文/周雄飛

智能輔助駕駛領域的“第一性原理”是什么？

有可能很多人第一時間想到的就是埃隆·馬斯克的理論——"以人類視覺認知為根基，通過海量真實路況數據訓練神經網絡，用純視覺感知實現類人駕駛決策的通用化自動駕駛系統。"

基于這一理論，馬斯克堅信可以僅用攝像頭作為車輛感知硬件，配合類人的算法以及較高的算力規模，就可以打造出擬人的L2級別智能輔助駕駛功能以及更高階的自動駕駛。

從結果來看，特斯拉的輔助駕駛能力確實在行業內處于前列的位置，從而讓一些國內的車企也試圖通過純視覺或者全視覺（攝像頭+毫米波雷達）方案打造自身的智能輔助駕駛功能，基于此，一些車企喊出了“輕激光雷達”的口號。

但在禾賽科技CEO李一帆看來，上述提到的“第一性原理”不一定是正確的。

因為他認為，馬斯克提出的“第一性原理”，更像是對于人類駕駛汽車的仿生學。但用仿生學來打造智能輔助駕駛或者自動駕駛系統，或許并不可靠，畢竟在強光、濃霧和暴雨天氣下，僅靠人眼就很難看清前方的路況了。

以AEB主動安全功能的工況上限為例，目前智能輔助駕駛行業看重安全的背景下，很多車企品牌也在進一步提高AEB可以工作的最高時速。

比如在上海車展前夕亮相的華為乾崑ADS 4.0，可實現最高150km/h時速下的AEB剎停；今年初蔚來向用戶推送的Banyan榕3.1.0版本中的AEB，也已覆蓋60-150km/h時速工況。

此外，像嵐圖全新夢想家、長城全新高山、問界M9和理想L9等主流產品，均被宣傳可以實現120-130km/h最高時速的AEB剎停。

需要注意的是，以上這些智能輔助駕駛系統和車型產品，能實現如此高時速的AEB剎停，其背后無一例外都是基于激光雷達為主的融合感知方案所支持。

“AEB功能在ADAS里面是要求最為嚴格的，在目前實際功能表現上看，為何有很多車企做到了120、乃至130km/h的最高時速下還能安全剎停，正因高精度、能看得足夠遠的激光雷達的普及，為此實現帶來了很大的幫助。”維他動力創始人趙哲倫這樣對飛說智行表示。

有可能正是這個原因，越來越多車企認為激光雷達對于安全很重要。按照禾賽分享的數據，今年15萬元以上新能源汽車市場激光雷達的滲透率將達到40%，相較于去年增長15個百分點。

同時，為了做到“安全不選配”的目標，禾賽發布了他們面向L2到L4的激光雷達感知方案“千厘眼”，以及ETX車規級超遠距激光雷達、AT1440車規級超高清激光雷達和FTX車規級純固態補盲激光雷達等新品。

其中，ETX是禾賽專為L3級別打造的超遠距車規級激光雷達，基于禾賽自研的光矢量芯片，該激光雷達可搭載于艙內擋風玻璃后，還能實現400米的超遠測距（@10%反射率）。

相較之下，AT1440則是針對L4級別自動駕駛而生的車規級產品，基于1440線數以及搭載了禾賽第四代自研芯片，4顆AT1440可以為提供L4級自動駕駛所需的安全冗余，性能上屬于行業內前列水平。

FTX屬于固態車規級激光雷達，作為一款近距超廣角雷達，FTX能有效覆蓋車身四周盲區，精準檢測低矮障礙物，如路樁、寵物等，為城市輔助駕駛以及自主泊車提供助力。

基于以上三款新品的不同組合，千厘眼共有三大解決方案，分別為“千厘眼A”、“千厘眼B”和“千厘眼C”，分別為L4級及以上自動駕駛、L3級有條件自動駕駛、及L2級輔助駕駛系統提供不同的激光雷達組合，這一組合可按照車企需求隨意搭配。

對于智駕安全，李一帆在上海車展前夕舉辦的禾賽技術開放日上，再次強調了“激光雷達是安全件”的觀點。在他看來，激光雷達的重要性，就是在一些特定的場景中純視覺解決不了的，激光雷達來解決，因此激光雷達的價值不是冗余，叫“兜底”更為合適。

