[汽車(chē)之家 行業(yè)] 自特斯拉針對(duì)自動(dòng)駕駛提出“端到端”技術(shù)路徑，并于2023年8月進(jìn)行路測(cè)直播后，國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛行業(yè)對(duì)此密切關(guān)注，并把“端到端”上車(chē)提上日程，為何業(yè)內(nèi)將“端到端”視為自動(dòng)駕駛發(fā)展方向？端到端技術(shù)落地需要面臨哪些挑戰(zhàn)？

『輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO 于騫』

　　在2024中國(guó)汽車(chē)論壇同期，中國(guó)汽車(chē)工業(yè)協(xié)會(huì)聯(lián)合戰(zhàn)略合作伙伴汽車(chē)之家，特別策劃【車(chē)界先鋒】，邀請(qǐng)行業(yè)領(lǐng)軍人物，共同探討中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展之道，本期嘉賓為輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人、CEO于騫。

　　于騫指出，端到端技術(shù)的發(fā)展并非一蹴而就，特斯拉在量產(chǎn)領(lǐng)域的成功，讓這一技術(shù)路線變得異�；鸨�。端到端技術(shù)的核心在于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，它通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，將自動(dòng)駕駛的各個(gè)模塊整合成一個(gè)統(tǒng)一的模型，實(shí)現(xiàn)了從感知到?jīng)Q策的全鏈條自動(dòng)化。這種技術(shù)趨勢(shì)的演進(jìn)，標(biāo)志著自動(dòng)駕駛技術(shù)棧的一次重大變革。

　　在談及純視覺(jué)技術(shù)對(duì)激光雷達(dá)行業(yè)的潛在影響時(shí)，于騫認(rèn)為，無(wú)論是純視覺(jué)還是結(jié)合激光雷達(dá)，端到端的方法都能適用。不過(guò)。雖然激光雷達(dá)在當(dāng)前技術(shù)限制下提供了必要的安全冗余，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，視覺(jué)技術(shù)完全有能力實(shí)現(xiàn)高等級(jí)的自動(dòng)駕駛。人眼作為一個(gè)高度復(fù)雜的傳感器，遠(yuǎn)超現(xiàn)有攝像頭的能力，隨著技術(shù)的進(jìn)步，純視覺(jué)系統(tǒng)有望達(dá)到甚至超越人類(lèi)駕駛員的水平。

　　輕舟智航在端到端研發(fā)過(guò)程中展現(xiàn)出明顯的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。于騫解釋說(shuō)，“端到端技術(shù)的發(fā)展依賴(lài)于數(shù)據(jù)的規(guī)模和質(zhì)量。隨著算力的提升和數(shù)據(jù)規(guī)模的擴(kuò)大，端到端成為了可能。輕舟智航在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的深厚積累，加上對(duì)大規(guī)模量產(chǎn)數(shù)據(jù)的接觸，為公司在端到端模型的開(kāi)發(fā)上提供了強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)�！�

　　于騫還提到，自動(dòng)駕駛技術(shù)棧的發(fā)展已經(jīng)從以模型為中心轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為中心的研發(fā)范式。輕舟智航堅(jiān)持以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，并在數(shù)據(jù)閉環(huán)能力上積累了強(qiáng)大的護(hù)城河。這種能力不依賴(lài)于傳感器或車(chē)載計(jì)算單元，而是依賴(lài)于強(qiáng)大的數(shù)據(jù)篩選、標(biāo)注、訓(xùn)練和測(cè)試能力。

　　面對(duì)端到端技術(shù)帶來(lái)的挑戰(zhàn)，如模型更新的快速性、大規(guī)模數(shù)據(jù)訓(xùn)練、數(shù)據(jù)篩選和自動(dòng)化標(biāo)注等，輕舟智航已經(jīng)有了充分的準(zhǔn)備。于騫認(rèn)為，這些挑戰(zhàn)的克服是實(shí)現(xiàn)端到端模型快速開(kāi)發(fā)、迭代和部署的關(guān)鍵。

　　在談到特斯拉FSD可能進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)的影響時(shí)，于騫表示，這將為消費(fèi)者提供更多選擇，并對(duì)市場(chǎng)產(chǎn)生積極的教育和引領(lǐng)作用。特斯拉作為行業(yè)的引領(lǐng)者，將推動(dòng)更多的消費(fèi)者和車(chē)企認(rèn)可和接受自動(dòng)駕駛產(chǎn)品。

