下午，文遠知行COO張力接受了多家媒體的專訪，以下為實錄：
媒體：張總，我想問一下關(guān)于落地的情況，5月份我們測試加運營車輛達到100輛，8月有增加嗎?增加的是運營車輛還是測試車輛?
張力：從我們今年4月份對外宣布了文遠知行的車隊100輛車之后，100輛車里面運營車輛是40輛，主要提供在黃埔區(qū)、廣州開發(fā)區(qū)日常的Robotaxi載客運營，另外60輛是我們聚焦在測試、數(shù)據(jù)采集方面所用。
媒體：
咱們從去年11月末就開始了Robotaxi運營，到目前接近三個季度，這三個季度里面文遠知行有沒有積累一些運營Robotaxi的經(jīng)驗，公司的重心在運營和技術(shù)研發(fā)上是怎么分配的，現(xiàn)階段對比開始運營之前有什么不同?
張力：我們經(jīng)過了真正的Robotaxi的運營，讓我們了解到了一些以前沒有想到過的問題，尤其中間趕上疫情很大的變化，這對出行行業(yè)的影響也非常大。在這三個季度里面，首先我們的車輛采集了大量的數(shù)據(jù)，包括乘客打車的數(shù)據(jù)，讓我們了解到Robotaxi運營當中如果沒有司機，里面有什么樣的新問題、難度，比如乘客上車了，司機知道客人是否關(guān)門，有沒有系安全帶，然后再去開車，將來沒有司機了，怎么確認客戶已經(jīng)系好安全帶，是否已經(jīng)關(guān)好門，自動駕駛的上下車點如何設(shè)計，怎樣讓乘客上下車兼顧乘坐效率和道路安全，比如一些車輛停的下車點，可能地上有一灘水，人一下車就踩到水里了，車輛怎么往前多走5米，停到?jīng)]有水的地方，以前不是問題的以后變成了問題，還有很多挺有意思的細節(jié)，這些我們在不斷地摸索中碰到了。
在文遠知行的運營中也摸索了一套測試跟運營的混合模式，因為我們發(fā)現(xiàn)當我們把文遠知行Robotaxi的運營作為一種真正的出行服務(wù)提供的時候，它也有自己的波峰和波谷，波峰的時候我們提供的車輛不夠，在波谷的時候我們有的車是閑置的，于是我們調(diào)整了運營模式，在波峰的時候，我們會把盡可能地把車輛派出去，完成訂單，波谷的時候，我們會安排一部分車輛接我們測試的訂單，這樣的話就很好地把我們的運營和測試能夠結(jié)合到一起，同時因為在現(xiàn)在來講，不管是測試也好、運營也好，我們強調(diào)的是安全性，所以我們對安全員不考核他接管的次數(shù)，所以是否安全安全員根據(jù)自己的經(jīng)驗和專業(yè)知識來判斷，以安全為準，我們把接管數(shù)據(jù)都收集回來，有些接管一定是有效的，有些接管是無效的，所以我們開發(fā)了工具，首先把所有的接管數(shù)據(jù)全部送到這個工具里面來判斷，這個工具如果判斷出來這個接管是無效的，這個數(shù)據(jù)對我們來說是沒有用的，如果這個判斷發(fā)現(xiàn)接管不發(fā)生，車輛一定會出現(xiàn)一些問題，這種對我們的算法提升來講是非常有價值的。結(jié)果一經(jīng)過濾，能夠讓我們真正分析出來哪些數(shù)據(jù)是有用的，哪些數(shù)據(jù)是無用的，提高我們自己的效率，也節(jié)省了大量的數(shù)據(jù)處理算力，這對于我們來說也是非常有用的。
同時還有一點很重要，經(jīng)過這幾個月的運營和測試，在廣州路測的復(fù)雜度平均下來是硅谷的30倍，包括同一英里或者同一公里路程里面所碰到的車輛、行人、紅綠燈、各種各樣的加塞狀況，以及逆行等等場景，車輛碰到的場景幾率大于硅谷30倍，意味著我們在國內(nèi)測試的效率比在美國要高很多。
媒體：文遠知行前段時間和高德地圖合作，到目前為止雙方合作的情況如何，從訂單量來看，來自高德地圖的訂單和來自我們WeRide Go的訂單有幾成?