以下為包括飛說智行在內的媒體們與禾賽科技CEO李一帆的深度對話，略有刪減和修改：

1、激光雷達的成本、研發以及對于L5自動駕駛的價值

Q：之前提到過激光雷達就算怎么降本也不會降到白菜價的階段，前提是會有一定的上車的門檻。但今天的分享主題則是希望激光雷達成為所有安全的標配，就像安全帶一樣，但是安全帶是所有的車型都會具備，這兩點會不會有矛盾？

李一帆：一個東西最終下降成本的極限我覺得取決于兩件事，第一件事是成本結構，就像安全帶、安全氣囊也沒有降到1塊錢，是有一個在理的足夠大的長期的成本結構。

在我看來，200美金是合理的成本結構，但不是物料200美金，因為物料200美金。其實公司就虧太多錢了，這是我去年說的觀點，今年看來依然成立。

第二，就是一個商品的成本極限取決于它創造的價值，價值和成本的對比，但是有一些東西是成本居高，但價值沒有那么高，最后這個行業有可能就不存在了。

我覺得激光雷達比較好的是找到了這個點，我認為它創造的價值是明顯高于200美金的，我認為今天考慮到尤其之后會有 L3，還會有更多的軟件提升，能讓激光雷達隱形安全氣囊和安全帶的作用更明顯。

雖然對于很多人來說，對車上的零部件成本都很敏感，但200美金對絕大多數人來說是不錯的價格，我認可長期這是一個合理的穩定價格，還是那句話，再大量也不能讓所有車上的東西都變成1塊錢。

Q：禾賽這幾年一直在提激光雷達是隱形的安全氣囊，可以看到安全氣囊已經標準化，但激光雷達并沒有，以及要實現AEB功能也不是標準化。因此禾賽未來會不會做AEB的算法，以及行業未來會出現標準化的AEB供應商嗎？

李一帆：首先我們不會做AEB的算法，因為AEB功能還是融合感知會更安全，光有激光雷達并不是最優方案，畢竟AEB是高于經濟利益的，安全還是更高等級的。

第二我覺得AEB未來大概率會有行業的標準化，因為這是一個涉及到安全和可靠性的功能，對于體系化的要求還是很高的，甚至到最后那個時候大家利潤非常低的時候，規模效應也是很大的，不一定能夠允許很多家同時做，所以最終會標準化。

Q：從L2的輔助駕駛，發展到L5的自動駕駛，是大家都很關注的話題，那么對于禾賽以及更廣義上的激光雷達來說，在這個過程中作為產業鏈非常重要的一環，它可以發揮什么作用？

李一帆：對于L2來說，理論上人是可以兜底的，因此大家對于激光雷達的必要性有討論有一定的道理，雖然我覺得有比沒有要安全，我不希望大家因為成本的原因不用。

但在L3體系中，我認為大家基本是比較一致的，我沒有聽說任何一個人提出了純視覺的L3，因為L3的本質對安全性要求太高了。L3的本質是一定希望有多傳感器融合，不僅是傳感器的冗余，它也包括轉向制動的冗余、電源的冗余，它的本質就是各種冗余。

所以我覺得激光雷達天然是對攝像頭很好的冗余，冗余不代表完全備份，而是在特定場景下的定義里有一些純視覺解決不了問題，激光雷達再解決，所以不叫冗余，我覺得叫兜底會更合理。

Q：看到禾賽自研了SPAD芯片，速騰聚創也量產了，就想問下自研芯片量產是代工還是自產，如果是自產比例大概是多少？

李一帆：有個基本的原則，就是如果外部供應商做得比我們好，我們一定優先用外部供應商，因為禾賽是最高端品牌，一定會用最好的東西的。但在很多具體的場景下，我們的自研是好于外部供應商的，在這種情況下其實我們會盡可能多用自研了，因為自研短期肯定貴，但長期成本也會更低。

來看很多車企自研芯片，也是同樣的道理，因為自研芯片就能擁有自己的體系，這個是更重要的，這已經不完全是錢的事情在里面了。

禾賽第四代自研芯片

Q：想問一下 ADAS 和自動駕駛這塊的問題，因為看到英偉達、特斯拉，還有地平線，他們都是堅持軟硬結合的。如果像自動駕駛大家的目標都是面向 L5 發展，在面向 L5 發展的過程中，軟硬結合或者軟硬解耦到底哪個更重要？

