撰文 / 涂彥平
編輯 / 張 南
設計 / 趙昊然

喊了許久的L3自動駕駛元年并沒有真的到來，人們反而開始懷疑L3是不是雞肋。

因為在人機混合控制的條件下，責任界定變得困難，L3自動駕駛能否真的實現(xiàn)要打一個大大的問號。這就導致，車企即便有功能無限接近L3自動駕駛的產(chǎn)品也不敢自稱是L3。有人還因此發(fā)明了L2.99的叫法。

6月10日，2021年第十三屆中國汽車藍皮書論壇的第一天，馭勢科技聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長、CEO吳甘沙帶來主題演講《從L2+到L2++的幾點思考》。

他提出了目前自動駕駛的兩種產(chǎn)品形態(tài)——L2+和L2++，以行業(yè)標桿特斯拉為例，就是分別對應它的NOA和FSD。而介入兩者之間的，是影子模式。

吳甘沙把L2++描述為“L2的樣子，L4的靈魂”，未來它可能演進到L4。他認為，未來市場上的自動駕駛產(chǎn)品形態(tài)，除了L2++，還會有一種是加強版L2+，就是在今天L2+基礎上加上了數(shù)據(jù)閉環(huán)，加上局部的影子模式。而未來五年車企可以用這兩種車型進行組合。

吳甘沙還提出，當車廠在不斷應用新技術的時候，它會改變與供應商的生產(chǎn)關系。他提出了新時代的供應商需要具備三種能力：可量產(chǎn)、可白盒的產(chǎn)品模塊，駕馭復雜軟硬件系統(tǒng)的能力，幫助你去構建云端的能力、構建AI和數(shù)據(jù)閉環(huán)的能力。

“我們相信在中國有很多這樣的新時代的供應商，這些供應商跟整車廠全新的生產(chǎn)關系、全新的合作，也能夠幫助中國在智能電動車時代走在時代的前列。”吳甘沙表示。

以下是他的演講實錄。

大家下午好。今年上海車展上有兩個新的玩家，一個是大疆，石破天驚式地推出L2+的產(chǎn)品，另外一個是華為，它給一個看上去有點類似Robotaxi的這樣一種產(chǎn)品形態(tài)又套了一個L2的套子。這就是我題目當中的兩個，一個叫L2+，一個叫L2++。

從L2+到L2++，中間會發(fā)生一些什么？對于我們主機廠，對于供應商意味著什么？這是我今天想說的幾點思考。

如果說L2+、L2++最成熟的還是特斯拉的產(chǎn)品。它的NOA是典型的L2+，可以實現(xiàn)解放雙手、自動變道、自動進出匝道這樣的功能。FSD是非常典型的L2++，它可以實現(xiàn)在城市區(qū)域的L2級的輔助駕駛。

這兩種產(chǎn)品它們的成熟程度是不一樣的。

L2+現(xiàn)在應該有至少幾十億英里的行駛里程。具體多少，特斯拉也沒有說，我們猜測大概是這樣的量級。

L2++，或者說FSD，嚴格來說還不是一個非常成熟的產(chǎn)品形態(tài)。根據(jù)現(xiàn)在報出來的數(shù)據(jù)，特斯拉大概一共跑了15.3萬英里。800多個人參加了這樣一個計劃的測試，這800多個人當中，只有71個人不是特斯拉的員工，其他都是特斯拉員工，平均下來，一個人大概只開了186英里。所以，它應該說還是一個比較早期的產(chǎn)品形態(tài)。

夾在兩者之間的，我并沒有說是L3，因為現(xiàn)在L3到底會不會存在，其實已經(jīng)成了一個非常有爭議的話題。我放在兩者之間的叫做影子模式，影子模式就是利用今天的L2車型，它可以大規(guī)模地部署，于是可以大量地收集數(shù)據(jù)，甚至于在車上做一些受控的算法試驗。

如果說把特斯拉更早的，就是NOA，比NOA更早的車型都算上，我猜想，它有可能已經(jīng)有百億公里影子模式的數(shù)據(jù)覆蓋。當然這并不代表一定就真正收集了百億公里的數(shù)據(jù)，它在這百億公里當中，可能按照10000：1甚至100000：1的比例，把精華的數(shù)據(jù)收集下來。這是今天行業(yè)一馬當先的領導者已經(jīng)做到的。

我今天說幾個思考。

思考一：學特斯拉非一日之功

這是我在去年藍皮書論壇上用的一張PPT，這個PPT想要說明特斯拉用近二十年時間來去做到今天做到的，這二十年時間它的戰(zhàn)略思維非常清楚，幾乎每個方面都是通過三步來走，并不是一步兩步地一蹴而就，也不是四步五步那么繁鎖。

