想到在 2021 年濒临一个采用：是再次创业开云(中国)Kaiyun·官方网站 - 登录入口，照旧加入一家老练的大公司作念自动驾驶？
他最终采用了友谈智途——一家从上汽前瞻spin off出来的初创公司，天神轮股东有上港、海尔、普洛斯、国电投、江苏交控、自贸区基金、山东港这些产业考虑方，专注于口岸、主线物流、工业园区、矿山等场景的L4 级自动驾驶——担任首席科学家和智驾中心总司理。
友谈成立前，时任上海市委文告李强亲自推动上汽前瞻和上港合营主海大桥上的L4智能重卡。
友谈成立一年后，现任市委文告陈吉宁上任。颇有因缘的是，在想到十多年前的清华大学毕业典礼上，恰是陈校长为他拨穗正冠。“这种因缘很奇妙，”想到说，“但更环节的是，他们皆是自动驾驶手艺的坚定支柱者。”
友谈智途领有大多数自动驾驶公司心荡神驰的资源：中国 30%主流口岸的潜在客户，以及上汽集团的支柱。
对想到而言，友谈代表了一种“手艺求实主义”——不再仅仅追求前沿算法的打破，而是让自动驾驶信得过在商用场景和财报上跑通。
“我需要一个能弥补短板、阐发所长的环境。”想到说。他的手艺才调无谓置疑，但口岸和物流是一个 to B 和to G 的市集，客户资源、政府相关和手艺一样重要。友谈的股东配景，让他不必像在以前的创业公司那样疲于找客户，而是能专注于手艺落地。
张开剩余96%这种“求实”也体当今研发方式上。
友谈的工程师戒备在船埠隔壁，他们的算法不是在会议室里研究出来的，而是在不雅察龙门吊的功课节拍、倾听卡车司机的衔恨后，一丝点调整出来的。
举例，AIV（Autonomous Intelligent Vehicle，无东谈主智能集装箱转运平板车）取消了驾驶室，接管双向对称设计，不是为了手艺炫技，更是为了科罚集装箱场所失及时的服从问题——在传统船埠，这一环节需要额外的工序来调整。
“咱们早过了作念 demo 应付投资东谈主的阶段，而是要让每辆车每年实着实在地挣到30万元。”友谈导航负责东谈主江灿森说。他与想到的合营始于 2019 年的大疆时期，从以前的 L4 级乘用车到如今的 L4 级商用车，多年搭档，他们最大的欷歔，“完成了从‘仰望星空’到‘下马看花’的调动。”
如今，当 170 东谈主的精干团队支柱着 400 多辆无东谈主车的常态化运营，从上海罗泾船埠到秘鲁钱凯港，从集装箱运送到矿山散货，这套经过考据的买卖模式正在陆续复制。
（2024年10月友谈智途团队在秘鲁钱凯港开启试运营）
以下为雷峰网和想到、江灿森的对话，并作念了不改变喜悦的裁剪：
01 顶层设计：「平台化」背后的手艺形而上学，一套代码如何降服矿卡与集装箱港？
雷峰网：你在友谈这四年，可以分为几个阶段？
想到：可以分红三个阶段。
第一个阶段是打造 L4 自动驾驶才调。
咱们自研了友谈智途智驾系统，那时主要神情是上海东海大桥和外高桥4号船埠（简称外四船埠），神情很少，但智驾团队东谈主数一度达到 330 东谈主，因为这个阶段主如果构建整个这个词 L4 自动驾驶车队的才调，从单车智驾到云表转机系统、车队经管系统，整个才调皆是在这个阶段构建的，不祥陆续了一年半。
第二个阶段是应用场景迅速扩大。
咱们将之前在重卡和 AIV两个车型上告捷的自动驾驶手艺应用到更多场景，比如AIV从上海的集装箱船埠拓展到福建、广东、山东、河北的船埠，以致到海外的秘鲁。秘鲁的神情很闻明，习近平总文告 2024 年 11 月还亲自视频参加了开港庆典。
同期，重卡的场景也从东海大桥拓展到工业园区、散货船埠、矿山，从结构化谈路拓展到非结构化谈路。车队界限从不到 100 辆车，到 2024 年年底有 400 多辆，2025 年可能会有 500 多辆。
这个阶段主如果场景迅速扩大化，把手艺复制到新场景，并针对新场景作念对应的开发，让手艺变得愈加泛化、愈加通用，适用于各式商用场景。
第三个阶段，也即是最近一年的要点，是咱们一经成界限地运营起来了，要点是要晋升运营服从。
一方面，智驾手艺自己的阐扬要接近东谈主类司机的阐扬。比如在船埠，东谈主类司机 20 分钟可以完成一圈运送，咱们也需要作念到访佛的服从。
另一方面，运营东谈主员要尽可能少，经管尽可能多的车。
目前车东谈主比最高的场景在上海罗泾集装箱船埠，90 辆车每班惟有 3 个东谈垄断理，其中1东谈主是远控司机，不管是 30:1 的车东谈主比，照旧 90:1 的车辆远控比，在目前全天下的 L4 实践中皆吵嘴常高的。
（友谈智途的AIV正在上海罗泾港中运营）
雷峰网：这几个阶段难度不一样吗？
想到：三个阶段各有各的难点。
第一个阶段，从零打造一个自动驾驶系统，应该是相对最不祥的，因为我之前一经作念过几遍了。天然，每作念一遍皆是一次重构，要连接面前的硬件开垦和算法跳动，以及场景需求，作念出新的改进。
第二个阶段也有许多难点，主如果先作念好一个场景，再将已有的场景经历迁徙到其他场景。
