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            慎勇者侯曉迪
            作者:田思奇 2024-08-05


            現在不是無人駕駛行業展開競爭的時候。


            作者|田思奇


            在特斯拉公布二季度財報的同時,馬斯克正式宣布其Robotaxi的產品發布會將從8月初推遲至10月初。和馬斯克同樣把業務扎根于美國得克薩斯州的侯曉迪,也再一次坐實了自己“預言家”的身份。


            此前侯曉迪最為人熟知的,是他和聯合創辦的“自動駕駛第一股”圖森未來從信任到猜疑,由合作到分離的歷程。


            2021年4月上市后,侯曉迪的身價一度超過10億美元。然而伴隨美國海外投資委員會(CIFUS)啟動調查與監管,圖森經歷了動蕩的管理權更迭。侯曉迪先是從CTO的位置上被擢升為CEO,又在2022年10月遭董事會罷免;隨即他聯合另一位聯合創始人在10天后通過超級投票罷免了前董事會,但是始終沒能回到公司管理層;2023年3月,侯曉迪最終還是發布了徹底離開圖森的消息。


            2024年2月退市之前,圖森的股價也從最高近80美元暴跌至1美元以下。


            有人說,侯曉迪與圖森的關系,宛若昔日奧本海默在曼哈頓計劃中的角色。正如奧本海默在戰后的歲月里需要面對來自各方的質疑與審查,侯曉迪在圖森未來的決策和行為,也總是被置于放大鏡下,他的每一次選擇都可能成為爭議的焦點。


            即便如此,侯曉迪時至今日仍然自豪地向「甲子光年」表示,圖森是世界上首個開放道路全無人駕駛重卡測試的公司,并且實現了無人駕駛上半場的游戲——做出有安全冗余的系統。


            今年5月,CIFUS與圖森達成和解。根據圖森的公告,本次調查沒有發現公司存在任何違規行為,包括之前盛傳的“技術轉移”。在離開圖森之后,侯曉迪也再次投身L4級別無人駕駛卡車創業,在美國成立了新公司Bot.Auto。


            當L2輔助駕駛逐步取代L4無人駕駛的輿論地位時,侯曉迪堅持L4研發,行駛在這條慎重而勇敢的路上。但他把和主流不同的方向看作令人興奮的機會:“要么當天天考100分的好學生,要么用一生一次的機會沖擊革命性的愿景,哪怕不確定性更高,行業共識更少,我也愿意去做小概率的奇跡。當然我們團隊各個身懷絕技,萬眾一心,我相信是能把這個奇跡做出來的?!?/span>


            他的革命性愿景是:基于運輸即服務(Transportation as a Service,TaaS)的理念,讓無人駕駛卡車每公里的運營成本比人類更低,進而創造更多社會價值。從財務角度來看,夢想實現的節點已初步確定為2026年上半年。


            本次專訪中,侯曉迪點評了Robotaxi的延期以及國內“蘿卜快跑”出圈等行業事件,并拋出許多無法取悅所有人的判斷,比如“公眾對無人駕駛有很多指指點點,因為大家都認為自己會開車”。


            在時代洪流的裹挾中,侯曉迪與圖森未來的故事,注定成為一段令人唏噓的悲壯轉折。這提醒了他,創造和守護同樣重要且守護更難,所以這一次,他選擇守護者的角色。“以前我過多地把自己放在技術崗位上,技術厲害就相當于一美遮百丑,” 侯曉迪表示,“但現在我還是要把自己變成六邊形戰士,全方位地守護公司?!?/span>


            以下為全部采訪內容,經過編輯整理:


            1.Robotaxi和L4的安全挑戰


            甲子光年:首先要恭喜你在Robotaxi延期這件事上再一次成為真預言家。


            侯曉迪:那大家得習以為常了,我的預言可多了。我之前還說過scaling law不是答案,堅決反對唯scaling law主義;再比如GTC大會上大家都覺得英偉達無所不能,但我就感覺英偉達在邊緣計算方面的性能提升已經快到極限了。


            我常常在人們熱情高漲時潑上一盆冷水,本質上反映了我對未來預期的不同態度。如果你想要一個大膽的預測,那只需要有樂觀的態度。但是如果你想要一個精確的預測,就要基于知識和邏輯。以中學物理為例,民科可以大談水變油或者永動機,但只要學過質量守恒、能量守恒,之后再聽到永動機時,你就能知道他在忽悠。


            對我而言,看到一個預測,真正需要去思考的,應當是問題背后的理論支撐。技術未來的發展趨勢,受到哪些物理、數學規律的制約,我們應當尊重這些限制。


            甲子光年:你之前說過馬斯克的Robotaxi做不出來,現在它再一次延期發布也部分驗證了你的說法。你怎么看待它延期的決定?