比如，它的產(chǎn)品定義就是從超級豪華的Roadster到普通富豪用的Model S/X，再到大眾用的Model 3/Y。這是三步走。

它的整車架構，前十年核心競爭力就是把三電做好，然后把電子電氣架構的三域控制器做好，當然它是四域，它的車身控制器變成左車身、右車身的四域控制器。然后進一步開發(fā)它的更新的基于以太網(wǎng)雙環(huán)拓撲的新的組織架構。

有了整車架構三步走，它在功能上又實現(xiàn)了三步走。先是操控，在交互上實現(xiàn)了全新的體驗，它的標志就是那塊大屏。然后它實現(xiàn)了整車的OTA，有整車OTA就可以不斷地把一些新的功能，在它的所謂的FSD這么一個期貨的幌子下面不斷地推送。最后有了OTA就可以不斷地去推送智能駕駛，在后面實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)。所以，大家可以看到從2015年、2016年開始，它的每一個版本都加入了新的功能。

有了智能駕駛以后，它開始進入到芯片，芯片這一塊也采用了三步走的策略。先是用Mobileye，再用英偉達的GPU，然后再自研芯片。只有它的自研芯片才能夠允許FSD這樣一種城區(qū)的場景，所以它的FSD也一步一步推出新的版本，最早V7幾乎沒有人能夠用到，現(xiàn)在V9差不多幾百人用到了。這就是堅定的三步走，通過二十年的時間。

這給我們主機廠帶來啟示，它走過的路我們就不用再走彎路了，這是好的地方；但是另外一個方面，它踩過的很多坑是并沒有發(fā)表出來的，我們再去重復它走過的路的時候，不可避免還會踩一些看不見的坑。所以，我們現(xiàn)在看到很多的，尤其是新造車勢力，在2023年會推出這么一個L2++的產(chǎn)品形態(tài)，我們相信它們是會通過這樣幾個步驟去做。

第一個，硬件還是一步到位。這一步到位當中包括了激光雷達，當然因為這樣的硬件可能會存在一些潛在的隱患，它的硬件的接口設計成是后期可替換，就是未來可能在4S店可以換上新一代的硬件。要一下子跨過特斯拉的十年，我們認為不可以低估其挑戰(zhàn)。

現(xiàn)在大家都非常地激進，但是硬件這玩意，并不是攢一個電腦，并不可低估其挑戰(zhàn)。所以，預期最早的一批產(chǎn)品，硬件上還需要一些迭代。軟件和高精度地圖會通過OTA的方式逐步地推上去。尤其是明年會出的一些車型，可能這個車6月份就推出了，但是它的自動駕駛的軟件可能會到年底才會OTA上去?？隙ㄒ婚_始還是L2+的形態(tài)，逐步推到L2++，而L2++，我相信還是類似于特斯拉的這樣一種做法，就是一開始先從一條線路，或者小的區(qū)域開始推送，可以做一些受控的試驗。我相信未來L2++變成產(chǎn)品以后，可能也會從一些定制化的線路，并不是全域都可以實現(xiàn)L2++。

這里面還有一個被大家忽視的，就是對司機的培訓。L2++把今天Robotaxi公司雇傭的安全員換成了你，換成車子，這些安全員可能需要經(jīng)過幾個月的培訓才能夠非常安全地判斷什么時候這車行什么時候不行。所以，對于車主的培訓，也會是一個不可或缺的工作。這是我們對未來要上市的產(chǎn)品形態(tài)的一個判斷。

思考二：兩種車型的組合加速追趕

對于車廠來說，我們相信它會對兩種車型組合來去加速對特斯拉的追趕。一種產(chǎn)品形態(tài)是可能演進到L4的L2++，也就是特斯拉FSD，或者是華為演示的產(chǎn)品形態(tài)，我們把它叫做L2的樣子，L4的靈魂。這么一個L2++，本質(zhì)上它是第一次全面覆蓋了這三種場景。原來L2+或者NOA的這樣一種快速路、封閉高速的場景，L4或者類似Robotaxi城區(qū)的場景，以及停車場記憶泊車的場景。所以，一種產(chǎn)品形態(tài)覆蓋三種場景。

這三種場景不會是像今天的這種車廠，比如說L2+找博世，泊車找法雷奧，等等找多家供應商，它一定是共享了控制器和傳感器，而且實現(xiàn)了軟件和硬件的解耦。從它的域控上面，我們相信它一定有100+TOPS的算力。但如果用Orin可能就是200+TOPS了，如果用四個Orin可能就是1000+TOPS。這個算力其實是現(xiàn)在感覺都不值錢，但是100+TOPS基本上都能實現(xiàn)。

