专访腾讯自动驾驶苏奎峰:死磕软件,不造车,是腾讯的边界 | 新出行100人
牛耕2020-06-18
大公司
有理想的车企很难把闭环体系交给Tier 1来做。

腾讯自动驾驶总经理苏奎峰 来源:腾讯

「新出行100人」是未来汽车日报的人物访谈栏目,致力于对话新出行领域站在前沿、洞悉风向的创变者,持续记录他们探索边界、触摸未来的每一次脉搏。

作者 | 牛耕

编辑 | 李欢欢

最近半年,自动驾驶成为中国互联网巨头们追捧的热词。华为希望在2025年成为中国领先的自动驾驶平台;阿里通过达摩院不断加码智慧物流运输;百度作为先入局者,自动驾驶战略与整个公司捆绑。相比他们,低调的腾讯在做什么?

2年前,腾讯自动驾驶实验室变成了业务中心。从架构转变“可以看出腾讯希望尽量贴近产业”,腾讯自动驾驶总经理苏奎峰表示。在接受未来汽车日报(ID:auto-time)专访时,他详细介绍了腾讯的自动驾驶战略:不局限于某一个领域和级别,而是做平台和工具链,与腾讯的大战略保持一致。

简单来说,腾讯要做三个基础设施:自动驾驶开发云、仿真平台、高精度地图。凭借这些工具,腾讯希望在车端-云端之间形成一个业务闭环,加速数据流动从而快速迭代算法,并为车主定制“千人千面”的自动驾驶风格。

苏奎峰强调,与人们通常的认知不同,“算法和数据都不是核心优势,闭环中的迭代速度才是。”只要迭代足够快,即使算法和数据有差距,也只是暂时的。

关于如何扩大朋友圈,腾讯的做法更加务实:更愿意谈具体项目,通过合作案例扩大朋友圈。苏奎峰尖锐地指出:“产业生态的建立,不是拉大家一起开个会,吃个饭,发个公告就形成生态圈了。需要务实的落地,自然而然形成生态。”

相比其他公司,腾讯做自动驾驶的优势在哪?也许正在于组织架构。去年,腾讯对组织架构进行了一次大梳理,目前腾讯自动驾驶90%的需求都能在智慧出行大部门内解决,并有腾讯云的强力支持,具备自主可控能力。

不做硬件不造车,是腾讯做自动驾驶的边界。近期,有造车新势力自己开发自动驾驶量产方案,令更多车企跃跃欲试。苏奎峰说,腾讯在很多年前就看到了这样的趋势,因此专注于为车企提供平台和工具链。未来,“有理想的车企很难把闭环体系交给Tier 1来做”,腾讯将更有用武之地。

以下是未来汽车日报(ID:auto-time)与苏奎峰的对话内容(经未来汽车日报整理):

从实验室到业务中心

Q:腾讯自动驾驶定位于什么场景?客户是谁?

A:我们不是专注于某一个领域。对腾讯来说,自动驾驶和公司的大战略是一致的,就是做好连接和工具链,支持产业发展,这是我们核心的定位和目标。基于这个战略,我们会在工具和平台上有更多的投入。当然,也会做L2.5工程化落地,和车企也有合作,L4会做一些探索,但不会大规模测试和运营。

在工具链方面,我们在做自动驾驶开发云、模拟仿真、高精度地图这些基础设施的建设,投入了大量精力。

Q:腾讯做的工具定位于哪一级别?

A:工具本身没有特殊属性,它是技术的支撑平台,不同场景会在细节上有所区别。比如开发云和仿真,其工具的整个流程体系是完全一样的,就是采集、标注、算法训练、评测、仿真,这套流程体系90%都是一样的。与自动驾驶级别没有特别强的关系,可以作为工具平台提供给客户,客户可以是车企、测试机构,甚至是政府交通管理部门。

Q:现阶段,自动驾驶部门比较注重哪方面?与车企建立大量联系,或者量产进度?

A:分两个方面。在工具链方面,我们不会闭门造车,平台和工具一定要有客户。我们有很多落地项目,一方面给客户交付,另一方面也在提升我们的产品,在产品和商业方面是平行推进的。

关于L2.5车端技术,腾讯的模式比较灵活:可以采用模块化方式,客户选择我们优势的模块,集成到它的系统里。我们有非常开放的合作模式和生态,不会拿合作数量或商业收入考核团队,更注重技术积累,先满足客户需求,加速走完产业初期阶段。

Q:如果把腾讯自动驾驶业务分成几个发展阶段,如何划分?

A:自动驾驶已经不是实验室了,现在已经变成一个业务中心。从名字的改变,能看到它更贴近产业。自动驾驶里,虽然Robotaxi离落地仍有距离,但其他应用和产业化就在眼前。

对业务中心来说,第一个阶段是满足当下产业发展的诉求。当下是产业初期,需要更多的工具、数据和云的支撑。我们提供产品来加速产业落地,同时积累技术并不断突破。

下一个阶段很快会到来,推进L2.5和L3量产应用,让工具和车端、云端形成一个完善的闭环体系。帮助车企建立这个体系,是腾讯愿意去做的事情。

Q:在腾讯内部,自动驾驶实验室在整体架构中处于什么位置?

A:腾讯有六大事业群,CSIG(云与智慧产业事业群)是整体To B的事业群,自动驾驶部门隶属于CSIG,与腾讯车联同属于智慧出行部门。目前来看,自动驾驶还是一个To B业务。

不做硬件,只做工具

Q:闭环体系是如何循环的?

