2020年8月11日，第十二屆中國汽車藍皮書論壇在武漢開幕。

自動駕駛初創公司馭勢科技聯合創始人、董事長兼CEO吳甘沙在主題演講中提到，在智能汽車領域，特斯拉的“漸進模式”、“影子模式”，可以低成本解決長尾數據獲得和算法驗證的問題。而且，特斯拉在車型、車輛平臺、芯片、用戶體驗等方面的研發過程都遵循“三步走”策略，值得傳統主機廠借鑒。

吳甘沙也提到，整車廠采用“影子模式”可能面臨的挑戰有三個：第一，硬件成本要比今天典型的L2級自動駕駛貴很多，這意味著要有品牌力才有可能用這樣的硬件；第二，技術要全棧可控，部分核心技術要自主自研；第三，要具備大數據處理、特別是高性能的計算基礎設施。

吳甘沙認為，傳統OEM要想在智能化時代博得一席之地，需要采取“遠交近攻”戰略，找到戰略上可以結盟的伙伴。這些伙伴可能給OEM提供方案或參考設計，提供模塊，提供外包/培訓服務，與OEM的關系可能是投資或合資，可能像傳統模式那樣收開發費，也有可能是轉讓IP、收轉讓費，不再是賣硬件，收的是軟件license，或者按照無人駕駛里程收費。

“2021年-2023年期間會出現這樣的車型，它是L2的身體，但有接近L3的體驗，并有L4的靈魂，AVP、APA和記憶泊車都是L4的靈魂，可以跑影子模式，可以在后臺跑L4的算法。”吳甘沙表示。

以下為吳甘沙的演講實錄，經36氪編輯整理：

目前，在智能駕駛領域，戰爭的玩家都已經入局了，形勢逐漸明朗，戰局即將進入轉折點。這是我的一個定義。

圖源：馭勢科技吳甘沙（拍攝：王藝瑾/36氪）

我們都說，華爾街往往最能夠敏感嗅到行業變局中的機會。上圖灰色的部分是Waymo、Uber、特斯拉、GM、Ford這五家公司在今年8月份的市值或估值，藍色的數字是它們2020年第一季度的營收。特斯拉的市值相當于去年同期的好幾倍，其他幾家的市值或估值都有不同程度的降低。Waymo是做自動駕駛最好的，其他公司也有很強的團隊在做。為什么特斯拉可以脫穎而出？

而且，我們看到其他幾家都消耗了巨大的資金，去做下一階段的自動駕駛。但特斯拉從2010年到2019年一季度只虧損了68億美元，燒錢比其他幾家少很多，它是怎么做到的？

圖源：馭勢科技吳甘沙（拍攝：王藝瑾/36氪）

我們來對比一下Waymo和特斯拉的成本和規模。

Waymo計劃把RoboTaxi車隊從1000臺增加到8.2萬臺，包括6.2萬臺克萊斯勒Pacifica（裸車價格4萬美元）和2萬臺捷豹I-Pace（裸車價格超過7萬美元），每一臺車加裝的無人駕駛系統據稱需要超過10萬美元。按這個數字來算，Waymo還需要投入121億美金。可以說這條路線是非常非常花錢的。

對比一下特斯拉，一臺Model 3的裸車價格是3.5萬美元，加裝FSD（ Full Self-Driving全自動駕駛）功能要7000美元，現在已經生產出100萬輛電動汽車。可以看出，要把規模做大，特斯拉和Waymo花的錢是不一樣的。

Waymo在2019年每開1.3萬英里就有一個人工接管，比起美國的人力駕駛員還差了不少。人類駕駛50萬英里出一次警，150萬英里有一次致傷事故，9400萬英里有一次致命事故。無人駕駛跑多少里程可以在統計學上證明比人力駕駛安全呢？110億英里。

Waymo的車隊要做8.2萬臺車，按照現在的強度，每個月開8200萬英里，應該要花11年才達到110億英里。假設特斯拉有100萬輛車，每月能夠跑10億英里，不到一年就能夠完成110億英里的里程積累。

特斯拉的這種模式叫“影子模式”，一方面是“草船借箭”，借用已經賣出去的車來收集數據，另一方面是“鸚鵡學舌”，可以在后臺開，可以在后臺學。

過去這幾年，從公開媒體上看到，特斯拉已經積累了大幾十億英里的數據，數據量和路測規模都達到了Waymo的100倍以上。

根據這些觀察，我總結了兩個觀點：

第一個觀點，漸進的模式加上影子模式，可以低成本解決長尾數據獲得和算法驗證的問題。當然，滴滴也有它獲得數據的能力。

目前，只有整車廠有機會做影子模式，不過它可能面臨一些挑戰：首先，要跑起影子模式，硬件成本要比今天典型的L2貴很多，這意味著要有品牌力才有可能用這樣的硬件。其次，技術要全棧可控，部分核心技術要自主自研。同時，一定要具備大數據處理、特別是高性能的計算基礎設施。沒有這三點就免談了。

第二個觀點，特斯拉是如何從一條鯰魚變成了一條鯊魚？

特斯拉有一個特別有意思的現象，分三步走，車型從大富豪可以買得起的，再到小富豪可以買得起的，再到大眾可以買得起的。

特斯拉首先把三電做好，再把操控和座艙做好，讓人感覺是一個全新的物種。然后做好整車OTA，變成“軟件定義的汽車”。軟件定義一旦有了，OTA每一次升級，都變成一款新車，帶來了一個全新的商業模式。硬件一次性投資，未來軟件不斷升級可以收錢，軟件升級帶來的毛利是非常高的。