然后可能會大量地使用800萬像素的攝像頭。今天特斯拉的配置，前向三個攝像頭，有三個不同的FOV，不同的角度，其實還是代表上一代的產(chǎn)品。新一代800萬像素的攝像頭，一個就可以覆蓋前方，所以，整車基本上大概6個攝像頭能夠?qū)崿F(xiàn)360度覆蓋。

毫米波雷達可能會有4D的成像。激光雷達，大家看最早的L3產(chǎn)品形態(tài)，就是奧迪的A8，它其實用的是四線的激光雷達，那個激光雷達本質(zhì)上是為了解決堵車情況下跟車的問題。但是要實現(xiàn)L2++，現(xiàn)在我們看到的激光雷達，至少是64線，比如大疆的64線，華為的96線，在蔚來車上用的圖達通可能是更高的分辨率。然后超聲波，超聲波很有可能未來會是在車上面并不是一圈，而是兩圈，能夠?qū)崿F(xiàn)更好的近距離的感知。整個架構會變成fail-operational。

這個是第一種產(chǎn)品形態(tài)。這個一定是主機廠主導開發(fā)的一種產(chǎn)品形態(tài)。

第二種產(chǎn)品形態(tài)我們把它叫加強版的L2+，就是在今天L2+基礎上加上了數(shù)據(jù)閉環(huán)，加上局部的影子模式。這個偶爾是L4的靈魂，主要還是L2。它少了一種場景，少了城區(qū)的場景，它也是會變成共享的控制器和傳感器，實現(xiàn)軟硬件解耦。它的算力是20+TOPS，也就是今天主流的芯片，像TI的TDA4、高通的8155P，等等，兩到三片就能實現(xiàn)。也是360度的攝像頭，但是未必是800萬像素。為什么不是800萬像素呢，是因為用800萬像素，這個算力就不夠了，用800萬像素一定是要用更高的算力。毫米波雷達、超聲波雷達還有，激光雷達就沒有了，還有低速的fail-operational架構。

這個可能是OEM主導，也有可能的OEM加上供應商。現(xiàn)在一些主流的供應商已經(jīng)意識到這種加強版L2+的機會。

那么多的傳感器，大家會說有必要嗎？特斯拉最近宣布純視覺了，都不用雷達了。我們相信在歷史上，毫米波雷達作為一個非常不錯的視覺感知的校驗器，尤其是視覺測距的校驗器，幫助了它的視覺算法提升。但是毫米波雷達也有局限性，毫米波雷達跟純視覺的融合，反而可能會拖累純視覺算法的結(jié)果，所以它就做了這么一個大膽的決定，這個決定我們相信它的純視覺，當然我們這里面說到是多攝像頭的純視覺，在光照、天氣較好的情況下，會優(yōu)于視覺+毫米波，但是在低光照和惡劣天氣下，可能會出現(xiàn)性能的退步。

當然魚與熊掌不可兼得，大家會說，特斯拉車上面也裝了激光雷達，但是它并不是量產(chǎn)，只是為了作為攝像頭的驗證來用。

這一點，我猜想可能會限制特斯拉的技術領先，我們技術行業(yè)里經(jīng)常有一句話，就是發(fā)明一樣東西的人，會最后一個承認他過時了。特斯拉如此推崇視覺的算法，以至于可能會忽略激光雷達產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而使得后面的追趕者具備了一定的優(yōu)勢。

這是我們的第二個思考，第二個思考的結(jié)論就是，未來一定是這兩種產(chǎn)品形態(tài)的結(jié)合。

產(chǎn)品形態(tài)1就是L2++，它有點取高，但是我們用的詞叫“借假修真”，所謂的影子模式就是“借假修真”，借L2的車能夠修你L4的真。產(chǎn)品形態(tài)2，加強版L2+能夠走量。這么一個產(chǎn)品，如果這個車是二三十萬（元）的價格，采取預埋，所有車都裝的話，可能會把成本降到四五千塊錢，甚至更低。它可以走量，走量可以實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)，可以實現(xiàn)局部的影子模式。它可以草船借箭，就是借大量的車主跑車來獲得數(shù)據(jù)。這種組合可能是未來車廠要去思考的。

