纵目科技陈超卓：自动驾驶回归理性，落地自主泊车1.0-3.0| GGAI峰会

纵目科技是一家以汽车智能辅助驾驶系统研发为主的科技公司，其所提供的环视ADAS系统，在同一硬件平台上集成了3D全景泊车、车道偏离预警、盲点检测和移动物体检测等多种ADAS功能。

2015年11月，纵目科技宣布完成4000万元A轮融资。2017年2月，纵目科技宣布通过新三板定增方式完成B轮1亿元融资。

在11月17日深圳举办的GGAI2017人工智能峰会上，纵目科技副总裁陈超卓从自动驾驶的挑战、地理围栏的概念、纵目科技低速自动驾驶的状况及自动驾驶的落地和商业化等四个方面，分享了他的思考。

自动驾驶的挑战

今年自动驾驶市场已经回归理性。它呈现了一个新的趋势，如果光演示一辆自动驾驶车，不考虑量产、落地和商业模式，那么无人驾驶已纯粹是低科技，不是高科技。

另一个趋势是大家已经不怎么提全路况的L4，而是加了一个“地理围栏”前提，即讲求特定的场景。创业公司也纷纷选择有限场景，加速自动驾驶项目落地。

举个例子，某主机厂的前瞻部门现在需要汇报工作，装一台无人驾驶车。那么他们只需要配上激光雷达、毫米波雷达、摄像头等传感器，再加上英伟达的芯片、博世的底盘线控系统，再把百度的阿波罗平台等串在一起，准跑起来。

再不行可以请自动驾驶的创业公司组装一下，肯定帮你把车跑起来。也就是说，组装上不存在什么难度。

但进一步，组装一辆简单能跑的无人驾驶车可以，那到量产100万辆怎么办？今后怎么做到100万台？所以就出现了自动驾驶的挑战：怎么让它落地、怎么量产、商业模式是什么，这才是核心的问题。

这个问题的挑战体现在许多极端情况上, 目前技术无法突破。

一方面，未来几年之内，机器没法做到挑战人的意图，人开车和机器开车还是不一样的。比如我看到前面有一个老太太，我能根据因果关系等判断她是不是碰瓷，但是机器要计算她是不是老太太、会不会碰瓷，这还做不到。

按谷歌自动驾驶前CTO的说法，理解人类意图是无人驾驶汽车的根本挑战。

另一方面，在城乡结合部等非常复杂的场景中，车辆要做到完全的无人驾驶，目前的技术无法突破。而我个人的判断是，这十年之内“没戏”。

地理围栏

但既然没戏，我们还要搞自动驾驶吗？当然要，但我们要在特定的场景和范围之内进行。这就是“地理围栏”的含义。

这张图左边是1级到5级自动驾驶，右边是Geo1到Geo5。场景方面，比如说简单场景、低速无人或高速无人，从这几个场景角度来说，绿色的表示目前自动驾驶技术可以落地的，比如说大家现在已经把L1到L2当成ADAS了。

而ADAS自动驾驶辅助系统用到车厂，大家现在关注用ADAS怎么拿五星安全认证，但即使国内没有ADAS的车拿不到五星，这个是可以量产的技术，高端一点的车已经装备，所以它依然是绿色的。

黄色部分是指或可做到，但还需要5到10年的发展，如等我们的道路设施、V2X技术等有所突破后，可以落地。

而红色表示的是极端情况，这部分要至少十年以后才能落地，要依靠于人工智能的技术与突破、V2X的技术推广、基础设施等，尤其是完全的无人驾驶和最复杂的场景，即我刚才指的人多、交通复杂、城乡结合部等，这一块无人驾驶技术目前没法突破。

如果V2X等基础设施和人工智能技术都完善了，这些红色也许会消失。

因此，绿色部分是目前我认为可以落地的一些技术，各家也主要聚焦这一块实现L3或者L4，这也是我们纵目科技关注的阶段。

具体来说，我们将分为园区、停车场或者简单的社区道路三部分，逐步发展。而红色部分，很多人则认为是现在烧钱也烧不出来的。

纵目科技与低速L4的商业模式

目前，纵目科技在北京、上海、厦门都有研发中心。自动驾驶和ECU研发主要在北京，传感器研发在厦门，比如说摄像头。工厂在上海和厦门。

纵目科技走的是一个低速的、以环视为基础迭代出来的产品路线。由环视加自动泊车，实现一键式自动泊车，逐步过度到自主泊车，比如说你上楼，车自己去泊车，也就是低速L4，最后再发展到自动驾驶。

我们的开发路径现在是自主泊车1.0，可以在停车场运行，11月30日我们将在中关村发布，2018年量产，场景是停车场范围内的L4、Geo1。自主泊车2.0是在2019年，场景为园区的L4、Geo2，自主泊车3.0将在2020年左右实现，在简单的城区道路实现自动驾驶L4、Geo3。

大家关心的低速自动驾驶落地场景的商业模式，可以看这两张图进行对比。

比如说左边的图是传统的OEM的供应链模式，依次为主机厂、Tier1、Tier2，我个人认为是ADAS的模式，也就是L1、L2可以使用这个商业模式。而到了L3以上，我认为要看右边的生态链模式。

为什么呢？刚才图森的吴总说，他们一套无人驾驶卡车系统成本好几万，但到了乘用车，就算方案是1万元，采购成本1万，我的销售成本就2万了。即使按最低来算，10万元的车，2万就占了20%整车的成本，这显然是不行的，消费者不一定会为这个不成熟的技术买单。

由此可见，自动驾驶应用可选择右边的生态链模式，从运营商到汽车生产商、Service方案提供商，我们为他们形成解决方案的各种生态链，比如用于共享出行、物流、扫地机器人、港口、码头等有限的场景。

总的来说，即L2以下的，通过左边传统供应链模式靠谱一些，到了L3以上，在新的出行模式下其应用更容易实现。