在我们日常生活中,很多东西一辈子都用不上,但关键时刻没有它,就可能错过这一辈子。比如AED除颤仪,对于心源性猝死病人来说是“救命神器”,但国内的AED普及率远远低于欧美。 在汽车上也有一个类似的救命功能,叫作AEB自动紧急制动系统。它能识别车辆前方的障碍物,并在碰撞发生前紧急自动刹车,避免事故的发生。很多时候,它不仅是保护车内人的安全,更多的还是让行人、骑行者免于事故的伤害。 同样,AEB自动紧急制动系统在国内,也面临普及率低的问题。以某全球车企为例,年2020的数据显示,该品牌在美国97%的新车上都配备了AEB。但该品牌在国内销售的新车中,AEB装配比例仅为21.7%。 AEB是智能汽车时代的标配,但它不是每个智能车企的标配。 绝大多数车企,更倾向于研发那些能直接转变为产品亮点,且能被用户直接感知到的前瞻性功能。但像AEB这类费力不讨好的基础性功能,他们会直接采购供应商的现成方案。 在中国,几乎所有搭载AEB功能的产品,都要向博世、安波福、Mobileye这三家国际供应商采购。从成本的角度上来说,车企研发进攻方向最先砍掉的往往就是AEB这类,用户看不到、见不着的“救命功能”。 3月30日,理想L9公布全自研的智能驾驶系统:理想AD Max。在介绍这一系统时,理想最先提到的功能就是AEB——针对中国路况进行了优化,增强了对横穿行人和两轮车的识别,可有效降低交通事故发生率,通过全栈自研能力还可以实现快速迭代。 理想汽车微博截图 在这条消息底下,不乏有网友评论:“不痛不痒”、“没意思”、“失望至极”。确实,这就是中国汽车行业对待AEB功能的现状,用户不关心、车企不搭载。 现有搭载AEB功能的车型多为了满足碰撞测试得分,而缺少针对中国实际道路交通场景的优化和改进。即便它就像AED除颤仪一样,在关键时刻可以救人一命。 理想汽车创始人李想带领团队,做了别人不愿做的事,并且坚信:“一家人的安全必须标配。” 关于安全的故事,要从年2020那个秋天说起。 理想不太理想 年20209月的一天,李想给理想汽车智能驾驶副总裁郎咸朋打了个电话,明显有些着急带着气:“这个事你赶紧去好好看一下、分析一下。”在那段时间,连着发生了两起类似的事故,2020款理想ONE在高速上开启辅助驾驶后,与并线中的货车发生碰撞。 在郎咸朋印象中,李想非常尊重研发人员,在以往交流中很少使用这样的口气说话,这也让他感到不同寻常。郎咸朋是在2018年1月加入的理想汽车,之前曾担任百度智能汽车事业部高精地图与自动驾驶技术总监。有着丰富研发经验的他,在处理这次危机时,感受到空前的掣肘。 “很遗憾,那时我们还没有开始自研,必须通过供应商实现改进。” 2020款理想ONE的辅助驾驶和主动安全,全都是来自供应商的方案。为了解决货车并线问题,研发团队想出一个解决方案——增加预警功能,让车辆在开启辅助驾驶后,自动判断侧向车道大货车的并线趋势,如果有明显压线,会给出一级报警(仪表盘白色光条闪烁)。当运动趋势非常危险时,发出二级报警(急促声音报警+红色光条闪烁)。 理想研发团队把这个需求提给供应商,得到的回复是:“可以做,但要等两个月。”郎咸朋当即提出反对,并连夜带着团队和设备一起,赶到供应商处跟进开发,“人命相关,必须抓紧”。 最后,从项目启动到功能上线只用了两周。 年202010月30日,理想汽车宣布向所有2020款用户推送OTA升级,新增货车并线预警功能。而基于这一功能,理想后来又推出衍生功能“货车避让”、“前车变道预警”。 作为理想汽车主动安全产品经理,杨杰也参与到这次“货车并线预警功能”的项目,“我们想做的东西很多,但是束缚太多,就是因为没有自研能力,一切都依赖供应商,他们会跟你扯资源问题、扯项目资金问题,一大堆掣肘的因素在里面。” 