張力：我們今年6月份宣布跟高德合作以后，以前單靠我們自己WeRide Go APP來完成一個閉環(huán)的出行模式，我們也發(fā)現(xiàn)這其實有不足，因為我們還是一個非常初創(chuàng)的企業(yè)，沒有那么大的市場能力，所以我們跟高德聯(lián)手，接入高德平臺，向市民提供Robotaxi的服務(wù)，接入之后發(fā)現(xiàn)訂單的數(shù)量比以前增加了4倍，因為同樣的區(qū)域沒有變的情況下，高德已經(jīng)幫我們把很多以前不是WeRide Go的用戶納入到自動駕駛的訂單里。我們還是一個初創(chuàng)企業(yè)，我們自己的運力是有限的，所以這么多訂單里面，我們也只能接收一部分，另外一部分按照高德系統(tǒng)訂單的分配會分派給其他出行車輛，我們自己能看到的訂單確實比以前增加了4倍，還是有很大的效果。
媒體：同一領(lǐng)域內(nèi)另一家元戎啟行最近和曹操出行合作布局了Robotaxi，您對這種自動駕駛初創(chuàng)公司和出行公司合作的模式怎么看呢?未來自動駕駛還有可能有哪些商業(yè)模式可以探索?
張力：2018年我們開始創(chuàng)業(yè)的時候，我們就一直在講鐵三角模式，鐵三角模式實際上是把自動駕駛的科技企業(yè)加上主機廠，再加上出行公司來去構(gòu)建這樣一個生態(tài)，所以在這里面，如果考慮未來的出行，實際上是兩個最關(guān)鍵的點，第一個你是否有足夠的運力，供給方提供足夠的車隊數(shù)量，另外一個是需求方，需求方就是訂單，出行公司給你帶來訂單，主機廠跟科技公司能夠建立車隊，這是供給方跟需求方很好的對應(yīng)，鐵三角的模式可復(fù)制性很強，今天我也看到了很多其他的自動駕駛公司也在按照這條路去發(fā)展，驗證了文遠知行一開始就奠定的商業(yè)模式。
在這點上，未來可能大家還會去探索，也會有出現(xiàn)自己的APP運營模式，再加上網(wǎng)約車平臺或者出行平臺的方式，對于文遠知行來講，除了在目前自己的WeRide Go APP和高德之外，我們也在尋求一些新的商業(yè)模式，也在拓展一些新的合作伙伴來最終擴大我們的訂單量，但在運力有限的情況下，對我們來說是一步一步后續(xù)發(fā)展的。
媒體：文遠知行開始車內(nèi)沒有安全員，進行遠程控制，去掉安全員，對咱們的成本會減少多少?您覺得安全員是Robotaxi大規(guī)模商業(yè)化運營的一個困難嗎?去掉安全員會不會加速Robotaxi大規(guī)模商業(yè)化運行?
張力：這個問題非常關(guān)鍵，我以前也講過，如果無人駕駛能夠出現(xiàn)盈利，必須要實現(xiàn)單車盈利，實現(xiàn)單車盈利的前提是要能夠?qū)崿F(xiàn)無人駕駛，在今天這種模式下，確確實實你載著安全員運營的模式不可能賺錢，甚至比普通模式還要虧錢，因為你加載了很多成本。文遠知行在廣州今年7月份拿到的遠程操控自動駕駛的路測許可，這對我們公司來講是非常關(guān)鍵的一步，這也證明了我們經(jīng)歷了幾百萬測試里程以后，積攢了大量的場景數(shù)據(jù)，所能夠?qū)崿F(xiàn)的重要里程碑，再加上目前5G在自動駕駛行業(yè)里面的應(yīng)用，所以我能夠看到在未來的兩年到三年的時間，我們有機會能夠去嘗試更多的無人駕駛測試，甚至載客等等方面的新突破，這點對于一家無人駕駛出行的公司來講是非常重要的，因為在今天的出行商業(yè)模式里面，就今天的出租車成本結(jié)構(gòu)里面，司機占到了60%左右的成本，如果你不能替代司機，無人駕駛Robotaxi的商業(yè)模式是不成立的，這對我們所有以Robotaxi為主要的商業(yè)目標或者商業(yè)模式為努力方向的公司來說越早能夠替代司機，實現(xiàn)全無人駕駛才是我們努力的，或者各家公司再去最后決定自己命運的一個關(guān)鍵點。
媒體：達到這個理想的狀態(tài)大概還需要多長時間?