            侯曉迪:Robotaxi現在的性能和真正的L4差太遠了。前幾個月我有朋友吹特斯拉太厲害了,我就建議他去試乘Waymo。結果他當天就跟我說:“曉迪,我坐過Waymo了,特斯拉真垃圾”。


            (注:Waymo為谷歌母公司Alphabet旗下自動駕駛公司,已在加州、得州等地投放無人駕駛出租車服務。)


            Robotaxi這個事情,不是靠解決一兩個bug,延期兩個月就能發布。所以我繼續預言:10月10日仍然不會是Robotaxi真正發布的時機,甚至明年都不是它可以應用的時間點。今年10月份頂多公布關于何時真正發布Robotaxi的線索。


            甲子光年:為什么坐過Waymo就能一下子感到特斯拉Robotaxi做不出來?


            侯曉迪:Waymo的行為能給你更強的確定性。而我試駕我太太的特斯拉,也就是最新版的FSD時,我看到很多行為跳變得很厲害,而且它并不從最小化交通事故責任的角度去設計,很多算法細節做得很差,讓我覺得不是真正L4的水準。


            除了技術本質,還有商業本質。有個笑話說如果在特斯拉上開FSD撞死人了怎么辦?我的回答是個雙關:It's not their business。從責任劃分上說,特斯拉肯定表示駕駛員要負全責(系統明確提示在使用FSD時,駕駛員從頭到尾必須把手放在方向盤上,并持續關注路況),跟我們無關;第二這不是它的商業模式,特斯拉的業務是賣車,FSD是賣車的附加價值。如果要考慮如何賣更多車,就不能像L4一樣在限定區域深耕,把這個區域所有corner case(極端情況)解決。


            甲子光年:因此你認為它的邏輯就不是最小化交通事故,而是最大化商業利益,同時最小化特斯拉的責任。


            侯曉迪:第一最小化特斯拉的責任,第二是最大化商業利益?,F在有三種情況,best case(最好情況)、average case(平均情況)和worst case(最差情況)。特斯拉優化的是best case scenario(最好情況的情景)。輔助駕駛本身有它的價值,只要消費者認可,它的任務就達成了。


            甲子光年:馬斯克在財報會議上沒有介紹太多如何尋求監管批準的細節,但總是強調特斯拉是所謂通用的解決方案,可能比Waymo更本地化的方案好,Waymo的方案太脆弱。


            侯曉迪:這是典型的詭辯。怎么定義脆弱?我全球都能跑,我各個城市都能做,你只能在一小塊區域做,所以你脆弱。但L4的比賽題目是在這一小塊限定區域內能不能做好,結果他說我不跟你比這個,我跟你比那個。這等于問吾與城北徐公孰美,他非說我不比美,我比誰聰明;城北徐公比你聰明比你美怎么辦?他又說我跑得快。反正就是不在限定環境堂堂正正地比試。


            現在沒有一項技術可以通吃全世界任何地方的無人駕駛,就像奧運會上沒有一個運動員長跑和短跑通吃。你要是做限定場景那就好好做。要是為了在全世界賣車就別立牌坊,就說自己是L2+的水平。我不喜歡通過營銷讓大眾混淆,噪音越大,正經做事的人的壓力就越大。


            甲子光年:目前L4技術挑戰還比較大,具體是指哪些層面?


            侯曉迪:總得來說會者不難,難者不會。我覺得我們團隊都可以把別人看到的難點一一攻克,在論文的基礎上做一些額外的創新和開發。


            無人駕駛 L4 的核心是如何完成一個穩定的系統,尤其是用不穩定的模塊去完成一個穩定系統。比如攝像頭有一幀的物體沒檢測到,這種事情一定會發生。如何能保證我們的系統不崩才是關鍵。