在第一代车型上,不做大规模自研,这是早期的战略性选择,也因受到资源有限的掣肘。“公司创办初期我个人的融资水平实在太差。”李想在微博上说,他当时更多思考的问题是最切实际的企业生存难题,“融到的钱勉强满足产品研发、自建工厂、供应链和服务体系的建设,还有给团队发工资。” 郎咸朋也曾试图将自研的时间线提前,在第一代车型上就开始自研,他曾在2018年和李想提过:“我们智能驾驶不做了吗?蔚来、小鹏都在高歌猛进,又招200、300个人了。” 这个想法当即就被反驳了,站在公司整体负责人的角度,李想有自己的考虑。当时,理想ONE在北京刚完成它的首秀,大家所有精力和资源都放到这款车的量产上。“现在最重要的是活下去。如果这个车交付不了,哪怕咱自研做得再好,后边这个公司没了,那也不行。” 2018年,蔚来ES8、小鹏G3都进入了量产阶段,理想ONE姗姗来迟。而且,团队耗费大量资源去打磨产品和建设工厂,没有多余资金可以用于智能驾驶功能的研发。那一年,蔚来完成了赴美IPO,但理想还在四处找钱,年末,理想汽车账上仅剩下9个亿。 李想的专注精神和独特的做事方式,吸引到美团创始人王兴。2019年、年2020,美团和王兴个人连续参与理想汽车C、D两轮融资。最终,把理想送上岸——年20207月30日,理想汽车正式以“LI”为证券代码,在美国纳斯达克挂牌上市,成为继蔚来之后,第二家在美国上市的国内新势力车企。 公司上市,只是新挑战的开始。 一个“拜年电话” 21年201月,李想和理想汽车的管理层密集地开了几场公司级的战略会议,几乎所有高管都到场出席。 彼时,业内风向瞬息万变,科技巨头们都对汽车行业虎视眈眈。华为刚刚宣布自己的新定位:“帮助车企造好车,成为智能网联汽车的增量部件提供商。”而后,苹果又频频传出造车的动向。对理想汽车来说,焦虑更多是来自于对未来竞争格局的担忧。 “整个1月,李想拼命的跟别人聊,内部的人,他的熟人朋友以及外脑”,郎咸朋回忆时说道。在理想的每一个人都感受到那股危机,“以前是危自己活不下去,现在是危自己长不起来。” 在这次战略讨论中,核心技术自研被确立为公司下一步的主要发展方向。杨杰记得,“年202012月,基本就确定自动辅助驾驶相关功能要做自研,虽然团队都还没有搭建好,但自研的规划已经提上日程。” 那时,大家都在等,等李想扣动信号枪的扳机。 21年202月12日,大年初一,郎咸朋又接到李想打来的电话,电话的内容不是拜年,而是加班。 电话接通后,李想的第一句话就是:“这个事你们有没有决心做?你们有决心,我也下决心,咱们把这个事一起做好。” “这个事”,指的就是自研。 放下电话,李想立马拉了微信群。郎咸朋一看,几位合伙人和高级别产品、研发负责人全在里面。他知道,大家已经做好心理准备,要破釜沉舟,打一场自研的翻身仗。 大年初三,郎咸朋开始打电话招兵买马,第一个电话打给了王佳佳。“我当时在健身房,突然接到郎博的电话,他很兴奋,说现在只有这一条路可走,李想已经下定决心了,全栈自研。” 王佳佳是国内量产自动驾驶领域为数不多的人才,33岁就在博世做到研发总监级别。在这家百年企业里,他可以过得很安逸。但他的内心还是想做些不一样的事情。 在他看来,自动驾驶想要真正落地必须要有闭环——有场景,有场景下的数据,再产生算法服务产品。而这样的闭环只能在主机厂完成,供应商无法实现。 就这样,2018年就开始关注理想的王佳佳,在21年20的春节下定决心,他后来加入理想汽车担任智能驾驶研发高级总监。 2月26号,元宵节。