作念个对比，商用车车型和场景与乘用车不一样。乘用车场景再多，也即是高速和城市，作念好高速 NOA 和城市NOA 就差未几了，任务也比较不祥，主如果 A 点到 B 点的运送。而商用车的情况要复杂得多逐个在船埠，要设计与船埠吊机的对位和交互进程，搪塞各式交各别常；在矿区，要波及我方去找挖机和排土位置。
但咱们不可能为每个场景作念大宗定制化开发，环节在于如何用有限的东谈主力，通过在原有平台化功能的基础上，让手艺愈加泛化，找到各个场景的共性。是以从第一个阶段初始，就要作念好一套“平台化”的基础手艺架构逐个整个车辆和场景用的皆是兼并套代码，各式算法尤其是神经网罗必须豪阔泛化，才能用尽量少的研发资源搪塞广博不同的场景和车型。
第三个阶段依然充满挑战，主要在于优化内容运营中的服从。
比如车辆要能自动去充电，还要搪塞商用车传感器位置的微小出动逐个商用车体积大，传感器在运营一段期间后会出现渺小偏差，需要从新标定。以往的自动驾驶公司皆有特地的标定场或东谈主工标定，但咱们不成把车拉回顾标定，而是要在现场运用天然环境进行标定，让车辆我方汇注数据、我方标定我方。
此外还包括车辆的充电和日常养护调理，全进程皆要作念到自动化。
这些在以往皆是难以设想的，但咱们皆研发出来了。想法是为了晋升运营服从、尽可能减少现场东谈主员数目。
雷峰网：在设计第一阶段的自动驾驶系统时，与过往不同的是什么？
想到：友谈成立在 2021 年11月，一方面那时 Orin 芯片的出现使得L4 和 L2+ 的算力平台趋同——以前作念 L4用的是工控机和数百TOPS的显卡，赞助驾驶用的是几十以致几TOPS的车载算力芯片。另一方面，激光雷达初始降价，老本镌汰。
加上那时咱们有一个相等平台化的筹备，即是用一套代码适配整个车型和场景。以致那时咱们探讨要连乘用车的高阶赞助驾驶系统，以及典型 L4 场景如口岸、矿区和非结构化谈路皆一齐作念。
高阶赞助驾驶系统不依赖高精度舆图，而整个 L4 场景往常更恰当使用高精度舆图，是以，无图决策和有图决策皆要在这套系统中连接和和会。在我看来，友谈智途的智驾系统应该是过往整个自动驾驶经历的集大成者，它和会了我之前作念 L4、L2+ 的整个经历。
雷峰网：怎么和会你们和会了高精舆图和无图？比如什么情况下会切换模式？
想到：目前整个竣事无东谈主运营的场景皆是基于高精度舆图的。
正常情况下，当车辆定位考究且整个模块正常使命时，咱们会给以高精度舆图极高的权重。及时路网结构主要用于赞助定位，与高精度舆图信息进行匹配，以更精确地笃定车辆确面前位置。
但友谈智途的智驾系统自己支柱无图决策。也即是说，当车辆进入左迁行驶模式，比如车载传感器出现故障，或因振荡导致传感器短时失效，无法依赖高精度舆图时，车辆会切换到及时构建的路网结构，进入无图模式，依靠及时感知来完成路边泊车等功能。
02 场景采用：从主线物流到矿山口岸，场景倒逼的手艺翻新
雷峰网：友谈成立之初，笃定的场景是口岸和主线物流，当今变成了口岸和矿山吗？
想到：对。
东海大桥更像主线物流，外四船埠的平板车 AIV 属于港内水平运送的场景，这是最初的两个场景。
在最初探讨场景时，高速主线物流的优先级很高，因为整个这个词运送市聚积主线运送的市集界限相等弘大，达到 5 万亿，远超网约车、城配等其他市集。但在后续神情扩大、业务拓展，以及追求手艺盈利性时，高速主线的优先级一经大幅镌汰。
可以说，高速主线的权重镌汰主如果因为其盈利性较差。目前中国高速主线物流模式仍以私东谈主自有车辆（如浑家档）为主，这种模式一经把物流老本压得很低。这个时候，车辆哪怕一经竣事了 L4 自动驾驶，但如果由公司运营车队去和目前的私东谈主个体户车辆竞争，老本依然不具上风，就会亏钱。
目前，咱们险些惟有上海东海大桥这一个高速主线场景。
咱们要本着可陆续发展的原则，先把盈利的场景作念好，赢得豪阔利润后再去支柱那些盈利性更差的场景。我信托随着中国改日的劳能源老本高潮，高速主线物流的盈利性会变好。
雷峰网：口岸和主线物流的车辆形态很不一样吗？
想到：口岸的车可以设计为双向对称，即是双向皆可以跑。
在口岸功课中，集装箱有一个环节的细节——调箱门。集装箱一端有箱门，在内容操作中船舶、堆场对箱门的朝向一般会有条目。当车上的箱门朝向失及时，无法顺利卸箱。为此，传统口岸功课中不得不特地缔造“调箱门”环节来调整场所，需要购置特地的调箱门起重机，不但加多老本，还镌汰了功课服从。
而友谈的AIV完好科罚了这个问题逐个莫得传统驾驶室，不分正反场所，车两头的传感器和驾驶才调实足一致，8 个轮子可以纯真双向行驶，以致竣事漂移蟹行换谈。当集装箱摆放场所失及时，车辆只需反向行驶即可，实足省去了特地的“调箱门”调整法子。
和港内的无东谈主平板车不同，主线上的车还会保留驾驶舱。尽管在东海大桥上的车辆一经进入无东谈主运营阶段了逐个 2024 年是无东谈主示范应用，2025 年一经初始信得过的无东谈主示范运营，安全员一经初始渐渐从车上转到后台了。
雷峰网：你们将口岸车辆定名为AIV（Autonomous Intelligent Vehicle，无东谈主智能车）是吗，酷好是无东谈主纯电港内集装箱智能平板车，在此之前，也有商家提过AGV（ Automated Guided Vehicle ，自动素养车）名字是吗？