張力：在這個行業(yè)當中大家的判斷不一樣，我也聽到很多傳統(tǒng)的造車企業(yè)判斷要到2025年甚至2030年，從文遠知行自己發(fā)展的目標來講，今年我們已經(jīng)拿到了全無人駕駛的路測許可，我們也希望能夠在明年嘗試更大范圍的全無人駕駛的路測，爭取在兩到三年的時間內(nèi)，就是在2022年到2023年實現(xiàn)全無人駕駛的載客運營，在一定的限定區(qū)域范圍里面，就像我們在黃埔區(qū)、廣州開發(fā)區(qū)144平方公里那樣。走到這一步，除了技術(shù)需要突破，另外就是在政策法規(guī)方面，也需要得到政府給予我們相應(yīng)的支持，我們自己在接觸各個不同的政府、不同行業(yè)領(lǐng)頭的企業(yè)，他們都有這方面的訴求，只有在這方面產(chǎn)生突破，才能讓創(chuàng)新真真正正扎根下來，我們才有趕超的機會，所有一切的前提都是基于要安全，文遠知行在廣州已經(jīng)有三年的時間，路測累計了將近280萬公里，目前為止我們還是零責(zé)任事故，100輛自動駕駛汽車這樣一個規(guī)模的車隊，運營這么長時間，零責(zé)任事故的其實是很難想象的，但是今天無人駕駛公司做到了。
媒體：把安全員替換掉，進行遠程操控，還是需要大量的遠程操控員去操作嗎?采用遠程操控員的時候意味著車輛需要接受外部的指令，會不會出現(xiàn)信號干擾、黑客劫持的情況，怎么保證乘客的安全?
張力：今天來講路上行駛的自動駕駛汽車是依靠單車智能來完成駕駛，車輛碰到的常態(tài)狀況，算法是能夠很好地去處理，這是最基本的條件，在一些算法無法處理的情況下，車輛首先會采取安全的方式應(yīng)對，包括讓速不讓道、停車。在什么情況下使用5G遠程操控?比如你往這個方向開車，這邊是雙黃線，前面出現(xiàn)車禍了，所有的社會車輛都借道左邊的雙黃線繞過車禍開過去，今天無人駕駛車按照算法，它是不可能自動壓著雙黃線逆行過去繞開這個的，這種情況下，客人可以按一下屏幕上客服按鈕，告訴遠程操控員需要協(xié)助，遠程操控員可以遠程接管這輛車，幫助車輛繞過去，這個時候遠程操控員會被動地接管車輛，繞過去之后，車輛再恢復(fù)自動駕駛。所以并不是有一個遠程操控員一直在遠端盯著屏幕看車在路上跑，本身來講車輛在路上仍然是按照它的算法來完成自動駕駛。5G遠程操控都是保護機制，是為了保證安全。我們拿到全無人駕駛的路測許可，不是說已經(jīng)成功了，我們需要從全無人駕駛路測許可走到載客，走到這個階段才是成功的，我們認為還需要兩年到三年的時間才能完成，在場景比較好的情況下，我們能夠去讓單車實現(xiàn)全無人駕駛，必要時借助遠程操控，提供輔助。
媒體：能通過技術(shù)來實現(xiàn)避障嗎?
張力：違反交規(guī)的行為一定是要通過人來操作的，不應(yīng)該給機器有這種選擇，這也意味著你真正能夠替代司機。前面還有一個問題，未來一個司機不是只看一輛車，可能會看五輛車、八輛車、十輛車，這種人車比才是最后決定你節(jié)省了多少人力。
(補充：文遠知行認為未來的全無人駕駛應(yīng)該是單車智能與車路協(xié)同相結(jié)合，而不是二選一。首先，自動駕駛汽車需要有強大的軟硬件的能力，在沒有5G、4G網(wǎng)絡(luò)或者其他單車以外的輔助下實現(xiàn)安全的自動駕駛;其次，車路協(xié)同對無人駕駛來說是一個重要的安全冗余，超視距、MEC、云端等都是為單車智能補強。拿紅綠燈舉例，在車路協(xié)同的幫助下，路段設(shè)備可以直接把紅綠燈的信號發(fā)送給無人駕駛汽車，讓車輛獲得紅綠燈現(xiàn)在的信息，以及多少秒后會發(fā)生變化，幫助車輛更好地作出規(guī)劃，以防止因為光線折射、暴雨暴雪、樹枝遮擋等外部原因，影響自動駕駛汽車對紅綠燈判斷的錯誤，從而提升安全性。)
媒體：我有三個問題，您剛才也說到Robotaxi能達到盈利的商業(yè)模式可能還需要五到十年的時間，我們有很多的自動駕駛企業(yè)都是初創(chuàng)企業(yè)，你認為他們在這段時間是否會面臨一些資金或者其他方面的風(fēng)險?第二個問題，現(xiàn)在大家都說5G可以做到低延時、高精度，能給自動駕駛環(huán)境帶來比較多的機會，您看來，會不會有一些其他的風(fēng)險或者挑戰(zhàn)? 第三個問題，咱們作為專攻高級別的自動駕駛企業(yè)，從技術(shù)應(yīng)用、一個限定的區(qū)域到實際的復(fù)雜路況上，它最大的難點是什么?
