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Momenta曹旭东:自动驾驶光卷价格没用,要卷价值|36氪专访 动态
来源: 36氪      时间:2023-04-21 20:04:32

文|李安琪

编辑|李勤

似乎一夜之间,高阶辅助驾驶的量产赛道里挤满了玩家。


(相关资料图)

尤其在上海车展期间,头部玩家轮番角力:前有华为余承东放话“智能驾驶从深圳开到上海,只有两次接管”;理想汽车也加入战局,发布了更激进的智能驾驶落地计划——年内完成100城的城市NOA落地推送。

“今年是智能驾驶落地的拐点,明年是引爆点。”智能驾驶技术公司Momenta创始人兼CEO曹旭东也在接受36氪专访时总结。

高阶智能驾驶量产落地的亢奋和焦虑刺激着新老车企,智能驾驶技术供应商自然要趁风而舞,攫取市场。性价比是他们的一道利器。

不少公司已经拉上国产芯片厂商地平线来抢占市场,后者也成了国内车企性价比方案的首选。

但游戏不只有一种规则,Momenta的策略是选定国际芯片大厂NVIDIA。近日,Momenta宣布,公司基于NVIDIA DRIVE Orin的一款高性价比芯片,推出更具性价比的智能驾驶方案——Mpilot Pro方案,服务于15万-35万主流中端车型。

据公开信息, Orin采用7nm工艺制成,单片算力高达每秒254 TOPS。但同时,Orin还有一款高性价比芯片版本(可以理解为入门版),同样能帮助Momenta,将Mpilot Pro方案的成本控制在万元以内。

过往,Orin芯片几乎是中高端车型的标配。但汽车行业向来规模为王,曹旭东认为,在攫取更主流的20万元左右市场时,智能驾驶方案需要更高性价比,才有可能打动更多车企与用户。

据介绍,Momenta的Mpilot Pro方案虽然成本下探,但依然可提供基本的辅助驾驶功能、APA自动泊车辅助,以及进阶的HNP高速高架领航辅助、UNP城市道路领航辅助等,实现高速高架、城区、泊车的全场景覆盖。

此外,该方案也可以不依赖激光雷达和高精地图。据透露,搭载该方案的量产车型,将于下半年推出。

这个背景下,Momenta公司CEO曹旭东接受了36氪专访,分享了其作为智能驾驶量产先行者,对技术工程化、组织管理的理解与洞察。

Momenta是最早进入智能驾驶量产赛道少见的玩家之一。在2019年行业狂热追风L4级Robotaxi之际,Momenta就已经推出了量产智能驾驶方案Mpilot,并于当年获得了上汽智己量产合作订单。彼时行业其他玩家基本处于声量大,但不见量产订单的状态。

入局时刻早,意味着会面临许多无人遇见过的挑战。

如何将自动驾驶技术转变成车规级软件功能,就相当考验供应商的工程化能力。

在曹旭东看来,软件算法的工程化,已经远超过软件本身。在量产交付中,他越来越意识到,工程化是“一种让多方人员长期高效合作的能力”。

这其中包括与合作伙伴的磨合,“这个过程其实是蛮挑战的,也会经历很多痛苦,但是一旦合作默契形成之后,会给产品开发带来很大提升。”曹旭东说道。

更大的挑战来自企业管理问题。曹旭东也举例,量产过程中,有时候会出现一些边界不清楚的任务问题。“这很容易扯皮的,我们的量产项目中也确实发生过。这时候怎么选择?只把合同约定范围内的东西做好,还是说未定义任务也是Momenta的任务?”

曹旭东对团队的要求是:不管什么问题,一定都是Momenta的问题,团队要冲上去解决。“在组织管理之前更重要的是文化——以客户为中心。”

“自动驾驶里面看和外面看完全是两码事。外面看起来各种高大上,但干起来真的苦。要做好量产,除了技术和产品竞争力外,还有一部分是竞争力叫吃得了苦、吃得了亏、受得了委屈。”

也是凭借这份态度,Momenta收获了比亚迪、吉利汽车等头部主机厂的旗舰车型量产合作订单。

新能源和智能化相伴相生,当下,新能源汽车渗透率已达到30%,智能驾驶也随之向更广泛市场渗透。曹旭东认为,20万左右的车型智能驾驶成本做到万元以内是必须的。这也是Momenta与NVIDIA合作,推出面向15万-35万车型市场的解决方案的原因。

曹旭东告诉36氪,内部智能驾驶技术架构已经发展到3.5代,能够满足不同客户不同的配置需求,打造高端标杆项目和走量项目之间并不冲突。

而今年以来,元戎启行、轻舟智航、大疆车载等智能驾驶Tier1也纷纷推出万元级别的智驾产品,大有掀起价格战的趋势。

对此,曹旭东表示:“合适的系统成本很重要,但自动驾驶不应该打价格战,应该打价值战。光卷价格没用,关键要卷价值。”

他认为,产品价格再便宜,如果没办法为用户创造价值,即便是千元级产品用户还是会觉得贵。只有在更多功能场景下让智能驾驶更接近、甚至超越人类司机,用户才有可能为此买单。

以下为36氪与Momenta创始人兼CEO曹旭东的独家对话,内容略经摘编:

36氪:今年智能驾驶行业竞争非常激烈,不少Tier1都强调将L2+产品成本压到万元以内,价格战听起来似乎不可避免,你们如何应对?