想到：口岸车辆分为内集卡和外集卡。
内集卡用于港内运送，将集装箱从岸边转运到堆场；外集卡则从口岸外接箱后运出。咱们主要作念的是内集卡，因为内集卡实足在口岸内运营，不会出港。
传统上，内集卡是东谈主工驾驶的，由于港内运送速率较慢，往常使用重载版4X2集装箱专用卡车。
从 1997 年鹿特丹第一个自动化船埠出现后，初始使用访佛 AGV 的四轮或八轮平板车行为内集卡。这些车辆是由工程机械制造商出产的，如国内的振华、三一等，而非汽车制造商。这些车辆的架构属于工程机械体系，而非汽车体系。
友谈的 AIV 的一大上风，在于咱们我方出产和制造。
二是，AIV 将 AGV 升级为具有自主智能的车辆。
咱们在设计中一方面优化了AGV的结构，另一方面接管汽车行业的方式制造 AGV 。诚然外不雅上看起来像八轮车，与 AGV 相似，但在吊挂、能源、刹车、底盘转向等系统方面，更接近商用车。
三是老本方面也镌汰了许多。
以前的AGV ，每台价钱大几百 万东谈主民币，而咱们从一初始就将老本遏抑在 200万东谈主民币，经过束缚优化，当今老本一经低于 100 万东谈主民币。
（AGV依赖磁钉来定位，且只可沿着预定的旅途行驶（左图）；友谈的AIV可以在口岸内闪转腾挪（右图））
雷峰网：主要在哪方面降本？
想到：磁钉是传统 AGV（自动素养车）的决策，AIV 取消了磁钉。
传统 AGV 的感知才调较弱，早期的 AGV 以致莫得激光雷达，比较新的AGV可能惟有单线激光雷达，只可作念不祥的防撞。AGV的运营条目相等高，时势内不成有其他车辆或东谈主员穿梭，因为这些车辆险些是“瞎”的，无法感知其他遏制物。
AGV如何笃定我方的位置呢？
主要依靠地下埋设的磁钉，调理老本也相等高，还需要特地的磁钉传感器（一般叫transponder），这种传感器价钱奥秘。AGV只可沿着预界说的轨谈和轨迹开，而且整个车皆依赖于中心车队经管系统的转机，才能确保相互之间不会碰撞。
AGV决策不祥是从2000岁首始用，一直用到2020年代初，当今甘心用AGV决策的客户一经很少了。
比如有许多客户需要把在运营的集装箱船埠升级成自动化的，他们无法采纳停工停产数月，全场挖开埋磁钉。
雷峰网：是以当今你们在口岸打造了一个什么样的画面？
想到：咱们在口岸的场景中可以作念到车辆在东谈主来东谈主往、各式车辆穿梭的环境中不受喧阗地运货。
许多东谈主会以为这种礼貌场景的L4自动驾驶相等不祥，但事实上口岸场景畸形复杂。咱们的车可以在路口与七八辆有东谈主驾驶的集卡车挤来挤去，纯真穿梭，避开其他车辆并预测它们的意图。
雷峰网：口岸场景和老本、安全密切考虑，我看到你们在深圳的妈湾港，一经有 40 辆无东谈主车在运营，每月转运 5 万 TEU （集装箱蒙眬量），是以你们一经从“能用”到“好用”再到“盈利”的阶段了。
江灿森：可以明确地说，自动驾驶手艺一经跨越了早期神情的“Demo演示”阶段。以前那种“立项、拿经费、组建团队、堆手艺、搞演示”的模式，在带领视察时让车辆在固定阶梯跑几圈就过关，这一经成为历史了。
咱们当今作念的，是构建常态化的运送作事体系。不管是有安全员赞助照旧实足无东谈主的模式，中枢方针皆高度聚焦于高效、安全地完成运送任务——举例，竣事无东谈主集卡从船埠面到堆场的纯真穿梭和精确转机。
这个革新意味着，靠“手艺作念到80分就能交差”的期间澈底收场了。当今信得过的挑战在于，如何将手艺从95%的可靠性晋升到98%、乃至100%。这终末的5%，往往是最难的“长尾问题”，需要消费巨大的研发元气心灵来科罚。这也恰是面前L4级自动驾驶竣事界限化落地的主要瓶颈。
咱们的方针相等明确：让自动驾驶手艺信得过滚动为出产力，切实科罚客户痛点。同期，家具必须陆续迭代优化，科罚那些影响体验和服从的细节问题。就像刚拿到驾照的生手，照实能把车开动、开到想法地，但与经历丰富的“老司机”比较：驾驶过程还不够解析顺滑，对环境的预判不够精确强横，在复杂场景（如纯真变谈、避开）中的处理才调还有差距。面前的自动驾驶也处于访佛阶段：咱们具备了基础运送才调，但在追求极致服从、接近以致超越东谈主类驾驶员水平、以及面对全场景无缝适当方面，仍有晋起飞间。
因此，陆续攻坚长尾问题，打磨家具，晋升系统的鲁棒性和全场景适当才调，是推动自动驾驶从“能用”迈向“好用”，再到“商用”的环节一步。
雷峰网：以前有说法，如果能在相等复杂的场景下作念好 Robotaxi （L4级的乘用车），那么迁徙到其他场景应该只会作念得更好。你们两位皆有作念 L4乘用车和商用车的经历，我想知谈，你们亲自感受，手艺简直可以迁徙吗？
江灿森：在加入友谈之前，我原来以为相通是作念 L4 级自动驾驶，不同业业之间应该颇为相似，但内容宣战后才发现，不同场景的侧要点存在显赫差异。
以前，咱们行为司机或乘客，对乘用车自动驾驶的默契往往停留在 “能在高速、普通谈路安全行驶即可”—— 这个过程中，车辆很少需要像友谈业务场景这样，与各类末端开垦产生深度交互。
