驾：有效数据指的是什么？

肖健雄：通过激光雷达摄像头、高分辨率摄像头、毫米波雷达等设备收集车辆行驶中的高质数据，所有的数据都有非常精确的时间轴、所有的数据都能上云，挖掘、分析、仿真、反馈。

立法与监管长足发展

新智驾：今年1月15日，美国拟通过新规定，新规定使仅载货而不载人的自动驾驶车辆不受某些碰撞标准的限制。经过几个月审议后发布的新规定，还将给自动驾驶乘用车制造商更大的自由，让它们可以设计没有方向盘等标准控制设备的车辆。中美在自动驾驶的立法开放环境上，有无一些差异？

肖健雄：目前中国还未立法统一监管，导致各个城市都需不同的许可牌照，相应的也就增加了相关公司的作业流程，延缓了技术落地的商业化进程。

譬如，在深圳获得的测试牌照在北京不能使用，全国城市数量众多，通过各个城市的考试需要花费大量的财力、物力、人力。

事实上，各个城市的车、路大体都是一样的，每个城市监管考试的方式也基本一样，并没有本质区别。

新智驾：对于未来中国对于无人驾驶的相关监管，你会有一个预判吗？

肖健雄：我认为未来中国一定会加速研究无人驾驶汽车在路面行驶的立法工作。

从安全层面出发，眼下国内每天平均有大约几百人死于车祸。如果是无人驾驶，因车祸而死亡的人数将会大大降低。这些生命，我们是通过无人驾驶技术，是可以挽救的。

从国际层面来说，国家经济正在不断发展，中美在科技上的竞争日益加剧。如果美国在两三年后无人驾驶汽车海量上路，而中国还不许可，这对中国的相关产业非常不利。

从大众层面来说，中国民众普遍支持国家科技发展，并且对高科技接受程度也很高。

即便有人不接受无人驾驶，认为其存在安全隐患，但这就是当年汽车刚面世时相比马车危险的逻辑，或者当年认为电动车很危险的逻辑：背个这个大的电池包，随时可能爆炸，多危险呀。

无人驾驶是※※发展趋势，没有人可以阻挡。

新智驾：盈利模式方面，你这边会有一些思考吗？

肖健雄：大概是两种。

短期来看，像滴滴打车那样，顾客付车费后会交给平台，平台收取部分给运营商，部分给自动驾驶公司。

没有安全员的全无人RoboTaxi大概在2022-2023年就可能大规模商业化收费。

长期来看，将来可以嵌入整车，直接卖给消费者，直接To C。

推动收费不是难事，最关键的是把技术做出来，能不能让无人驾驶上路才最重要。

又回到了上面所提的，无人驾驶车是一个新事物，中国在这块还没有相应立法，只有各地※※出台的地方法规。

缺乏立法，开放的难度就会变大，自动驾驶的商业化落地就会变得缓慢。我们很高兴看到最近深圳特区在无人驾驶立法上取得很多进展，期待今年有更多的好消息出来。

本帖最后由 XYY的小跟班 于 2021-1-28 17:03 编辑

这位已经准确预见到特斯拉不会推出L5自动驾驶，理由都找好了：法律问题。
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理解能力有限，不能怪你。

文章写得很清楚，能实现5级自动驾驶功能，具备这个能力，并不代表特斯拉就是L5自动驾驶。事实是，L5自动驾驶在绝大部分国家都是违法的。

肯定有啊，但他们的测试重心在城市内的共享交通上，所以测试速度都很低。

比AUTOX测试里程，技术累计更多的公司多了去了，都在加州有测试项目，只不过这些公司认为在现阶段没必要摒弃车里坐的安全员，而没有申请牌照罢了。吹嘘自己拿到牌照也是在美国融资不理想，拿回国融资时给人看的噱头。

马总：把这个假吹赶出去。

Waymo要是连高速测试数据都没有，怎么拿到的可以上高速的牌照？

跟加州DMV的领导一起撸串一起洗桑拿？

Waymo的牌照也可以上高速。但他们的车都在测试25miles以内的数据。

AUTOX这人是个大牛，但通常我对技术大牛，中年下海做生意都不乐观。

2018年，加州首次颁布无安全员的自动驾驶无人牌照审批办法，并在同年年底将第一张牌照发给了Waymo。这是全世界首张允许车内无任何安全员自动驾驶的牌照，而Waymo也是全球首个成功去掉车内安全员的企业。

据了解，此牌照的颁发方加州DMV（California Department of Motor Vehicles）与Waymo进行了长达一年多的技术沟通。从某一侧面来讲，实际上是Waymo帮助加州DMV建设制定了无人牌照的审核管理办法。可以说，通过这个方式，Waymo利用自身技术的先发优势，为后续竞争对手拿无人牌照设立了很高的门槛。

自2018年10月Waymo拿到首张加州无人牌照以来，此后连续2年，加州DMV没有颁发给任何其他企业。就在2020年4月，加州DMV向自动驾驶送货初创公司Nuro颁发了全无人牌照，不可载人，限速低速行驶；同年7月，中国自动驾驶公司AutoX获得第二张全无人牌照，可载人，并且可以高速行驶。

你得了吧，又不懂装懂。
现在L5的自动驾驶压根就不存在。世界第一的谷歌所有的数据都是40公里每小时以下的数据。在私家车上没任何参考意义，都是作为无人驾驶公共交通的铺垫。
私家车最好的辅助驾驶只有特斯拉。别的都是二流。蔚来压根还没入流。

我不是特斯拉的粉丝，不过这种比较真的没啥意义，一个是量产车实时传输的数据，一个是测试车回到基地下载数据，既然数据是回实验室下载，那么上不上云有什么大意义呢。

承认特斯拉L5自动驾驶是在吹牛，是一个进步。

AUTOX的车数据存在车内硬盘里，测试结束拿出来导入服务器。

谷歌是未来完全无人驾驶的新的商业模式，特斯拉是马上就可以实现的最先进的辅助驾驶。完全不是一个东西。waymo的车市场化后连方向盘都不会有，而特斯拉都是私人家庭用车，人永远都会坐在方向盘后边。

AutoX是真材实料的美国人开的美国公司。文章里怎么说的像是中国公司一样？

倒是连肖健雄这种技术大牛都撸着袖子下海，也算是是学术界的悲哀。
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一边说特斯拉的数据量小，4G、5G上传很慢，一边又说自己的数据量远大于特斯拉，数据还都要上云处理，不知怎么上传啊？
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