公司内部搞了一个誓师大会——“卫城计划”,这也正是2021款理想ONE的项目启动时间节点。彼时,整个理想汽车智能驾驶团队不到100人,而任务相当艰巨—— 2021款理想ONE停止和Mobileye的合作,并基于国产地平线J3芯片开展智能驾驶的全栈自研。这意味着,理想要丢掉供应商的“黑盒子”。 所谓的黑盒子,指的是主机厂向供应商采购一个完整的解决方案,通常是软硬件全包。这在辅助驾驶领域尤其常见——黑盒子成本低、见效快。但也因此,主机厂无法掌握核心算法,也无法基于现有功能自主进行升级和迭代。 而“丢掉黑盒”就意味着,智能驾驶功能的代码需要你自己一行一行敲上去。当时,智能驾驶团队盘了一下人手和资源,最后挑了三个自研的方向:行车、泊车和主动安全。 按最初的计划,5月25日召开2021款理想ONE发布会、5月30日交付到第一批车辆到用户手中,同时要提供自研的基础ADAS(辅助驾驶)功能和自动泊车功能,但自研的AEB和NOA(导航辅助驾驶)功能先放一放,等量产后再通过OTA(远程升级)的方式向车辆推送新的软件。 随着发布会的临近,他们发现即便是把AEB自研放到量产后,也低估了全栈自研的交付难度。距离发布会只剩10天时,BUG库还堆积着数百个BUG。团队的开发目标也非常清晰:“必须把BUG库都清干净。” 5月25日凌晨,发布会当天,郎咸朋终于带着团队把BUG清完。他给李想发了一个信息:“智能驾驶都搞定了,整车质量也过了”。那天晚上的发布会,李想在台上说“我们全栈自研”时,郎咸朋坐在观众席上,心潮澎湃。 打破桎梏 这种短暂的喜悦,很快就被不断冒出的新挑战浇灭了。 按照研发计划,2021款理想ONE交付之初没有搭载自研AEB软件,而是采用供应商提供的基于雷达感知的方案先做保底,保证最基础的AEB功能,对行人的识别性能存在局限。 而AEB自研最难的点,也正是对行人识别,也就是俗称的“鬼探头”。 “鬼探头测试” 美国汽车协会曾做过统计:车辆以每小时30英里(48km/h)的速度行驶时,自动紧急制动和行人检测系统在所有情况下都是无效的。当一个孩子从两辆车之间冲出来,车子以每小时20英里(32km/h)的速度行驶,89%的概率会发生碰撞。 单雷达感知方案的短板很快就暴露出来了。21年207月,懂车帝对2021款理想ONE做了一次全面测评,在主动安全一项中,理想ONE只获得14.6分(满分100分)。在当时软件版本下的2021款理想ONE,在行人横穿场景无法有效刹停。 看到这一结果,理想整个智能驾驶研发团队的紧迫感都拉满。这其中就包括了徐志涛,他在21年206月(也就是2021款理想ONE交付后)加入理想。作为主动安全技术负责人的他,当时肩上任务是最重的。相比其他智能驾驶研发团队来说,当时的主动安全方面还没有从0到1的过程,压力可想而知。王佳佳回忆说:“我说要在半年内把AEB做出来,志涛当时都差点不想来了。”而最早徐志涛谈入职时,这个时间的预期是两年。 要知道,自研AEB并不是在原有的功能基础上做加法,而是需要研发人员,从头开始设计方案、做功能实现,并针对不同场景做大量路测。 “我们的车现在每天跑300万公里,就能避免15次的碰撞,被碰撞的对象有行人、骑行人,AEB是能直接救人性命的功能,但大家都不愿意自己去做,就是因为它其实做起来特别苦。”王佳佳在回顾AEB自研的决策时说。 但想要造出好的智能汽车,AEB自研是一条必须要走的路。 目前,市面上绝大多数车型所搭载的AEB功能都来自供应商的打包方案,有的供应商擅长毫米波雷达,有的擅长视觉感知。毫米波雷达,只能做好对车辆的识别,无法精准识别人或者其他更复杂的道路参与者。