普通家用车车身宽度约 2 米，而普通谈路宽度在 3.2 到 3.5 米之间，这意味着相邻车谈的车辆间距往常能保持在 1 米以上。这种情况下，即便车辆行驶中稍有偏移，一般也不会变成问题。
但到了商用车场景，哪怕是隐微的偏移，皆可能激发事故。
比如在船埠这类空间复杂且忐忑的环境中，由于功课工艺的条目，车辆不时需要贴着遏制物、港机开垦、集装箱或其他特殊物体行驶，间距可能仅有十几厘米。这时，如果 16 米长的车身场所出现 1 度偏差，就可能顺利发生碰撞。这对车辆的策画、遏抑、感知和定位手艺皆建议了极高条目。
从手艺迁徙的角度看，L4 级自动驾驶虽有一些通用手艺基底，但绝非能松驰套用到整个场景中，咱们也因此插足了巨大的元气心灵打造平台化手艺决策，竣事一套代码兼容口岸船埠、园区主线、矿山纯正等差异化场景。
就像口岸无东谈主车需要与吊机精确对位，矿山无东谈主车要完成装土、排土等功课 —— 这些场景看似相对阻塞，内容操作中需要科罚的具体问题却纷纭复杂，远非外界设想的那般不祥。
许多时候，惟有信得过深入到特定行业或场景的 “深水区”，才会明白要作念到顶尖水平有多难，这其中的复杂度，远比咱们最初设计的要高得多。
03 家具研发：200东谈主团队+上汽外挂，破解口岸自动驾驶手艺的“妖怪细节”
雷峰网：我看到你们公众号上的的视频演示，有一个吊臂把集装箱放到小车上，然后小车穿梭在东谈主流和有东谈主驾驶车辆的口岸中。你们在作念这个手艺的时候，也会波及龙门吊上头的算法吗？
江灿森：是的，其实口岸场景并非民众设想中那般不祥、规整且结构化。
以深圳妈湾港为例，行为一个传统船埠，以前全靠东谈主工驾驶车辆运送集装箱，如今咱们对其进行了遏抑的智能化校正，主要体当今两个维度：
一是港机开垦智能化，像龙门吊已能竣事自动操作，完成集装箱的抓取与装车，这一过程被称为垂直运送；
二是自动驾驶车辆的智能化，车辆在船埠内的行驶环节，即水平运送。
前者，车辆需要与龙门吊精确对接，赢得任务信息并和会业务需求，随后通过逻辑交互与信息阐发，待匹配完成后，才能反馈给考虑方任务已完成，以便推行下一项任务。
后者，情况更为复杂，咱们的自动驾驶车辆AIV并非在专用谈上行驶，而是要与有东谈主驾驶车辆在兼并条谈路上羼杂通行，遭逢路口时还需与它们进行动态博弈 —— 预测对方意图，判断其是左转照旧直行，进而决定是陆续前行照旧泊车避开。
此外，咱们设有车端平台和云表平台两个中枢部分。
车端平台主要负责单车手艺软件层面，涵盖中间件、传感器数据处理及操作系统等；云表平台则聚焦于车队经管。
在商用车自动驾驶领域，车队经管系统（FMS）是极为环节的环节。乘用车领域中，车辆之间相互孤苦，分属不同消费者使用；但商用车自动驾驶中，车辆是运营体系的重要构成部分，必须对整个这个词车队进行系统化经管。
这其中包括邃密化的任务经管，比如明确每辆车的任务去处，是去 A 箱区、B 箱区，照旧赶赴充电等，皆需要精确的任务托付。
同期，还要对车辆运行服从进行动态管控。举例，当几十辆车行将路过兼并条谈路时，可调配部分车辆采用其他阶梯，从而幸免拥挤。
这就好比外卖配送，如果逶迤经管，骑手可能会扎堆争抢看似容易的订单，导致部分区域过度拥挤，而其他区域却无东谈主问津。咱们需要对车辆进行合理转机，明确它们的功课期间、位置以及避开端正，这些皆在云表完成统筹与经管。
是以说，船埠场景的复杂性远超设想，它包含了多种羼杂通行形势，以及与其他交通参与者的高频交互博弈。
雷峰网：你们当今有几许东谈主，友谈背后有上汽集团给了哪些支柱？
想到：咱们公司当今总计有 200 东谈主支配，自动驾驶中心有 170 东谈主，还有家具工程中心和销售运营中心。
家具工程中心负责整个车辆的设计和制造，包括AIV的设计、零部件采购、拼装。咱们在园区内有一个 AIV 工场，由家具工程中心负责出产。
他们能够借助上汽集团的资源来完成这些使命。
比如车辆需要的电驱、电控、电板经管系统，因为是电动车，此外还波及转向、驱动、刹车等整车考虑的开发，以及镶嵌式开发。这些使命大多是上汽集团商用车手艺中心来支柱咱们的。
雷峰网：你们当今的运营不单在国内口岸，也有南好意思洲的秘鲁口岸，那么将手艺决策复制到国表里口岸时，你们会作念哪些调整？
想到：集装箱是程序化的，因此全球的集装箱船埠也大同小异，这是咱们把手艺迁徙到海外时的有益要素。是以，咱们的AIV出洋时，算法、功课进程上需要的额外使命很少，和部署到国内的另一个口岸差未几。
那么不利要素有哪些呢？我以为主如果话语和文化，需要把操作手册、软件界面改成外语，举例在秘鲁就得改成西班牙语，以便于当地的运维东谈主员使用。日常和他们地相通交流也需要用外语，然而咱们公司莫得通畅西班牙语的同事，幸亏有了大模子能不祥、准确地来翻译。
说件酷好的事，秘鲁的同事在第一次见到AIV时，皆不信托这个民众伙能我方跑起来。等他们看到AIV不但跑起来而且很纯真时，他们怡悦欢跃，他们为我方的这份使命而娇傲。
