中智行王勁：再搏一把

作者：Mark

出品：紅色星際（ID：redplanx）

頭圖：王勁接受南京媒體採訪畫面

2019年，75歲高齡的任正非接受了央視《面對面》的專訪，畫面中任正非依然鬥志昂揚的講述着華爲的未來。王勁表示，“一個比我大20歲的人都站在一線，爲中國的科技、世界的科技奮鬥，我受到了激勵和鼓舞，我應該再做一些，或者說重回一線來做更實際的工作。”在任正非的鼓舞下，2019年王勁出任中智行CEO。

王勁爲何退居二線？

景馳科技的內亂，消耗了王勁大量的精力。在王勁看來，自動駕駛行業非常年輕、發展也非常快，出現一些問題也很正常。

但是景馳科技的內亂遠遠超過了小馬智行，超出了王勁可控制的範圍。2017年3月，王勁懷揣着改變世界，爲中國科技行業貢獻一份微薄之力的想法，從百度離開。用王勁的話說，但凡李彥宏更重視自動駕駛，願意把自動駕駛事業部拆分出來，他就不會離開百度，而且承諾李彥宏會一輩子爲百度自動駕駛工作。但是李彥宏最終還是決定不拆分自動駕駛部門。百度作爲上市公司，公司的資源主要向賺錢的項目傾斜，自動駕駛需要和搜索部門、廣告部門搶戰略資源，但是無人駕駛車哪一年能掙到錢，只有天知道，王勁也不想天天去搶資源。不拆分的第二個問題是人才的大幅流動。投資人天天坐在百度門口的咖啡廳，一個一個和百度的工程師談，出來做自動駕駛吧，我先給你打幾千萬美金。現在國內好幾家做自動駕駛的創始人都是那時候出來的。像小馬智行的彭軍，樓天城，文遠知行的韓旭，禾多科技的倪凱等。用王勁的話說，如果內部能看到希望，人才是不會出來的。以行業爲己任的初心，因爲景馳科技的內亂，王勁考慮過以退居二線的方式參與到行業發展中來，“我想成爲一個賦能者，推動和支持大家，我歲數大了，在二線可能更好。”王勁闡述着自己的想法。2018年6月，作爲王勁中學同學的陳章寧，受到了王勁的影響，成立了中智行。在成立的半年多時間裡，王勁一直在二線幫助他們。中智行在成立之初，就在思考公司的定位和發展。2018年行業裡已經有十幾家自動駕駛公司存在，像小馬智行，AutoX已經發展兩年了，還要不要做，如何能實現換道超車一直是中智行團隊考慮的問題。單車智能可能已經錯過了最好的時機。對於大量的長尾問題、以及AI對於不同複雜行駛環境的穩定適應能力，尚需要大量的開發測試及路測驗證，這不是中智行目前團隊可以解決的。50多歲的王勁有了功成身退的想法。王勁在退居二線後，開始將自己定位爲行業賦能者。擔任了中國一汽集團首席技術顧問，幫助一汽規劃自動駕駛和智能網聯的發展路徑；同時擔任中國電信研究院首席AI專家，牽頭成立中國電信人工智能研究院，幫助中國電信規劃5G和智能網聯項目的落地。還擔任南京航空航天大學兼職教授和南京市人工智能諮詢專家，協助南京市招商引資和落地智能網聯項目。王勁在二線，持續的發揮和實踐着他對自動駕駛行業的深邃的看法，2018到2019年，王勁站在生態鏈或者上下游產業鏈的角度來參與無人駕駛。他也講道，自己在2017年10月便已解除了競業協議，目前自己沒有任何競業協議。所以可以專心的，完整的服務行業的從業者。