思考三：重塑OEM+供應商關系

當車廠在不斷應用新技術的時候，它會改變與供應商的生產(chǎn)關系。

這種關系最典型的一個案例就是這個，這是一個專門做開關旋鈕的供應商，他跟我們說的一個故事，他們花了三十年的時間進入到BBA這樣一些豪華車型的供應鏈當中，然后這位董事長去硅谷跑了一圈，看到了Model 3，心就涼了一大半，因為傳統(tǒng)BBA豪華車，一輛車有70個開關旋鈕，到了Model可能只剩下7個。這就是技術突變式的進展，導致了它跟供應商的關系的變化。

還有一個非常典型的案例，就是自適應的雨刷。傳統(tǒng)汽車在擋風玻璃前面有一個陽光、雨量的感應器，它是通過一個單獨的ECU來實現(xiàn)的。特斯拉有一個專利，叫Deep Rain。它是一個神經(jīng)網(wǎng)絡，通過原來在車窗前面已經(jīng)裝的一個攝像頭，跑一個計算機視覺的算法，來去檢測雨量大小。這就意味著它可以把整個ECU拿掉，只需要這么一個軟件就可以了。未來特斯拉這樣的創(chuàng)新可能會有很多，它的Cybertruck號稱已經(jīng)有超過100萬輛的訂單。這個車比較獨特的地方，當然最終產(chǎn)品是不是那樣，我還不知道，但是現(xiàn)在看起來比較獨特的地方是它是沒有雨刷的。這是它的一個專利，它通過激光來去除塵除水。

所有這些反映的一個趨勢是什么？硬件從機械變成電子了，計算集中化、平臺化。而傳統(tǒng)零部件軟件化可以帶來很多好處，比如全局智能，原來我對雨量感知是在ECU里面做的，它跟車其他部分的溝通是有限的，但是如果把它變成一個軟件模塊的時候，我感知到雨量大小，我就可以做很多其他事情，比如可以自動把開著的窗搖上去，可以自動通知導航軟件走不同的道路，可以自動通知剎車系統(tǒng)選擇一種不同的模式。它可以實現(xiàn)全局的智能，當然也可以實現(xiàn)全新的商業(yè)模式。

但是對于賣硬件為主的供應商們會帶來很大的挑戰(zhàn)。所以，這里面會出現(xiàn)全新的OEM跟供應商的關系。

第一是如何集成，原來是通過黑盒集成，現(xiàn)在是不是需要通過灰盒、白盒。

第二就是如何進化。原來零部件賣給車廠就完了，一手交錢一手交貨。但是現(xiàn)在數(shù)據(jù)管理是要貫穿全生命周期的，自動駕駛技術的不斷演進和迭代是需要全生命周期數(shù)據(jù)的交互。

第三就是如何分錢。我們越來越講究服務，什么都是as a service，這里面就帶來了全新的這樣一種關系。我們相信，OEM會跟供應商做深度的融合，而這個深度的融合是為了更好地迎接暴風驟雨般的未來。

這是今天的燃油車，大家可以看到車價便宜一點，但是用起來比較貴，電動車反之，用起來比較便宜，但是買起來比較貴，今天差不多形成了一個平衡。今天早上小鵬說，今天電動車只占到5%的市場份額。但是按照今天的技術發(fā)展趨勢，到2023年的時候，電池會降到一個新的價格，這時候電動車可能會不僅僅用起來便宜，而且買起來也便宜，這是對我們汽車市場第一波沖擊。

而第二波沖擊是變成智能電動車，智能電動車，它的車的價錢會進一步地降低。大家覺得這可能是反直覺的，因為這上面裝了很多的更貴的智能的部件，為什么進一步降低呢？是因為它可以壓低在硬件方面的毛利，然后通過軟件和訂閱服務來獲得更高的毛利。這就是第二波的沖擊。

而這兩波沖擊，尤其第二波沖擊需要主機廠跟供應商能夠做深層次的融合。

思考四：新時代供應商需要三種能力

新時代的供應商需要三種能力，我們拿我們公司馭勢科技做一個樣本。

第一種能力，可量產(chǎn)、可白盒的產(chǎn)品模塊覆蓋三大場景。

我為什么用產(chǎn)品模塊，而不是產(chǎn)品，因為剛才我說了，無論是L2+還是L2++，主機廠將會主導開發(fā)和集成，所以供應商可能交付的是可量產(chǎn)、可白盒的產(chǎn)品模塊。

我們現(xiàn)在在和主機廠合作當中，已經(jīng)做了這樣的實踐。比如這個是剛才一汽李丹院長提到的可以達到L3但是不敢宣稱是L3的產(chǎn)品，高速/快速路量產(chǎn)自主領航L2+，在這里面我們有產(chǎn)品模塊的合作。在停車場L4級的代客泊車這一塊，我們也跟整車廠實現(xiàn)了前裝小批量的交付。在城市道路L4級Robotaxi這一塊，今天上午東風尤崢總提到東風領航計劃，我們也跟他們有深度合作。