雷峰网：对于传感器，我想了解一下在口岸这样高精度条目的工业场景中，龙门吊交互需要厘米级定位（如3cm精度），同期还要搪塞东谈主车混行的复杂环境，你们如何均衡传统几何模子（如SLAM）与深度学习各自的上风？
江灿森：在口岸或者工业园区的自动驾驶功课中，常会遭逢一些极点场景，这对定位精度建议了极高条目。
比如，当自动驾驶车辆需与龙门吊协同功课时，龙门吊需要通过夹具自动抓取集装箱。这个过程中，夹具必须精确瞄准集装箱四个角的锁孔，这些锁孔的宽度和长度一般在10公分支配。如果夹具下放时不成精确地瞄准锁孔，就会导致抓箱失败。
因此，咱们对定位精度的条目是舛误在 5 厘米以内，而咱们内容能作念到的精度是 3 厘米，这样就能确保夹具精确地夹住集装箱并将其抓起。反之，如果定位精度不及，比如舛误达到 20 厘米，那么抓取时夹具很可能无法锁住集装箱，这不仅会导致交互失败，整个这个词自动化功课进程也会中断。
不外需要阐明的是，深度学习和咱们目前的定位手艺并非一个见地。
诚然有些决策试图通过深度学习和神经网罗顺利输出车辆的定位信息，但这些决策在业界尚未得到庸碌应用。目前，行业内仍以传统算法为主，比如 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即同期定位与建图），其背后的数学旨趣和表面推导仍沿用传统框架。
深度学习在其中的作用更多体当今前端特征索取环节。举例，以前咱们可能通过传统的算法，像 Harris Corner ，通过梯度狡计来找出图像中的特征点。当今，咱们可以通过深度学习来识别场景中的特征，使特征索取愈加鲁棒。但后端的和会算法，比如卡尔曼滤波，以及各式平滑处理等，依然基于传统手艺框架。
雷峰网：在口岸场景的内容运营中，面对钢轨反光、盐雾腐蚀等特殊环境挑战，友谈如何评估不同传感器的可靠性界限？独特是在安全冗余设计方面，是否意味着纯视觉决策在工业场景中存在根人道局限？
江灿森：咱们常说宝石纯视觉的决策，中枢照旧出于买卖层面的考量，要把老本压缩到极致。
如果实足不探讨老本，天然是传感器建树越丰富越好，从安全角度来讲，信息冗余老是比信息不及更稳妥。对于商用车场景来说，许多时候需要把十几米长、上百吨的车开到某个位置，偏差不卓著几厘米，那么激光雷达优秀的测距才调就很环节，这是录像头作念不到的，因为录像头无法顺利测距，而整个的转折测距措施的舛误皆很大。
从老本效益来看，一辆商用车一年可以挣 30 万，那么几千元的激光雷达投降是用得起的，如果还能晋升服从的话，用激光雷达就更合算了。随着激光雷达价钱的渐渐下跌，其在商用车场景中的应用性价比还会陆续晋升，我信托改日激光雷达会成为自动驾驶的标配零部件。
04 买卖模式：诬捏司机 + 卖车 + 运力作事，一家 L4 公司的三种活法
雷峰网：那么你们当今的主要客户是谁？
想到：咱们的客户主如果口岸（包括集装箱船埠和散货船埠）、矿山、各式工业园区。
与主流的商用车 L4 公司比较，咱们在工业园区方面也有光显的竞争上风，比如沙钢、六钢和宝钢等钢铁厂内的运送业务，咱们皆有涉足，且运营的车队界限也比较大。
雷峰网：针对口岸这块的买卖化，你们同期在作念新船埠建造和老船埠校正，各自进度如何，有哪些案例？
想到：秘鲁钱凯港可以行为新船埠的典型案例。
这个船埠是实足新建的，位于南好意思大陆西海岸，是目前南好意思最大的集装箱船埠之一，由中远海运运营。之前仅仅一派海岸凸起的旷地，从修路初始，实足新建了一个船埠。闻明度也比较高，是中国“一带一齐”政策出海的典型案例。
港内运送的车辆全是咱们的 AIV ，前年一经有 40 辆车运行，效果相等好，运量还需要进一步晋升，是以本年又增订了 10 辆车。
老船埠智能化校正的案例有许多。
比如上海的外四船埠和深圳的妈湾船埠，这些船埠皆是一经老练运营了许多年的集装箱船埠，内部皆有上百辆东谈主工驾驶的车辆。咱们的车辆逐渐进入这些船埠，从 10 辆、20 辆到 30 辆、40 辆，数目束缚加多，功课才调从承包半条船成长到承包数条船。
目前，整个运营场景皆是盈利的，而且咱们的盈利狡计措施很刻毒，车辆的折旧、运营用度等整个老本皆算在内。
当下有 400多 辆车在运行，本年的运营收入预测近两亿元。从公司举座来看，要竣事盈利，现存车队界限还需要再加多两倍。
雷峰网：这意味着，你们不仅是研发型公司，亦然运营型公司逐个从新到尾完成整个这个词神情。
想到：对，这波及到买卖模式的问题。
L4 与 L2+ 有很大区别。L4 车辆可以我方跑起来，这种情况下买卖模式就变得各类化。
咱们有三种买卖模式：
第一种是售卖车辆。客户顺利购买咱们的车或第三方的车，车上装好咱们的智驾系统。咱们会提供车队经管系统，训导客户使用。
第二种是“诬捏司机”。客户持有车辆，客户只需支付车辆自己的用度，与普通车辆价钱一样。智驾系统软硬件的用度则由咱们承担，车辆在客户场景中无东谈主运行后，咱们按照东谈主类司机的价钱向客户收取“司机工资”，畸形于咱们出售的是“诬捏司机”。
第三种是提供运力作事。这种模式常见于集装箱船埠，因为船埠公司往常不领有我方的内集卡车队，而是将运力作事外包。咱们亦然按照箱量收费，客户付钱给咱们，咱们运营车队，车辆由咱们持有。这种模式财富相等重，咱们需要通过融资租借等方式来缓解现款流压力。