            笨辦法是把行駛10萬公里失效一次降低到100萬公里失效一次,這樣系統就穩定了。而聰明的辦法是,在架構層有所創新,一個模塊失效后還有別的模塊兜底。我們多做幾層兜底方案,系統任意時間發生失效我們就都能接得住。民航客機就是一個典型的冗余系統。飛機通常都有兩個引擎,而且在功能安全的設計上互相獨立。系統的安全性是通過更先進的架構達成的,而不是通過制造出一個單一的,永不出故障的引擎。


            甲子光年:也就是準備安全冗余。


            侯曉迪:具體來說是讓安全冗余做到工程上可實現。在當今科技水平下,用行業生態能提供的成熟零部件,搭出一套有安全冗余的系統,這是無人駕駛最重要的任務。


            也有人說L2能漸進發展成L4,但這一點我不同意。我們L4的研究把70%時間花在冗余系統上。 L2功能做得再好,最多只完成L4的三成功能,剩下 70% 功能碰都沒碰。特斯拉不是L4公司,而是L2+公司,它的很多設計不是出于安全或冗余的目的。


            2.Transportation as a Service


            甲子光年:你一直堅持L4路線,但現在行業和公眾對L2輔助駕駛的討論好像超過了無人駕駛。


            侯曉迪:我和Bot.Auto的成功與否跟它是不是主流沒關系。我們并不需要所有人的認同,如果能實實在在創造經濟價值甚至社會價值,那就足夠了。


            技術路線是客觀規律決定的,路線的正確性和它是否是共識關系不大。特別是在無人駕駛這種領域。公眾對無人駕駛有很多指指點點,不是因為大家都是無人駕駛從業人員,而是因為大家都認為自己會開車。你想一個人類駕駛員群體討論出來的無人駕駛技術的“共識”,那得包含多少不靠譜的東西。如果真的按照大眾的判斷去發展,反而是死路一條。


            相比會開車的人群,會開火箭的人就少多了。所以火箭制造領域就比較幸運,沒有發生太多外行共識指導內行技術路線的慘劇。就著這個思路看,LLM領域就是存在這種“路線噪音”的重災區。


            這種路線噪音,反過來對無人駕駛的從業者的影響甚至說傷害還是挺大的。到底是承受壓力反對噪音,堅持長期目標,還是先講兩句投資人喜歡說的,拿到融資活下來滿足短期目標?大部分人其實選了后者。


            要么當天天考100分的好學生,要么用一生一次的機會沖擊革命性的愿景。不確定性更高,行業共識更少,我也愿意去做小概率的奇跡。當然我們團隊各個身懷絕技,萬眾一心,我相信是能把這個奇跡做出來的。


            那些投投資人所好,天天講共識性觀點的人,只是在享受創業的過程。但我不享受創業的過程,我只看終局。最終,這個事業能大功告成,這個終極愿景發出的希望之光,才對我有吸引力。要想把事情做成,我們必須尊重必然的科學和商業規律,而不需要迎合大眾認知,甚至很多時候,是要頂住違逆大眾認知帶來的巨大壓力,而堅持真理。


            甲子光年:如果一件事跟大眾認知不一樣,它對你的吸引力就因此增加了嗎?


            侯曉迪:跟主流不一樣,只是開始。接下來必不可少的工作是基于事實的求真過程。如果到最后,這個“差異化認知”是合乎邏輯的,那它才能說有巨大的價值和潛力。但是發現不同認知,不就代表有新的機會了嘛!我當然會很興奮。典型的例子是在美國做無人駕駛卡車的所有公司都是SaaS,就是 Software as a Service(軟件即服務)模式。當然他們也可以換湯不換藥地包裝成Hardware as a service(硬件即服務),本質都是賣半成品。只有我們Bot.Auto一家公司是Transportation as a Service,我們賣的是運力服務。


            甲子光年:怎么定義 Transportation as a Service?


            侯曉迪:你有貨我就給你運,我們的客戶不需要知道貨物是無人駕駛運的還是有人駕駛運的,反正運力管夠,運費實惠。而別人是在兜售無人駕駛軟件,問題是,全美國能買無人駕駛軟件的客戶也就20個。


            甲子光年:在 Transportation as a Service這個概念下,你們的革命性愿景是什么?


            侯曉迪:讓無人駕駛每公里的運營成本比人類更低。


            甲子光年:在什么時間能實現?


            侯曉迪:2026 年上半年。還有兩年時間再努力拼一把。


            甲子光年:這個時間點是一個行業共識嗎?