A:所谓闭环就是车端-云端闭环,分几个维度去看。

从技术维度,算法很难一下做得非常成熟,需要不断迭代,迭代需要大量数据。车端收集的数据传到云端,云端可以做算法训练,然后测试验证,确定没问题,再OTA(空中下载)升级到车端。整个过程就是一个闭环体系。它的效率越高,算法迭代越快。

从用户体验维度,过去的车和系统,卖到客户手里就不再变化了。但在自动驾驶阶段,这两者与用户的个性需求是贴合的,否则用户感受会很差。基于用户开车的习惯,可以将数据反馈到云端,用个性化的数据优化系统,再更新到车上。这样就能做到自动驾驶的千人千面。同样一部车,针对不同的驾驶员,可以有不同表现。

来源:腾讯


Q:建立这种闭环是腾讯的优势?Tier 1或新兴的技术公司不太可能建立这种闭环?

A:很多公司都可以做这个事情,只是时间早晚的问题。但建立闭环体系,是需要know how和打磨的,要跟云、自动驾驶、高精地图在同一个组织下,才能产生竞争力。

腾讯在这方面的布局相对较早,我们2017年初就开始做了,已经有几年的积累。

Q:车企如何做到自动驾驶千人千面?

A:车企需要利用工具来实现。我们也可以帮车企做,数据是车企的核心资产,我们提供工具的同时不会侵害其核心利益。

这个闭环说起来很简单,但背后需要云和数据的强大支撑。这方面技术是传统车企的短板。腾讯愿意发挥云、数据、AI、网络方面的力量,跟车企合作。这种合作会产生新的商业模式,比如为车企做千人千面的定制化、推送服务。

Q:车企使用工具开发,不需要自动驾驶技术公司参与吗?

A:工具只是帮车企提高效率。如果车企有自己的团队,利用这些工具可以做自己的产品开发,主导权和控制权都在车企手里。否则,可以引入一些Tier 1或独立模块的供应商,基于这些工具去做,目前看,这种模式主导权在Tier 1手里,要看车企如何选择自己的短期或长期路线,也是一个战略的考量。

从这个角度来说,以后传统Tier 1直接定制化产品的商业模式会面临很大挑战。

Q:腾讯与车企的合作进展如何?是一对一还是提供开放平台?

A:我们的合作比较具体,不能概括成一对一,而是分具体项目。我们一直在强调:产业的生态或者说朋友圈的建立,是需要慢慢形成的,不是拉大家一起开个会、吃个饭、发个公告就形成生态圈了。我们希望通过具体的、可执行的、互利的合作案例,一点一点去推进,逐步形成一个生态体系,这也符合自然规律。

Q:Tier 1的体系将消失?在自动驾驶时代,他们不可能以原来的方式跟车企合作了?

A:对。这种闭环体系的自我迭代和生成,与Tier 1的商业模式不太一样。Tier 1是产品化、模块化的,供应商提供产品,通过规模化来降低成本,提高竞争力和稳定性。但未来的自动驾驶一定是要闭环迭代的。我相信有理想的车企很难把闭环体系交给Tier 1来做。

Q:小鹏P7推出后,很多车企都想尝试自己做自动驾驶,未来将不再倚赖技术公司?

A:这确实是未来的一种趋势,好多年以前我们就已预判,所以我们不造车,也不做硬件,而是在工具链和平台建设上投入精力。

Q:如果只做软件不做硬件,会不会硬件跟不上软件的进度?

A:软硬一体确实是产业发展面临的问题,但不是瓶颈。关键在于要有能力来定义硬件,能够找到合适的伙伴来做硬件。

算法和数据不是核心竞争力,数据利用效率才是

Q:腾讯在自动驾驶方面的优势在哪?比如说仿真、高精地图?

A:在仿真和平台的工具链方面,我们在国内外都是很有竞争力的,也有具体的商业合作落地。

在算法层面,各企业不会差得太远。算法不是最终的产品核心竞争力,数据的迭代和效率、闭环体系的建立才是。因为算法的领先是一时的,闭环的体系和效率的提升是长久持续的。只要有一个快速迭代的体系,发展足够快,一定能快速跟上。

Q:从2017年至今,腾讯做自动驾驶的战略有没有变化?

A:我们的定位和未来走向,当时就想得比较明确了。这也是为什么我们能在某些领域做得比较好,因为怕的就是战略不定、方向摇摆。

来源:腾讯

Q:在腾讯内部,自动驾驶部门与别的部门协作情况如何?

A:腾讯内部相对扁平,资源上很统一。跟大家协同的时候,涉及自动驾驶相关的业务,90%是在我们自己的部门里解决的,比如高精地图、仿真和云,在出行部门有对应团队。当然IAAS、PAAS那一层,我们有腾讯云的团队。这些团队能以很灵活的方式去组合。

Q:腾讯在路测方面是怎么做的?有自己的车队吗?

A:我们有自己的自动驾驶测试车,L3、L4都有。一方面是做算法测试验证,另一方面对我们工具链的场景构建和数据分析,都是必要的。

Q:在自动驾驶领域,做工具和平台的巨头并不在少数,未来几场关键战役会在哪里打响呢?

A:腾讯整个工具链和体系都是自我构建的,完全自主可控,不存在购买集成的问题。

自主可控的关键在于,所有的接口和规范都是很灵活的。实现自主可控之后,所有的工作都可以根据客户需求去快速迭代和更改,进步速度也最快。如果拿传统硬件做集成,就很难了。

比如我们做平行加速,只要有需要,就可以有足够节点支持,仿真节点无限扩容,两千、一万都可以。但如果是外购的软件,一个节点要几十万,仿真要扩容基本上就不可能了。

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