福瑞泰克沈骏强：L5可能永远无法实现 但可以“沿途下蛋”做量产

雷锋网新智驾按：在自动驾驶的发展过程中，不是所有公司都拥有Waymo的技术人才、通用Cruise的雄厚资本和特斯拉的先锋式魄力。但整个汽车行业都在大谈特谈自动驾驶。那么，大家都在做什么？雷锋网新智驾近日与福瑞泰克CTO沈骏强展开对话。与多数投身自动驾驶赛道创业者不同的是，沈骏强已经在该领域拥有近二十年的深厚经验，对技术研发和市场趋势均有深刻理解。

沈骏强毕业于美国奥本大学电子工程系，获博士学位。毕业后长期供职于德尔福北美电子与安全事业部，后来又参加了美国的DARPA Urban Challenge，作为进入最终决赛的11支队伍之一，与斯坦福、CMU、MIT等车队同场竞技。2007年底，沈骏强被外派到德尔福（中国）科技研发中心，担任高级工程经理，在中国建立德尔福主动安全的开发团队，并在之后共同参与创立福瑞泰克。

从自动驾驶刚刚兴起，到后来的Waymo、通用Cruise和特斯拉的不断发展，沈骏强对新兴技术和市场动向一直保持着关注和观察。他认为，人们对于自动驾驶的期望值正趋于理性，除了像Waymo一样直接开发全自动驾驶，大多数公司应该通过可量产的产品加快商业化落地，进而推动技术不断地向前跃进。

福瑞泰克CTO 沈骏强

近年来，L2.5正被广泛提及，这应该是SAE提出“L0到L5”分级时没想到的。

“为什么会有ADAS？因为从L2向L3演进时，行业先行者发现，我们需要一个更加稳固的阶段性平台来保证技术的成熟度和安全的饱和度。”福瑞泰克CTO沈骏强认为，ADAS相当于自动驾驶领域的一个阶段，涵盖L1 – L3阶段。准确地说，他认为L1到L5应该被称为智能驾驶。其中，L3及以下属于ADAS，L4及以上是自动驾驶，

福瑞泰克主要提供全套ADAS软硬件以及系统集成的解决方案，对于实现全自动驾驶这件事，这家公司认为由于面临复杂的场景和必须通过大量测试，所以很可能最终只可以无限接近L5，而无法完全达到L5的全自动驾驶理想形态。

“有了L5这个目标后，大家能够聚焦到目标上，不断地提高自动驾驶的水平。在这个过程中不断地下蛋，衍生出可量产、可商业化落地的产品，我觉得这才是我们这些做自动驾驶的人应该持有的态度。”沈骏强说。

以下是沈骏强的口述，雷锋网新智驾在不改变原意的基础上进行了删节：

我在1999年加入德尔福，后来进入福瑞泰克开始创业。

最初，我从事的是被动安全工作，2003年开始转做主动安全，也就是后来被称为高级驾驶辅助的ADAS系统。

真正接触到自动驾驶是在2007年，当时我参加了DARPA Urban Challenge，作为IVS团队的主要开发成员之一，主要参与开发的技术包括感知、路径规划和一些决策系统。最终进入决赛，与卡耐基梅隆、斯坦福等十一支队伍同场竞技。

回顾过去十年，自动驾驶圈让我印象最深的是Waymo，它成立了专门的公司来开发自动驾驶。另外一个是通用Cruise，这两家公司对自动驾驶的投入是蛮大的。大家都在讲特斯拉，特斯拉做的其实不是自动驾驶而是ADAS，只不过做得比较激进。现在，ADAS的普及率在大幅上升，ADAS的普及会为后续更高级别的自动驾驶发展做好铺垫。

目前来看，自动驾驶并不存在寒冬将至。Waymo本来要做驾驶员座位上没人的无人驾驶车，但后来还是配备了驾驶员，这其实是一个正常的过程。一开始人们对自动驾驶期望过高，现在这个期望值应该说逐渐降低了，回归了理性，这是正常的。