            侯曉迪:當然不是共識,別人都不信,同行也沒有能力給出個時間點。比如說(2021年成立的自動駕駛公司)Waabi講的故事就是simulation(仿真)天下第一,一切就跟真實世界一樣,不存在simulation解決不了的問題。但這故事我不信,因為simulation最后1%的問題是最難的。在這點上搞絕對主義,不符合經濟效益。


            當然了,這只是我的技術判斷,進而推演出的路徑判斷。公平地說,每個人都活在自己的信仰里,而創業的過程就是實現自己的信仰。


            甲子光年:你說好多人對無人駕駛指指點點是因為大家覺得自己會開車,這是不是類似高考后大家都指指點點作文題目,而不是討論數學題?


            侯曉迪:是這樣的,大多數人能看到L2/L4在現象上的類似,但是看不到L2/L4在系統架構和設計上的鴻溝。飛機和火箭都在天上飛,外行很容易看到飛機飛的越來越快,過兩天就取代火箭了。但學過物理就知道飛機飛不出大氣層,但火箭可以。外人的指指點點依賴過度樂觀的外推,而真正的內行會回歸物理本質。


            甲子光年:國內的蘿卜快跑最近也很出圈,大家在技術層面和社會層面的指指點點比較多。你有沒有關注它的運行情況?


            侯曉迪:首先要肯定這是件好事,我要為百度鼓掌。早期站在聚光燈下的推動者,會頂著來自公眾的巨大的誤解。教育公眾這個過程,是對整個行業都有益的。


            但我還是得說一句,社會層面的探討是極端無聊、極端無序、極端無效的,咱別摻和。艾倫·凱(2003年圖靈獎得主)說過,人們總是高估短期技術的短期突破,但是會低估技術的長期影響。投放400輛無人車,能對出租車司機有多大影響?今天投放400輛,效果不錯,但是誰要是因此擔心明天就會有4萬輛車的投放,那就純粹杞人憂天了。目前沒有人有如此大規模推廣的能力,這也恰恰就是無人駕駛需要解決的技術產品化問題。


            認為無人駕駛明天就能實現,這就是高估短期突破的體現。同時大眾又容易低估長期影響,比如未來我們的稅收結構、出行習慣會不會變化?城市規劃有什么改變?更郊外的地方可能變得宜居,大家在通勤路上也可以工作了。這才是真正要考慮的長期影響。


            甲子光年:就像你之前說過的,科幻小說里有什么我們就會想象什么。但是現在用手機可以做的這么多事情,是100年前的小說里基本不會寫到的,但它確實讓我們的生活方式產生了顯著的變化。


            侯曉迪:技術發明是人類社會這個復雜網絡中的單點突破,而單點突破會誘發大量的復雜的關聯改變。人類想象力的限制可能導致無法把這么多關聯因素想清楚,所以我們不能苛責科幻小說寫得不夠具體。我們要承認這些聯系非常復雜,我們很難預測社會形態因新技術,具體會變成什么樣子,但不要在思想上走極端,出來一個新技術就嚷嚷失業問題。作為社會個體,有沒有新技術,都可能有失業風險。作為社會整體,新技術帶來的是更廣的社會變革。這個變革包括新行業的興起,舊行業的衰退,以及就業的遷移,絕不是簡單粗暴的失業問題。


            3.端到端,rule-based和principle-based


            甲子光年:你怎么理解現在自動駕駛行業內熱推的端到端解決方案?


            侯曉迪:很多事情被不懂行的人亂講導致概念的混淆。這就像是你跟槍花樂隊(Guns N' Roses)說我是重金屬粉絲,我最喜歡你們了。那槍花樂隊肯定跟你急,因為他們不是重金屬而是硬搖滾。AC/DC也是硬搖滾,Judas Priest,Black Sabbath和Metallica才是重金屬。


            總有人問我,你們是端到端嗎?要保持學術嚴謹性,那我們還真不只是端到端。可他想問的其實是,你們有沒有采用更先進的技術,那我們當然有?,F在的狀況是“端到端”不是一個學術概念,而是一個情緒載體。不懂行的人很容易把機器學習領域沒有完成的夢想和未竟的事業都寄托到“端到端”這個具體技術概念里。