在毫米波雷达的基础上,增加视觉感知,就可以更好地实现对行人、骑行者的探测,保障行人安全。 这些打包方案是供应商所提供的完整“黑盒”,车企无法从中进行调整或是重新定义。中国的道路状况,充满各式复杂的变量,随时可能冲出来的外卖小哥、随意乱穿马路的行人等,这也让毫米波雷达的短板显现。 视觉+雷达的融合,要考虑到时间、空间同步等问题,投入大且难度高。在此之前,只有特斯拉尝试过视觉+雷达融合的方式做AEB自研,但随着新款车型取消毫米波雷达这一配置,其AEB方案也变成单一感知方案。 理想汽车,要走一条没有人走过的路。 十几万人的“研发团队” 21年207月,所有的研发团队负责人,坐在一起聊:“我们的AEB自研,到底要做的是什么?”当时,理想刚迎来六周年纪念日,公司全新的品牌使命正式对外公布——“创造移动的家,创造幸福的家”。 郎咸朋问徐志涛:“你觉得智能驾驶保护的是谁?”徐志涛一下懵了,回答说,“当然是保护车里的人啊”。郎咸朋的回答是,“车外的人其实也要保护,因为我们还有一个OKR就是减少安全事故”。 从那之后,AEB自研团队将愿景定为“零安全类相关的事故”,既要保护车内乘客的安全,同样也要保护车外的其他道路参与者的安全。而关键结果之一是,对于横穿行人识别,要到50公里/小时速度下能够刹停。这比最早设定的目标,也是业内常规水准的40公里/小时刹停速度提升了10公里/小时。如果做不到,那么就是整个团队败了。 理想刚做自研AEB时,最缺的是历史数据积累。 AEB的运行,先是发现障碍物,然后判断是否有危险,最后决定执行是否报警、是否制动。同时,AEB系统就产生两个重要指标:正触发指标,做到“该刹车的时候要刹车”;误触发指标是“不该刹车的时候不要误触发。” AEB开发的难点之一是误触发率。AEB自研不但要求研发人员头脑灵活、思维敏捷、代码能力强,更重要的还是专业经验。“必须有大量的行业经验,才能过什么样的井盖可能会有误触发,或者过什么样的天桥可能会有误触发。”这种数据,是藏在研发人员脑子里的经验。 而另一种数据,则来自用户。 21年208月,理想汽车发起2021款理想ONE的第一批OTA内测团计划,在经过严格的考试答题之后,他们从首批2021款理想ONE车主中,挑出来100位车主成为内测团成员。在第一次OTA中,理想的研发团队为车辆增加了“影子测试”的能力。 “影子测试”是指,量产版本软件工作的同时运行另一套测试版本的软件,区别在于测试版本软件不参与控制车辆,只对比两个版本在感知和决策规划算法方面的差异,验证测试版本的有效性和稳定性。这样就能用大量真实场景实时测试,代替传统的手工测试,并且确保测试的安全。 这跟特斯拉的“影子模式”思路是类似的。要搭建这样的系统,需要全栈自研的能力为基础,并有强大的云服务和数据处理和分析能力。 实际上,“影子测试”脱胎于郎咸朋在2018年开始搭的一个后台数据系统。在年2020那场“货车并线功能”的危机事件中,这个系统曾帮了他们大忙。因为,当时最费时的环节在于测试,之前靠纯人工进行数据的处理。但通过搭建后台系统,能够用远程的方式接收测试数据,并且实时分析出问题。这才能在两周内,完成供应商两个月的活。 只是当时的2020款,因为是供应商的“黑盒子”,没办法把这一系统放在车上。自研后,这个系统再次升级,以“影子测试”的形式释放到理想ONE车端。它更大作用是形成数据的触点,与整个研发体系打通,形成一个完整的数据闭环。 李想还曾在微博互动中透露这一领域自研的最新进展,“理想汽车的AEB开发团队有十几万人,每天研发和验证的里程超过1000万公里。”这其实也是理想汽车要坚持给每一位用户标配智能驾驶系统的原因。