这三种模式友谈皆有，但咱们更倾向于前两种模式。不外，有些客户宝石要第三种模式，咱们也能自负他们的需求。
雷峰网：波及赢利就会有更细节的设计，比如小车能拉几许货、长宽高，亦然你们来作念吗？
想到：车辆的载货量、尺寸等细节设计，需要证据客户需求来定。一般来说，咱们会和客户研究他们的运送业务需求，笃定需要什么样的车型。比如集装箱运送比较程序化，因为集装箱尺寸固定，是以咱们的AIV可以适配险些整个的集装箱。
但在散货船埠和矿山，情况就不一样了。有些散货船埠条目车辆载重 105 吨，因为他们的吊机 1 次能抓取 35 吨，3 下恰恰 105 吨。如果用 90 吨的车，操作起来就不高效。
这些需求皆是由客户场景中的其他机械带来的敛迹，导致咱们的车型比较碎屑化。这就对咱们的智驾系统建议了重要训诲，需要适配各式不同的车型和场景，同期尽可能镌汰适配使命量。
目前咱们落地的场景近 20个，其中一半是集装箱船埠，另一半是散货船埠、工业园区和矿区。非集装箱船埠的场景中，险些每个场景皆需要一种不同的车型，是以有近 10 种不同的车型。
05 经管形而上学：从硅谷到口岸，手艺经管者的默契迭代
雷峰网：友谈当今有几许东谈主，这四年东谈主员数目是怎么变化的？
想到：友谈也曾有 330 东谈主的智驾研发团队，之是以当今减少到 170 东谈主，是因为保证研发的东谈主效比。
330 东谈主的时候，咱们处于自动驾驶才调快速创建的时期，作念了相等多的从0到1的研发使命。当今一经有了四五百辆车踏实运行，后续从1到100的研发不需要那么多东谈主员，是以从 2024 年事首初始，咱们一直陆续优化晋升研发东谈主效比。
雷峰网：你下面的“减一”有几个东谈主？
想到：在团队界限为 330 东谈主时，减一层级有 9 个东谈主，分为 9 个部门。
自后团队界限缩减到 170 东谈主时，一些部门被合并，减一层级减少到 5 个东谈主（家具与质地、感知、导航、车端平台、云表平台）。
举例，之前舆图、定位是一个部门，策画、遏抑是 另一个部门，当今合并为一个导航部门；同期，东谈主员的变装也有所调整，比如之前作念定位的当今可能转岗作念策画。
雷峰网：是不是可以和会为，手艺研发阶段将近扫尾了，接下来要要点鼓励落地和市集占有率了？
江灿森：可以这样和会。
咱们早期加入友谈的时候，许多手艺决策的迭代皆是基于 demo 性质的手艺架构。许多算法的 baseline 皆是从供应商那里赢得的，这是车企比较常见的作念法逐个找一些研发团队或高校合营，提供研发经费，让他们托福功能，过程中还需要反复相通调整。
不外，作念 demo 的时候，气运好效果还可以，气运不好就会通常出错、踏实性差。这对于内容运营来说是实足不可采纳的。因为运营是 24 小时不阻隔的，停 10 分钟皆算出产事故，莫得容错空间，不成动不动就出问题再让东谈主去重要救火。
我刚加入友谈时，就意志到这个问题，于是快速推广团队，从 0 到 1 搭建了诸多算法原型，把之前那些不够完善、靠打补丁看守、仅针对特定场景开发的算法进行了优化。
二是咱们需要对算法进行重构。
必须从旨趣和泛化的角度去想考：一个算法在某个场景能用，在其他场景是否相通适用？只如果一个有共性需求的功能，就得兼顾不同场景的需求。不然，只针对单一场景开发，即便在该场景下阐扬很好，一朝换个场景，代码可能就失效了，到时候就得从新开发，这是严重的资源花消。
三是手艺孤苦性与全栈掌抓。
上汽旗下有中海庭（高精度舆图图商），咱们沿用了他们不少舆图手艺基础，是以省去了早期的研发插足。但咱们但愿能全栈掌抓这些手艺，以防在咱们业务快速拓展，尤其是定制化业务需求急剧加多时，即使是兄弟公司也难以自负突发业务需求的快速反映。这个环节必须补上，不然越到后头，整个这个词架构会越受限。
22年到23年，是咱们快速补充手艺基础的阶段，团队推广速率很快，手艺研发迭代也相等迅猛。比如舆图定位团队，我加入的时候惟有六七个东谈主，到最岑岭时接近 40 东谈主。
2024 岁首始，咱们的手艺逐渐老练，东谈主员出现了冗余。原来可能需要好几个东谈主开发一个算法，自后随入手艺老练，东谈主力需求天然减少。
雷峰网：你当今是公司的首席科学家、智驾中心总司理、公司的副总司理，属于手艺和经管皆要管，你还适当这种革新吗？
想到：手艺东谈主员的发展旅途往常有两种：
一种是陆续深入钻研手艺，成为某一领域的巨匠，以致进入学术界成为锻练或高档研究员；另一种则是转向手艺经管。我的个东谈主发展旅途是后者。
创业时，在 Roadstar.ai 经管 100 多东谈主的研发团队，到大疆经管最多 30 东谈主的研发团队，再到友谈经管峰值300 东谈主的研发团队，其实每一阶段的感受皆很不一样。
最初始在学校和刚进谷歌时，我专注在把我方负责的一个模块作念好，举例写好一篇论文，或者写下一段无法再优化的代码——精熟、优雅，带着数学般的好意思感是我那时所追求的。