以下為對(duì)話實(shí)錄（精編）：

　　汽車(chē)之家：最近特斯拉提出了端到端自動(dòng)駕駛技術(shù)路線后，我們發(fā)現(xiàn)國(guó)內(nèi)的自動(dòng)駕駛行業(yè)對(duì)此非常關(guān)注，也將之視為自動(dòng)駕駛的發(fā)展方向，您覺(jué)得為何端到端會(huì)成為行業(yè)的一個(gè)共同的方向？

　　于騫：其實(shí)端到端的技術(shù)演進(jìn)不光是在特斯拉，更早的英偉達(dá)、Waymo都有這方面的工作，特斯拉對(duì)于整個(gè)行業(yè)的引領(lǐng)性很強(qiáng)，大家非常關(guān)注它，把端到端這件事變得非常的火爆，而且它確實(shí)也把這件事做到量產(chǎn)狀態(tài)，量產(chǎn)和不量產(chǎn)還是非常不一樣，雖然更早都是在學(xué)術(shù)界論文上講得比較多，真正大規(guī)模量產(chǎn)還是在特斯拉首先做到的，這個(gè)確實(shí)是非常不容易的。

　　我們?cè)谧詣?dòng)駕駛的技術(shù)棧里面如果形成一個(gè)大的集合來(lái)講，你可以發(fā)現(xiàn)技術(shù)趨勢(shì)是逐漸把非機(jī)器學(xué)習(xí)的部分?jǐn)D的越來(lái)越小，在系統(tǒng)模型架構(gòu)這部分以前是把每一個(gè)模塊拼接起來(lái)，現(xiàn)在整個(gè)都是一個(gè)模型，實(shí)現(xiàn)完全的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方式，完全通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)這樣的智能駕駛能力，這一點(diǎn)來(lái)講我認(rèn)為是一個(gè)必然趨勢(shì)。

　　為什么端到端是大家都認(rèn)可的一件事，因?yàn)橼厔?shì)是這樣走的，可以講它實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)里面的關(guān)鍵一環(huán)。

　　汽車(chē)之家：有觀點(diǎn)說(shuō)純視覺(jué)技術(shù)可能更適合端到端，我們看到特斯拉馬上要發(fā)布Robotaxi，如果真的能夠靠攝像頭就能實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛，這個(gè)對(duì)于激光雷達(dá)行業(yè)來(lái)說(shuō)會(huì)不會(huì)是一個(gè)整體的打擊，您如何看待激光雷達(dá)的前景？

　　于騫：其實(shí)端到端和傳感器是兩個(gè)不同維度的事情，端到端不管是使用激光雷達(dá)還是不使用激光雷達(dá)，純視覺(jué)或者激光雷達(dá)跟端到端并沒(méi)有直接的關(guān)系。視覺(jué)的傳感器可以用端到端的方法進(jìn)行訓(xùn)練，加了激光雷達(dá)一樣可以用端到端的方法訓(xùn)練，其實(shí)本質(zhì)上對(duì)端到端并沒(méi)有很大的影響，兩個(gè)不同的維度，一個(gè)是傳感器的維度，一個(gè)是算法方法的維度。

　　我認(rèn)為要真正實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的自動(dòng)駕駛甚至是無(wú)人駕駛，其實(shí)激光雷達(dá)并不是必須的，只是因?yàn)槲覀儸F(xiàn)有技術(shù)的限制、方法的限制，使得我們比較依賴(lài)激光雷達(dá)。其實(shí)我們?cè)谌说鸟{駛行為來(lái)講，人不會(huì)關(guān)注前面這輛車(chē)離我是185米還是187米，我們照常可以開(kāi)車(chē)。我們也不需要測(cè)速，我們也不需要測(cè)那個(gè)車(chē)對(duì)我是80公里還是82公里，相對(duì)速度我們也并不關(guān)心。是因?yàn)槲覀兗夹g(shù)的限制、技術(shù)的方法、技術(shù)的范式使我們必須知道其它車(chē)對(duì)我們的距離、速度，需要這樣的測(cè)量。

　　真正來(lái)講，如果真正實(shí)現(xiàn)完全數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式，其實(shí)我認(rèn)為是不需要額外的傳感器，這個(gè)是從技術(shù)層面來(lái)講，長(zhǎng)期來(lái)講我認(rèn)為視覺(jué)是完全可以實(shí)現(xiàn)非常高等級(jí)的自動(dòng)駕駛。