王勁如何重回一線？

可能是導師當多了，心有不甘，一個偶然的機會，王勁獲得了一個重返一線的機會。2019年的元旦，RoadStar的投資人找到王勁，希望王勁出任公司CEO，或者讓RoadStar和中智行合併，王勁出任合併公司CEO。投資人看重的正是王勁在自動駕駛產業鏈上下游的整合能力，王勁最擅長的就是政府關係和行業上下游關係，PR和GR資源整合能力很強。王勁也去考察了RoadStar 1-2個月，也和佟顯喬聊了很多。但RoadStar團隊已經四散、公司賬戶被凍結，公司名存實亡。最終王勁選擇了不合並公司，而是接納RoadStar一半多的員工，在王勁的建議下（挖人），通通併入了中智行公司。從此RoadStar徹底成爲歷史，而中智行也獲得了新生。中智行的人才更偏向車企和通訊，而RoadStar L4算法人才的加入，彌補和加強了中智行在L4方面的技術不足。牧月科技（景馳科技三兄弟之一），作爲師出同門的好兄弟，王勁在2020年也想過再次收購一家L4公司。牧月科技在楊慶雄的帶領下，平淡無奇，並沒有闖入自動駕駛第一梯隊，2021年，楊慶雄選擇加入三兄弟之一的文遠知行，並沒有加入中智行。2018年下半年至2019年，整個單車智能行業迎來寒冬，車路協同新思潮開始在中國生根發芽。中智行和王勁都看到了這個機會。中國做車路協同天然有3個優勢，第一個中國是最早部署 5G 的國家之一，車路協同必須有 5G 作爲前提；第二個就是國家的新基建戰略；第三個原因車路協同涉及到車、路建設的方方面面，需要強有力的政府推動，中國政府的執行力非常強，能夠集中力量辦大事。王勁正是看到了這個機會和中智行的定位，結合自己多年的從業經驗，最終選擇加入了這個初創公司。（王勁認爲）無人駕駛的發展有兩個階段：第一階段靠工程師編程、寫代碼，遇到一個新情況就去研究怎麼解決它；第二個階段靠數據自我學習，這兩個階段可能有重合的部分，但自我學習肯定是後面才發揮作用。如果前面的幾千幾萬個頭部場景都沒有解決，機器是很難自我學習的。自我學習解決的是長尾部分，但國內很多公司都還在寫代碼的階段，還需要安全員去解決頭部場景。目前中國自動駕駛公司落後Waymo 2年時間。藉助車路協同（彌補落後的2年），中國自動駕駛公司有機會追上甚至趕超Waymo。王勁又重新燃起了當初的激情。到此爲止，王勁正式從二線回到一線戰場，重新掌舵中智行，而陳章寧也專心公司內部管理，逐漸淡出媒體視線。

（中智行三位聯合創始人）

用陳章寧的話說，聽說王勁準備回一線，我們很期望他能加入我們。自動駕駛已經走過了技術爲先的階段，技術優化發展也遇到了很大瓶頸。接下來對於自動駕駛公司而言，最大的挑戰是和產業鏈的融合。如果說過去做單車智能的時候，無人駕駛技術是最難的門檻，那麼今天的產業融合和協調纔是更大的挑戰。我們非常看重王勁的行業整合能力。

王勁信心十足

王勁也表示，中智行只是他重回行業一線的衆多選擇之一，自己重回一線更看重的是整合行業資源（雖然坊間傳說，王勁以幕後實際操控人的方式創辦了自動駕駛公司中智行）。王勁也信心滿滿，現在大家都在做技術，中智行可能在別的地方有更大的優勢，比如整合資源、聯絡夥伴、溝通政府等等。在王勁看來，只有車企、自動駕駛技術、電信、出行四大產業全部參與其中，車路協同才能像輪子一樣“轉”起來。而當四種產業進來後，地方政府則是驅動車路協同最主要的因素。這4方面王勁都有天然的優勢，特別是政府關係。但王勁心裡也清楚，車路協同的挑戰肯定遠遠高於單車智能的挑戰，但是挑戰越大，機會越大，對於王勁而言，值得搏一把。可能是之前自動駕駛技術官司纏身的原因，所有新入職的員工，籤的勞動合同裡面都專門有知識產權這個版塊。不允許泄密和轉移中智行的技術知識產權，也不允許員工帶其他的知識產權到中智行。兩頭掐死了L4技術知識產權的問題。王勁進入中智行後，進行了架構變革。第一個就是全員持股，不再是僅僅公司管理層持股，保持公司團隊的穩定性和鬥志性，避免出現團隊內訌。第二，組成技術委員會，由5個技術副總裁擔任，包括L4技術委員會，路端技術委員會，車路協同技術委員會等，負責公司的12個部門，包括感知，PnC，仿真，高精地圖，5G等。第三，將公司分爲兩大版塊，AI和5G部門，攻克5G這道難檻，突出中智行的特色定位。第四，打造兩套Robotaxi模式，一種是溫柔模式，一種是運動模式。投資人體驗的是運動模式，變道更快，給普通用戶體驗的是溫柔模式，兼顧用戶體驗。第五，公司所有專利，必須100%在中國申請，100%完全自主。保證自動駕駛數據和國家安全。在成立以來的兩年多時間裡，中智行已提交百餘項專利申請，並已獲批八十餘項。雖然與小馬智行和圖森未來500餘項的專利申請比有點少，但全部是在中國申請的。自此，中智行這個年輕的團隊正式走上車路協同的征程。2019年開始，我國車路協同產業進入導入期，道路的智能化改造升級成爲重點。王勁在冥冥之中好像感覺到，自己在自動駕駛行業的第二春就要來了。王勁在產業鏈的整合能力，也在中智行這個公司上得到了完美的詮釋。

