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囿于技術儲備、政策法規、市場環境等種種束縛，自動駕駛行業不少玩家近期思變求生：
部分玩家下探至L2輔助駕駛市場，試圖借此降維打擊；部分玩家選擇切入細分領域，在定局未成之前各占山頭。
相較之下，AutoX這家無人駕駛創業公司卻顯得格外另類：他們正逆勢加倉，死磕L4。
他們近期的兩個大動作引發了業界不少討論：
其一，他們選擇與本田合作，使用本田雅閣Accord、英詩派Inspire兩款車型，探索L4無人駕駛落地更多可能。
其二，他們選擇投資整車制造商艾康尼克，以此主導并推進L4級無人駕駛量產車型的生產。
AutoX創始人肖健雄告訴新智駕：“輔助駕駛是偽需求，無人駕駛才是剛需。我們以前、現在、未來，都只會做L4。”
與行業主流玩法的格格不入，甚至有些率性而行的AutoX，他們種種動作的背后，究竟有何思慮？
新智駕近日與AutoX創始人肖健雄展開了一場獨家對話。
在剛剛過去的 2020 年，自動駕駛全賽道融資總金額高達 436.3 億元，同比增長 136.9%；同時，馬太效應日益凸顯，資源開始向頭部企業聚集。
在這一形勢之下，AutoX為何頂著風險對外投資？而且還要做L4級別的無人駕駛量產落地。
“輔助駕駛在技術上容易實現，但并不意味著容易賺錢。” 肖健雄頓了兩秒，笑著答道。
在他看來，當下輔助駕駛應用于量產車型中數量有限，技術提供方從中賺取的利潤微薄。
而無人駕駛的利潤來自于對司機成本的節省，也來自于乘客一次次為出行所支付的費用。
兩者利潤來源有異，量級也不同。
盡管無人駕駛的發展需要長線的投入，但 AutoX 押中這一賽道，最大的原因來自于其對自身技術的自信。
肖健雄是三維深度學習領域的奠基人之一，開創了可用于激光雷達的深度學習。
三維深度學習將計算機視覺、深度學習和機器人三個原本獨立的領域融合為一體，可進一步提升圖像處理的性能。
三維深度學習為目前自動駕駛的最為核心的技術之一，目前僅有少部分公司掌握這一技術。
另一方面，AutoX重視數據積累，在收集數據上快人一步。
2018年，AutoX成為中國城市鬧區大規模無人駕駛測試的第一家企業。
他們在深圳核心地段南山區開啟路測，南山區熙熙攘攘的車流、行人為AutoX提供了大量高密度、高質量的寶貴數據。
2019年，AutoX拿下深圳市路測牌照，成為第一家通過深圳自動駕駛功能測試的企業。
長期的高質量數據收集之下，AutoX的的技術實力不斷提升。
2019年加州車輛管理局發布的自動駕駛報告顯示，AutoX是中國唯二獲得加州公共事業委員會的許可，可以使用自動駕駛汽車接送乘客的公司之一。
而在2020年的該項報告中，AutoX在“兩次人工干預之間的平均行駛里程數”中達到3萬公里到5萬公里，與Waymo、Cruise一同排名前三。
除此之外，AutoX還于當年獲得加州全無人駕駛牌照，為全球第二家拿下此牌照的公司。
數據驅動之下，AutoX在上海嘉定區汽車城建立無人車運營大數據中心，試圖構建大規模數據壁壘。
據悉，AutoX車隊中的每臺車每小時產生 1TB數據，而該大數據中心的大規模云平臺服務器7x24小時高速運轉，可從自動駕駛車輛的自動化標定、檢測及技術運維，到AutoX云平臺的大數據挖掘及仿真，再到穩定量產版的硬件閉環。
AutoX曾對新智駕表示：“未來自動駕駛的核心在于數據，其中既包括仿真數據也包括真實數據，誰擁有了最大規模的數據，誰將登上自動駕駛下一個高峰。”
目前來看，AutoX正如之所言一步步攀登自動駕駛高峰。