　　回到現(xiàn)階段現(xiàn)實(shí)的產(chǎn)品角度來(lái)講，對(duì)用戶提供接近L4或者已經(jīng)是L4的無(wú)人駕駛的話，我認(rèn)為激光雷達(dá)在某一些場(chǎng)景下還是必須的，因?yàn)樗�提供了更多安全的冗余，提供了另外的一個(gè)視角，使得L4的應(yīng)用可以有很多冗余的備份。從傳感器的角度、從計(jì)算的角度，從算法和設(shè)計(jì)的角度有很多冗余的設(shè)計(jì)，你可以理解為激光雷達(dá)是視覺(jué)傳感器的一個(gè)備份。如果我們的視覺(jué)傳感器壞了，它可以作為一個(gè)有益的補(bǔ)充，或者視覺(jué)傳感器某種情況下視覺(jué)失效情況下激光雷達(dá)作為一個(gè)補(bǔ)充。

　　從長(zhǎng)期來(lái)講，如果我們不講產(chǎn)品不講投入的話，我覺(jué)得視覺(jué)完全可以實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛，但是這個(gè)涉及到非常復(fù)雜的討論。因?yàn)槲覀冎v的攝像頭和人眼還是有很大的差異，人眼是一個(gè)高度復(fù)雜的傳感器，遠(yuǎn)超現(xiàn)在攝像頭的傳感器，我們?nèi)搜凼且粋�(gè)高度復(fù)雜的帶各種各樣的高級(jí)功能的攝像頭，這只是一個(gè)比喻。長(zhǎng)期來(lái)講我是非常堅(jiān)信視覺(jué)是可以做非常高等級(jí)的自動(dòng)駕駛。

　　汽車(chē)之家：您能不能介紹一下輕舟智航在端到端研發(fā)過(guò)程中的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)？

　　于騫：其實(shí)我覺(jué)得端到端是一種新的研發(fā)范式，這種研發(fā)范式的到來(lái)其實(shí)很大程度上是依賴(lài)于數(shù)據(jù)的規(guī)�！，F(xiàn)在我們可以看到整個(gè)發(fā)展過(guò)程中不是單一的，為什么端到端不是十年前發(fā)生或者五年前發(fā)生，為什么這個(gè)時(shí)間點(diǎn)發(fā)生，很大程度上跟我們的算力和數(shù)據(jù)規(guī)模是相關(guān)的。

　　如果你在更早的時(shí)間出現(xiàn)了端到端，即便有這樣的技術(shù)，它可能更多停留在論文和實(shí)驗(yàn)室階段。正是由于我們?cè)谒懔λ�平提升了，我們的�?shù)據(jù)規(guī)模變大了，相應(yīng)的方法就會(huì)出現(xiàn)，可以講這是一個(gè)事物發(fā)展必然的一個(gè)階段。

　　對(duì)于輕舟來(lái)講我們首先在技術(shù)方面積累了大量的基礎(chǔ)，在基于機(jī)器學(xué)習(xí)，不管是感知模型、預(yù)測(cè)模型、規(guī)劃模型，我們本身每一個(gè)模塊幾乎都是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。端到端是自然而然會(huì)發(fā)生的，相應(yīng)來(lái)講把模型整合在一起實(shí)現(xiàn)端到端的訓(xùn)練，這本身是一個(gè)必然的趨勢(shì)。

　　從人才角度來(lái)講我們輕舟也有很多的牛人和非常高的人才密度，在這方面我們不管是算法和算力都有很多的基礎(chǔ)。更重要的一點(diǎn)我們有機(jī)會(huì)接觸到大規(guī)模量產(chǎn)的數(shù)據(jù)，使得這些數(shù)據(jù)能夠幫我們?cè)诙说蕉朔矫娅@得非常強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)。所以我覺(jué)得最終在端到端的模型里，它一定是把數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到極致，臨界點(diǎn)可能在百萬(wàn)臺(tái)車(chē)在路上跑，才會(huì)使端到端真的實(shí)現(xiàn)特別好的體驗(yàn)。

　　其實(shí)在我們?nèi)粘：芏嗄Ｐ偷拈_(kāi)發(fā)中我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)你的數(shù)據(jù)規(guī)模達(dá)到一定的臨界點(diǎn)的時(shí)候，模型可能并沒(méi)有什么大的變化，但是整個(gè)模型的能力泛化性變得非常好，這一點(diǎn)也是非常重要的。這一點(diǎn)我講的數(shù)據(jù)并不僅是規(guī)模大、數(shù)據(jù)量大而已，一方面是數(shù)據(jù)的規(guī)模，還有數(shù)據(jù)的質(zhì)量、數(shù)據(jù)的覆蓋都很重要。如果你的量很大，但是你的質(zhì)量很差，非常差的一些數(shù)據(jù)的話其實(shí)很難去訓(xùn)練，另外來(lái)講如果你的數(shù)據(jù)分布不合理也會(huì)造成的很多的問(wèn)題。