（中智行測試車）

中智行選擇紅旗H7爲原型車（一汽首席技術顧問），作爲L4測試運營和車路協同的載體，聯合中國電信（首席AI專家），一起探討5G車路協同的可能性，同時紮根南京（南京市AI諮詢專家），中智行總部定在棲霞區紅楓科技園。王勁認爲，今天最好的圖像識別技術仍然不足以達到無人駕駛的水平，你可以去做，但是跑到一定的里程肯定是會出事故的。這個概率問題會因爲分母的擴大，導致分子也無限擴大。同時單車智能也是一樣的，你幾百臺運營車可能沒有問題，但是一旦達到上萬臺，這個概率問題就會頻繁的出現。極端場景確實是小概率事件，但當無人車數量增多時，出事故一定是大概率事件。從效率上考慮，車路協同遠遠優於單車智能。單車智能屬於個體優化，而車路協同方案，則是屬於全局優化。一個是車載電腦的優化，一個是城市中央計算中心優化。巴特奈克效應顯然無法應對複雜的長尾情況，全域協同才能更合理分配路權。只有加上車路協同，才能降低這個概率。無人駕駛車輛必須比人類司機開車的安全性超過10倍、50倍，甚至100倍，才能實現大規模落地。王勁的加入，讓中智行有了十足的底氣來做這個事情，王勁在車端和路端都有豐富的技術和經驗積累，這也是中智行的優勢。唯一缺失的經驗在出行領域，但中智行也可以像其它L4公司一樣，自研出行App，或者接入出租車公司、公交公司，或者像滴滴出行這種網約公司。出行經驗是車路協同中分量最輕的一個因素，王勁躊躇滿志的開始了車路協同的規劃和落地。公司的定位和宣傳成爲了中智行的第一個難題。之前的公司都叫車路協同，智能網聯，用的都是4G網絡，我們直接定位爲5G網絡，加上車端的人工智能技術，於是5GAI這個新名詞出現了。

（中智行5GAI宣傳圖片）

之前的單車智能最多可以感知到200米的距離，但是車路協同可以感知一條路或者一個區域，我們乾脆叫超視距感知（AllFusion）。用降維的方式輕鬆解決長尾問題，同時提高無人駕駛的安全等級。特別是鬼探頭情況，可以需要無人車在50毫秒內就要剎住。這種極端場景不是無人駕駛車提高感知能力、增加算力就能在幾年內解決的。之前都是單車控制，加上車路協同，可以端和雲共同感知控制，AllControl概念應用而生。公司的整體概念和名字也出來了，ALLRIDE。內行人一看，就是換湯不換藥，強行推出一些大家都不懂的名詞。就像自動輔助駕駛和自動駕駛高級輔助一樣（蔚來事件），其實根本沒那麼複雜，凡是L2的你把自動都給我去掉，不管你是高架，高速還是泊車，只能加輔助2字，否則出現任何事故，你車廠負責。