2021年1月28日，AutoX宣布正式在深圳市坪山區開展L4級別全無人駕駛Robotaxi車隊示范應用，面向公眾開啟全無人駕駛出租車試運營，成為全國首個全無人駕駛運營中心。
在城市公開道路、無遠程遙控的情況下，AutoX的全無人Robotaxi商業化試運營于5月7日達到100天。
AutoX的無人駕駛成績固然亮眼，但無人駕駛的發展最終還是要落到「車」這個載體之上。
在這一方面已有不少玩家開始布局。滴滴聯合北汽，華為攜手廣汽已開啟L4級無人駕駛量產車型的生產計劃。
對此，AutoX又該如何突出重圍？
也許，肖健雄對L4級無人駕駛汽車的獨到看法，能為這一題添上另一種解法。
在他看來，無人駕駛時代來臨之后，商用車和乘用車之間不會有明顯界限。
譬如，當人們擁有無人駕駛私家車后，可以不用將車停放在車庫，而是把它當做網約車在外接送乘客。
或許是對無人駕駛時代終將到來的篤定，也或許是對L4級無人駕駛汽車巨大價值的暢想，AutoX始終不斷對硬件加以改進，為制造L4級無人駕駛汽車積累經驗。
硬件方面，AutoX自主研發域控制器AutoX XCU，堅定不移地走不依靠遠程遙控的技術路線。
肖健雄認為，遠程遙控不安全，無線信號強度以及互聯網傳送寬帶不穩定，潛在黑客入侵系統直接操控車輛，都讓遠程遙控不可能落地。
據悉，AutoX為國內首家自研域控制器的自動駕駛公司。
在系統架構上，AutoX設計支持域控制器、傳感器等全部硬件的車載自動駕駛的電源和電子汽車系統架構，而非使用“直流轉交流再轉直流”的后裝改裝辦法，進而簡化電路結構、提升可靠度并節省成本。
車身改造方面，AutoX也做了不少嘗試。
2019年，AutoX僅用一天完成對比亞迪秦Pro EV開發者版自動駕駛型汽車的改造，并且可以實現秦Pro的駕駛性能與AutoX的AI技術深度融合。
近期，AutoX與本田達成合作，AutoX將使用本田雅閣Accord、英詩派Inspire兩款車型，并在深圳南山區開啟基于本田車型的公開道路自動駕駛測試。
對量產車型的改造，意味著AutoX能將技術賦能更多車企。
雖然在無人駕駛發展早期，玩家們通常傾向于選擇后裝的方式來快速“上車”，但基于長遠考慮，后裝的集成方案存在太多限制。業內已公認，前裝無人車才是承載 Robotaxi 商業化落地的終極形態。
去年 CES 2020 期間，AutoX 正式宣布與歐洲汽車巨頭 FCA 合作，引進 Pacifica 大捷龍來支持 AutoX Robotaxi 在中國的大規模運營。
需要指出的是，Pacifica大捷龍是當初 FCA 為 Waymo 設計的專為自動駕駛而生的車型，具備車規級冗余硬件的底盤，包括剎車、轉向、電源等。
除此之外，Pacifica大捷龍在制造時就已考慮激光雷達等傳感器在車身的布置，并優化線路、電源以實現更優的自動駕駛控制。
目前，Pacifica大捷龍為唯一一款具備車規級硬件冗余，且被實踐驗證的車型，而AutoX為國內唯一與大捷龍合作的公司。
AutoX通過對Pacifica大捷龍此類前裝車型的改造，可更深入理解L4級自動駕駛車型的設計，也為生產無人駕駛車型積累了大量的技術經驗。
值得注意的是，AutoX此次與艾康尼克開發L4級無人駕駛車型的合作中，由AutoX主導設計未來的無人駕駛汽車。
而這意味著，AutoX在車型設計中的溝通成本大大降低，且能更精準勾勒無人駕駛汽車雛形。
不俗的技術與硬件深度改造能力結合，AutoX的L4級無人駕駛汽車生產之路，或能因此走得更為輕快。
當問及為何此時入局生產L4級無人駕駛量產車時，肖健雄短暫遲疑了一會兒，略帶官方口吻解釋：“找到合適的合作伙伴。大家在產品等方向達成共識，合作就開始了。”