李一帆：要討論軟硬結合還是軟硬解耦，取決于車企或者客戶的需求是什么樣的，如果他們是軟件開發商或者車企有自己開發的軟件，那么做軟硬一體的意義就不太大。

業務最好的模式，是在做自己擅長的事的同時，還能真正解決客戶的需求，這樣才是好的商業模式。

Q：最近關于智駕安全這個事情是我們行業重點討論的方向，所以想問禾賽在安全的事情上，可以做出一些怎么樣引領行業或者超越行業新的舉措？

李一帆：安全對我們來講是最重要的，激光雷達存在最重要的價值也是讓輔助駕駛變得更安全。從公司內部來看，都想讓激光雷達的性能更好、質量更好和成本更低。

并且制造體系要符合功能安全ISO，以及內部也有冗余備份，如果沒電了怎么辦，如果有一個東西壞了怎么辦，有一整套的體系來解決，尤其要滿足歐系的認證標準，安全這方面我們做了大量的工作。

Q：禾賽的產品線更新的很快，像AT128、AT512、AT1440、FTX、ETX，現在可能會出現有一些產品其實還沒有量產，但是它的下一代已經推出了，想問一下整體是怎樣的關系，就是時間節奏和價格？

李一帆：會不會有產品做到一半最終沒有做下來，最終被新的產品覆蓋掉了，有，一定程度就是這樣的，在行業如此內卷的當下，誰能保證戰略定力說我做單品就能一直做到底，這也不合理。

這背后的原因，是因為客戶的需求一直在變化，為了適應這樣的發展，解決辦法就是要打造一個核心平臺，有這樣的底層能力在，才能在面對行業快速變化中，實現快速響應迭代，該扔的扔，該留的留。

Q：今年整個智駕的激光雷達和整個智駕方案都在快速上量，包括禾賽也規劃了200萬的產能，在產能和需求快速擴張的過程中，怎么確保自己供應鏈和生產的穩定？

李一帆：200萬不是今年的預測出貨量，而是我們的產能規劃，如果有200萬的需求，可以保證在幾個月內達到這個量。對于車企來說，他們不會要求一夜之間就要產能翻5倍，一般會給供應商幾個月的準備周期。

產能的規劃不是供應鏈，那一段相對容易解決，更多的是生產能力，不就是加產線復制粘貼，這個能力還好，這么多年已經成熟了，我們在這方面不是特別擔心。

2、對于機器人行業的相關思考和判斷

Q：禾賽未來會考慮入局和制造機器人嗎？

李一帆：如何造人形機器人不是禾賽的主業，不會做這個事，我們只是硬件供應商。

Q：今年機器人locomotion（移動/運動能力）的目標，能不能預測下它大概什么時候可以提高行走的效率或者實現走的目標？

李一帆：就機器人馬拉松這件事來看，我覺得有點不太公平，因為大家都是第一次參與這個事，都不知道怎么弄，現場也出現了一些問題，但這些并不代表能力不行。

因為現場的大多數機器人不是用于設計跑馬拉松的機器人，所以它的熱管理、耐久性，甚至是不是背著電腦去現場，這不是一個成熟體系。突然搞這樣一個比賽，對于很多不是主業讓機器人跑馬拉松的公司，就不太公平。

我可以大膽預測下，第二年如果再跑馬拉松，整體效果應該就會好很多，也不是行業一夜之間就進步了，就是大家更知道怎么準備而已，確實之前沒有機器人跑過。

機器人行業與自動駕駛行業，都需要有好的評價體系，有更好的評價體系，對于行業的發展會有很大的幫助。

Q：對于機器人的發展是不是已經有個確定的方法論，就是要等到硬件的更新才行，或者說是不是卡在硬件上？

李一帆：我一直有個觀點，就是很多行業如果一個硬的東西還沒有到成熟，是軟不起來的。以特斯拉舉例，它是先造了一個好的智能汽車平臺，大家覺得這款車好才會去買單，絕大多數特斯拉的車主應該是覺得這款車開起來挺好，而不是因為它的輔助駕駛能力好去買單的。

有硬件才能打開開發軟件的機會，如果硬件不好軟件業務也會受到束縛，這應該是大多數行業要經歷的過程。這波機器人和機器狗的創業公司，更多的貢獻是做出了一個比之前更好的硬件，配合上軟件，最后才能把產品落地和交付。