我們的產(chǎn)品模塊已經(jīng)覆蓋了這三大場景。在這三大場景當中，我們采用統(tǒng)一的菜單化的傳感器、控制器的模板。剛才說的是模塊，這邊說的是模板，模板就是一個參考設計，可以高度可定制的，讓主機廠可以修改、可以置換的模板。

這里面產(chǎn)品模塊包括完整的前視和環(huán)視的計算機算法，包括激光雷達，我們在激光雷達點云處理方面得到非常好的成績。包括定位這一塊，深度學習+SLAM+語義定位，我們實現(xiàn)了跨光照、天氣和季節(jié)。包括了復雜環(huán)境下的決策和規(guī)控，包括了我們在學術界一些論文的發(fā)表。這些模塊會套入模板來實現(xiàn)快速的落地。

比如這個車，它跟乘用車關系不大，是做末端配送的產(chǎn)品形態(tài)。但是這個車底盤是借用A00級車的底盤，我們原來做AVP的模板套上去，再加上L4城市區(qū)域的感知和決策的算法，通過一個快速的模板的定制化，很快地做出了一個新的產(chǎn)品。因為馭勢科技傳統(tǒng)上并沒有做末端配送的產(chǎn)品，我們這里面還是強調(diào)基于產(chǎn)品模塊、基于模板，可以實現(xiàn)快速的定制化。它本質(zhì)上就是一個A00級的車，在城市道路上L2++的一個產(chǎn)品。

當然我們也很榮幸，作為一個汽車商業(yè)評論軒轅獎的合作伙伴，去年我們對34款參評車進行測試，產(chǎn)生了87頁測試報告，本質(zhì)上我們對市面上所有的產(chǎn)品是什么樣的狀態(tài)，有了更加專業(yè)的評估。

第二個是駕馭復雜軟硬件系統(tǒng)的能力。我們作為一家新的供應商，這一塊是我們的核心競爭力，因為我們核心團隊參加多款核心芯片和系統(tǒng)軟件研發(fā)工作，可以看到我們做了四代核心域控制器加上自動駕駛軟件棧。每一代變得更小，更符合車規(guī)，算力也更高。我們也按照汽車行業(yè)的要求，從最早的ISO 9001到IATF 16949，包括功能安全的ISO 26262和信息安全的ISO 27001，去做完整的認證。

第三個是在云端，因為你要實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)，必須車+云。在云端我們也實現(xiàn)了全功能的云腦，它能夠幫助主機廠實現(xiàn)它的數(shù)據(jù)加上AI算法的閉環(huán)。這個云端平臺我們現(xiàn)在已經(jīng)幫助某些主機廠進行了定制化，進行了交付，這里面從最底層的基礎架構到工具，到仿真服務，到上面地圖，多車調(diào)度、運營、運維，數(shù)據(jù)分析，再到真正的接入到第三方的系統(tǒng)接口，全部能夠?qū)崿F(xiàn)定制。

仿真我再稍微提一下，仿真確實是一個非常有用的工具，因為它真正能夠解決今天我測試里程太多的問題。如果你真正要到路上去跑，那成本是非常巨大的。大家想象一下，我們做軟件的知道，我每一次升級軟件，需要重新做一次回歸測試，當你回歸測試的里程達到百萬、千萬公里的時候，基本上就沒有辦法全部都實車去跑，這時候仿真就變得非常有效了。

我今天主要跟大家分享這四個思考。

第一是，很多主機廠馬上要推出L2++的產(chǎn)品形態(tài)，而特斯拉它本身的FSD還不算成熟，所以學習它不是一日之功，我們也不能太激進。

第二是，未來五年我們可以用兩種車型進行組合，一種可以取高，做影子模式，另外一種可以走量，可以獲得數(shù)據(jù)閉環(huán)。

第三是，可以重塑OEM和供應商的合作生產(chǎn)關系。這種關系可以更好地迎接暴風驟雨的未來。

第四是，你要選擇的新時代的供應商需要具備三種能力：可量產(chǎn)、可白盒的產(chǎn)品模塊，駕馭復雜軟硬件系統(tǒng)的能力，幫助你去構建云端的能力、構建AI和數(shù)據(jù)閉環(huán)的能力。

我們相信在中國有很多這樣的新時代的供應商，這些供應商跟整車廠全新的生產(chǎn)關系、全新的合作，也能夠幫助中國在智能電動車時代走在時代的前列。

我就說這么多，謝謝大家。