倘若置身于行業環境，此時或是生產L4級無人駕駛量產車的絕佳窗口期。
盡管目前全國法規并未允許L3級及以上自動駕駛商用，但國家出臺的文件已指出L4級無人駕駛技術應用于量產車型之中的時間規劃。
2020年 11 月，國務院辦公廳印發《新能源汽車產業發展規劃（2021-2035 年）》，提出了高級別自動駕駛商業化落地目標：到 2025 年，高級自動駕駛汽車實現限定區域和特定場景商業化應用；力爭到 2035 年，高級自動駕駛汽車能夠實現規模化應用。
未來，L4級自動駕駛汽車規模化將無需擔憂法規限制，或將成為新的風口。
另外，行業普遍預計無人駕駛將在5年內規模化商用。而一輛全新的電動汽車產品從立項到推出，大約需要3-5年時間。此時入局乘用車市場，AutoX可與市場保持同頻，在法規開放的第一時間推出L4級自動駕駛量產車型，搶占市場份額。
除了法規、市場方面外，隨著激光雷達的量產上車，激光雷達的成本將更進一步降低。
此前，有不少業內人士都表示，激光雷達單價遠低于千元人民幣將是一個趨勢。 屆時，無人駕駛汽車的成本與僅具備輔助駕駛功能得乘用車價格相差無幾，AutoX將更具備技術優勢。
倘若政策、技術等條件已允許Robotaxi大規模商業化，那么AutoX如何解決市場教育這一問題？
“這個不是問題。”這一次，肖健雄毫不猶豫地回答道。
在他看來，原因有二。
首先，AutoX可將技術迅速復制。
在深圳南山區遷移至深圳坪山區的過程中，AutoX只用了幾個星期就完成復制過程。而在深圳遷移至上海此類城市級的遷移時，AutoX耗費的時間不過2-3個月。
隨著AI通用性能越來越提高，這一復制速度將越來越快。
其次，AutoX在試運營Robotaxi的過程中發現，乘客對Robotaxi的接受度很高。
肖健雄認為，城市之中假若一位乘客體驗Robotaxi，此后他會邀請身邊更多朋友體驗。以此循環形成指數級的傳播，市場教育則不存在問題，技術和法律法規才是Robotaxi推廣的核心。
仰望星空之外，AutoX也舉目當下的Robotaxi運營車隊。
近日，AutoX與4D成像雷達解決方案提供商Arbe合作。
未來五年，AutoX將采用來自Arbe的40萬個4D成像雷達平臺，搭載在其L4級自動駕駛汽車Robotaxi以及其他自動駕駛項目。
據悉，該平臺擁有業內最大通道數量的2K分辨率專利技術，可使圖像的分辨率比市場上其他雷達高100倍。
搭載該平臺的Robotaxi車隊，將進一步提升目標識別率以避免安全事故發生。
當問及AutoX是否可能與本田產生更深入的合作時，肖健雄表示雙方此次合作絕不僅僅于基于本田車型測試而已，將有更多合作可能。
或許不久之后，ProfessorX和他的AutoX又將在攀登無人駕駛之峰上更進一步。
以下為采訪實錄，新智駕做了不改變原意的整理與編輯：
新智駕：投資艾康尼克助其造車，是否說明AutoX正轉變為重資產？
肖健雄：我不認為投資是重資產。相反，我們投資車企，而不是花錢自己造車，目標就是我們不走重資產。
我們的目的的確是生產L4級無人駕駛量產車型，這需要我們與車企有深入的合作。如果我們一直自己開發軟件，無法量產、實現商業化。
通過軟硬件結合并不斷打磨，才能讓產品實現真正的商業化。目前，我們正在商業化道路上前進。
另一方面，投資車企的關鍵并不是財務回報，而是借此在生產量產車型中獲得更大的話語權。
我們可以基于對無人駕駛的技術理解，指導量產車型的設計、生產，而不是造車方定義AI。如果是不懂AI的車企生產L4級無人駕駛汽車，很難制造出適合AI時代的汽車。
這是我們在理念上的創新。
新智駕：選擇做L2級自動駕駛的公司可以短期內獲得商業回報，AutoX堅持做L4，同時對外投資，是否會面臨經濟壓力？