一方面是,依靠AEB自动紧急制动功能去增加用户驾驶过程中的安全性;另一方面,加速数据闭环的能力,让每一辆车都参与到功能的迭代,加速体验和安全性的提升。 由此可见,自研宝贵的资产还是数据。“这套系统最大的好处在于,数据是针对中国道路场景的数据,那么出来的算法,肯定更符合中国的驾驶习惯和驾驶场景。特斯拉(研发)主要在北美,那么出来的算法可能更适合北美”,郎咸朋说。古人云,一方水土养一方人,在智能驾驶技术也是如此。 安全是“标配” 在郎咸朋看来,智能驾驶技术研发内容分为三类:第一是车端产品,第二是云端服务,第三是后台研发系统。“对于智能驾驶来说,更重要的是云端和后台这些基础能力的建设。“它相当于一个土壤的作用,如果土壤不好,你的种子非常好也没用。” 显而易见,“土壤”就是云端和后台,而“种子”指的是“基于深度学习(Deep Learning)的框架来做的算法”。除此之外,从一颗种子到参天大树,还需不断施加肥料,这里的肥料指的就是数据——“深度学习的框架,必须得有数据,用户使用体验的反馈,来不断迭代这个算法。” 数据闭环还帮理想建立了自己的案例库。理想的AEB自研团队,不仅利用案例库去琢磨中国特色的道路场景该如何解决,还形成一套流程,在后续迭代中用于仿真测试。“我们每一行代码的改动,在决定释放前会用案例库中的数据进行仿真回灌,保证性能不回退。” 徐志涛认为,理想主动安全团队建立的数据闭环系统切实的在帮助团队提高研发效率。“数据库的案例每天都在增加,除了研发团队自己的积累,质量团队也会反馈问题给我们。这相比传统供应商的模式,效率产生了巨大的飞跃式提升。” 自研的努力很快得到验证。2022年1月的一天,李想正在与包括王佳佳在内的研发人员一起开IPD(集成产品开发)启动会。坐在最前排的他行为有些“异常”,他一直低头捣鼓着手机。 “会议结尾轮到想哥总结时,感觉他抑制不住的那种开心了。”王佳佳回忆说,那场会议结束后,李想就拉着他和郎咸朋说:“怎么突然间就变成了第一,完全没有预兆啊。” 李想自己也没想到,半年前曾把测试假人撞飞的理想ONE,半年后能在第三方独立评测——懂车帝主动安全测试中成为100多款车型的第一名,拿下21年20全年最佳测试成绩。 这个第一名背后,是全面的AEB产品力领先:在儿童“鬼探头”实测中(相比成年行人横穿场景难度更高),理想ONE做到60公里/小时速度刹停,是受测车型中唯一一个达到这一成绩的车型。 在测试标准升级后新增的横向车辆和两轮车加测项目中,理想ONE成为唯一个可对横向车辆进行AEB响应的车型,这一场景主要应对行驶过程中遇到的故障车或事故车;也是唯一一个在60公里/小时速度下对纵向运动两轮车制动并完全避免碰撞的,这一场景对应的是中国特有高频事故场景,如外卖小哥电动车、两轮自行车等等场景。 图源:懂车帝 经过21年20全栈自研的成功实践,理想不再是之前那个靠堆供应商方案做智能驾驶研发的理想。在这一领域,理想已经逐步建立起一套完整的数据闭环体系,可以保持更高效、更高质的自研。但说到自研的初心,李想还是把答案拉回到“安全”两个字。 “无论是NOA还是AEB,我们希望提升产品使用里程中整体的安全性,这是我们最重要的一个指标,也是我们做自研的重要原因。我们希望2021款理想ONE在整个生命周期产生的交通事故,能够比传统汽车缩减80%。为此,我们把这个功能变成标配,并不断努力地向这个目标靠拢。” 《中庸》曾写道:好学近乎知,力行近乎仁,知耻近乎勇。 说的正是,理想。
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