在自動駕駛領域，有一支實力強勁的團隊叫追勢科技，其創(chuàng)始團隊包括CEO馬光林、CTO蔣如意、COO于萌萌和CMO田鈞。四位創(chuàng)始人共事10多年，先后供職三家公司，包括德爾福、民營上市公司歐菲光、以及共同創(chuàng)立的追勢科技。追勢科技在國內前裝乘用車市場有著豐富經驗，曾為數(shù)十家車廠交付了產品，順利量產車型近百個，實現(xiàn)裝車超百萬套。

佐思汽研對追勢科技CTO蔣如意進行了專訪，了解追勢科技在自動駕駛領域的戰(zhàn)略布局及其對行業(yè)發(fā)展趨勢的判斷。

蔣如意

蔣如意博士有十余年智能駕駛算法研究和從業(yè)經驗，獲得超三十項歐美及國際智能駕駛相關專利，以及超四十項國內智能駕駛相關專利。2013年進入德爾福中國研發(fā)中心的智能駕駛研發(fā)團隊，期間被派到德國參與歐洲團隊Volvo智能前視項目開發(fā)?；貒笞鳛榈聡鴪F隊與中國團隊的技術接口，成功把算法導入到中國團隊，并實現(xiàn)在長城上量產。2015年加入上海歐菲智能車聯(lián)，作為首席科學家，主導了園區(qū)自動駕駛，記憶泊車，自動泊車，自動在線標定等核心算法模塊的創(chuàng)新及落地。2019年，聯(lián)合創(chuàng)立了上海追勢科技，目前任職CTO，負責公司技術研發(fā)。

Q

感謝蔣博士，首先想了解一下，作為較晚入局的自動駕駛公司，追勢在創(chuàng)立伊始是如何確立市場和研發(fā)的主方向的?

蔣如意：

追勢科技雖然成立不到2年時間，不過追勢團隊在行業(yè)里做了很長時間，差不多20年一直在做前裝乘用車市場的Tier1，基本國內所有的車廠都曾經是我們的客戶。因此，對行業(yè)整體發(fā)展趨勢，我們有自己的理解。自動駕駛從2015年在國內開始火熱至今，面臨幾個需要切實解決的問題，譬如商業(yè)模式的落地，譬如如何確保99%的安全?；谖覀兊幕蚝瓦@么多年的研發(fā)理念，追勢團隊一直都是踏實做創(chuàng)新做產品的風格，所以我們在創(chuàng)業(yè)之初，第一步選擇做前裝乘用車的低速自動駕駛場景，作為切入口，一方面這個場景是目前能夠落地量產的場景，另一方面也是我們真正能夠成為行業(yè)領先者，發(fā)揮自己創(chuàng)新優(yōu)勢的場景。不過這并不是追勢的全部規(guī)劃，長期來說，我們堅信自動駕駛給人類帶來的價值，所以從今年開始我們會逐步推出城市中速和高速的技術和產品。我們的路線是從L2-L4，逐步實現(xiàn)自動駕駛。

Q

您剛才提到從低速切入，那您認為目前自主泊車領域的發(fā)展還會有哪些機遇和挑戰(zhàn)？

蔣如意：

簡單來說，自主泊車真正落地量產，其中一個核心的難題，就是地下停車場的地圖定位，自主泊車是一個L4級別功能，需要事先有地圖信息來做自動駕駛的全局定位和導航。對于地面上的場景，大家還可以普遍采用類似GPS、RTK成熟的解決方案。但對地下停車場，GPS沒有信號，RTK有非常大的干擾的情況下，目前尚未有成熟的解決方案。再則，傳統(tǒng)高精地圖的采集方案，效率低下，采集成本高，如何能夠提高地圖的采集和制作效率，是影響自主泊車落地的瓶頸。

另外一個核心問題就是確保安全，即真正自主泊車量產，需要確保95%以上的場景適配和絕對安全。這對算法感知部分的要求非常高，而且需要有大量的實車測試，量產經驗和測試。

第三個問題真實的世界非常復雜的，僅僅對泊車一個功能來說，你會發(fā)現(xiàn)既有生態(tài)車位，也有立體車庫這類對人來說都非常挑戰(zhàn)的場景，如果做到讓我們的系統(tǒng)覆蓋這些所有的場景也是一大挑戰(zhàn)。

Q

追勢科技的AVP方案哪種技術路線？單車智能，還是車場協(xié)同？

蔣如意：

我們的AVP的落地，是重車端，輕場端。單車智能對外依賴越少，越容易在現(xiàn)實場景落地。當然，最終實現(xiàn)L4的自動駕駛，一定是車場協(xié)同，不過這一點行業(yè)內目前還沒有形成確定的方案，車端要做什么，場端要做什么，我們目前在和一家國際車廠客戶一起，做車端和場端聯(lián)動的項目，希望能夠幫行業(yè)打磨和輸出這樣一套完整的方案。

Q

除了自主泊車AVP領域，追勢科技未來還會在哪個領域重點布局？

蔣如意：

低速自動駕駛只是我們的一個切入口，就像剛才提到的，我們會逐步實現(xiàn)全速自動駕駛。從今年開始，我們會利用掌握停車場數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，及AVP系統(tǒng)的領先技術優(yōu)勢拿下當年國內70%的AVP量產定點，成為低速自動駕駛業(yè)務壟斷者，同時把在低速自動駕駛領域的領先技術（SLAM定位，車輛周圍360度感知）擴大到城市道路場景，以解決城市交通最大痛點—交通擁堵問題。到2025年，我們會加入高速自動駕駛，從而實現(xiàn)全域的自動駕駛。

Q

很多公司會采用泊車專用傳感器，追勢有沒有考慮采用專用傳感器？

蔣如意：

我們的研發(fā)理念是從客戶的痛點出發(fā)，不要讓客戶因為使用我們的功能，需要對整車的配置和造型有改變，因為我們知道這個改動對汽車客戶，無論是從時間上，還是成本上，壓力是非常巨大的?；谶@個理念，我們的產品不需要專用傳感器，我們已經完成適配市面上所有主流的傳感器，主流芯片，適配客戶現(xiàn)有的整車狀態(tài)，包括選用客戶性價比能夠接受的硬件。這也是我們非常重要的一個優(yōu)勢。

Q

目前追勢科技的主要客戶有哪些?