曹旭东:随着智能驾驶向更主流价格车型渗透,20万左右的车型实现万元以内的智能驾驶成本是很重要的,我们希望让更多人能够享受到智能驾驶带来的便利和安全。

整车价格战可能还会持续,但智能驾驶我觉得现在不应该打价格战,应该打价值战。如果打价格战,这个行业就要被打死了。价格再便宜,如果没办法给用户创造价值,即便是一两千的配置用户还是会觉得贵。但一两千块钱成本对自动驾驶来说,基本不现实。

最重要的,应该是在更多功能场景下让智能驾驶更接近、甚至超越人类司机,这样的话,用户一定会产生兴趣。现在高速NOA场景大家都在做,但真正能做到好的用户体验的,要到今年后半年或者今年年底,预计会有两三家,能够做到提供出色的用户体验,让用户在行驶过程中真正放心,安心,真正能享受到智能驾驶的舒适和方便。

36氪:从2021年3月宣布与智己汽车合作到最近高速NOA功能即将上线,这个量产节奏你满意吗?

曹旭东:功能正式开发是2021年,2022年上半年上市,量产进度其实蛮快的,差不多一年半时间。

至于为什么最近功能才即将推给用户,其实是一个行业难题。真正做量产之前,我们对行业难题的认知是不够的。当下整车开发周期在缩短,但开发节点还是一样的,基本还是按照硬件开发的节奏在走。基本要到sop的时候,硬件才能稳定。而理论上,软件需要在硬件稳定之后,才可能上车,就像盖楼一定要有地基。

量产过程中,我们遇到的很大挑战就是硬件不稳定,所以新车发布时搭载的是基础功能,等上市一段时间后,硬件稳定后,我们再持续迭代升级,这个时候软件的进步是非常快的,智驾功能和性能会突飞猛进。

36氪:您现在对“工程化”这个词的理解是怎样的?

曹旭东:算法其实分算法研究和算法工程。所谓的工程化,其实是让多方多人在长时间内高效合作。

在量产过程中除了硬件不稳定外,更重要的事情是跟客户和合作伙伴学习,一起去高效高质量打造极致的产品。这个过程其实是蛮挑战的,也会经历很多痛苦,但是一旦合作默契形成之后,会给产品开发带来很大提升。

36氪:组织层面你做了哪些调整来适应多个量产项目的开发?

曹旭东:我觉得在组织之前更重要的是文化。简单来说,就是以客户为中心。听起来老生常谈,但真的做到位其实很难。

比如合作过程中出现边界不清楚的问题,这很容易扯皮,我们的量产项目中也确实发生过。这时候怎么选择?只把合同约定范围内的东西做好?还是说,未定义任务也是Momenta的任务?是完成任务的心态?还是希望客户成功、产品成功的心态?

我对团队的要求是,不管什么问题,哪怕未定义的问题,一定都是Momenta的问题,要冲上去解决。这个过程付出了更多成本,甚至可能带来一些额外批评,但路遥知马力,日久见人心,客户会感受到,我们的目的都是围绕着项目和产品成功来努力的。

我有时候开玩笑,自动驾驶里面看和外面看完全是两码事。外面看起来各种高大上,但干起来真的苦。要做好量产,除了技术和产品竞争力外,还有一部分是竞争力叫“吃得了苦、吃得了亏、受得了委屈”。

36氪:当下行业在火热地“去高精度地图”,你们在这方面做了哪些投入?

曹旭东:我们的速度还是比较快的,主要分两方面,一块是高精感知,主要采用的是可替代高精度地图的DDLD ( Data Driven Landmark Detection)技术。因为高精感知学习的对象还是高精度地图,所以模型算法搭建之外,更关键的是怎么获得海量高精地图的数据供模型学习。

其他企业可能要从头开始搞,但我们过往有很大量的高精度地图数据积累,虽然新的感知方案只做了一年多时间,但得益于过往的积累,做起来还是比较快的。

另一块是规控算法,我们没有为无高精方案专门开发一套规控算法,整套软件算法架构是向前兼容的。高精度地图是可以选配的。

36氪:自动驾驶技术还在不断进化,你们怎么在量产交付非常赶的状态下,保持对前沿技术学习和快速应用?

曹旭东:我们量产的就是很前沿的技术。国内行业炒得很热的BEV+Transformer,我们很早就已经量产了。我们的判断是,BEV是一个中间状态的技术。现在我们在做的是下一代的技术方案——DD4D (Data-Driven 4D Model)。特斯拉去年的AI day上也不提BEV,而是occupancy network 占用网络,大家的思路很类似,不用将2D图片转化成3D输出,而是直接输出3D效果。

36氪:跟英伟达合作,Momenta想覆盖30万以下车型市场,“做精品”和“扩市场”两者会有冲突吗?你们怎么化解这种矛盾?

曹旭东:我觉得没有太大冲突,但不代表这件事情不难。我们在几年前就已经考虑到这种潜在冲突,并且从软件和算法架构上着手解决这个问题。得益于飞轮模式,我们的主线架构已经发展到3.5代了,能够很好地解决标杆项目“顶天立地”和走量项目“铺天盖地”之间的冲突。

我们面临的其他挑战是,有多个客户、每个客户车型、传感器都不一样,这是很大的挑战,我们从系统架构层面来解决这个问题。所以自动驾驶一定要有前瞻性思考,不是提前三个月思考,是至少提前三年思考软件算法设计。

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