尋序智能丁華杰：將“黑科技”平民化、量產化，賦能干線物流自動駕駛

丁華杰指出，可量產是自動駕駛的一個痛點。

“自動駕駛就兩條賽道，一條是無人出租車，另一條是物流運力。”于日前由鎂客網主辦的線上分享活動上，前中汽創智人工智能首席技術官、現尋序智能創始人&CEO丁華杰這樣說到。

其中比如物流，依據統計結果，2021年物流占據國內GDP總值約14.6%。毫無疑問，于自動駕駛而言，這是一個無可估量的巨量市場。但現實情況，比如干線物流，用丁華杰的話來說，就是四個字——難以落地。

而在他看來，這一現象的背后，是理想主義與現實主義的交鋒。

圖 | 前中汽創智人工智能首席技術官、現尋序智能創始人&CEO丁華杰

做干線物流自動駕駛，不是做出樣車就行

所謂的干線物流自動駕駛，主要是指L3、L4級自動駕駛重卡為運載工具，運輸線路以高速公路為主，日均形式里程在200公里以上的省際與跨省公路貨運領域。

而就在去年自動駕駛解決方案這一細分賽道中，干線物流無疑是資本焦點。

不完全統計，在2021年，自動駕駛解決方案領域發生65起投融資事件，融資總金額達到了424.1億元。其中干線物流以134.4億元成為融資金額第二名，超過了robotaxi，僅次于量產車。

與此同時，也是在去年，一些robotaxi企業以及上汽、阿里達摩院等企業也開始著手布局贛新物流賽道。不可謂不熱鬧。

但這番熱鬧的背面，我們還看到一個情況——干線物流自動駕駛，大部分仍處于測試階段，成本高昂難以落地。

“做干線物流自動駕駛，不是說做樣車就能夠實現的，一輛高昂成本的自動駕駛車型，很難實現與成本相匹配的收益。”丁華杰說到，照此一來“如果不賣車，商業模式就很難走得通，這件事就沒有意義。”

同時他表示，自動駕駛本身的落地是由整個架構決定的，這其中覆蓋了生態平臺、應用軟件、AI平臺、操作系統、算力平臺、EE平臺、整車及動力平臺7層架構。“于自動駕駛而言，這7層架構的每一個支撐，對于未來的發展落地都帶來了非常大的挑戰，也讓整個落地充滿了很多不確定性。”

舉個例子，比如EE平臺，原先是分布式電子架構，依賴于大量的ECU來提供服務。但隨著智能化的推進，再回過頭來看傳統分布式架構，“跨域協同困難，軟件開發及更新嚴重依賴硬件系統，ECU之間各自為政、無法協同，無法提供全生命周期更新服務……這些都是問題。”

當然了，面對這些問題，丁華杰也表示，這兩年大家都在考慮SOA、在考慮中央區域控制器，尋序智能則是圍繞整個技術架構，打造可落地的、可量產的干線物流先進運力。

此外圍繞干線物流，他也強調稱，做干線物流自動駕駛，一定要清楚，誰才是自己的對標競品，“很多自動駕駛公司，他們的目標都是取代司機，但其實深度調研后會發現，干線物流市場存在著幾十萬司機夫妻店，而利用自動駕駛高科技產品與他們競爭是不仁道的，同時也是非常沒有意義的。”

與其競爭到最后未必勝出，不如賦能。尋序智能堅持利他共生的商業模式，來賦能物流客戶。

將黑科技“平民化”

“尋序智能要做的，就是在不增加整車成本的情況下，用極低的成本來解決安全問題。”丁華杰在分享中表示。

商業立足于成本的角度，拋卻過路費等固定費用，其他成本主要包括人力成本、安全成本、燃油成本、整車成本。

比如安全成本，他舉例稱，當前美國事故率是每百萬公里1.3起，國內事故率是每百萬公里3.7起，平均事故賠付是3萬，加上停工造成的4萬，整體約7萬。至于事故的原因，則是激進駕駛、疲勞駕駛、危險駕駛、注意力分散等問題。

又比如人力成本，相關調查顯示，2018年，約68.21%的貨車司機對于就業環境是非常不滿意的，另有26.07%則是不太滿意的。

與此同時，2020年中國貨車司機群體中，40歲年齡的司機占據了整體的53.4%。而成為重卡司機前，需要具備3年大型貨車運輸從業經歷，從業門檻并不低。

針對這些問題，丁華杰表示，尋序智能要做的就是三件事情，第一件事情是打入增量市場（先進運力等等）；第二件事是將所謂的“黑科技”平民化；第三件事是技術賦能商業，讓商業回歸商業本質。簡答一句話總結，也就是利用人工智能賦能未來交通。

“我們要打造可量產的全棧自動駕駛，打造黑科技的平民化應用。”

為此，他在分享中表示，尋序智能會與國內頭部的企業聯手，在不增加，或者是稍微增加整車成本的基礎上，將一些原先高價格的產品趨向平民化。而非業界主要采用的邏輯，也就是“通過增加整車成本來降低人力成本”。

“不增加成本的情況下，面對安全成本高、駕駛員缺失、運維成本高的基礎情況，我們整體的發展思路就是致力于零安全成本，大幅降低燃油成本，減少人力成本。”

而在產品層面，尋序智能則是打造了“三軟一硬”四大技術平臺：

X—PILOT，自動駕駛軟件；

X—Vision，AI感知算法；

X—ECU，域控制器；

X—FACTORY，算法工廠。

“四大技術品牌，將陸陸續續的做一個整體的產品投放，包括計算平臺、各種傳感器、相關算法、交互運營架構，最后通過數據閉環進行相關開發和落地。”

最后

鎂客網注意到，在分享的過程中，丁華杰展示了一張Gartner曲線圖。該曲線點出新科技產品進入市場的發展過程會出現兩輪熱度，一輪是概念形成時，隨后待到一定程度時概念會冷卻，同時概念也會被開發成產品進入市場，待到產品熱賣，則會進入到下一輪熱度。

依據Gartner曲線圖，丁華杰指出，L3、L4級自動駕駛正接近量產，行業泡沫逐漸破滅。

“未來幾年內，自動駕駛會逐步進入一個低聲量時期，這并不是壞事，只是說明大家都在埋頭干活，陸陸續續地推出一些可量產、可落地的產品，這也是整個產業的大趨勢。”

最后，記得關注微信公眾號：鎂客網（im2maker），更多干貨在等你！