从特斯拉初始，我初始带领一个小组负责一个较大的系统，那时我专注在把这个系统设计好、竣事好，这不仅包括我我方要作念好系统的架构设计，也包括训导团队成员写好代码，能搭出一个最优的系统。
在友谈我带领更大的团队，我最关注的是能够带领、组织和激励好一个研发团队，这个团队能把一个弘大而复杂的系统作念好，作念到业界率先水平，这个团队自己才是我最舒心的作品。
雷峰网：与其他企业上千东谈主的智驾研发团队比较，友谈当今的 170 东谈主团队一经相等精干了；从你以前经历来看，经管过 30东谈主、100 东谈主、330 东谈主，这又是一个数目级的翻番。我很想知谈，当今如何阐发这 170 个东谈主的最大才调？在这方面，你最近有什么心多礼会吗？
想到：经管团队的方式会随着团队界限的变化而变化。
对于 30 东谈主以下的团队，行为经管者可以明晰地了解每个东谈主的使命内容，以致可以手把手指导每个东谈主的使命。但当团队东谈主数卓著 30 东谈主后，就需要一套组织架构和经管机制来支柱。
我在Roadstar时切躯壳会到当公司从 30 东谈主加多到 100 东谈主时，东谈主数加多了 3 倍，但使命服从并莫得加多 3 倍，可能只加多了 50%，以致可能连 50% 皆不到。
这让我初始反想经管方式的重要性。尽管我之前行为工程师时，对组织学考虑的东西有些反感，比如公司文化、团建、组织架构、讨教机制、会议机制和神情跟进机制等，但当我信得过成为较大组织的负责东谈主时，才发现这些机制是必要的。
从那时起，我一直在想考如何经管一个组织。
我早期的使命经历主如果在硅谷，比如谷歌的街景和特斯拉的 Autopilot 团队，那里的组织形势比较宽松，实足依靠职工的自驱力。
但在 Roadstar 时我发现，仅靠自驱力是不够的，并不是整个东谈主皆像硅谷的精英那样有很强的才和谐自驱力。
自后我去了大疆，其中一个原因是想望望这种严格经管的公司（比如高放工打卡、每天早会晚会）到底有什么优点和流毒。在大疆的经历对我来说是一个概括学习和晋升的过程，我解析到经管方式与团队中的东谈主才结构和景况密切考虑。
就像孔子说的“因材施教”，经管亦然访佛的。
在友谈，总体来说经管作风一经比较老练，实践下来也莫得什么大问题。
雷峰网：怎么说？
想到：不管是团队东谈主数最多的时候有 330 东谈主，照旧当今有 170 东谈主，咱们基本上皆是按照模块敌手艺东谈主员进行折柳。
比如感知、策画等团队，这属于研发资源线。每个部门最重要的任务是完成对应的研发任务，培养职工的手艺才调。
在家具方面，咱们有这样多车型和场景，我会拉出一个纵向的家具矩阵逐个每个场景皆有对应的家具司理，他们会从感知、策画、遏抑等模块各抽调一个模块代表，由家具司理带着模块代表负责每个神情的托福。
每个神情的模块代表会把神情对我方模块的条目带回我方部门，部门负责东谈主会按期（每周一次或两次）和整个模块代表开会，搞明晰各个神情对咱们的研发条目是什么，下一步需要咱们作念什么事情，并把这些条目合并同类项。
通过这种“矩阵式”的研发结构，咱们能够证据各个神情的重要情况、优先级和研发筹备，确保按期托福神情需求。这种结构使得几百东谈主共同编写一套代码，同期支柱多种车型和场景成为可能。
随入手艺经管经历的蕴蓄，我越来越意志到经济学头脑和老本意志的重要性。
对于研发来说，最重要的老本是东谈主力老本，研发东谈主员的工资盛大较高。因此，我的方针是用尽可能低的东谈主力老本来完成尽可能多的神情和家具托福条目。换句话说，作念到老本高效（cost-efficient），是想到我行为研发团队经管者变装是否告捷的环节。
雷峰网：这挺酷好的，组织架构的调整随着公司的发展阶段（如之前提到的三个阶段）而变化，同期也探讨到了职工的行状策画，我嗅觉到，友谈对于你们来说皆是行状糊口一个重要里程碑，从仰望星空，到下马看花。
想到：在硅谷创业的时候，民众其实不太情切这些细节，因为大多数创业的方针即是恭候某个大公司来收购。
民众的作念法是先烧钱，甭管赚不赢利，先搞个几十辆车的车队，招三四百东谈主，想让投资东谈主一看，“哇，我这个公司有界限，有威望，连忙来投我吧。”
回顾之前在 Roadstar 创业时的训导，那时总体方针不澄莹，烧钱很是非，诚然融资也很告成，但莫得明确的方针：
是把 demo 作念好，把下一轮投资东谈主能够哄进来就行了？照旧把手艺打磨好，要作念到最 cost efficient 的方式，让手艺能赢利？这种方针不和谐导致了独创东谈主、投资东谈主之间的矛盾。
当今咱们要探讨，“作念这件事要付出几许老本，能挣几许钱，如何让利润束缚增长。”同期，手艺研发也要有财务方针来指引，决定该作念什么、不该作念什么。
友谈的方针很明确：上市是一方面，但更重要的是咱们目前的场景和手艺一经很好，咱们有才调我方奉养我方并竣事盈利。
当咱们明确了这个方针，整个的事情皆变得澄莹起来。因此到了算账的时候，是很容易算明晰的。数字诚然冷飕飕，但很客不雅，它指引着整个这个词公司的场所。咱们的方针是把盈利数字作念好，不管是手艺研发回是其他方针，皆要围绕这个中枢。
