新造車公司真是不容易，一邊要融合好互聯網團隊和傳統工程制造團隊，在近兩年陸續出現的上百家新造車公司中活下來；另一邊從行業大趨勢看，每個創始人都得思考怎么把自動駕駛汽車這一未來車企的核心技術能力建立起來。

就我的觀察而言，蔚來、小鵬、車和家是新造車公司里在自動駕駛領域投入比較大的三個選手。如果引發其他公司不滿，可以在評論區留言，我來出個續集。

蔚來

從蔚來成立至今，李斌對技術人才的態度一直都是禮賢下士，先用夢想動之以情，聽完還不愿意來到蔚來改變世界的，就只能用高薪曉之以理了。

蔚來的自動駕駛及車聯網團隊在硅谷，負責人是蔚來首席發展官、北美 CEO Padmasree Warrior。2017 年 3 月 10 日的美國西南偏南（SXSW）大會上，Warrior 代表北美團隊第一次發聲：蔚來將在 2020 年為美國消費者推出自動駕駛汽車。

蔚來北美 CEO Padmasree Warrior（右一）

但實際上，北美團隊早在 2015 年就組建了，要知道蔚來是 2014 年 11 月才正式成立。所以雖說自動駕駛燒錢燒資源，但李斌投入起來也很早期、沒手軟。

介紹兩位蔚來北美團隊的技術負責人：

首先是 Jamie Carlson，Jamie 的 Title 就是蔚來自動駕駛副總裁，履歷很亮眼。加盟蔚來前是蘋果自動駕駛汽車項目 Project Titan 團隊成員，再往前是特斯拉 Autopilot 固件經理。他的前同事評價他 He is a great team player. He pays attention to every detail, works very hard and produces a good quality code.

Jamie Carlson Twitter

這種履歷豐富、風評很好的人才是最對蔚來胃口的。

另一位叫Chris Pouliot，蔚來人工智能副總裁。加盟蔚來前 Chris 還擔任過 Netflix 的算法與分析總監，后來跳槽到 Lyft 出任數據科學副總裁。現在在蔚來北美負責人工智能在個性化、物流和自動駕駛領域的應用。

蔚來人工智能副總裁 Chris Pouliot

實際業務層面，2016 年 10 月 14 日，蔚來宣布獲得加州車輛管理局（DMV）頒發的第 16 張自動駕駛牌照，位次排在蘋果、豐田、英特爾之前。

當時北美團隊已經擴張到 300 人，今年年初進一步擴張到 400 人，可你打開蔚來北美官網看看，還有 37 個自動駕駛相關職位在長期招人。 

2017 年 2 月 23 日，蔚來電動超跑 EP9 無人駕駛版在美國得克薩斯美洲賽道（Circuit of the Americas）的無人駕駛測試中創造了 257 km/h 的速度紀錄，成為全球最快無人駕駛汽車。

你可能會說，無人駕駛汽車快有什么用。還真的有用，一般來說，新造車公司和自動駕駛創業公司擅長軟件和算法，不擅長車輛底盤、動力控制。蔚來 EP9 成功實現了超高速場景下的轉彎、變速，說明蔚來團隊還是在不擅長的領域有所突破。這種技術積累未來也可以下放到 ES8、ES6 等量產車的高級輔助駕駛系統中。

ES8 發布后，媒體還在加州 Montague 高速公路附近拍到過一臺 ES8 自動駕駛測試車。 

量產車 ES8 上的高級輔助駕駛系統，蔚來也創造了一個記錄：全球首款搭載 Mobileye EyeQ4 芯片的車型。很多人好奇為什么蔚來交付了車，但對高級輔助駕駛系統 NIO Pilot 講的不多。實際上，EyeQ4 芯片是 2017 年年底才推出的，ES8 差不多同期發布。在今年年中交付前，蔚來要測試這顆昂貴芯片的性能、對算法和功能進行適配和迭代，然后再通過 OTA 推送給用戶。

眼熟嗎？特斯拉不就這樣嗎。不過特斯拉 Autopilot 1.0 當年用的是 Mobileye 的 EyeQ3 芯片，EyeQ4 性能比 Q3 提升 8 倍，功耗只增加了 20%。