肖健雄：我們需要理解一點，輔助駕駛在技術上容易實現，但并不意味著容易賺錢。
首先，如果一家公司宣布將輔助駕駛搭載在汽車上，其實接下來兩年仍在研發、生產的過程中。大約在2023年或者2024年，這款輔助駕駛汽車才能真正面世。
其次，輔助駕駛汽車一款車的銷量普遍不高且輔助駕駛解決方案利潤低。
即使是在輔助駕駛中最強的小鵬汽車也僅僅賣了幾萬臺，利潤其實非常低。比如，一個Mobileye的產品售價50美元，其中40美元為成本，那么賣出一臺車的利潤為10美元。
以目前造車新勢力中銷量最高的品牌蔚來汽車為例，其銷量已經突破10萬臺，假設10美元可換算為100元人民幣，如果10萬臺蔚來汽車都搭載Mobileye的產品，那么Mobileye的收入則為1000萬元人民幣。
一位工程師的年薪可能為100萬元人民幣，1000萬元只夠負擔10位工程師一年的工資。我們這類的科技公司中有幾百位工程師，1000萬對我們來說只是支出中的冰山一角。我認為收入與支出是同一個數量級的項目收入才有意義。
無人駕駛公司的確很燒錢，但我們的目標不是只賺一點錢，做輔助駕駛很難養活公司，只做輔助駕駛無法改變無人駕駛的終極戰爭。
新智駕：目前似乎只有AutoX一家無人駕駛公司對外投資，未來無人駕駛公司對外投資是否將成為趨勢？
肖健雄：一些公司還沒有擁有全無人駕駛技術，因此暫時沒有量產需求。而我們對外投資是因為我們的技術已經達到了全無人駕駛，且處于需要量產的節點，所以我們開始有相應的動作，這是一件自然而然的事。
新智駕：目前很多公司正在將L4級自動駕駛技術降維至L2級量產車型中，同時很多公司也正在研發L2級自動駕駛。在此環境下，L4級自動駕駛技術的落地是否變慢？
肖健雄：我認為這不涉及到落地速度快慢，而是許多公司的技術目前無法達到L4級自動駕駛。
無人駕駛已經是行業共識，是未來的終極戰場。但是對于這場戰爭何時到來，大家的判斷不一，而這與他們的技術相關。
如果自己的無人駕駛技術不足，那么就會認為這場戰爭還很遙遠，因此會在短期內尋找其他機會，如將L4級自動駕駛技術降維至L2以增加收入。
又或者，某些公司只把L4級自動駕駛作為故事宣傳，但實際只做L2級自動駕駛，例如卡車、港口、碼頭、掃地機器人等，我認為這是技術不成熟的無奈之舉。
我們在這場戰爭中一直很堅定L4路線，因為我們擁有著技術優勢并遙遙領先對手。當然大家都同意Robotaxi是最大的商業化賽道，不過他們認為自己在未來勝算不大，因此提前占據山頭，這是不同的打法。
新智駕：目前也有很多公司正在將L2、L3升級為L4，那么無人駕駛公司在未來是否與這類公司展開競爭？
肖健雄：技術上，L2、L3無法升級為L4，這只是一個資本故事而已。只有達到真正的無人駕駛才能稱為L4，只要有駕駛員，就不是L4。
無法去掉安全員和司機，就無法創造價值。如果Robotaxi中始終需要安全員在駕駛位中保證行駛安全，哪怕他什么也沒做也需要支付和出租車司機同等的薪水。
在占用安全員時間的情況下，運營方不可能因此支付較少的薪水。因此只有達到全無人駕駛才能創造價值。
新智駕：為何現在選擇進軍L4級無人駕駛量產車型制造？
肖健雄：我們在加州拿到中國第一張全無人駕駛牌照，是第一家在中國市區實現無人駕駛，也是第一個開始無人駕駛車型的量產準備的無人駕駛公司。
做出這類選擇，在于我們在產品開發上保持遙遙領先，一直比別人快一步或幾步。當我們的技術成熟到一定節點，自然而然準備生產無人駕駛量產車型。
新智駕：AutoX的無人駕駛技術是否有可能搭載于乘用車上呢？
肖健雄：AutoX的無人駕駛技術絕對會搭載在乘用車中。