低於預期

概念想好後，怎麼做成爲擺在中智行面前的首要問題。中智行的設計方案是，從底層開始，從感知、規劃、決策、控制、地圖、超算等，每一個環節的設計架構都要考慮到與5G技術的融合。每300米公路上鋪設一個終端，每公里約3個終端，總成本預計在80萬元左右。如果每輛車的成本下降1.5萬元，就能在每公里道路部署100萬元的傳感器。據測算，有兩萬輛無人車購買中智行的技術解決方案，中智行就可以實現大幅度盈利。百度選擇了路口車路協同，滴滴選擇了100米的距離。激光雷達最大的有效感知也就200米，300米是怎麼出來的，我也是很懵。顯然300米是不可能實現的，王勁看到這樣的方案估計也很詫異。3年時間過去了，技術驗證期依然沒有結束，用王勁的話說，遠遠沒有達到我的期望。讓無人駕駛車在這些安裝了路端設備和5G的測試區驗證我們的模式，這個模式像美國阿富汗戰爭一樣，原計劃1年完事，結果前前後後拖了20年。當初中智行的策略是，用幾年時間，在100公里的測試區內，智能化改造道路，在這段路上跑得特別順，再進入到下一個階段。逐步形成點，線，面全面融合的格局，無數個路側設備就是這張網中的點；行駛在路上的車則與路側設備進行基於 AI、5G 等技術的交互，成爲鏈接各個點的線。 在強大的雲能力的加持下，中央智慧系統會在全局掌控城市血脈的流通，形成面。第一步先改造道路，道路上連接電線、網絡、傳感器等。到第二步的時候，發現事情不對。它（路側設備）到底要去判斷哪些東西？交通流還是車輛，行人還是交通違規者。它應該對車的行爲做出什麼樣的評估？車的速度，加速度，轉向，行駛意圖。能夠達到什麼樣的精準度？定位的精度，車速度的精度，車預測行爲的精度。另外，區域計算單元的規模如何規劃？是一條街，一個路口，還是一個區域，每個區域是多大，10平方公里還是100平方公里。

（中智行路端設備圖）

區域計算單元的算力要有多強？光纖怎麼部署，通訊帶寬需要多大？一抹兩眼黑，這些問題到現在依然沒有被很好的優化。王勁特別提到頻段問題，之前車路協同沒有專用頻道，測試時也是與智能手機混用5G網絡，這肯定不行。現在國家已經爲車聯網批覆了無線電專用頻段，但現有通信設備基本上不支持，需要設備商進行升級，剛開始要用人工去調測，很辛苦。還有5G低時延問題，一旦5G信號不穩定，可靠性時延上，還不如4G網絡。從端到端的時延這一塊，目前還需要做一些特殊的處理才能夠達到我們所期望的那麼低的時延。中智行發現這個行業的難度，可能比單車智能要難5-10倍，因爲你需要合作的產業擴大了5-10倍。單車只需要做單車的智能和冗餘就可以了，車路協同還需要做路端，網端，車端的智能和冗餘，冗餘數量也在呈指數級增長。甚至中智行團隊都開始質疑，因爲它不僅僅是挑戰車的技術，而是對整個交通體系的改造。誰來改，誰出錢？這是萬億級別的投資，不是一個地方政府、一個市長就能決定的。不管是道路改造還是路邊傳感器的建設，成本都得上億元，不是一個創業公司能夠承擔的。而且到目前爲止，百度Apollo拿下廣州黃埔區4.6億車路協同項目，蘑菇車聯5億拿下衡陽市車路協同項目，中智行一個億元的項目都沒有拿到。王勁也坦言，之前做車路協同的時候有危機感，現在這種危機感更加重了，原來隨便做一做都行，現在不一樣了。很多事情變得更復雜，很多難題擺在面前。中智行也明白，困難越多，挑戰越大，同時也意味着產業發展的潛力也越大。特別是最近的蔚來事件，讓中智行更堅信只有車路協同才能讓自動駕駛安全的上路。民衆開始對L3、L4產生了懷疑，特別是L3。有的車企已經提出對L3落地了，但最近也宣佈放棄了。中國的自動駕駛是一級一級往上分的，但實際上並不是L3加一點就變成了L4，或者L2加一點就變成了L3。最大的區別是在一個L3責任判定不清，乘客必須具備駕駛技能，在系統不能夠控制的情況下，你要隨時做好接管的準備。簡單來說它要有駕照，同時需要開發駕駛員的監測系統。整個系統的複雜度和可靠性有很多缺陷。L4是沒有這樣一套期望的，整個系統在設計的時候並不考慮這些。特別是5G車路協同技術，在系統出現失效的情況下，我們通過5G自動讓車可以慢下來，最終停到路邊。目前中智行團隊正在推動第二代無人駕駛技術的發展，包括車端到雲端的完整技術體系，具有全域覆蓋、全天候、多源融合、感算分離等特點。