当今我看到不少自动驾驶公司或团队也在野着这个场所革新，比如 bot.auto 的侯晓迪也强调运营的重要性，以及如何竣事盈利。
雷峰网：说到侯晓迪，你们倒是有一些经历上的相似之处，你们相识吗？
想到：咱们相识，在拉斯维加斯见过面，但莫得独特深入的往来，仅仅神交。可能是因为我和他有相似的经历，当今作念着访佛的事情，他的一些不雅点我皆很招供——举例，L4自动驾驶信得过应用的难点不在于科罚极少的大问题，而是要科罚大宗的小问题。
雷峰网：有莫得一些伙随同着你来到友谈，他们会怎么评价你的经管作风变化？
想到：你可以问灿森，他从大疆初始就和我同事了。
在 Roadstar 时期，我作念事也比较急，因为那时团队界限小，从十几个东谈主到三十个东谈主，我能管到每个东谈主。咱们出来创业比Pony、景驰晚一些，急着让车起程，带着民众一齐加班。以致有同事从东部州搬过来，我家有空屋，他就住在我家，我一大早就叫他起床一齐去上班，忙到晚上十一二点再一齐回顾。
当今回顾起来，那时候对同事照实有点“压榨”，但那是创业的景况。
江灿森：我第一份肃肃使命在大疆，在那里我相识了两个独特敬佩的带领，一个是张宏辉敦朴（曾任大疆感知系统部门负责东谈主），一个是衡博。
他们有一个共同的特色，即是对学习抱有极强的神气。
张敦朴格外提防手艺的前沿性，我每次去找他，总能看到他在研读论文。即是说他不仅爱重工程实践经历，还会陆续跟踪行业内的新科罚决策和手艺进展，时刻保持对新常识的学习。衡博也如斯，我每次与他交流，皆能感受到访佛张敦朴的特色，即便他们在才和谐手艺上皆是行业顶尖的，依然保持着和缓的学习心态，我很佩服。
还有一丝，衡博带领的团队有一种很好的氛围逐个民众皆莫得“历史职守”。
比如他刚加入大疆时候，看到咱们早期在高精舆图方面的使命，不管是从定位照旧从建图层面，皆还比较基础，逶迤信得过深入的想考。而他之前在百度和 Roadstar 的时候就主导过舆图模块的开发，对如何界说舆图、如何让高精舆图更恰当 L4 级自动驾驶车辆有着深远和会。于是咱们坚决采用推倒重来。
也即是说，只须某个场所、某个手艺更优，咱们就会积极引进，哪怕要从 0 初始推翻既有落幕，也毫不会因为某个手艺是我方死力钻研很久就舍不得打消。咱们长期保持灵通的心态，避实就虚，以最合理的方式作念事，只如果对的，咱们就坚决去学习、去应用。是以那时候咱们举座的手艺氛围相等好，研发节拍也很快，基本上每半年就会有一个阶段性的打破。
当今在友谈，我也感受到了相通的氛围，就像刚才提到的东谈主员调整、心态革新，咱们皆可以快速适当调整，况且很快能看到正向反馈。
雷峰网：友谈当今有 996 吗？
想到：咱们莫得 996 ，不祥是 985 。
公司从降生之初就在商务、政府相关等方面作念好了铺垫，许多客户资源一经在股东层面作念好了安排，我负责把手艺作念好。因此，我不需要把职工压榨到极限，而是可以用正常的节拍鼓励公司发展。
这阐明在创业初期，就需要想好这些问题，作念好采用。
雷峰网：友谈的创随即间是 2021 年 8 月，衡博和灿森是先后加入友谈的，可以说你们个东谈主和友谈是险些同步上前的，感悟可能比别东谈主更深远。当今恰恰在你们的入职四周年，你们最深的感受体会是什么？
想到：如果说八年前是骑着一头猪顺着风口飞起来，诚然星光精通被媒体关注，但内心实则惊愕不知谈场所在那处，那么最近这四年更像是坐高铁穿越一条长纯正——沿着既定的场所稳步上前，内心充实而宁静，悄然无息中一经跑得很快了，而且光明就在目下。
当今友谈一经比较成型，处于一个考究的发展节拍和势头。我但愿接下来能保持现存的节拍和势头，陆续拓展新的场景，扩大车队界限，信得过竣事L4自动驾驶在商用场景大界限落地。
江灿森：我比衡博加入友谈要晚一些，还不到四周年。我个东谈主感触很深的一丝是，在大疆的时候，尤其是在2019 年上半年之前，咱们皆以为手艺即是一切，以致有些夸耀，总以为咱们的手艺这样出色，主机厂怎么会拒却咱们呢？
但自后信得过和主机厂对接时，才被拉回践诺，必须把姿态放低，才有合营的可能。这澈底改变了咱们以前的甲方想维，实足转向了乙方想维。
咱们也由此意志到场景和主机厂配景的重要性。在自动驾驶领域，门槛远比咱们设想的高，毫不是有了软件手艺就万事大吉。
这亦然我为什么认同友谈模式的原因。
友谈的股东方自己就领有大宗业务场景，这敌手艺成长是极大的支柱。因为手艺总有不老练的阶段，这个过程需要很高的手艺磨合老本。你得有试错和成长的契机，才能安逸打磨好。
就像咱们当今在口岸作念自动驾驶，一经有了相等好的 baseline ，以后只须有某个口岸想作念智能化校正，咱们就能快速切入，把业务作念起来。
衡博在友谈主导了研发中心开云(中国)Kaiyun·官方网站 - 登录入口，咱们既能从手艺角度深耕，又能兼顾落地。咱们早已脱离了最初只作念演示、探索新手艺的阶段，而是隐世无争地把手艺应用到买卖场景中，创造价值。这个革新过程亦然对咱们心态的老练，让咱们信得过找到一个场所，信得过产生价值，不然手艺永远仅仅空中楼阁。
发布于：广东省