            甲子光年:所以你認為端到端這個概念“鳩占鵲巢”了,人們會把端到端等同于高精尖。


            侯曉迪:端到端的優點在于,你可以認為神經網絡的一部分是模塊化的,模塊之間的通信和聯系帶寬非常高。第二個優點是模塊訓練時可以實現誤差傳遞,把錯誤傳導到更早的模塊上,比如在運動規劃上可以直接影響感知的訓練。但目的不等于手段。你不一定非要執著于“端到端”這個具體技術,很多其他技術也都有這樣的特征。


            而且我必須批判“連接主義解決一切”的觀點??傆绣e誤觀念認為說端到端必須全部是神經網絡,我要加一些不是神經網絡的東西,我就不純粹了,不夠革命性了,這事讓人很難受。人工智能的三大流派——連接主義、行為主義和符號主義,各有強項,不能用一個主義解決全部問題,我們要兼容并蓄。


            從這個意義上講我是很喜歡DeepMind的風格,比如AlphaGeometry,最近它在IMO上把問題解決得非常好。從AlphaGo到AlphaGeometry,DeepMind一以貫之的是兼容并蓄。它把人工智能各個流派都玩出花了。它不會陷入主義之爭,而是做系統,最終解決問題。


            (注:谷歌旗下DeepMind使用AlphaProof和 AlphaGeometry2這兩個系統在2024年國際數學奧林匹克競賽中達到銀牌獲得者的水平)


            甲子光年:端到端缺乏可解釋性是不是一個主要障礙?


            侯曉迪:對!更過分的是有的人還把缺乏可解釋性用不以為恥、反以為榮的方式來包裝,我就更要反對了。馬斯克天天舉重若輕地說我們不寫代碼了。但他這個話是廣告營銷。工程實踐要遠比他說的復雜得多。光一個訓練過程中不收斂導致的NaN(Not a Number),就熬禿了多少工程師?


            實際訓練一個端到端的網絡,在現階段還是一個充滿玄學,需要“老師傅”手工打磨的“作坊式”開發模式,而非自動化工廠的開發模式??吹侥男┘毠澬阅苄枰嵘?,先要把網絡其他無關部分凍結,然后像中餐廚師炒菜一樣準備“適量”的訓練數據,再不斷訓練、測試迭代。


            我聽過的最極端的論點是無人駕駛距離攻克,就是幾千萬公里的corner case,以及大量的算力。這是典型的活在自己幻想世界里。如果負責聽故事的人(投資人)先有了這么強的主觀態度——有道是上有好者,下必甚焉——那你想想負責講故事的人(創業者)究竟能圍繞著“數據驅動”,“端到端”編造出多離譜的愿景。兩者相輔相成,泡沫就是這么造就的。


            甲子光年:行業里表示自己端到端方案很快就上車的車企也很多。


            侯曉迪:馬斯克講的是一套短期不可證偽的話術。別問端到端怎么還做不到Robotaxi,問就是,別著急,我們訓練下一個版本呢,現在只是算力不夠或者數據不夠。我之前在朋友圈發過一張圖,一頭驢面前掛一根胡蘿卜,這就是Robotaxi和特斯拉股東的狀態。

            圖片來源:X

            而且馬斯克是成功人士,相信馬斯克、追隨馬斯克,也是當下創投圈的政治正確。另一方面,這套不可證偽的話術賊好使,老少咸宜,二流三流的技術團隊可以完美地把自己的技術差距說成是數據和算力的差距。數據不夠算力不夠,不是正好就要你打錢嘛!這就是完美的閉環。


            甲子光年:除了他們這個流派還有別的流派嗎,你覺得你還是比較傳統的 rule-based一派的嗎?


            侯曉迪:Rule-based 本身就是個定義不清晰的概念,人們對什么是rule-based,可以非常主觀。這就導致它很容易被濫用,最終淪為一種抒發主觀情緒的“武器”,而非探討客觀邏輯的“工具”。我的前同事,圖森前首席科學家王乃巖在博客里提過principle-based,而不是rule-based,這點我比較認同。


            大家把rule-based方法污名化了,仿佛凡是rule-based都是幾萬個if else。但是非要抬杠的話,其實神經網絡本身就是個巨大的rule-based的系統。打開網絡內部,里面有線性算子和非線性算子。每一個非線性算子都是if else的一種具體實現,神經網絡就是幾十億個if else構成的巨大rule-based system。