同時，特斯拉在不斷地釋放硬件的潛能，通過互聯網的模式、Beta測試，不斷驗證它的軟件。同時，它帶來了一個全新的銷售策略就是“賣期貨”。用戶付7000美金，它保證把車升級到自動駕駛。這是非常妙的銷售策略，可以低成本地讓用戶先把錢存在它身邊。

而且，特斯拉也一直在升級芯片，最開始使用Mobieye EyeQ3，后來不斷迭代自有的算法，把FSD做出來。我原來在芯片行業，讓我覺得不可思議的地方在于，他們從第一個硬件的研發成員入職，到量產，沒有超過3年。效率非常高，很不可思議。

此外，傳統的車輛可能是5公里的線束，而特斯拉的線束長度是1.5公里，最新的可能變成了幾百米。

同時，特斯拉做了一件非常非常聰明的事：傳統一輛車的電子電器架構都是10年，但AI芯片的生命周期是3年，跟整車平臺不一樣。那么，3年以后，這個芯片就落后了。于是，特斯拉做了一件事情就是“解耦”，讓輸入/輸出與計算解耦。解耦之后，就變成了一個典型的三域控制器的架構，從上百個ECU變成了三域控制器，實現了兩個目的，一是硬件變成了平臺，二是所有的零部件都變成了軟件模塊。

講一個典型的案例，大家都知道高檔車上面都有自適應雨刷，需要一個雨量的傳感器，但特斯拉不需要這個，它只需要有一個Deep Rain的神經網絡。

大家可以看到，特斯拉做什么事情都三步走，包括車型、車輛平臺、芯片、用戶體驗，都是三步走。

對于絕大多數車廠，關鍵是找到一個允許影子模式的最低成本平臺，因為我們不可能每一輛車都裝FSD，除非芯片賣得特別便宜。怎么辦呢？我認為，2021年-2023年期間會出現這樣的車型，它是L2的身體，但有接近L3的體驗，并有L4的靈魂，AVP、APA、記憶泊車都是L4的靈魂，可以跑影子模式，可以在后臺跑L4的算法。

圖源：馭勢科技吳甘沙（拍攝：王藝瑾/36氪）

那怎么實現成本的下降呢？首先它會用一些新的芯片，這些新的芯片都不算貴，可能是低頻線，可能是今天比較火的TDA4、8155P這樣的芯片。但做到了兩種配置，一個1000刀，一個2000刀，用這樣的成本實現影子模式的最低成本。

特斯拉我們學不會，但它不是不可戰勝的。這家公司再牛也只是招了很少數的聰明人，絕大多數聰明人在這家公司之外。

OEM需要“遠交近攻”的戰略，找到自己在戰略上可以結盟的人。這些伙伴可能給你方案或參考設計，可能給你模塊，可能給你外包/培訓服務，跟你的關系可能是投資、合資的關系，可能像傳統那樣收你的開發費，也有可能是轉讓IP給你，收轉讓費，不再是賣硬件，收的是軟件license，或者按照無人駕駛的里程來收費。

最后我想說一下馭勢科技可以給OEM提供的服務清單。

我們做幾件事：一是跟OEM合作，提供RoboTaxi的參考設計和模塊，幫助主機廠申請牌照和運營；第二，我們提供L2和L3的全功能模塊和量產方案。現在我們把L2、L3架構分成了10個模塊，每個模塊還可以進一步細分，并按主模塊、按子模塊交付給整車廠和其他乘用車自動駕駛合作伙伴；第三，我們在做訓練泊車和自動代客泊車的全功能模塊和量產方案，跟整車廠已經到了量產交付的層面。

模塊化的交付，可以交付源代碼，幫助整車廠開發嵌入式的代碼，也可以交付嵌入式的代碼，幫助整車廠搭建影子模式和后端數據云的架構。

我們自主開發了一個開放的域控制器硬件參考設計。這是我們非常低成本的域控制器。左邊是高性能的可控的芯片，右邊是一個MCU，看ODD是否能夠滿足，評價芯片的狀態，做一些碰撞檢測，它能夠進行響應。馭勢科技做了多款的控制器，也拿到了質量認可，可以把域控制器開放給我們的合作伙伴。

我們還可以交付一個智能駕駛仿真環境。剛才是停車場的停車環境，這是園區、高速公路、測試場，我們建立了大量的場景庫，在這樣的場景庫可以導入場景，然后把你的測試邏輯嵌入進去。這是一個最懂智能駕駛的仿真環境。

此外，馭勢科技還能夠為整車廠提供廠區無人物流的解決方案。我們現在與上汽通用五菱合作，在他們的兩個廠區部署了超過80臺無人物流車。這些車可以拖各種各樣的東西，包括白車身等汽車零部件，對客戶的價值就是降本增效。

做一個總結，智能駕駛已進入到中場戰爭，一是漸進式的模式、影子模式可以低成本獲得數據和進行算法的驗證；二是要跳出舒適區，選擇三步走，步伐要更加堅定，要選擇低成本可以跑起來的影子模式；第三是OEM和新興伙伴的關系，要協同創新、深度融合，基于這幾點，我相信傳統的整車廠一定能出來跟特拉拉媲美的產品。