　　數(shù)據(jù)規(guī)模某種程度上不是說(shuō)單純的規(guī)模越大越好，相對(duì)你要保證數(shù)據(jù)整體的質(zhì)量、分布，規(guī)模當(dāng)然也很重要。我覺(jué)得整個(gè)的自動(dòng)駕駛研發(fā)范式已經(jīng)逐漸從以模型為中心，轉(zhuǎn)變成以數(shù)據(jù)為中心的研發(fā)范式，這個(gè)是非常大的變化。

　　這一點(diǎn)也是輕舟一直以來(lái)堅(jiān)持的一個(gè)研發(fā)范式，堅(jiān)持以數(shù)據(jù)為中心，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式推動(dòng)整個(gè)自動(dòng)駕駛的發(fā)展。

　　所以我經(jīng)常會(huì)講自動(dòng)駕駛技術(shù)棧是一種冰山理論，我們經(jīng)常看到車(chē)載的計(jì)算單元、車(chē)的傳感器，甚至是傳感器安裝的位置，幾個(gè)攝像頭、幾個(gè)毫米波幾個(gè)激光雷達(dá)，這些東西更多是冰山能看到的一角，其實(shí)在冰山下面需要非常強(qiáng)大的數(shù)據(jù)閉環(huán)能力，包括怎么樣進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)篩選，怎么進(jìn)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)標(biāo)注，怎么能實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，高效的訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)大規(guī)模仿真的閉環(huán)，以及怎么進(jìn)行高效測(cè)試，這種能力其實(shí)是不依賴(lài)于你的傳感器、車(chē)載計(jì)算單元，甚至不依賴(lài)于你的安裝位置，這才是自動(dòng)駕駛的核心，輕舟在這方面積累了非常強(qiáng)的護(hù)城河。

　　汽車(chē)之家：馬斯克也在前段時(shí)間說(shuō)過(guò)，沒(méi)有像特斯拉一樣那么多的車(chē)隊(duì)通過(guò)影子模式對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行閉環(huán)測(cè)試的話就無(wú)法參加端到端的游戲，單單用大模型的數(shù)據(jù)是否能跟得上？

　　于騫：我覺(jué)得大模型和端到端也是兩個(gè)概念，我非常認(rèn)同數(shù)據(jù)規(guī)模是非常重要的，一定是要有很大的車(chē)隊(duì)的規(guī)模，有很多數(shù)據(jù)的閉環(huán)的機(jī)會(huì)。如果只是在相對(duì)來(lái)講很小的數(shù)據(jù)規(guī)模上，很多的簡(jiǎn)單的測(cè)試車(chē)隊(duì)很小規(guī)模，其實(shí)你的數(shù)據(jù)覆蓋、數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)據(jù)的分布是很難達(dá)到，都沒(méi)有辦法訓(xùn)練出一個(gè)真正端到端的體驗(yàn)，這一點(diǎn)來(lái)講他說(shuō)的是蠻對(duì)的。

　　整個(gè)技術(shù)的發(fā)展其實(shí)是一個(gè)比較有意思的過(guò)程，比如說(shuō)早期大家在做機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練的時(shí)候很多情況下大家是使用CPU的訓(xùn)練，需要的CPU是一個(gè)很大的集群，比如說(shuō)在谷歌需要巨量的CPU集群去做訓(xùn)練，那個(gè)是早期的時(shí)候。

　　當(dāng)GPU出現(xiàn)的時(shí)候就把巨量CPU的訓(xùn)練集群變成了一塊GPU的板卡就搞定了，整個(gè)技術(shù)的發(fā)展是在不斷進(jìn)化的，包括早期GPT的一次訓(xùn)練，GPT2.0訓(xùn)練要花很多的錢(qián)，現(xiàn)在可能隨便一臺(tái)臺(tái)式機(jī)就可以搞定，技術(shù)演進(jìn)是在變化的。

　　我認(rèn)為端到端的技術(shù)發(fā)展最終都會(huì)進(jìn)入到端到端的技術(shù)范式里面，甚至說(shuō)這一點(diǎn)來(lái)講，大家都在進(jìn)入這么一個(gè)技術(shù)范式，就在于誰(shuí)能夠把海量的數(shù)據(jù)用好，能夠?qū)崿F(xiàn)這樣數(shù)據(jù)快速的閉環(huán)，這才是核心能力。