            如果行業里任何人用編程語言寫了幾萬個if else,那純粹是他工程實現水平太低了,任何情況下rule-based系統也不應該允許存在幾萬個 if else。這是底線。第二個底線是,例如車輛什么時候能壓雙黃線這種情況,必須講清楚一二三個條件,這件事在我這里叫作rule-based。我有這樣的強觀點,只要我還在帶隊做L4無人駕駛,我們的系統它就得包含rule-based,或者說principle-based。我不允許一個完全沒有principle-based的L4系統上路。這是安全的底線。


            我們系統的基礎是一套foundation model。但在其基礎上,強調對可解釋性的設計和實現。我們內部管這個框架叫 Foundation to all (F2A)。


            甲子光年:你一直在追求完全的可解釋性。


            侯曉迪: L4 必須有可解釋性,不能僅依賴說不清楚的數據黑盒子。


            這里有三個元素,需求,設計方法,工程實現??山忉屝允切枨?,不管是principle-based,還是learning-based,都是設計方法,而寫if-else是工程實現。需求是客觀存在的,不要因為方法有局限性就反過來否定需求。所以我才說,L4必須有可解釋性。


            不同的設計方法之間,很可能是你中有我我中有你的狀態。它的價值在于突出主要矛盾,而不在于抬杠——抬杠的話,所有神經網絡都是rule-based system。最后,工程實現的質量差距,比人和狗的差距還大。我們不能用糟糕的工程實現,去否定設計方法的方向指引作用。


            4.卡車與機器人的共同點


            甲子光年:具體到卡車和乘用車的技術挑戰對比,有什么不同?為什么我們感覺卡車的無人駕駛進展好像比乘用車要慢?


            侯曉迪:卡車離商業化更近,這是我從圖森出來還要繼續做無人卡車的原因??ㄜ嚨年P注度比轎車低最主要在于VC, 大家投資都喜歡投自己日常能接觸到的東西,比如人形機器人,但卡車的交通規則比轎車明確得多,能夠正確地定義我在什么情況下該做什么樣的行為,這對我來說是最重要的。


            甲子光年:先問個題外話,你覺得最有商業前景的機器人是什么?


            侯曉迪:現在對人形機器人的追捧就像是:你看,技術進步了,所以我們該看這個領域了;勞動力短缺了,我們該看這個領域了。目前大家普遍能認同的陪伴型機器人還差得遠,現在機器人的應用市場就在廠房里。很多從業者和我想的一樣,機器人早期應用的場景都是確定的場景,那為什么需要腿呢?但是腿確實是能讓大眾產生無限科幻聯想的傳播爆點。


            甲子光年:也就是說VC比較關心轎車這種to C的產品和人形機器人這樣酷炫的產品,卡車看起來不夠酷。但接觸你的投資人起碼對卡車還有些興趣,他們是什么樣的人,有什么特點?


            侯曉迪:關注卡車的投資人是比較務實的。如今還在關注無人駕駛的,看卡車的比轎車的多,前幾年看轎車的多一些?,F在關注點也收斂了,能潛下心來看卡車自動駕駛的投資人的關注點在于是不是能盈利。那很直截了當,咱們就看運營成本,隨著技術進展到底幾年以后能盈利,這都是很直接的計算。


            甲子光年:能不能說只愛看轎車的VC現在都去看機器人了?


            侯曉迪:現在大家反倒認為無人駕駛卡車在某種程度上也算是機器人了。機器人不一定有腿有胳膊,在廠房里跑,它可以是一個掛箱,在公共道路上跑。對機器人的一些評價標準都可以放在無人駕駛上,那么無人卡車就可以滿足,而無人駕駛公司相比于機器人公司又很便宜。


            甲子光年:目前所有成本里面哪幾項比較高?


            侯曉迪:我可以舉個安卓機的例子。我自己是很多年的安卓用戶。早年的安卓用戶這么自黑——“不是在充電,就是在刷機”。但隨著手機系統的成熟,充電、刷機這種維護事件的頻率越來越低,L4無人駕駛也會經歷這樣的過程。


            我們最主要的任務也是讓日常維護的成本更低、時間更短,流程更加自動化。雖然Bot.Auto有世界領先的技術,但是我們不標榜自己是一個技術公司,而是一個務實的運營公司,我們用世界上最先進的技術去把運營做好。我們不是一群高高在上的算法科學家。我們就只是貨運物流這個行業的腳踏實地的從業者,技術所創造的價值都必須體現在運營里,不是在技術本身推公式有多漂亮上。


            甲子光年:具體來說,如何確保維護變得更容易?


