如你所知，過去數年，全球科技媒體都熱衷於探討自動駕駛對於人類社會的多元化改革——如下未來，甚至已成當下共識：自動駕駛會讓出行更安全；與共享理念的深度契合，讓自動駕駛可以大幅降低出行成本，緩解交通壓力與環境汙染，甚至打破城市在工業時代的道路桎梏，為城市居民釋放更多路權；而當自動駕駛汽車成為移動的“第三空間”，也會誕生下一個平臺級別的商業模式。
嗯，考慮到汽車產業在全球的巨大體量，以及未來圍繞汽車構建的智能交通體系的巨大想象，在樂觀者眼中，2020年自動駕駛或將迎來萬億級市場的爆發。
但這條賽道也異常擁擠，無論科技巨頭還是整車巨擘，都已紛紛在自動駕駛的跑道上搶灘登陸，而由於產業鏈的相對漫長，也讓一眾初創企業頻繁登上舞臺中央，或自立門戶，或與巨頭共舞，在產業鏈的不同環節穿針引線，共同拼湊出一張自動駕駛的完整圖譜。
當然，無論巨頭還是初創企業，儘管發展策略各有所求，卻共同面臨同一個巨大挑戰：自動駕駛商業化落地的最佳姿勢，究竟是什麼？
挑戰在中國尤為迫切——如今所有人都在企盼，“用市場換技術”並不順遂的中國汽車市場，能在自動駕駛這一技術轉捩點上實現彎道超車，打贏這場席捲全球的軍備競賽，而這無疑需要自動駕駛技術能以某種更循序漸進，溫和理性的方式迅速落地，譬如在很多業內人士眼中，2020年就會有部分L3或L4級自動駕駛通過前裝搭載量產和商用。
從這個意義上，攤開自動駕駛的企業圖譜，一家名為紐勱科技的公司著實令人眼前一亮，這家創立於硅谷，最早一批拿到加州路測牌照的公司，正是致力於L3/L4階段研究，用人工智能等先進技術，以高效落地，可量產，車規級的方式，為車企提供定製化的整套自動駕駛解決方案及服務。
而剖析其商業邏輯不難發現，“務實”而非“務虛”，真正尊重汽車行業的規律，“因地制宜”地默默深耕本土市場，或許才是自動駕駛商業化落地的最佳姿勢。
讓技術平滑落地
公開資料顯示，2017年初紐勱在上海設立總部，重點著眼讓技術落地，而身為初創企業，成立不久的紐勱，目前已經與世界領先的合作伙伴正在進行深度合作。
這種迅猛的商業化速度，得益於與有些“眼高手低”，為示好資本市場而將“顛覆”二字常掛嘴邊的創業者相比，從誕生伊始，紐勱的商業邏輯就更尊重汽車規律，踐行最具商業化落地可行性的技術路線：一切研發都以技術落地為目標進行，且所有系統全部符合可量產的車規級標準。
當然，這需要將科技行業的迅速迭代，與汽車行業的沉穩內斂相結合，紐勱科技COO宋新雨在接受雷鋒網採訪時舉了一個例子：“我們的算法開發、測試，所有東西都在嵌入式平臺上完成，這樣可以兼顧開發速度和實際的產品性能。並且我們擁有一套完整的數據採集、標定、清洗的流程和能力，保證模型高效快速迭代。除此之外，傳感器的設計和選型，也都是按照車規級標準來確定。我們的做法有別於科研的思路，一切為了產品落地來服務。”
此外，這種謙卑務實的姿態，也集中體現在人才構成上。紐勱創始人徐雷和宋新雨之前均效力於特斯拉：徐雷是特斯拉Autopilot團隊第一代核心成員，Tesla Vision深度學習負責人；而宋新雨則是特斯拉供應鏈及產品高級經理，參與了Autopilot1.0和Autopilot2.0的產品化全過程；此外，紐勱技術團隊也主要來自特斯拉，蘋果和英特爾等科技巨頭；產品團隊則來自博世，松下和哈曼等知名汽車產業供應商——不難發現，與特斯拉相似的“人才基因庫”，讓紐勱可以在科技與汽車之間，在速度和穩定之間，覓得一道更適合於當下的黃金中線。
而具體到技術層面，眾所周知，涉及軟硬件，各種傳感器和控制器的自動駕駛，是一套頗為複雜的生態系統，紐勱最擅長上層應用軟件和算法，目前他們選擇前裝車為市場切入口，為客戶提供整套自動駕駛解決方案。
為了讓自動駕駛的落地方式更為“平滑”，在客戶交付邏輯上，紐勱更注重整體性。要知道，自動駕駛的智能部分其實分為諸多模塊，大部分核心技術分別由各領域軟件公司分別研發，而在如今高度由模塊化搭建的AI市場，無論自動駕駛還是其他AI場景，遴選各領域供應商，迅速拼湊出某個“通用”功能，是大多數解決方案的默認選項，但事實上，由於系統磨合度等問題，這種方式的用戶體驗往往會打折扣，相比之下，擁有完整且統一的自動駕駛系統，會讓其在落地細節上更具一致性——也因如此，紐勱選擇將感知，規劃和控制三大模塊精煉為一套完整的自動駕駛系統，站在車企角度，整套系統在調試，應用和維護等方面無疑更令他們受用。