NIO Pilot 配備了 1 個三目攝像頭、4 個環視攝像頭、5 個毫米波雷達、12 個超聲波傳感器以及 1 個駕駛狀態檢測攝像頭，整體規格和AP 2.0 不相上下。 

蔚來發布了一個介紹 NIO Pilot 的宣傳視頻：

總結一下，蔚來在自動駕駛領域基本上是兩條腿走路，一方面致力于高級輔助駕駛系統在量產車中的應用，配合整車 OTA 收集真實路況中的數據，持續改進算法；另一方面也在研發 L4 級自動駕駛技術。

小鵬

前兩天央視 2 套《對話》造車新勢力中，何小鵬提到小鵬汽車的自動泊車功能會是一個特別的亮點，這是何小鵬第 N 次推銷小鵬汽車的泊車功能。

自動泊車這個功能，在豪華品牌車型中早就見怪不怪了。但何小鵬的觀點是，現有車型的自動泊車功能，在很多場景下都不好用，小鵬希望把自動泊車的使用頻率提高到 70% - 80% 甚至更高。

下面是小鵬自動泊車的宣傳視頻：

這個思路體現了小鵬做輔助駕駛的策略，其實和特斯拉蔚來基本一致，都是在整車 OTA 的基礎上一面收集路況信息，一面反過來測試驗證，對算法進行優化。

小鵬汽車自動駕駛副總裁谷俊麗是前特斯拉 Autopilot 機器學習負責人，所以小鵬的高級輔助駕駛系統中不可避免會帶有特斯拉的影子，但又會針對中國本土交通路況做很多本土化的研發。

比如說在團隊建設方面，谷俊麗說，小鵬自動駕駛團隊有幾個規則：

“stay small”，小規模的；

“stay focus”，非常專注的，讓所有人的大腦變成一個更大的超級大腦；

“stay open-minded”，用獨立思維看問題；

“move fast”，要走得快。

聽著就很特斯拉。為什么小鵬硅谷自動駕駛團隊只有 50 人左右，谷俊麗延攬人才方面特斯拉式的寧缺毋濫的風格功不可沒。

不過，因為針對中國的本土化研發，小鵬系統跟 Autopilot 的用戶體驗會出現明顯的差異。比如說，中國道路上很常見的加塞、急剎；或者大街上突然殺出的摩的、電驢、老太太，這種問題必須要下很多功夫研發針對性的方案。

特斯拉 Autopilot 在中國是沒有研發團隊的，與 Autopilot 相關的職位叫 Autopilot Product Support Engineer，這些工程師需要天天開著搭載新算法的特斯拉去各種路況下測試，并將 Bug 反饋給加州總部。這種迭代對比這些扎根中國的本土新造車公司，效率難言樂觀。

在技術方面，谷俊麗曾經說過要技術先突破，形成線、線形成面、面形成框架。今年上市的 G3 上，除了自動泊車，另外還有自動跟車、自動超車和遠程召喚，也就是針對性的解決取車、用車、停車三個場景。

我的理解是，小鵬會把整個自動駕駛場景拆解成一個個功能單點突破，逐步迭代通過 OTA 形成一個比較完備的高級輔助駕駛系統。

硬件層面，下半年即將交付的小鵬 G3 配了 12 個超聲波雷達、3 個毫米波雷達、5 個攝像頭，跟特斯拉蔚來大同小異。可以看出一點細微的差異是特斯拉更倚重攝像頭，非常激進的押注視覺路線；而蔚來和小鵬在融合攝像頭和毫米波雷達的感知上更均衡一些。

小鵬沒有披露 G3 的計算平臺，但要承載這么多傳感器的感知數據融合、規劃決策和控制，計算平臺也不能太弱，谷俊麗的說法是一個“高性能、低延遲的計算單元”。

小鵬已經在提前布局未來了，6 月 23 日，小鵬和汽車電子供應商德賽西威達成合作，雙方聯合研發 L3 級自動駕駛汽車，預計在 2020 年量產。

德賽西威我們之前也寫過，在整車 OTA、攝像頭、毫米波雷達、整車車身網絡等領域均有涉及。

小鵬預訂了德賽西威設計上符合 ISO 26262 道路安全規定的車規級自動駕駛域控制器，號稱“搭載了國際頂級的 AI 超級計算芯片”。從性能和功耗的平衡來看，自動駕駛汽車應用專用型芯片是大勢所趨。包括蔚來 ES8 和車和家 SUV 搭載的 EyeQ4、特斯拉在自研的 AI 芯片，某種意義上都屬于專用型芯片。