            侯曉迪:比如能不能檢測攝像頭臟了?什么時候擦攝像頭?誰去擦?怎么擦?擦完了以后能干凈多長時間?這樣的問題可能還有幾千個。我們想基于過去的經驗,思考在沒有司機干預時,把這件事用全新的自動化技術重新做一遍。


            這個行業基本上面臨兩類問題,第一類問題是如何做安全冗余系統,這是上半場的游戲。當年圖森是第一個,也是世界上唯一一個做完的。前幾天(美國自動駕駛卡車企業)Kodiak在沙漠里完成driver out(駕駛員退出)的試驗,但是它速度很低、不是公開道路,也沒有太多和其他車輛的交互,主要的賣點是硬件冗余,我覺得也要給一些掌聲。但圖森還是世界上唯一完成開放道路全無人駕駛重卡測試的。

            圖片來源:TuSimple

            上半場做完了以后,你會獲得一個性能很好,但也很貴的系統。下半場就要考慮把很貴的系統變便宜,這是我們目前在做的。


            甲子光年:你還會關注其他無人卡車同行的動向嗎?


            侯曉迪:行業動態稍微知道一些,但不是從競爭角度去關注?,F在根本不是競爭的時候。行業內有三個階段,分別是爬山、跑步、拳擊,我們都在第一個階段。當一個公司讓無人駕駛的運營成本與人類司機持平的時候,第一階段就結束了。第二個階段會結束在無人駕駛提供的額外運力超過了現在卡車司機缺口的時刻。到了第三個階段,就是直接的競爭。


            比如地球上有座雪山沒人爬過,我想爭當世界第一個登頂的人,我現在就火急火燎地去爬嗎?不是的,我要鍛煉身體,勘察地形,一切準備就緒再去爬。這和我知不知道別人也想挑戰這座雪山沒有關系。


            5.最想招募true believer


            甲子光年:Bot.Auto現在有多少人?


            侯曉迪:40多人。


            甲子光年:你之前說感覺無人駕駛公司也不需要很多人,就像模型層的公司一樣,不是非常消耗人力的事情。


            侯曉迪:前幾年確實要很多人,因為生態里什么都沒有。但現在已經不是蠻荒了,我們需要的“輪子”大都已經大眾化了。計算單元,傳感器等等,成熟度比前幾年高太多了。大模型的并行訓練有無數的開源平臺可以用,云上也有各種計算資源,“輪子”的供給充分程度會讓我們重新思考組織架構。


            五年前我認為Midjourney 這樣的公司,也就是10個人就能做出百萬級用戶產品的公司是不可能出現的,但是現在這種公司會越來越多,更少的人聚焦在更核心的產品上。


            甲子光年:那就變成像攢一臺電腦主機一樣容易了。這種情況下你最想招到什么人?


            侯曉迪:我最想招true believer(真正的信徒)。


            甲子光年:怎么定義 true believer?


            侯曉迪:技術很重要,但奧運賽場上的冠亞軍之爭,通常不決定于技術。創業是一項長跑,不是沖刺。許多無人駕駛公司死于急性病,而不是慢性病。我們應該確保公司長治久安,一直活下來。至于一個工程師,是在一個星期解決一個具體工程問題,還是用一個半星期解決,這件事不再那么重要。


            第二,在資本非常充裕的時候,我會有放養的心態,會有更多個人主義帶來的意料之外的驅動,一個 hobby project (出于愛好的項目)便能成就了偉大的事業,就像谷歌老說Gmail是靠他們20%的制度孵化出來的(注:谷歌曾經表示每個工程師都可以自由支配 20% 的工作時間)。


            但現在資本獲取的成本非常高,美聯儲也不降息,融資很困難。我們需要從公司層面轉型,從自下而上變為自上而下,從個人瞬間的智力閃光點轉化為有組織的公司統一戰略。這種情況下,給個人的自由度和時間會越來越少,其實跟資源稀缺程度相關。


            甲子光年:只有無人駕駛行業是這樣,還是整個科技領域都有這樣的趨勢?


