挖来了高材生，小鹏汽车能跑在前面吗？

吴新宙：为什么会选择加入小鹏？我觉得从这么几点来看：第一个，自动驾驶最佳的落地途径是什么？我觉得是整车厂。整车厂有几个得天独厚的优势。我就说两点：第一点是他们直接面对用户，他们有大量的数据可以从路上跑的车过来，这个闭环的能力是非常强大的。大家也知道，在AI时代数据为王，很多的算法包括算法的演进、能力的增强都要通过你对数据的获取，不断通过数据来改善你的算法。第二点是通过OTA把新的算法放到车里头，再通过这个闭环快速迭代，来增强你的本领，这样一个快速迭代的能力是主机厂独一无二的。

现在基本上所有的科技公司都在做Level1、Level2，都在做自己的自动驾驶解决方案，但是那一条路其实还是蛮难走的，因为自动驾驶做一个演示很容易，但是你要把一个产品做好，把你的能力做到最强还是蛮有挑战的。所以我觉得主机厂来做这个事情，对我来说是一条更加清晰的产品落地的路径。

在高通其实我们也有很多很棒的人才，技术积累非常地丰厚。大家也知道，高通一直想收购NXP（恩智浦半导体），但是由于种种原因没有收购成功，高通的整个产品线到车那边受到一些阻力，所以高通在自动驾驶接下来的布局怎么走还不是特别清晰，在高通那边感觉在这样一个大环境下技术落地还是比较困难，相反在小鹏这边、在主机厂这边，对于我这样一个技术人员，吸引力还是非常大的。

Q：美国的自动驾驶团队和中国的自动驾驶团队是一个怎样的分工？分别应对什么样的场景和方向？

吴新宙：首先中美团队的分工，这是一个“坑”，因为大家都在探索，其实挺难找到一个很好的平衡点。我以前有一些类似的经验，来了以后也做了蛮大的一些调整。我以前在高通的团队差不多在全球5个地方，反正还是感觉找到了一个比较好的方法，这个方法我现在也在移植到小鹏这边。当然小鹏这边有更多的复杂性，但是现在我们的团队基本上分工还是很明确的。

我们的团队很年轻，刚才我也开玩笑说，我加入以后本来团队平均年龄30岁以下，我加入以后就变成30岁以上了。他们非常非常有冲劲，有非常强的工程落地能力，有非常强的跟周边团队协作的能力，一起来把这个事情做好，同时又符合整车的节奏，他们的这个能力我自己也是受教育蛮多的，他们也完成了整个全场景自动泊车的落地在G3的实现，所以真的蛮厉害。

北美团队从比较高的维度来看可能也比较简单，北美团队他们会提供核心技术。我经常做一个比方，可能80后、90后、00后不懂，我说这儿的团队是一个“主板”，北美的团队是一个“插件”。

北美团队他们会做一些比较核心的技术模块，比如说感知的，感知的团队基本上全是在硅谷，他们会完成从算法运研到数据训练到模型优化到硬件上的实现，整个流程全部在北美实现，除了这个还有定位、激光雷达的处理、雷达的处理等等，这些核心的算法团队基本上放在美国，因为美国的技术储备和人才的厚度还是挺不一样的，特别在硅谷这样一个弹丸之地，你真的非常难以想象，有那么多全世界高素质的人才全部聚集在一起，他们做出的这些东西会由国内的团队跟他们一块来做一个整合，比如说自主变道的这个功能，国内团队会定义这个功能对每个模块的要求，要求北美的团队或者核心算法团队按时按质量地来交付这些功能，然后在中国的团队会和周边的团队一起落地和大规模路试的过程。

Q：目前小鹏的交付量并不是很大，你们如何扩大数据的收集量？

吴新宙：数据量这个问题是一个非常有趣的问题。数据量大到什么程度，其实大家可能都没有什么感受，以前觉得MByte很大，后来觉得Gigabyte很大，现在一辆自动驾驶车如果全部是原始数据的话，每小时能够产生5个Terabyte。

从研发到产品有不同的阶段，你也不可能要求将来的量产车每一辆车每个小时传5个Terabyte，即使有了5G，我相信我们的市场部也不会太开心，管道的这个钱就要很多。这个大数据有几层，首先这一层是我们自己为研发所用的数据采集可能有10辆，甚至100辆，我们每天跑出去，但是这些车每个小时产生几个Terabyte的东西，你可以算一算这个数据量有多大，其实非常大。

再下一层，我们有自己的几千辆车，那几千辆车上我们也会布一些自己的传感器，但是我们可能不会收集全部原始数据，那个数据量太大了，我们可能会收集一些中间的处理结果或者最后的处理结果，比如说到Gilobyte的量级，就不要Terabyte。到用户的车虽然现在我们的产量还不大，但是我们希望到今年、明年接近10万辆的水平，到那个时候数据量包括用户数已经不少了，我们会把每一辆车的数据量控制得更精准一些，去拿一些我们觉得最核心、最重要的数据，也会通过一些增益函数，比如说你在做LCC的时候，驾驶员接管了，他会做出一些动作，把前后几秒的数据传上来，通过一些比较精准的控制来减少数据量。

但是从整个大数据的架构来看可以看到它有蛮多层的东西在里头，每一层的数据量都很大。通过这些数据来推动算法，我觉得这个是我们必须要做的一件事情。我们现在还在搭建整个数据体系，我本人也非常看重大数据体系对我们团队的重要性。换句话说，现在还没有开始量很大，对我来说也给了我一些时间，我觉得也不是坏事。

（编辑：温州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!