36氪专访 | 超10亿美元融资后,Momenta曹旭东:10年内可实现规模化无人驾驶

李勤·2021-11-05
“特斯拉越成功,对我们的帮助越大”

36氪获悉,自动驾驶技术公司Momenta近日完成C+轮超5亿美元融资,加上今年初拿到的5亿美元,Momenta的 C轮总融资额已超过10亿美元。

据官方信息,C轮领投阵营中,既有上汽集团、通用汽车、丰田、博世等战略投资方,也有淡马锡和云锋基金这样的财务机构,此外,梅赛德斯-奔驰、IDG资本、GGV纪源资本、顺为资本、腾讯和凯辉基金等也参与了Momenta的C轮融资。

超10亿美元,几乎是近两年自动驾驶行业的最大单一轮次融资额,Momenta方面表示,“这些合作伙伴及资本的加入,将助力我们更快速的推进无人驾驶规模化落地”。

无人驾驶的故事早已不新鲜。谷歌旗下的Waymo、小马智行等都是行业知名旗手,它们的路线是直接做到L4级自动驾驶,以Robotaxi(自动驾驶出租车)为产品形态,自建车队、投入运营,意图变革出行市场。

特斯拉是渐进式自动驾驶路线的代表,策略是终端、量产、数据、迭代,与Waymo的直奔L4自动驾驶路线分庭抗礼。

市场一度偏爱前者,Waymo估值最高达到1800亿美元,因为一步到位做L4自动驾驶,路径似乎更短,而量产体系要经过复杂的工程验证和长周期迭代。但今年开始,直奔L4的自动驾驶公司遭遇商业化考验,Waymo有包括CEO在内的多位核心高管离开,估值也跌落至300亿美元左右,国内的Waymo追随者们也普遍向轻卡、货运等领域寻求商业落地。

资本转而押注量产路线。特斯拉销量一路走高,FSD(Full Self-Driving,全自动驾驶)产品快速迭代,公司市值已跨越万亿美元大关。

Momenta也站在通过量产数据做自动驾驶的阵营里。这家公司的策略是“两条腿”走路,一条腿做量产,推出L2、L3定位的智能驾驶产品,卖给车企,汽车上路行驶,Momenta就可以像特斯拉一样,低成本获得海量数据,用以训练算法,迭代技术;另一条腿直奔L4自动驾驶,代表Momenta公司的最终目标,也可以反哺给量产产品。

2019年初,Momenta推出了针对高速路场景的智能驾驶量产方案Mpilot,2020年,推出搭载了MSD技术的Robotaxi产品。而此次拿到巨额融资后的,Momenta更是野心勃勃,一方面计划囤积更多资源,打开量产市场格局,另一方面,也在加速推进Robotaxi的商业化运营。

Momenta公司CEO曹旭东近日接受了36氪采访,其表示,到2025年,上万台的Robotaxi车队很有可能出现,其中约10%可以去掉车端安全员,而到2030年,出现十万台车到百万台的Robotaxi车队都有可能。

安全员是自动驾驶车出现系统和技术等故障时,紧急接管车辆的工作人员,一旦去掉安全员,就意味着车辆真正实现无人驾驶。万台规模车队的预期相当乐观,行业今天的局面还是,百度、小马智行等公司刚在北京申请到无人化自动驾驶的路测牌照。而不久前,蔚来汽车发生疑似智能驾驶车祸致死事故,行业普遍对自动驾驶的预期有所回调。

“我们对AI的技术判断,就是一旦接近人,就会大幅度的超过人。可能在三五年内,它就是人的百倍、千倍、万倍的水平。”曹旭东说。

在曹旭东看来,对于用量产技术做L4的Momenta而言,一万台,乃至十万台的自动驾驶车队,都不难实现。 

“因为我的车传感器配置和高端量产车一样。”曹旭东认为,行业里的Robotaxi公司都已经看到,现有模式下的车队扩张遇到了难题,只是转型还需要时间,“所以Momenta是把难的事情放在前面做,快的事情放在后面,现在这两条腿都有了。”

Momenta将“两条腿”的技术路径称为“飞轮式L4”,按照他们的设想:飞轮的终点和起点都是完全无人驾驶,在这中间,由量产提供数据,数据驱动飞轮。

曹旭东也向36氪复盘了“飞轮式L4”战略的推演过程:要实现L4就必须要有海量的数据,这个数据大概需要一千亿公里,必须上百万辆车才能跑出来,而Waymo式的买车改装、自建车队方案,成本极高,很难规模化。据公开数据,行业规模最大的Waymo自动驾驶车队在1000台车左右。

“所以你必须要有量产和完全无人驾驶两条腿,而且量产这条腿得先行,因为它有商业化的过程,需要更长的时间。”