中智行未來的盈利點

王勁架構的中智行盈利模式是，“只要有2萬輛車輛購買我們的服務，我們就能收支平衡，甚至贏利”。我們的商業模式是取代司機，不管車路協同還是單車智能，把司機取代後這部分價值就是我們的價值。突然我腦海中浮現了圖森未來的講話，只要有5000輛車使用我們的L4技術，每個虛擬司機可以產生6萬美元的收入，我們就能收支平衡。這個邏輯的基礎是自動駕駛技術或者車路協同技術比較成熟，這也是資本市場預期的基礎，在目前技術沒有驗證安全的情況下，這樣的盈利模式有點虛。按照中智行的想法：成本這塊，5G設備的部署，通常不會由出行公司承擔，它可能是由政府出，也有可能由運營商出，或者設備提供商，應用服務提供商一起來分擔的。每輛車節約2萬元，車路協同就能幹起來了。收益方面，未來會有很多不同的組合形式，出行公司、技術公司、車企分別賺多少等，需要大家在裡面既博弈又共贏。目前階段，對於王勁和中智行而言，商業模式和盈利還不是車路協同公司的重心，技術驗證是首要考慮的事情。包括出現交通事故的溯源問題，是車端的問題還是路端的問題，都不是現階段車路協同需要考慮的問題。中智行最終關注的是整個商業模式，整個出行的成本。這個成本里既包含了車輛的成本，車輛包括車本身和車上的傳感器的成本，也包括路端的成本。未來做高精地圖也是一個選擇。車路協同可以實時的更新高精地圖和路面情況，賣給L4公司。目前階段，中智行因爲是小範圍內運營，高精地圖都是自己採集製作，動態的高精精度能達到5釐米左右，無論是數據標準還是格式都更適配自動駕駛系統。未來可以通過5G基站，跟我們的插分GPS、激光雷達結合，將地圖精度縮減到3釐米、2釐米，甚至更低。未來可能有更多的盈利方式和商業模式，但不是現階段我們重點思考的。王勁跟媒體講道。

王勁的思考

對單車智能來說，成本是其商業化的難題，對車路協同亦是這樣。技術和安全是單車智能的難題，車路協同也一樣。

（中智行車路協同規劃圖）

未來在中國，不可能每個車都揹着5萬的傳感器，7萬多的導航定位系統，每個車也承擔不了50萬左右的硬件成本，車路協同是未來車輛成本降低的一個方向。但是道路改造在初期費用極高，在起步階段會遇到不小的阻力。這些成本是任何一傢俬營企業都負擔不起的，只有通過中國政府才能實現。而且路端也需要考慮攝像頭，毫米波雷達，激光雷達的壽命，可靠性以及惡劣天氣下的表現等，整個路端的單個成本也不一定比單車便宜。特別是智能電線杆的裝了又拆，拆了又裝的問題，成本無形中又增加了。路段的冗餘設備和系統也必須符合車規級，車路協同相比單車智能，有過之而無不及，相信只有中智行知道其中的酸甜苦辣。儘管中智行即將完成A+輪的融資（半年多了還沒公佈消息），但公司自天使輪開始，一直到A+輪，至今沒有公佈一個投資機構。針對坊間流傳的一句話，一流的公司做單車智能，三流的公司做車路協同，雖然單車智能公司都是Billion美金估值起步，車路協同公司小10倍，但車路協同公司並不認可這句話，至少王勁不這麼認爲。王勁認爲，車路協同一定是中國自動駕駛最好的出路。祝福王勁在未來能迎來自己事業的第二個春天！

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