　　汽車(chē)之家：除了您提到的數(shù)據(jù)，您覺(jué)得端到端還面臨哪些方面的挑戰(zhàn)？

　　于騫：其實(shí)我覺(jué)得端到端這件事之前大家很多會(huì)講不可解釋性、黑盒，這些早就已經(jīng)不是問(wèn)題了，其實(shí)我覺(jué)得很大程度上怎么能夠更快實(shí)現(xiàn)模型的更新。我們?cè)谝恍��?yīng)用場(chǎng)景里面想快速修復(fù)一些問(wèn)題的時(shí)候，比如說(shuō)如果原來(lái)基于規(guī)則、基于模塊的設(shè)計(jì)，這一塊的問(wèn)題更新了把這個(gè)地方修改了，馬上就立竿見(jiàn)影。但是在端到端的模型里面會(huì)發(fā)現(xiàn)很難針對(duì)某一個(gè)case專(zhuān)門(mén)修復(fù)它，怎么能夠?qū)崿F(xiàn)這樣的模型快速的更新迭代，這是一個(gè)比較有挑戰(zhàn)的問(wèn)題，當(dāng)然這里面還有很多你怎么大規(guī)模訓(xùn)練這些數(shù)據(jù)，怎么進(jìn)行數(shù)據(jù)的篩選，怎么能夠進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)的自動(dòng)化標(biāo)注，怎么能夠在仿真的情況下進(jìn)行高效的測(cè)試，這些都是在端到端的使用和部署中都在講的實(shí)際中的困難，這些我們輕舟都有很多的儲(chǔ)備，可以使得我們?cè)谶@方面快速實(shí)現(xiàn)端到端模型快速的開(kāi)發(fā)、迭代和部署。

　　汽車(chē)之家：大家都在猜測(cè)FSD很快要進(jìn)入到中國(guó)，您覺(jué)得會(huì)對(duì)中國(guó)車(chē)企也好、智能駕駛企業(yè)也好帶來(lái)哪些影響呢？

　　于騫：我覺(jué)得是特別好的一件事，對(duì)于特斯拉如果能進(jìn)入中國(guó)的話，首先消費(fèi)者大家有一個(gè)更好的選擇，同時(shí)我覺(jué)得對(duì)這個(gè)市場(chǎng)也會(huì)有更好的教育和更好的引領(lǐng)。我們始終是把特斯拉看成是一個(gè)行業(yè)的引領(lǐng)者，它使得更多的消費(fèi)者、更多的用戶、更多車(chē)企能夠看到產(chǎn)品可以做成這樣子，教育市場(chǎng)的作用，讓更多的消費(fèi)者來(lái)認(rèn)可這樣的產(chǎn)品，所以我覺(jué)得這件事對(duì)行業(yè)來(lái)進(jìn)是一個(gè)大好事。

　　汽車(chē)之家：價(jià)格戰(zhàn)持續(xù)了一年，這個(gè)壓力會(huì)不會(huì)傳導(dǎo)到智能化的一些供應(yīng)鏈上面？在這個(gè)背景下，我們是如何兼顧性能的同時(shí)又發(fā)揮更高的一個(gè)效益和成本優(yōu)勢(shì)？

　　于騫：首先我覺(jué)得在整個(gè)中國(guó)新能源市場(chǎng)上大家確實(shí)是卷得不得了，這個(gè)和整個(gè)行業(yè)是相關(guān)的。很多車(chē)企都不盈利或者盈利情況堪憂，競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境是非常惡劣的或者非常激烈的競(jìng)爭(zhēng)態(tài)勢(shì)。我覺(jué)得在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)我們很大程度上還是要堅(jiān)持我們的用戶價(jià)值，如果我們進(jìn)入到一個(gè)不講用戶價(jià)值、純殺價(jià)這么一個(gè)過(guò)程，這個(gè)市場(chǎng)我們就徹底毀掉了。