當然，統一系統運轉良好的前提，是技術足夠出色。
事實上，仔細剖析紐勱的自動駕駛系統：依賴於深度學習的感知系統，其精度要遠高於傳統方法。以視覺為主的多傳感融合方案，在攝像頭之外，會依據具體駕駛情況使用激光雷達，毫米波雷達，超聲波雷達以及GPS/IMU傳感器，在天氣惡劣和車道混亂等不利駕駛環境下，亦可同時識別行人，車輛和標識等多個目標障礙物。此外，由於多傳感器融合系統不完全依賴高精度地圖，在很大程度上降低了成本——這對於自動駕駛的“民主化”過程至關重要。而同樣拜深度學習所賜，紐勱自動駕駛系統亦可模擬人類駕駛習慣，判斷障礙物速度和距離，並精確快速地預估其行動方向，為車輛規劃最優行駛路線。另外，系統強大的分層規劃與控制系統，能讓車輛更好地應對不確定性，在最大程度上保障行駛安全。
總之，基於環境感知，智能規劃和實時控制三者的無縫嵌合，得以讓紐勱自動駕駛系統在提升安全性和適應性同時，維持低成本和高性能，從而充分發揮出紐勱車規級高效落地的競爭優勢，最終真正以率先量產的方式，在自動駕駛的賽道上處於強勢地位。
因地制宜
事實上，率先完成自動駕駛的商業化落地，早已成為從政府到企業的普遍共識。
在不少人眼中，中國作為全球最大汽車市場，從產業基礎到政策扶持，從技術積澱到人才儲備，多個方向上的合力，都在共同催生自動駕駛市場爆發的火種，尤其在政策扶持上，一系列促進自動駕駛產業化的政策密集發佈，不斷為中國自動駕駛的領跑清除路障。
但在產業化過程中，企業需要悉心留意的是，玩轉自動駕駛，除了必須懂技術，更要“懂中國”——相較於傳統汽車各產業鏈條的格式化，由於深嵌在複雜的商業環境，交通系統，輿論博弈，乃至整個社會協作體系的巨大網絡中，自動駕駛是個“本地屬性”非常強的產業，在諸多細節上都需要量體裁衣，也因如此，從誕生伊始，紐勱就將“落地中國”視為一切發展的邏輯起點。
譬如在商業層面，在判斷產品能否真正委以“商用”重任時，必須結合當下中國汽車行業的整體發展脈絡來看，就像宋新雨所言：“產品在中國落地首先要了解中國的主機廠訴求是什麼，其中包括功能，質量，可靠性等方面，同時性價比也很重要，是否會對主機廠和消費者造成負擔……（比如）大家都知道，激光現在沒有辦法量產化，成本方面也有很大壓力，我們延續特斯拉以攝像頭為主的多傳感器思路。”
再譬如，在交通系統層面，眾所周知，種種社會原因所致，中國城市交通密度高，障礙物多，隨意性大，相比美國更為複雜，也讓自動駕駛的商業化之路稍顯荊棘，需要系統根據中國本土環境針對性細化，於是我們看到，紐勱自動駕駛系統也會在諸多技術細節上“對症下藥”，以順應頗具中國特色的交通環境和駕駛行為，舉個最簡單的例子，近距離的cut in（車輛併入）在中國很普遍，紐勱為此進行了技術優化，讓系統處理近距離車輛併入的體驗感更好。
總之不難發現，在自動駕駛的擁擠賽道，相較於多數體量相近的參賽者，高落地性，可量產和車規級等特點，讓紐勱的商業化之路走得更為順遂，也更為腳踏實地。
而從現在走向未來，紐勱也給出了自己的時間表：目前，已經實現了一些L4場景，包含人找車、車找人的功能；同時也在做政府SCSTSV的智慧城市項目溝通與技術對接；中期，紐勱將基於L3階段研究，到2020年，為國內自主品牌的量產車型提供自動駕駛軟件解決方案，並通過前裝市場迅速盈利並積累數據，再用數據反饋進行算法升級，逐漸形成大數據生態系統；而在更值得期許的未來，紐勱則致力於構建完整的新型交通模式，開拓共享運營業務，最終成為智慧交通乃至整個智慧城市網絡中更具價值的一環。
而通過紐勱這匹“黑馬”的迅速崛起不難窺見到，無論是合作還是競爭，是分庭抗禮還是單打獨鬥，在全球玩家們的合力推動下，不斷腳踩油門的自動駕駛，終於來到大規模量產應用的臨界點。
而我相信，在一眾企業和政府共同指向的2020年，會有更多人覺察到，自動駕駛正在深刻影響擁有百年曆史的汽車產業，自動駕駛，就是未來的一部分。
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