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輕舟智航侯聰:安全端到端,解決復雜場景與體驗的同時保證安全
孫瑩
孫瑩
原創 · 0瀏覽·2025-04-24 23:27 · 北京
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[汽車之家 行業] “擁抱創新 共贏未來”,第二十一屆上海國際汽車工業展覽會于4月23日正式開幕。通過重磅新車與領先科技的亮相,全面展示世界汽車工業的科技發展水平和技術創新突破。在本屆車展中,汽車之家與輕舟智航聯合創始人、總裁侯聰展開深入交流,一起聚焦創新,共話行業未來。

在此次交流中,侯聰向汽車之家表示:“我們提出「安全端到端」的概念,一方面通過端到端模型更好地解決復雜場景與體驗問題,提高能力上限;另一方面,通過系統設計與融合,保障安全下限。”

汽車之家

輕舟智航聯合創始人、總裁 侯聰

以下為對話實錄:

汽車之家:過去一段時間里,與輔助駕駛有關的嚴重交通事故引發行業內外關注。您認為,相關事故對于智能輔助駕駛行業的發展帶來了哪些維度的影響?有人認為全民智能輔助駕駛時代該晚點再來。您如何看待這一觀點?

侯聰:首先,事故肯定是給整個行業提了一個醒,之前可能過于關注的是智能輔助駕駛的功能范圍,功能的數量,但是低估了它的一些質量。實際上整個營銷的過程中確實是有過度營銷的存在,使得用戶使用智能輔助駕駛的時候,過于信任。實際上,用戶對于智能輔助駕駛的局限性的了解不夠,我認為這是今后從整個宣傳上來說是該加強的,要讓用戶知道智能輔助駕駛還有它的局限性,也有一些場景處理得不好。

第二、在整個產品的設計過程中,所有做智能輔助駕駛的企業要針對這些長尾問題要督查,要保證安全的處理,這也是需要加強的。我想今年推出全民智能輔助駕駛,這一時間點我覺得是有它的道理的,背后有很多的支撐。

首先是硬件的成熟度,這些年發展下來,芯片算力不斷提高,成本也不斷降低,包括零部件、激光雷達、相機的成本不斷降低。從成本的層面來看,的確是可以讓更多的用戶使用到這樣的產品。

其次是算法的成熟度,從BEV到端到端,到現在大家講的大模型也是不斷進步。我們去看頭部車企的智能輔助駕駛能力,像特斯拉,他們在美國和國內的某些場景已經開得不錯了,的確具備這樣的基礎。但是不是任何一家車企和供應商的產品都能達到這樣的安全性,一方面基礎是存在的,另外一方面存在良莠不齊的情況。真正做到全民智能輔助駕駛,可能還是以應用軟件為主,將安全性提高到一個可以做到全民安全性的Level(水平)。

汽車之家:您認為,用戶怎樣才能更好地認知和使用智能輔助駕駛這一技術?

侯聰:我認為用戶還是不太了解技術的局限性,什么樣的情況下處理不好,這是需要雙向奔赴的。一方面車廠、供應商要能夠做到一些場景下的及時提醒。無論是主動宣傳還是及時提醒。另外,用戶也要更多了解到底是在什么樣的情況下,智能輔助駕駛會有安全的風險,需要提前介入。雙向奔赴能夠將這一問題更好地解決掉。

汽車之家:不少供應商呼吁在“智駕平權” (智能輔助駕駛普及)時代,智能輔助駕駛將變成沙發一樣的標配存在,車企應該放棄自研,將智能輔助駕駛交給供應商來做。您是怎么看待這一觀點的?

侯聰:智能輔助駕駛越來越變成標配,本身它駕駛行為上沒有太多個性化的地方,它可以做調節,跟車距離,超速的范圍以及變道的靈活性。但是整體上它是越來越像一個標品,這樣的產品最好是由供應商提供,一方面降低整體的成本,另一方面將技術做得更好,因為它有更好的基礎做好產品,它有更多的數據、客戶,更多打磨的機會。我是建議更多的這種智能輔助駕駛產品應該做成標品由供應商來提供的。但是不排除有些車企希望在高端上面,往L3、L4方面去突破,希望投入更多的資源,如果這個方面想往L4突破的話,車企自然有它自己的考慮和道理。

汽車之家:現在對于車企來說,大家在智能化的投入差異很大,傳統車企出身的品牌,相對的投入和跟隨上相對來說會更慢一些。企業針對不同能力的方案會采用不同的研發模式:全部自研、部分方案引入供應商、全部采用供應商模式,和輕舟智航合作的車企,什么類型的企業比較多一些?

侯聰:我們合作的車企比較多,這幾種模式都存在。有些車企像高配考慮自研,中配產品考慮供應商方案,有些全部交給供應商方案。自身做管理供應商和數據閉環的工作。

汽車之家:在與車企合作的過程中,您認為最難突破的點,或者是最應該核心解決的困難是什么?

侯聰:現在整個中高階的輔助駕駛特別依賴于數據閉環的能力,而數據本身掌握在車企手中,最關鍵的一點是打通數據這條鏈路,讓車企將數據閉環的基礎設施做得成熟,而且允許數據開放給供應商去使用。這里面有很多的細節,包括數據采集的標準,數據的質量、篩選和挖掘的一些標準,包括如何去標注和訓練,如何去搭建云平臺做大規模的訓練,這個我是希望車企構建這樣的能力。實際上,出于自身安全的考慮,后面即使選擇供應商,也是需要供應商的對接能力,所以做好數據閉環的基礎設施和接口,這是對于車企來說比較重要的。

汽車之家:在提升智能輔助駕駛安全性上,輕舟智航都做了哪些方面的努力?