張力：我先說5G的問題，5G作為我們國家的戰(zhàn)略來講，各個行業(yè)都在利用5G，自動駕駛時5G應(yīng)用非常重要的場景，在今天我們做自動駕駛的時候會發(fā)現(xiàn)某些場景依靠單車智能來做，第一是成本很高，第二是難度非常大，但是依靠路測解決的一些問題往往是能夠幫到的，反過來純粹的依靠5G的車路協(xié)同來完成自動駕駛，本身也不是很現(xiàn)實的，因為大家可以想象到在很多高速行駛的車輛，它的反應(yīng)跟計算都是在毫秒級之間的，十幾毫秒，通過5G網(wǎng)絡(luò)，再快的網(wǎng)絡(luò)也得將近要十幾毫秒或者一百毫秒，這會帶來一些安全的隱患，我認為未來一定是車路協(xié)同加單車智能的無人駕駛才是真正安全的，它所解決的問題才是比較可靠的，對于自動駕駛公司，從2016年、2017年資本市場非常看好逐步到2019年、2020年的時候又有所下降，這些方面其實都是正常行業(yè)發(fā)展所帶來的變化，我相信未來誰能夠真正勝出，一定是在誰能夠真正做出純無人駕駛，它才可以真正勝出，因為自動駕駛行業(yè)里面的皇冠(參數(shù)丨圖片)實際上是乘用車Robotaxi，但是皇冠上的翡翠是真正做到全無人駕駛，如果摘不到這個翡翠，大家在未來的發(fā)展過程中會非常難，真正比拼的是誰可以摘取到這個翡翠，誰最早做出全無人駕駛的載客運營。
從我們自己的判斷來講，也許未來在三年左右的時間，我們能夠?qū)崿F(xiàn)在限定區(qū)域里的載客運營，這種情況下，也就意味著你能夠把60%的成本轉(zhuǎn)化為收入，實現(xiàn)單車盈利，有了單車盈利再去擴大它的規(guī)模，擴大它的商業(yè)化，那才有巨大的商業(yè)價值。
第三個問題，今天真正的技術(shù)難點主要還是在規(guī)劃方面，應(yīng)該來講目前我們遇到的場景、corner cases在測試過程中還是不夠多的，還需要更多的車輛、更多的投入、更多的數(shù)據(jù)來進行模型訓(xùn)練，因為在未來真正實現(xiàn)全無人駕駛，很多的公司所要面對的挑戰(zhàn)都是在規(guī)劃階段如何去面對更多的corner cases，從而提煉出來一種模型，可以推到更多的場景里，這是各個公司在看的，本質(zhì)上來講，飛躍式的發(fā)明創(chuàng)造還沒有真正形成，大家在算法上還是在不斷地積累。
媒體：接著上位老師的問題我再補充一下，因為我剛才聽到您說您現(xiàn)在也并不是非常去關(guān)注MPI的數(shù)據(jù)，反而去做更多的接管，也說到有效接管和無效接管，現(xiàn)在看來有效接管更多是在哪幾種場景下說確實我不接管可能會發(fā)生事故，有效和無效的占比怎樣的，我估計無效會占更多，具體情況您能否再介紹一下?
張力：有效接管的場景，具體這個比例我還真的沒有特別去統(tǒng)計過，但是有效接管的里面有各種各樣的情況，包括紅綠燈的識別、個別特殊障礙物的出現(xiàn)等，這些都是我們目前工程團隊在重點去解決的，這對于我們來說，我們對MPI也不是不關(guān)注，我們自己所關(guān)注的MPI可能跟其他公司定義的MPI不太一樣，我們特別關(guān)注MPCI，這個C是critical，critical的接管和不critical的接管，對于一些不是critical的，就是無效接管。我們自己有工具能夠去判斷篩選，也能讓我們很大程度減少工作量。具體的原因，因為我不是負責(zé)工程團隊的，我沒有詳細地去分析百分之多少是紅綠燈，百分之多少是行人或者是逆行或者是什么樣的障礙物造成的，但是我非常鮮明地感覺到，在兩年多以前，我們剛開始在廣州進行路測的時候，我們所遇到的接管跟今天相比已經(jīng)發(fā)生了翻天地覆的變化，甚至每過一個季度新出一個版本，你都會發(fā)現(xiàn)車輛的智能程度又提高了。前段時間有些客人在黃埔區(qū)、廣州開發(fā)區(qū)親自叫我們的Robotaxi，在路上去體驗，他們拍到一些視頻，拍到遇到車禍，這個車禍涉及幾輛車，還有單車，自動駕駛汽車需要繞過好幾輛車，蛇形地穿過去，我們的Robotaxi處理得非常好，這種感覺讓他們都很震撼。我們自己看了以后都覺得你自己在現(xiàn)實中是擺不出來這樣的場景的，應(yīng)該感覺到技術(shù)發(fā)展的不斷變化、提升，一個季度一個季度你都能看到很大的差距。
