文远知行COO张力：新基建助攻自动驾驶格局迎变
时代周报特约记者潘卓伦发自广州
6月6日，广州市两会期间，广州市政协委员、广州华多网络科技有限公司(欢聚时代)副总裁杨碧霞提出《关于加快广州“无人驾驶”测试和商用政策的提案》，建议将高速公路纳入测试范围。
相关建言与广州乃至国内自动驾驶行业现状相契合。
广州坐拥文远知行、小马智行两大自动驾驶业巨头，是全国首个实现自动驾驶出租车区域性对外全开放运营的城市。而继广州之后，长沙、上海等多个城市亦相继开启自动驾驶出租车的运营。
综观全球范围自动驾驶行业，致力于实现自动驾驶出租车大规模商用的科技公司，相比目标将自动驾驶技术整合到量产新车的造车企业，取得的技术更为领先。
而自动驾驶科技公司中，虽然行业龙头仍属海外企业，如Waymo在局部地区的自动驾驶出租车已进入无安全员的运营阶段，但国内企业不仅正奋起直追，而且凭借国内独有的市场环境，更有望实现弯道超车。
“我相信新基建里提到的车路协同，结合单车智能的基本路线，这个最佳性价组合，一定比美国做纯单车智能要发展得好。” 6月5日，文远知行首席运营官（COO）张力向时代周报记者表示。
自动驾驶有望2―3年内大规模应用
2019年11月，文远知行在广州开启自动驾驶出租车全开放运营。
2020年4月，百度在长沙开启自动驾驶出租车全开放运营。
2020年4月，AutoX在上海开启自动驾驶出租车试运营……
自动驾驶正驶进现实。
为了解国内自动驾驶商用现状，6月5日，时代周报记者亲身体验了已在广州市黄埔区科学城全开放运营的文远知行自动驾驶出租车。
“对于我们来讲，希望每天这个车都会被当地居民用到，才能够到各种各样场景去提高我们的算法和能力。”张力向时代周报记者表示。
据了解，去黄埔区使用文远知行的自动出租车不需要经过任何用户的审核，自行下载APP即可打车。
打开手机APP、定位上车点、输入目的地，自动驾驶出租车的召唤步骤，与预约普通出租车、网约车几无差别。
由于现行法律法规的要求，自动驾驶出租车的驾驶席上坐着安全员，但基本上安全员不会干涉车辆的自动驾驶，甚至全程不会与乘客进行任何交流。
在行驶过程中，车辆行驶平稳，并已能够自主选择更高效的驾驶路径。例如，在遇到前车通过路口突然犹豫减速缓行时，自动出租车会在确保安全的前提下变道超车通过。
相比绝大部分仍处于L3级自动驾驶以下的量产整车，已经进入L4级的自动驾驶出租车真正实现自动驾驶，而前者不时需要驾驶员介入接管车辆。
“你看到市场上所有自动驾驶科技公司，预测L4级广泛应用的时间往往比造车企业要早，造车企业一般是2025年、2030年，但是科技企业基本上认为2022年、2023年就可以大规模使用。”张力称。
张力认为，造车企业要考虑量产、成本等问题，与自动驾驶科技公司需要考量的问题维度不同，且难度更大，“我们的高效率能够大大提高自动驾驶的研发速度，包括很多前沿技术的使用”。
与张力持类似观点的，还有国内另一自动驾驶领域巨头AutoX创始人兼CEO肖健雄。
早前接受时代周报记者专访时，肖健雄认为国内自动驾驶出租车的大规模应用预计在2022―2023年之间。
技术本土化成最强“护城河”
事实上，自动驾驶应用于出行领域的商业价值，甚至有机会高于私家车量产。
据全球知名管理咨询公司麦肯锡2018年4月发布的一份研究报告显示，中国未来很可能成为全球最大的自动驾驶市场，至2030年，自动驾驶相关的新车销售及出行服务创收将超过5000亿美元。
其中，自动驾驶的出行服务订单金额预计将达到约2600亿美元，超过自动驾驶汽车预计总销售额约2300亿美元。
同时，麦肯锡还指出中国消费者对自动驾驶，呈现出相比德国、美国消费者更浓厚的兴趣。
据调研显示，中国消费者愿意为购买自动驾驶车辆支付高达4600美元的溢价，而美国和德国则分别为3900美元和2900美元。
或正基于国内自动驾驶行业的巨大可能性，刺激百度、文远知行、AutoX、小马智行等一众国内自动驾驶科技公司迅速发展。
虽然以谷歌旗下Waymo为首的多家海外自动驾驶科技公司，凭借更早的起步时间、更丰富的资源、更完善的政策环境，相对国内同业保持着一定优势，但后者亦通过加速迭代与技术本土化相结合的方式，逐步筑起国内自动驾驶商用市场的“护城河”。
据文远知行近日发布的一项数据显示，其无人驾驶出租车队在广州的路测效率是硅谷的30倍。其中，每英里遇到的交互场景中，换道和加塞出现次数，广州是硅谷的5倍多。同时，道路上行人和自行车的数量，广州也是硅谷的4―5倍。
除了国内外差距甚大的交通环境，被国家列作重大部署的新基建，亦会成为国内自动驾驶追赶行业龙头的助力。
“国内市场有中国特色的一条是‘新基建’，其中，建设智慧交通方面，很多地方政府纷纷建立车路协同、V2X的示范区。”张力向时代周报记者指出。
张力又表示，对于自动驾驶公司来说，过去都以单车智能为主要方向，但车路协同的提出，不仅能提高自动驾驶汽车的感知冗余，还有机会大大降低无人驾驶车上的传感器成本。
“车路协同主要是在中国能做得起来，集中力量办大事，在美国可能就很难做成这样的事。”张力表示。