關于 2020 年的 L3 級自動駕駛汽車，小鵬的定義是提供低速代客泊車、中速塞車輔助巡航（Traffic Jam Pilot）以及高速代駕三大功能，對比新款奧迪 A8 那種更接近 L2 的 L3，小鵬這個 L3 聽起來更加接近 L4。值得期待一下。

總結一下，小鵬和蔚來的自動駕駛領域在戰略上是一致的，即兩條腿走路，一面推進高級輔助駕駛系統在量產車中的應用，配合整車 OTA 收集真實路況中的數據，持續改進算法；一面研發 L4 級自動駕駛技術。差異集中在具體的戰術實施層面。

車和家

車和家的自動駕駛比較難寫，不僅自動駕駛，所有業務都不好寫。這家公司低調得不像新造車公司，終于上了頭條，居然是因為李想發了全員郵件。

6 月 28 日的 2018 智能汽車跨界融合高峰論壇上，車和家自動駕駛總監郎咸朋第一次公開了的車和家自動駕駛戰略。車和家計劃于 2025 年實現 L4 級自動駕駛汽車的商業化運營。

郎咸朋之前在百度是百度 L3 事業部非常早期的員工，一路從研發工程師做到了高級技術經理。今年年初加入車和家，目前帶著一支 10 人左右的團隊在做車和家首款 SUV 的高級輔助駕駛系統。

聽起來車和家相比前兩家遜色很多？其實還是具體的戰術實施上有差異。打開車和家官網，戰略布局頁面全部是自動駕駛產業鏈、應用場景的投資布局。

比如說易航智能，通過毫米波雷達、超聲波雷達、攝像頭和控制器組成的硬件解決方案實現特斯拉 Autopilot 級別的自動駕駛功能，同時把成本控制在 1000 美金以內。 

為什么要強調 1000 美金？車和家有一個和特斯拉蔚來小鵬都不同的打法：李想說過，車和家 SUV 將會是全世界第一款標配 L2 - L3 自動駕駛的車型，不需要像特斯拉、奧迪那樣花 5 - 10 萬元額外選裝。

車和家不需要多花 5-10 萬元選裝

既然不選裝，在保證性能的前提下把成本控制在合理水平就非常重要。

具體到硬件配置層面，雖然車和家 SUV 還沒發布，但其實也能通過特斯拉蔚來小鵬推個大概。12 個超聲波傳感器遍布車身前后、大約 5 個毫米波雷達、大約 5 個攝像頭，再加一個 Mobileye EyeQ4 芯片。

完全對標特斯拉 Autopilot、針對中國路況開發的融合控制算法、完成了 35 萬公里的道路測試、把選配變成標配，會讓車和家 SUV 的產品力明顯提升。

L4 自動駕駛技術車和家選擇了自主研發，坊間傳言今年車和家會在硅谷成立新公司，專攻 L4 的研發，相關的招聘也已經展開。

171 個招聘職位中前五個都是自動駕駛工程師

另外上面那張圖里還有個流深光電，出品 128 線的旋轉式激光雷達。這個打法挺有趣的，激光雷達整個行業都由旋轉式轉固態、用多顆低線數激光雷達代替單顆高線數激光雷達，用來解決可靠性和成本問題。

流深光電看起來完全逆行業大勢而行，還拿到了車和家這種產業投資人的投資，我們也可以期待一下，這兩家配合會帶來哪些新奇的打法。

總結

整體而言，我對新造車公司將自動駕駛汽車商業化持樂觀態度的。從數據的角度，數萬輛汽車源源不斷收集的路測數據訓練幾乎是改進 L4 級自動駕駛汽車算法的唯一路徑。這個規模幾乎可以把所有獨立運營的自動駕駛創業公司淘汰；從人才和戰略的角度，新造車公司對自動駕駛的重視，對自動駕駛團隊的建設也遠超傳統車企。

2025 年，躺在新造車公司的智能汽車里去上班，你準備好了嗎？

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