侯聰:提升安全性是比較復雜的系統工程,不是做好一兩件事就是保證安全。在整個汽車的發展史上,安全性一直提得很高,包括功能安全。過去V字形的開發流程也是為了保證流程,在現階段,即使是中高階復雜的輔助駕駛系統,過去的流程依然尊重,基于他們的思路。對于輕舟智航來說,我們也是正向的開發思路,從整個方案的設計上保證處理一些安全場景。我們認為實際上整個智能輔助駕駛的系統,很大范圍是由長尾問題決定的,因為你要處理掉長尾問題,所以你的硬件要選擇什么樣的配置,軟件要做什么樣的設計。所以首先要建立這樣的認知,我們要知道解決這一問題的場景有哪些,哪些場景容易出安全事故,整個設計的時候要考慮到,所以設計之初要考慮全面。

往下執行的過程中,包括代碼、設計文檔、評審、評測和后面的驗證環節,我們都要從流程上做到安全。另外是內部的這種文化宣貫也很重要,實際上很多的環節確實是依賴于工程師發揮聰明才智和創造性,他在解決過程中選擇怎樣解決,選擇什么樣的解決方案,到底投入多少精力做到高質量,這也是整體文化上形成安全的問題。

然后是要有一些好的大量的驗證機會,與一些好的客戶合作。客戶本身又重視安全,所以聯合在一起,無論是通過用戶實際的反饋,大量的驗證去反推說是不是還有一些場景處理得不好,至少是有數十萬用戶的規模。再從產品設計上,也要和客戶一起,產品上還可以進行提升安全性,怎樣通過人機交互和HMI的設計來提升安全性。所以,安全的工作需要綜合考慮。

汽車之家:那我們應該以安全為底線,以最基礎的價值觀,無論是研發上,還是產品落地上都始終以安全為底線來推進。

侯聰:對。

汽車之家:輕舟智航為什么在這個時間點下,推出基于單征程6M的端到端城市NOA?

侯聰:一年前的北京車展,輕舟智航發布了一系列的征程6的產品,經過一年的開發,我們的產品成熟,今年做到了交付狀態。可以說去年一年,我們最早做中階方案開始,基于征程6E和M的中階方案比較成熟,實際上我們馬上要量產這一方案了。高階方案經過一年的打磨和開發以后,現在也是比較成熟了,所以這個階段我們希望推出來,可以為客戶提供這樣的產品。

汽車之家:量產上車的時間點有了嗎?什么時候可以體驗到這一方案。

侯聰:應該是年內。

汽車之家:關于端到端或高階智能駕駛的方案,如何能做到保證安全性?

侯聰:理論上來說,端到端也能做到安全,但是背后需要大量的資源、數據,和大量長數據的收集,以及大量的算力支持,不斷地迭代和訓練。這個理論上是可行的,但是實操過程中,不是每一家車企和供應商愿意投入這樣的資源。國內的話,這種長尾問題更多一些。我們可以參考特斯拉的經驗,但是不一定照搬它的做法。所以在國內我們提出了“安全的端到端”的概念,一方面利用端到端的優勢,包括它更好地解決一些場景,包括博弈場景,包括更加擬人的自動駕駛。同時,它一些下限的問題,也是通過系統設計。包括過去積累的經驗,我們整個的架構,我們規劃的算法,實際上是把整個的端到端系統和過去的系統做了結合,既能利用好上限能力,同時也能利用過去的經驗保證下限能力,這是整個的邏輯。

汽車之家:從您的視角來看,特斯拉的智能輔助駕駛能力與國內車企/方案商的能力相比有哪些差距?

侯聰:差距是對中國場景的適配能力,它沒有用中國大量的數據去訓練它的系統。所以碰到壓實線和紅綠燈的識別,包括復雜路口的判斷這塊,表現出比較生手或新手的表現。但是本身的駕駛能力,復雜場景的博弈和它之間的互動,起步、減速、轉彎的整個體感上,這個能力還是與美國那邊對齊的,只不過對于語義上的理解的能力上是需要加強的。

汽車之家:所以,它在國內落地以后,他需要長時間的里程積累以后,然后不斷優化以后體驗會變更好。

侯聰:應該是有機會的。

汽車之家:那會在一定時間以后會超越國內的廠商嗎?

侯聰:這個也不能斷定,大家也是在競賽中,就看誰跑得更快,是特斯拉適配中國場景做得更快,還是國內廠商把體感和長尾問題解決得更好,大家都在比賽往前跑。

汽車之家:因為我們之家會針對用戶進行觀點意見的收集。大家對智能輔助駕駛還是比較關心的,我們調研到的數據是50%的用戶會將智能輔助駕駛的能力作為購車時的主要參考項或必選項,從您的角度來說,可以為我們用戶提供一些建議,讓他更好地、更安全地使用智能輔助駕駛的功能。

侯聰:與其讓用戶主動了解,不如讓車企、媒體和評測的機構去做客觀的使用建議和評測。一方面,車企更多主動宣傳自身智能輔助駕駛不足之處,到底哪些場景需要安全地處理,這要主動講出來,過去大家出于一些營銷的目的,可能比較避諱談這些方面,我是希望后面車企主動宣傳這些方面能力的不足。

第二個對于評測來說,希望評測去娛樂化,能夠更加理性、客觀地去做評測,而不是引導一些情緒或者是觀眾的一些想法。還有是評測本身應該做得更專業一些,應該把評測的項目、場景搭建得更真實,符合真實事故場景。同時,評測指標也更多地去考慮安全性,不要一味注重接管率,我認為這是過去誤導的方向。

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