如今,在量产这条路上,Momenta这样的第三方技术公司看到了确定性。特斯拉今年三季度的毛利率已冲破30.5%,接近消费电子行业,市值也一路蹿升,进入万亿美元俱乐部,这为汽车行业提供了强劲的驱动力。新造车、传统车企巨头等,都在快速集结,探索转型和创新。这个过程中,曹旭东认为Momenta的开放性定位很像安卓。

“其他车企要迎接特斯拉的挑战,但不是都能做到这些技术,就像iOS只有苹果有,大部分的手机厂商还是要拥抱安卓生态。”曹旭东说,“所以特斯拉越成功,对我们的帮助越大。”

不过,想做“安卓”的还有更多公司,英伟达这样的芯片巨头等,也想以既有业务为抓手,推出自动驾驶系统方案,而车企,尤其是新兴的造车公司,也在效仿特斯拉,建设自动驾驶研发团队。行业的价值流向仍未有定论。

“至少我们要把软件算法和产品的长板做到足够长。”曹旭东说,他的一个要求是,产品成功率要做到90%以上,“以我过往做AI产品的经验,基本上用户产生黏性的阈值是90%。如果能做到95%,它会变成一个’引爆点’,变成标配。”

实际上,量产和L4并行的策略并不复杂,百度也是相似布局,这家互联网巨头既有Robotaxi作为主线技术,也有面向车企的高速辅助驾驶和泊车方案。甚至当下,已有的Robotaxi公司,也在拓展量产业务。

对此,曹旭东的看法是,战略没有明显的优劣,只是一个选择,“选完之后,你就会发现路上充满困难,就看你怎么解决它。”

2016年成立的Momenta,也经历过2019年的行业低谷期,曹旭东最大的感触,还是如何凝聚组织的向心力

”一个战略选择是组织的共识,你要让一个组织的认知和思想,在遇到每一个问题、遇到每一个选择的时候,都朝着这个方向,这是非常难的。”曹旭东说,“因为有些人不认同这条路,遇到困难的时候可能就退缩了。”

其次,是技术体系的搭建,这决定“飞轮”能不能转起来。一个独立的Robotaxi系统,可能一帮熟手几个月就能攒出来,但量产就复杂得多。尤其是对于Momenta,首先要解决一个关键问题,用量产数据“喂”给L4技术,怎么打通两个产品之间的数据和技术流

“你要用同一套软件框架、算法框架去适应量产和Robotaxi两条腿。”曹旭东说,“而量产这条腿中更棘手的是,每家的车型、传感器的配置、芯片都不一样,这对软件算法的适配性、通用性要求很高,必须要有很好的平台化设计。”

Momenta已经开发了三个平台化工具,帮助打通量产到L4的开发流程,包括Momenta Framework(统一产品框架)、Momenta Adaptor(帮助芯片适配和多传感器集成),以及Momenta Box(统一硬件平台)。

此外,拿到量产的海量数据后,怎么高效率处理和应用?Momenta的策略是采用数据驱动的算法,计划从数据挖掘、训练、标注到部署,都要做到自动化。这似乎也是一个大胆设想,毕竟以AI技术见长的特斯拉,目前也需要一支上千人的人工标注团队。

以自动驾驶新进入一个区域为例,行业中通常的做法是把路口、停止线、减速、刹车或者过停止线等问题,交给一个工程师去解决,通常是工程师先观察数据,再转换成人的洞察,写进代码。

这被叫做“绣花式”做算法。“这个过程相当于数据驱动人脑、人脑转换成代码、代码再转化成体验。”曹旭东说,Momenta的理念是,试图设计出自动驾驶大脑,省去人脑的过程,直接让数据驱动这条算法,算法再输出结果,“不然的话,你需要的人数跟你的场景数量、运行数量,至少是一个线性关系。”

在Momenta的投资阵营里,已经站着国内外一线车企和博世这样的一级供应商,Momenta也在加紧向欧洲等海外市场布局。业务进入快车道,Momenta也面临商业策略的考验,例如,车企普遍将数据和软件视为核心资源,在逐步完善开发能力,这个背景下,第三方技术就需要厘清自身定位,跟车企建立长效合作机制。

曹旭东坦言,就像微软英特尔一样,双方博弈的情况或许会有,但Momenta还是会把格局打开,专注到最重要的问题上,就是怎么提升安全性和体验,”怎么把成功率从90%做到95%,从95%做到99%,我觉得这个东西是重点,就比如说博弈那东西,它有点像噪声,你关注的多了之后,反倒会影响到你跟伙伴之间的合作关系,以及你的进步速度。”

面对涌来的客户订单,Momenta也在权衡工程和研发资源。曹旭东说,“Momenta的策略是给第一梯队的客户,配两倍的资源,然后做出最好的产品。”

他的理由很简单,智能驾驶产品不能是一个卖车的噱头,要让用户觉得这东西真的好用、愿意来买单,帮车企赚到钱,“一旦你跟客户做出来这个产品,一定会有很多的人找过来”。

从组织、技术、产品,到商业策略,Momenta已经沿着量产和L4两条腿战略,建立了体系化能力,而随着产品交付,数据获取,Momenta的“飞轮”也会快速转起来,无人驾驶的故事或许不再遥远。

以下是36氪与Momenta CEO曹旭东的采访节选:

36氪:你好久没公开出来过,现在主要精力会花在哪些方面?