            侯曉迪:我覺得是整個科技行業。我認識的一些其他公司也不太會給員工自由發揮的空間了。說實話,谷歌當時標榜20%制度在多大程度上只是為了宣傳,我們也需要掂量一下。


            甲子光年:不過現在比較火熱的模型層公司或者明星團隊,好像也沒有很多人,頂多十幾個人,由一兩個天才作為團隊leader,就做出了很不錯的產品,比如Sora和Pika。


            侯曉迪:其實大部分公司的大部分人做出來的都是論文之外的一兩步延展,尤其是在純軟件的層面上。也有人說不都是Llama模型套殼么,這類比較極端的說法我不認同,但這種情況下個人能力的閃光確實沒有帶來天翻地覆的變化。


            甲子光年:所以你希望招來的人能執行公司自上而下布置的思路。


            侯曉迪:五年前我們會為了迎合明星員工專門開一些項目,現在我不會了。我們的核心價值是運營成本能不能更低。你不能說我發過很牛的論文,我就要做基礎研究型的工作,我就需要有自由的氣氛??赡芤郧暗墓緯袑W術機構一樣自由的狀態,但在最近幾年里不太成立了。


            甲子光年:這會讓候選人覺得你太專制了吧。


            侯曉迪:如果想要研究的自由度,那他可以去選擇學術圈嘛?;蛘咚麘撊フ矣匈Y金的,已經有壟斷地位的大公司。我們小公司一定要有活在破產邊緣的心態,哪怕剛融到錢也要知道這個錢很快就燒光了,這樣的心態下確實沒有自由度去做開放性的研究。


            另外再分享一個“自上而下”的公司治理思路。這個跟技術關系不大,是作為小公司,怎么使用專業人士。


            咱們就拿律師做例子。律師分兩類,一類是公司法務,一類是訴訟律師。公司法務會經常告訴你,這個不合規,那個有風險,但如果這些建議你不帶入到自上而下的公司戰略,而是照單全收,那么到最后能做的事就非常少;訴訟律師天天是打官司,過著刀口舔血的日子,所以他們不會講什么不能做,他會說你做這個有風險,但是你不做的風險更大,所以你還是要去做。好的訴訟律師給你的不是風險提示,而是直接給你一個自上而下的整體戰略。


            如果過度依賴“專業人士做專業的事情”而沒有自己自上而下的戰略主心骨,就會容易進入一種不求有功,但求無過的狀態。但創業公司總是逆水行舟,進入這樣的狀態很危險很可能會死。小公司活下來的精髓是要看能不能在公司的大方向上創造奇跡。


            甲子光年:從早期擔任圖森的CTO到變成CEO,再到現在創辦Bot.Auto,最困難的轉變是什么?


            侯曉迪:現在從財務、法務、融資、 公關這些方面都要加強學習。以前我覺得專業的人做專業的事就夠了,但現在我認為我需要制定核心戰略把所有層面凝聚在一起。就像不同的演奏者去演奏不同的樂器,最終都回歸指揮負責的主旋律。公司就需要這么一個指揮,深刻理解公司的愿景和使命,讓各方思路朝著同一方向前進,這是CEO要做的轉變。


            現在我自己抓的細節少了。如果一個算法問題要晚一個月才能被攻克,之前我可能一拍桌子,自己披掛上陣,現在這種事不會再發生了。你們做不完我也不會自己下場做執行。但是我會把更多時間花在大方向上,在原則和戰略上與所有人達成同步。


            甲子光年:從開始創業到現在,你長期以來相信的目標和原則還發生過其他的變化嗎?


            侯曉迪:我先說不變的。之前我說過為什么要做無人駕駛,有三個原因。第一,我的工作要有意義,能推動生產力的提升且有挑戰性;第二,它得是技術驅動,技術帶來價值創造;第三,商業模式要簡單,不能做我自己都說不清楚的商業模式。這三點直到我現在做Bot.Auto也是一樣。


            有變化的東西是以前我過多地把自己放在技術崗位上,技術厲害就相當于一美遮百丑。但現在我還是要把自己變成六邊形戰士,全方位地守護公司。為了避免自己死于急性病,我們就要在各個方面深思熟慮,同時公司需要長遠的戰略,能夠朝著一個方向前進,用戰略去團結員工。


            之前的經歷中,絕大部分的時間我是CTO的角色。覺得公司方向不對去當CEO,才發現前面“萬歷三十年”的問題已經積重難返。這回既然能一開始就完整地履行 CEO的職責,那從一開始就要確保公司一直處在正確的戰略路徑上。


            *甲小姐對本文采訪亦有協助


            (封面圖來源:甲子光年專訪截圖)


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