蔣如意：

這個不方便透露。不過我們已經跟多家主流車廠達成量產合作。而且已經有項目完成了交付。

Q

您認為追勢科技的核心競爭力是什么?在未來公司發(fā)展中還需要加強哪些方面？

蔣如意：

追勢的核心競爭力，第一，就是人，追勢團隊有20年的汽車自動駕駛算法開發(fā)和前裝量產經驗，同時擁有從0-1，從1-100的創(chuàng)業(yè)成功經歷，是集研發(fā)、產品、銷售量產、企業(yè)管理全能型團隊。第二，我們有最清晰的戰(zhàn)略規(guī)劃，從前裝乘用車低速自動駕駛為切入口，利用研發(fā)領先實力，研發(fā)過程中有產品逐步落地，從低速拓展到中高速，逐步實現(xiàn)L2～L4級別的全場景自動駕駛。第三，我們有豐富的汽車行業(yè)上下游朋友圈，我們充分理解汽車行業(yè)的整個周期和鏈路。就像我們一位客戶提到的：“從技術到量產是有一個鴻溝，其他的技術公司需要車廠花費大量的精力去培養(yǎng)和做到統(tǒng)一知識水平的溝通。而追勢是真正懂汽車行業(yè)的團隊，而且有能夠量產的技術實力，這也是我們選擇追勢的原因?！?/p>

Q

追勢科技現(xiàn)在及未來的定位是什么？未來的發(fā)展目標是什么？

蔣如意：

我們一直以來的目標就是要真正的實現(xiàn)自動駕駛的落地。而我們的策略是從低速場景開始切入，一步一步按場景實現(xiàn)自動駕駛的落地。過去兩年，我們專注于低速場景應用，奠定了我們在技術上的領先地位，打造了我們的護城河。2021年將是我們在這一業(yè)務領域上爆發(fā)的元年。今年開始，我們會把低速自動駕駛系統(tǒng)逐步擴展到中速、高速，逐步實現(xiàn)全速、全場景自動駕駛的落地。這個過程中，我們會不斷圍繞實際用戶痛點去做產品設計和落地。

Q

現(xiàn)在主機廠都在陸續(xù)實現(xiàn)軟件定義汽車，自己做域控制器，搭建整套自動駕駛架構，甚至泊車功能的開發(fā)都可能自己做。當然也有主機廠委托供應商開發(fā)的模式。您覺得哪種更能代表未來的趨勢？

蔣如意：

軟件定義汽車帶來整個行業(yè)的變化，尤其是像我們這樣經過硬件定義汽車打磨的團隊，能清晰感受到這個變化。軟件定義汽車，并不是簡單的功能定義汽車，它帶領的是整個行業(yè)上下游從供應鏈、采購、質量評價、交付驗收等各個層面的全新的定義。舉個簡單例子，如何給軟件定價，如何驗收軟件達到目標，整車廠都沒有一套完整的體系。所以，其實大家都在尋找自己在軟件定義汽車時代的位置。

我覺得整車廠在這個過程中更重要的是建立自己的一套完整的體系，建立自己的成熟穩(wěn)定的軟件平臺，思考好哪些軟件自己做，哪些核心軟件需要找供應商伙伴合作。

我們的定位是把核心IP做深做精，足夠安全穩(wěn)定靈活，服務好我們的客戶平臺。

如果我們拿手機類比，沒有一家手機廠家全部都是自己做，也是找各個核心供應商一起合作。因此，汽車也是一樣，最終大家會走向合作共贏，而不是每個整車廠所有的都自己做一套，這一方面根本無法達成。

Q

我們看到報道，追勢科技在定義行業(yè)數(shù)據(jù)標準接口和規(guī)范，使得不同企業(yè)之間實現(xiàn)數(shù)據(jù)上的合作和共享。這種接口用于傳輸什么數(shù)據(jù)？目前已經和其他企業(yè)開始數(shù)據(jù)合作和共享了嗎？

蔣如意：

沒有，追勢永遠不做定義行業(yè)標準的事情。我們只做行業(yè)標桿。

Q

追勢科技可以為客戶共享感知和地圖數(shù)據(jù)庫，這是指停車場場景數(shù)據(jù)庫，以及各停車場的高精度地圖數(shù)據(jù)庫嗎？能否介紹一下追勢科技目前的感知和地圖數(shù)據(jù)庫的規(guī)模？

蔣如意：

2021年我們將讓國內一線城市80%以上的商用化停車場配得上自主代客泊車系統(tǒng)。這里既需要停車場地圖和數(shù)據(jù)，也需要適應力極強的自主代客泊車系統(tǒng)方案。

原文標題：完成近百個車型泊車系統(tǒng)量產的團隊，如何布局自動駕駛未來

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