“我們要在2013年創建一個零事故、零擁堵的交通體系。使出行和物流的成本降到三分之一，道路和停車的空間減少三分之一，三分之一的路上總時間成為生產力時間。”這是馭勢科技聯合創始人兼CEO吳甘沙對無人駕駛帶來的變革做出的總結，同時將它作為馭勢科技奮斗的目標與使命。
馭勢科技聯合創始人兼CEO吳甘沙
“研究的意義，就是讓人們的生活更美好。”——從英特爾中國研究院院長轉變為一家無人駕駛公司的CEO成為一個創業者，吳甘沙并沒有止步于科研，而是讓科研更好地為人們的日常出行服務。
不謀全局者不足以謀一域
2016年吳甘沙從英特爾辭職創立了馭勢科技。同樣是在2016年，Uber開始在自動駕駛方面大肆投入，但駛向的是一條崎嶇又坎坷的迷茫路。2016年至今，Uber已投入了11億美元，其中經歷了Waymo的專利紛爭，損失2.45億美元期權，“無人車撞人門”，自動駕駛業務一度停擺九個月之久。當初預計2018年盈利的期望已然落空，2019年擁有7.5萬輛無人駕駛的出租車已不可能實現。
“不謀全局者不足以謀一域”。無人駕駛的全局在吳甘沙看來其核心就是——車上沒有對安全負責任的人。吳甘沙認為：“AI擔負起駕駛員的’大腦’，這是一個‘數據驅動’的決策系統。”
“這個場景你見過你就會，沒見過就不會。這個形式策略在我的規則里面定義過了我就會，規則里面沒定義過就不會。自動駕駛目前還缺乏像人類一樣舉一反三、觸類旁通的能力。在Robotaxi這個領域，大規模的商業落地還需要很長的路要走。”
無人出租車遇到的困局吳甘沙有自己的解決之道，無人駕駛的商業化之路吳甘沙有自己的評判標準。“首先判斷用戶是不是真實的需求，客戶只是想要做個演示顯示一下自己的科技感，那不是真是的需求，真實的需求應是高頻的。其次是要能清賬，找到剛需。正所謂‘水大魚大’大江大河才有大魚，市場空間足夠大，客戶才能為貴出十幾、二十萬的成本買單。最后是使用場景現在的技術水平是不是真正能實現無人化，便于量產。”
“我們找到了一些場景，比如機場物流、大型集成需要三四千的司機，工作環境惡劣，刮風、下雨、高噪音、夏天氣溫炎熱，司機難招、培訓成本、流失成本這些加起來對企業而言將是很大的風險和負擔。另外，自動代泊車也是一個很好的場景。停車場不需要改造，車上只需要攝像頭、超聲波傳感器以及AI算法就能很好地實現。”
上兵伐謀 ：吳甘沙的十六字生態觀
正所謂“人無遠慮必有近憂”。“遠慮近憂”在吳甘沙看來，Uber這樣的大型互聯網出租車企業涉足后，所有的無人駕駛系統都將同質化，這會對高端車型是重大打擊。用戶打車的時候不在乎底層采用什么品牌的自動駕駛技術。近憂則是當前整個車市低迷，如何對自動駕駛技術做投入的策略選擇成為當前的要務。“
要打有準備之戰，“先計后戰”。2018年Waymo的工程總監在MIT的演講給吳甘沙這樣同是在無人駕駛領域拼搏的創業者提出了忠告與建議：你以為你走完了90%的路，結果最后的10%還需要90%的時間和努力才能夠走完(When you’re90% done，you still have 90% to go.)吳甘沙深刻理解到：自動駕駛這個領域是長跑不是短跑，對技術能力、資本能力、管理能力都是很大的挑戰，因此要做好要好長期計劃。
汽車產業歷史悠久、產業鏈龐雜多變，一家企業不可能一枝獨秀，要建立起一個生態做出增量市場才能推動無人駕駛向前發展。“遠交近攻”是吳甘沙的生態選擇：對于沒有直接沖突的大廠商，要形成命運共同體，共同研發，在生態立創新。目前的合作伙伴數量僅次于百度。而對于直接的競爭對手要勇于爭奪市場。
企業最重要的是生存，無人駕駛是一個新技術，首先要找到適合的土壤才能發展壯大，“先勝后戰”就是要為企業發展贏得時間、空間。吳甘沙認為：“和其他伙伴進行協同創新，通過深度合作去利用生態中各方的互補性優勢，使自己在未來競爭格局中能夠處于有利的局面。”
U-Drive：智能駕駛系統的“智勝之術”
吳甘沙將馭勢科技核心產品U-Drive總結為：“兼容并蓄”、“取法乎上”、“算無遺策”、“面向未來”。
兼容并蓄： U-Drive是一款面向多場景、高級別自動駕駛的智能駕駛系統，包括AI算法、智能駕駛控制器、云端智能駕駛大腦等核心模塊。它可適配大量主流車型(乘用車/商用車/物流拖車等)，并具備自我升級能力，未來可持續開放并強化更多自動駕駛功能、軟件和應用，最終實現開放道路的無人駕駛。
取法乎上：馭勢采用多傳感器融合方案，能夠給無人駕駛車輛提供全場景、全天候、全方位實時感知環境和厘米級高精度定位能力，即使面對復雜道路、各種天氣條件、復雜交通場景下，可實現全方位實時準確感知周圍的行人、車輛等障礙物、紅綠燈、交通標志，以及通過多源定位融合技術實現厘米級高精度定位能力。
算無遺策：馭勢科技自主研發了專為L3-L4級自動駕駛提供高性能、高集成、車規級的智能駕駛控制器，可運行環境感知、融合定位、實時決策、車輛控制等任務，經過車規要求的嚴苛測試后，該產品成為業界首款可規模量產的智能駕駛控制器。代客泊車的場景下目前達到了，零失事故、97%成功率的良好成績。
面向未來：通過云端的無人駕駛運營管理平臺，智能駕駛仿真系統，人機交互系統和數據管理平臺等幾大模塊實現對車端傳感器數據的采集、存儲、傳輸及分析流程自動化，不斷優化無人駕駛算法、系統安全性及用戶體驗，對系統組件做實時和預測性的運維，支持無人駕駛應用的運營和管理。同時遠程監控系統可以進一步增強系統在復雜環境下的運營能力。
