飞步科技杨政：瞄准全无人驾驶，坚持“点变圈，最终打破圈”渐进式路线|环球快报

文/周菊

2023年6月13日，由经济观察报主办的“梦想照进现实——自动驾驶发展创新论坛”在北京举办。在此次论坛上，飞步科技公司联合创始人兼CTO杨政表示，飞步科技在技术路线的选择上整体上瞄准全无人驾驶，但路线为较为独特的渐进式。

(资料图)

“每次谈到自动驾驶，一般是从L1到L5的渐进路线，但我们选择的在是L4里选择一个点，把这个点变成一个圈，再把这个圈变成更大的圈，最终打破圈。我们认为，如果定义的产品是要做全无人的，“点变圈，变更大圈”的这种渐进式路线是更好的方式。”杨政表示。

飞步科技公司联合创始人兼CTO杨政

针对纯视觉或融合感知等不同的技术路线，杨政表示，目前并不能说哪种路径更好，更多是产品的定义和商业化的选择。如果要达到L4水平，多传感器融合的方式更能保证安全，但需要平衡激光雷达的高成本。总体来看，其认为如果瞄准L3可以走分别两条感知路线，但L3到L4，则需要采用融合方式来保证足够的可靠性。

资料显示，飞步科技成立于2017年，主要致力于为港口码头提供无人驾驶水平运输系统与技术服务。其全栈自研的产品系统包含可撤下安全员进行港口实船作业的L4级无人驾驶水平运输系统(FabuDrive)，满足港口全无人化运营的远程控制系统(FabuRemote)，以及提升效率的车队及港机设备调度管理系统(FabuDispatch)，相关解决方案目前已经获得了长期稳定的商业化落地验证。

2022年初，飞步科技无人驾驶集卡开始在宁波舟山港集团梅山港区撤下安全员，正式开展全无人驾驶集卡运营探索。2022年9月，飞步科技和舟山港梅东公司完成第4期合作签约，继续扩大L4级无人集卡在港口的应用，其数量已超60台，形成了全球最大规模的单一码头无人集卡车队，占该码头总集卡数超20%。

杨政认为，要实现自动驾驶的真正商业化突破，两个维度非常关键。“一是时间。自动驾驶整个行业获得大众认是需要积累的，而不能仅靠任何模型和测试级的指标去说服。另一方面是整个生态产业的合作，因为成本的下降不是任何单独一家企业可以做到的，需要产业链企业开展深入合作。

盈利方面 “我们觉得经济模型已经走通了，能够打平了，甚至能够赚钱了。不过目前走通的这段路，只针对单个项目，并且是把时间线拉到5年和10年摊平之后能赚钱。”杨政表示，随着飞步及友商在L4模式上走通，现在自动驾驶到了黎明前的黑暗，东方已经泛白看到曙光。

以下为发言节选：

提问：如何看待自动驾驶行业目前状态？遇到了哪些问题？

杨政：目前自动驾驶行业处于波动的状态，也是正常现象。任何突破性技术的到来，都会有这种现象。最初数据驱动、机器学习这波人工智能技术出现的时候，大家都感觉自动驾驶能够马上实现，那个时候对这个事情其实是过于乐观了。现在大家慢慢趋于理性看待，对于技术突破和商业变现，以及如何更好地服务大众，这样的探讨更多了。目前自动驾驶公司都在做一些转变，这种态势对整个行业的长久发展是更合理的。

提问：对于自动驾驶而言，渐进式和一步到位哪一种路线是正确的？

杨政：我们从整体上目标瞄准全无人驾驶，选择的路线是渐进的。每次谈到自动驾驶，一般是从L1到L5的渐进路线。我们的方案是在L4里选择一个点，把这个点变成一个圈，再把这个圈变成更大的圈，最后打破它。我们认为，如果产品是要做L4，L5的话，“点变圈，变更大圈，再来打破”这种渐进式是更好的方式。

针对纯视觉或融合感知等不同的技术路线，总体来看，目前并不能说哪种路径更好，更多是产品的定义和商业化的选择。如果要达到L4水平，多传感器融合的方式更能保证安全，但需要平衡激光雷达的高成本。如果瞄准L3，可以分别走两条感知路线。但L3到L4，需要采用融合方式来保证足够的可靠性。

要实现自动驾驶的真正商业化突破，两个维度非常关键。一个是时间。整个行业的发展，要获得大众认可的话是需要积累的，不是说靠知识突破实现的，不是仅靠任何模型和测试级的指标说服的，一定是有足够的时间。另外一点很重要的点是需要整个生态产业的合作。成本这块的下降，不是任何一家可以做到的，需要产业链上企业的协作。

提问：如何看待自动驾驶方案的成本下降？自动驾驶商业化的试点项目什么时候能够赚钱？

杨政：成本方面，现在量产乘用车上不论是算力芯片还是传感器，越来越高端，照这个趋势走下去，肯定L4车型配备的智能传感器和智能算力能够达到大家接受的价格水平。我们公司和一些友商在特定的L4上整个模式已经走通了，从早期的示范的方式，慢慢的开始到运营，这是很大的转变。总体来看，现在到了黎明前的黑暗，东方已经泛白看到曙光了。

盈利方面，我们觉得经济模型已经走通了，能够打平了，甚至能够赚钱了，这是目前的情况。目前走通的这段路，只是针对于单个项目来说，把时间线给到5年和10年摊平之后能赚钱。对公司来说转型需要时间和生态，有足够的案例和数据积累，让客户和政策制定者看到价值，相信其安全性，认可并给予支持，这不是容易的事情，估计还需要一定时间。

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