　　其實(shí)可以看到在這個(gè)行業(yè)里面為什么所謂的智能駕駛大家覺(jué)得沒(méi)有那么好用，還是回到你沒(méi)有給到消費(fèi)者帶來(lái)“iPhone”時(shí)刻，他沒(méi)有覺(jué)得這個(gè)事兒我用了以后太好了再也回不去了，我們還是有各種各樣的問(wèn)題。所以我覺(jué)得智能駕駛這個(gè)行業(yè)正好處在一個(gè)行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵期，正在不斷產(chǎn)生新的用戶價(jià)值，用戶在越來(lái)越接受這件事。但是我們還差一步，只要我們跨過(guò)用戶價(jià)值這一步。舉個(gè)例子，我們現(xiàn)在誰(shuí)會(huì)想到智能手機(jī)里沒(méi)有一個(gè)拍照的功能，這是必須有的功能，什么時(shí)候我們的智能駕駛變成汽車(chē)的一個(gè)必須功能，沒(méi)有這個(gè)功能車(chē)就不叫車(chē)，可能這件事的用戶價(jià)值就真的凸顯出來(lái)，我覺(jué)得很快會(huì)進(jìn)入到這個(gè)階段。

　　我們現(xiàn)在所區(qū)分的產(chǎn)品形態(tài)還是中間形態(tài)，包括高速NOA、城市NOA，甚至是記憶行車(chē)，我認(rèn)為這個(gè)是產(chǎn)品的中間形態(tài)。真正再往前發(fā)展我們就應(yīng)該進(jìn)入到讓用戶的學(xué)習(xí)門(mén)檻非常低，上車(chē)按一個(gè)鍵馬上就可以開(kāi)，基本上可以從脫手到脫眼這么一個(gè)狀態(tài)，雖然可能還是在高階輔助駕駛這么一個(gè)階段，產(chǎn)品的體驗(yàn)學(xué)習(xí)的曲線會(huì)非常短，讓用戶真的覺(jué)得這個(gè)事兒是一個(gè)必需品。

　　當(dāng)然這個(gè)一定是在前提安全的基礎(chǔ)上，我相信很快會(huì)有這樣的體驗(yàn)出來(lái)，現(xiàn)在都是手扶著，甚至手不用扶著也可以開(kāi)得非常好，達(dá)到了一定安全的水平之后，我覺(jué)得很快會(huì)有這樣的產(chǎn)品出現(xiàn)。

　　汽車(chē)之家：現(xiàn)在很多的企業(yè)也把出海作為一個(gè)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)點(diǎn)，相比整車(chē)出口，智駕出海還是一件新鮮的事兒，您能不能跟我們透露一下輕舟智航有沒(méi)有一些出海的計(jì)劃？

　　于騫：我們是非�？粗睾Ｍ馐袌�(chǎng)，我覺(jué)得在整個(gè)智能駕駛和新能源汽車(chē)還是一個(gè)相對(duì)來(lái)講不是一個(gè)單一市場(chǎng)，我們其實(shí)在車(chē)來(lái)講，不管在全球任何地方開(kāi)車(chē)，好的駕駛體驗(yàn)是相通的，這一點(diǎn)上目前來(lái)講我們是基于在中國(guó)的市場(chǎng)環(huán)境下，我們還是要看整個(gè)全世界的機(jī)會(huì)。

　　尤其是我們看到中國(guó)的智能駕駛、中國(guó)的新能源車(chē)在全世界范圍內(nèi)已經(jīng)進(jìn)入到引領(lǐng)者的階段，走到了全世界的前面，甚至成為舞臺(tái)的中央。

　　尤其是在智能駕駛領(lǐng)域，我們中國(guó)的智能駕駛的體驗(yàn)其實(shí)比海外來(lái)講，在客戶體驗(yàn)上來(lái)講，用戶價(jià)值上來(lái)講已經(jīng)領(lǐng)先了。在中國(guó)很多會(huì)先體驗(yàn)一些新的產(chǎn)品、新發(fā)布了一些新的產(chǎn)品，新的用戶體驗(yàn)的出現(xiàn)，海外可能會(huì)在2-3年之后才會(huì)出現(xiàn)，這正是我們的機(jī)會(huì)，我們也在積極布局海外的客戶拓展的機(jī)會(huì)。

　　可以看到不管是在智駕芯片還是傳感器，包括產(chǎn)品的功能和方案全世界的首發(fā)都是在中國(guó)，這是一個(gè)顯而易見(jiàn)的事實(shí)。不光是國(guó)產(chǎn)的芯片，海外的芯片首發(fā)車(chē)型也是在中國(guó)，這一點(diǎn)來(lái)講中國(guó)市場(chǎng)已經(jīng)成為一個(gè)行業(yè)的聚光燈下，甚至比海外的市場(chǎng)還要再領(lǐng)先一段時(shí)間，正是我們這些企業(yè)利用好的機(jī)會(huì)，我們?cè)诜e極布局。