安全是基本原则

过去10年，我们实现了自动驾驶从无到有这样一个过程，但是离全自动驾驶的目标还有很远距离。L5是一个目标，有了这个目标，大家奋斗才会有所聚焦。但是，你真正要实现L5需要非常长的时间，甚至永远不可能实现L5，而只能无限地去接近。

因为自动驾驶要解决的是不同场景的问题，只有经历过的那些场景，系统才会去处理，而场景非常复杂，哪怕过了十年、二十年，已经积累了非常多的数据，但是这个数据仍然不可能覆盖所有已知或未知的场景。

所以，在实现自动驾驶的过程中不断地下蛋，衍生出可量产、可商业化落地的产品，我认为这是做自动驾驶的人应该秉持的正确态度。

目前很多自动驾驶公司侧重于软件和算法的研究，研究自动驾驶量产化硬件的公司基本上还是传统的供应商，已经实现量产的硬件包括摄像头、毫米波雷达和域控制器等。

从技术层面看，传感器在进步，这意味着芯片技术在发展。

比如，激光雷达的发光元件和激光接收器等器件，最终都会落到一些关键芯片上。针对毫米波雷达，随着现在的芯片集成度越来越高，一些芯片供应商能够实现一个芯片就可以提供除天线之外的所有功能。

车联网是解决L4自动驾驶的一项关键技术，L4自动驾驶的问题不是靠一辆单车能够解决的问题，需要靠整个大交通来解决。各个公司之间在开发自动驾驶技术中需要去关注和引入车联网这样一个概念和系统。

另外，深度学习在摄像头的目标识别上面运用得比较成功的。摄像头的目标检测，采用深度学习的方式，让目标识别的技术门槛，相比较传统计算机视觉，大大降低了。深度学习对算力的要求比传统的计算机视觉更高，目前相对应的车规级的能够支持深度学习的芯片还比较少。要么比较贵，要么就没达到车规级的要求。

不过，目标识别只是整个自动驾驶系统里面的一小部分，其它部分特别是决策、规划这方面，虽然有不少的人在研究深度学习和强化学习的应用，但是目前还不太成熟。

整体来看，现在自动驾驶领域还存在一些泡沫，因为一个技术最终是不是成功，要看能否商业落地，不是说拿一个Demo秀一下就成功了。

从市场角度看，这个领域目前还存在不少以Demo为目的，但商业落地比较难的公司。从资本角度看，最终看的还是有没有回报，所以，判断一个公司是否成功，最终还是看能不能商业落地。自动驾驶的泡沫不完全是跟钱有关，而是期望值过高，期望值本身也是一个泡沫。

与国际巨头竞争

目前能够提供ADAS整体解决方案这件事，基本上是被外资和合资企业所垄断的，虽然也有一些自主品牌在做，但更侧重于ADAS的某一个功能，比如很多公司在做基于摄像头的泊车辅助。福瑞泰克能够提供一整套ADAS解决方案，包括硬件、软件、算法和系统集成等。

我的职业经历，从德尔福到福瑞泰克，技术上是一脉相承的，但工作方式等方面非常不一样。

在德尔福的决策过程中，，中国本土和总部之间的技术转移或者技术支持方面，我觉得都是按部就班，但也是比较慢的。福瑞泰克作为创业公司，首先追求的是效率。从产品的决策到研发，再到最后的量产，这个周期会比德尔福的周期短不少，产品开发周期短就可以满足主机厂对量产时间的需求，福瑞泰克的研发成本也会随之下降。

很多国内的主机厂有一些针对国内场景的特殊功能和性能需求，对开发时间的要求越来越高。博世、德尔福这样的公司需要到国外那边去寻求支持，时间比较长，而且开发费也不低。我们能够满足主机厂这种对技术和项目进度的需求。

我们从一开始跟主机厂接触，倾听他们特殊的需求，回来马上做研究，分析能不能按照他们的要求来改。从立项到SOP大概是一年的时间，外资或合资企业通常是在两年左右，快一点的大概至少也要一年半。