曹旭东:最主要的应该是人、组织,可能会占我一半左右的精力,当然这个最终也是落到“事”上,就是产品,以及产品背后的算法、软件,以及整个的体系和流程的建设。

另外一部分,就是去拜访客户,跟客户交流。我是很喜欢去拜访客户,因为我觉得每次跟客户交流完之后,很有收获,能站在客户侧、站在用户侧、站在用户的价值,客户有非常好的一些思考。

36氪:现在车企都在建立自己的产品体系,Momenta的产品有哪些要求?

曹旭东:创造用户黏性。之前做AI产品的经验,用户因为产品靠谱度而产生黏性的阈值是90%。如果能做到95%,产品会变成一个“引爆点”,变成标配,所有人都会用。

拿APA(辅助泊车)举例,现在市面上APA的成功率一般不到80%,用户用几次就不用了,不是APA这个功能没价值,而是因为不够靠谱,如果成功率能做到95%,APA就会成为类似iPhone人脸解锁这样高频使用的标配。这就是好的产品。

36氪:你对芯片公司做算法、做软件怎么看?有和Momenta竞争的风险吗?

曹旭东:我觉得如果是大厂的话,可能还好,比如,像华为、英伟达,因为它芯片的江湖地位已经在那儿了。但是即使这样,它也是一个很开放的生态,不会说芯片算法绑着卖。不然的话,这也会侵蚀掉它的芯片份额。

但如果是芯片创业公司的话,我觉得这不是一个聪明的战略选择。首先,芯片很重要的就是量,要有量的话,必须要有生态,就要在这个芯片上去“长”一堆应用,我们就是它们的一个好的应用。它既要做芯片,又要做应用,这么点人、这么点钱,大厂都不敢这么搞。

竞争的风险会有,但至少我们的软件算法要比他们先做好,把我们的“长板”拉长。即使是芯片大厂,也要考虑芯片彼此之间的竞争。我相信英特尔肯定想过想要做Windows,但是为什么到现在它也没做Windows?

36氪:Momenta的MSD定位是什么,技术的还是商业的?

曹旭东:MSD的技术流会给到Mpilot去量产,另一方面,它的技术流会给到Robotaxi去做运营,像我们明年可能会公开的商业化运营,大概是小几百辆车。

我们对行业的判断是,2025年,上万辆Robotaxi车去掉部分的安全员、实现成规模的商业推广,这件事情是可行的,其中有10%左右可以去掉车端安全员。2030年十万台车到百万台车都是有可能的,因为我们对AI的技术判断,就是一旦接近人,就会大幅度的超过人。可能在三五年内,它就是人的百倍、千倍、万倍的水平。所以2030年有可能是十万台,也有可能是百万台。一旦接近人,就会在三五年内跨越式、跳跃式的超过人。

刚才说的“上万台车”,我们的做法、实际上是这辆车本来就是拿出量产的。像我们现在量产的高端车,整套配置跟Robotaxi的传感器配置没什么区别,比如,360°的激光覆盖、摄象头的覆盖、毫米波的覆盖都会有,多个客户都会是这样的配置。

36氪:现在Momenta的客户应该挺多,怎么做资源分配,用最小投入,实现最大回报?

曹旭东:我们对客户,并不是用最小的投入,获得最大的回报,而是用双倍的投入,做领先的产品。

现在行业面临的挑战是实现10倍于人的安全性,让用户对自动驾驶产生更强的黏性。因此,我们会为客户配两倍的资源,做出好产品。

双倍资源的概念来自于一个大概的计算,包括预估的整体工作量和时间表,并推导出所需资源,然后将对应资源乘以两倍配给客户。

这背后主要有两方面考虑:第一,我们在做相对领先的新产品,创新意味着不确定性,预计的工作量难免有未被考虑的“漏网之鱼”。如果配备双倍资源,就能游刃有余地解决突发问题。第二,在好产品落地后,会有更多客户找到我们,再扩张团队是来不及的。团队需要时间成长和磨合。我们双倍资源的团队已经是一支能打硬仗的队伍,立刻可以投入到从1到N的大规模复制当中。

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