無人駕駛時代來臨之后，商用車和乘用車之間不會有界限。當擁有無人駕駛的乘用車后，人們不會把車停放在車庫，而是把它當做網約車在外接送乘客。這樣一來，不僅不需要支付停車費，反而可以獲得額外收入。
艾康尼克的車型甚至不能稱為傳統意義上的乘用車，實際上是MPV商務車。這類車型在商務談判時可用于接送合作伙伴，其中有一點商用車的意味。
新智駕：當政策和技術已經允許L4級自動駕駛，市場教育是否有難度？
肖健雄：這一點我們完全不擔心，因為我們在試運營過程中發現，每個人坐上車之后不到兩分鐘就已經習慣了，人們會很容易習慣Robotaxi。
比如一個城市中只要有1%的居民愿意乘坐Robotaxi，他們嘗試之后會告訴5%的人，即身邊的5個朋友。5%的居民嘗試之后再對外傳播……大概25%的居民嘗試之后，可能在很短的時間內大多數人都體驗了Robotaxi。
這一點我覺得不需要很大的市場教育，技術和法律法規才是Robotaxi推廣的核心。
新智駕：如果法規允許，技術復制上，大規模推廣Robotaxi是否有挑戰？
肖健雄：AutoX的AI通用性非常強，擁有非常強的技術復制能力。
AutoX一開始在深圳試運營Robotaxi，而后是上海。我們只用了2-3個月就完成了整個流程。
隨著我們的性能越來越提高，復制速度也越來越快。在深圳南山區遷移至深圳坪山區的過程中，我們只用了幾個星期就完成復制過程。
技術復制并不是挑戰，挑戰在于各地的法律法規、政策、開放路段等不一樣。
其實在大方向上，AutoX和大家一樣，通過路測收集數據到數據仿真，做大量的云端仿真。
我們的AI通用性之所以強，在于首先我們四年前就在深圳核心地區南山區做自動駕駛測試，收集了大量的高質量、高密度的數據，且我們對AI的訓練效率很高。而過去幾年，北京、上海都沒有如深圳般開放，廣州也是幾個月前正式開放。
其次，我們在仿真平臺上投入了大量資源。我們擁有自主研發的超級強大的仿真平臺，并建立大數據中心用以仿真形成自動化的數據閉環，而AI的學習速度也將如指數般增長越來越快。
再者，數據方面，我們擁有大量的Robotaxi車隊，并且在路況最復雜的深圳南山區行駛收集數據。通過車身一系列最尖端的傳感器，以及最高分辨率的傳感器，可以收集高質量的數據。
另外，行駛里程不重要，與環境的交互才重要。
在深圳南山區行駛100米，你會發現許多行人和車輛。而如果在其他城市郊區行駛，可能行駛距離比我們長幾倍，但遇見的車輛和行人沒我們多。
這些數據于自動化駕駛系統的預測而言，是非常重要的訓練數據。我們在深圳南山區處處都是交互量大的場景，在一天之中收集的數據密度非常大，通過多年以來在南山區的積累，這也是我們一個非常強的優勢。
新智駕：從終局思維來看，科技如果無法解決剛需則可能是偽需求，L4級自動駕駛真的是偽需求嗎？
肖健雄：恰恰相反，作為最終的一批使用過輔助駕駛功能的用戶，我堅定地認為輔助駕駛是偽需求。
乘坐輔助駕駛的汽車，駕駛員開或者不開都需要在駕駛位中。另外，駕駛員不能睡覺、不能發短信、不能看電影等，這與傳統汽車沒有任何區別。輔助駕駛是偽需求，無人駕駛是真正的強需求。
首先，當前的合規司機供給量不足。如果調研滴滴網約車，目前70%以上的滴滴網約車是非法的，因為他們缺少三證一體的網約車牌照。
其次，比如深圳晚上9點，正是許多人下班打車的集中時間，可能需要排隊一兩個小時，非常難打到車，司機運力不足。
而Robotaxi可以解決司機運力不足的問題，這也恰恰體現了無人駕駛能比輔助駕駛創造超出幾個數量級的價值。
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