比外资或合资企业开发周期短是因为，首先平台是要我们自己开发的。我们有一个非常优秀的团队来开发平台产品，这个平台产品能够按照中国的一些特殊需求来做针对性的开发。在开发之初就已经考虑了中国的一些应用场景，包括综合多家中国主机厂的需求，不需要等平台开发完了以后，在应用开发这个层面来做一些修改或者是打一些补丁。

对于自动驾驶，传统车企是从低到高演进的，我们比较认同这一发展思路。新造车势力大多也有自己的ADAS的研发团队，他们在系统集成以及相关的算法开发方面自己做了一些工作，但在产品的完整硬件以及核心的软件算法通常还是要依靠供应商和合作伙伴支持，以期形成核心竞争力。在这个时候，福瑞泰克的价值就完整地体现出来了。我们对ADAS独到理解和灵活的产品设计将帮助主机厂提升产品价值，赢得市场机会。

如何盈利

Waymo和特斯拉的开发路线都存在合理性。

从商业化落地的角度来讲，Waymo选择了更长的路径，通常来说，像Waymo这样的企业，起点高，如果往下探，这中间就不一定存在可落地的ADAS产品。但是，从低往上开发时就可以沿途下蛋，能够不断地推出适合市场而且可以量产的产品，同时推动技术持续地向上演进。

更准确地说，智能驾驶有L1到L5共5个级别。其中，L4及以上的属于自动驾驶，L3及以下是ADAS。它们的商业落地有两条路线：一个是从低往上发展。另一个是从高往下发展。两条路线会在某个时候出现交集，这个交集可能会是L3或者L4。

先说L4及以上的自动驾驶。L4及以上目前还没有一个很好的商业模型，大家都在探索。

在我看来，L4能够实现商业落地的情况是这样子的。比如，在物流区域，里面所有的交通规则是按照物流的逻辑定的，而不是按照交通规则的逻辑来定的。所有车辆的运行是为了物流配送，而不是为了从A到B。它不是一个面向消费者的东西，而是一个面向特定客户、具体需求的市场。

最快实现商业落地的应该是To B的模式，就是把自动驾驶车辆提供给一些专门的运营商。运营商可以运营，车厂或互联网公司也可以自己运营。比如Waymo现在已经很明确地要自己来运营自动驾驶车队。另外，一些特定的低速园区等场景也是有刚性需求的。

自动驾驶To C端的商业需求可能还没那么迫切。一般人买车，相当于一辆车被私有了，我觉得他大部分还是希望自己驾驶，不驾驶时可能更想做一些共享。

再来看ADAS，它的商业模式和L4及以上的自动驾驶还是非常不同的。

目前，ADAS迎来了快速增长期。以我们为例，通过和主机厂合作，我们能够把ADAS系统装配到更多的车上，提供给最终的C端消费者，这是目前L2、L3的主要盈利模式。同时，针对To B模式，也是通过跟车厂的合作，把我们的L4系统装到车上，然后车厂通过运营共享车辆来获得商业盈利。

自动驾驶很复杂，它更需要主机厂跟供应商之间的合作，合作会更加紧密。主机厂可能也不光是跟一家公司合作，可能会跟很多公司合作，在时机成熟时，形成一个联盟。目前自动驾驶还缺乏标准，通过这样的一个联盟去推动标准的形成。

而且，数据的共享也非常重要，现在每家公司都在自己采数据自己用，有的时候自己的数量不够，别家的数据也拿不到。如果能够形成这样一个联盟，至少在联盟内能够共享这个数据的话，会对推动自动驾驶技术的发展起到很好的作用。

短短几年，自动驾驶进入了这么多初创公司，竞争会很激烈。我觉得要站稳脚跟需要有两方面的前提：一是商业上的成功。二是技术上要领先。这就要求一方面尽快把技术进行商业化落地，能够产生营收，另一方面，通过营收来支持我们领先技术的开发。

我们是奔着自动驾驶的方向去的，但是在这条道路上要不断地沿途下蛋。要不然，小鸡没有生命力，后面就跟不上了。