对话大卓智能 CEO 谷俊丽:科技圈对汽车的难度估计有些理想化

科技 2024-07-01 14:14 阅读:4

对话大卓智能 CEO 谷俊丽:科技圈对汽车的难度估计有些理想化 第1张

一个科技「老兵」的创业故事。

对话 | 张鹏编辑| 周永亮

500 天,对于一个企业来说,不过是初生牛犊不怕虎的开始。但对于谷俊丽和她的团队来说,这 500 天,却是一场充满挑战与机遇的马拉松。从 0 开始到实现 5 万台的量产,从三个自研平台到数百人的自研团队,谷俊丽带领的团队,正以惊人的速度,重塑自动驾驶行业。

谷俊丽的职业生涯相当辉煌。早年在特斯拉,她亲眼见证了自动驾驶技术的创新突破;在小鹏,她推动了自动驾驶技术的商业化落地应用。然而,她并未止步于已有的成绩,而是选择了创立大卓智能,继续在自动驾驶领域深耕。这一选择引发了不少人的好奇:她为何在已有不俗成绩后仍选择创业?如何在这个竞争激烈的行业中找到新的突破口?

在最近与极客公园创始人、总裁张鹏的对话中,奇瑞汽车副总经理、大卓智能 CEO 谷俊丽揭示了她的创业动机和愿景。

谷俊丽表示,在特斯拉的经历中,她看到了伊隆·马斯克将物理学和商业判断结合的魅力,这让她坚信,只要遵循第一性原理并聚焦目标,就没有做不成的事情。她的创业勇气来源于人生导师 Jim Keller,这位芯片专家以其强大的认知学习和自我颠覆能力,对谷俊丽产生了深远的影响。

从头衔可以看出,谷俊丽有两重身份,除了是大卓智能的 CEO,还是奇瑞汽车副总经理。这个组合的背后,是谷俊丽提出了「超级混合体」的理念,探索科技与产业结合的全新模式。她强调,超级混合体不是纯血的科技公司,而是结合了科技和产业的优势,形成广度和深度均衡发展的公司。同时,她认为,新科技应用到汽车产品上非常困难且复杂,过去科技圈的人可能对这个链条的难度有些理想化。

谷俊丽定义了超级混合体的三个核心基础:掌握世界级的汽车供应链,引领端到端的大模型与大数据算法和算力的发展,拥有全球数千万用户群体。她认为,这将是成为全球顶尖汽车企业的关键要求。

谷俊丽的愿景是「让中国智能车跑在全世界的马路上」,2024 年的目标是实现 30 万到 40 万台的量产,她和团队正在为此不断努力。

以下是对话全文,由极客公园编辑整理。

01

不容易的 500 天

张鹏:我记得你们创业已经有 500 天了。如果让你总结一下,有哪些让你觉得取得了显著成果的事情?

谷俊丽:这 500 天,还是非常不容易,硕果也非常多。比如说我们已经量产了将近 5 万台,今年的目标是实现 30 万到 40 万台的量产。

我们拥有三个产品平台:一个已经投产,一个将在今年投产,另一个功能已经打通,计划明年投产。这些平台都是奇瑞自主研发的。现在我们自研团队的规模有三四百人,在研究院也有三四百人。我们已经具备了针对奇瑞市场进行大规模量产、技术开发以及核心技术聚焦的能力。

张鹏:自动驾驶公司的发展过程一般都非常漫长。你们能取得这么快的进展,主要原因是什么?

谷俊丽:因为大卓是基于奇瑞这个产业的根基上的,我们是一家有根的自动驾驶解决方案公司,能确保技术不仅能快速研发,还能顺利实现产业化。我认为这是市场和技术闭环的效果,使我们能以最快的速度取得成果。

张鹏:回想一下 2022 年那个特殊的环境,你当时决定创业的初衷是什么?

谷俊丽:这个问题无数的人跑到办公室问过我。大家都很好奇。其实当时有很多的天时、地利、人和。

首先,从天时来看,我参与了过去十年的 AI 和自动驾驶技术变革,并推动了小鹏汽车第一代产品和团队的发展。在那个时候,我在美国观察到中国汽车在智能化方面已经取得了突破,从 0 到 1 的阶段完成了,我判断接下来会是产业的规模化。

另一个重要的天时是,中国汽车产业正在由大国迈向强国,并且一定会出海。

从地利来看,汽车产业一直是民族产业。作为中国人,我的根基在中国,所以我们选择回到长三角,这里也是中国汽车产业的中心。

在人和方面,我与尹总和奇瑞的许多领导们的相识也是有一段缘分,我们还是校友。在这个讲究传承的汽车行业里,我相信我们这个团队可以背靠背,打穿中国智能汽车出海的愿景。

张鹏:你在特斯拉参与了自动驾驶的建设,后来又成为小鹏自动驾驶的重要贡献者。从个人发展角度看,你似乎已经很自由了,为什么还要创业?

谷俊丽 :我觉得人生到了一个阶段,自己前 40 年的规划和想象都已经实现了。在特斯拉的工作对我影响深远,它将我的脑容量进行了极致化地验证,并打破了很多科学的边界。看到伊隆·马斯克将物理学和商业判断结合在一起后,这让我相信,只要遵循第一性原理并聚焦,就没有做不成的事情。我在特斯拉获得了真正的自信,形成了一种基于底层逻辑的信仰。

我们当年在特斯拉用英伟达替换了 Mobileye,然后我们在行业中使用深度学习和 AI,这些都是行业第一次。这种创新让我感受到大脑像 CPU 超频一样工作,不仅会发热,还会瘦身。后来在小鹏的工作经验中,让我对创业有了许多观察和经历。作为打工者,我已经没有太多的想象。

然而,我希望探索更多,寻找更好的认知和个人成长的机会。那究竟应该做什么呢?我觉得创业是一个更加综合的挑战,从智商到社会、产业以及团队建设的各个方面。

我有这个勇气,要感谢我的人生导师 Jim Keller,我跟着他去了特斯拉。他是芯片大拿,身上有一种强大的认知学习和自我颠覆的能力。他曾说过,即使每天颠覆两次对世界的认知,他也能承受,这种态度对我影响深远。我非常好奇,如果我在下半生以全新的方式重新认识自己和世界,我会成为什么样的人?就是出于这么一个朴素的追求。

张鹏:刚才提到特斯拉的经历对你的世界观有了些刷新。那么,在小鹏的阶段你有什么样的收获?

谷俊丽:如果说特斯拉经历重塑了我对智商的信心,那么小鹏的经历则打开和重塑了我对自我、社会和世界的认知。这种重塑不是构建了一个虚幻的世界,而是让我意识到自己对世界的认知是多么渺小,需要以极大的开放度每天调整自己。

这两段经历非常不同。在特斯拉,我们以一个小而精的团队探索科学方向。而在小鹏,我们组建了更大的团队,进行了产业产品的投放,这是两个完全不同的维度。

张鹏 :在小鹏的完整经历之后,你似乎给自己找一个更难的挑战?

谷俊丽:我觉得可能就是想看一下,如果尝试用第一性原理来做产业,自己能够创造多少价值,成为怎样的人。我必须强调一下,当我见到奇瑞的尹总、高总和国忠总时,我非常佩服和感动。他们三十年如一日地在一个小地方打磨出一个产业,这正是我所追求的。我当时内心深处也在想,如果我也能三十年如一日打磨出一个产业,那这一辈子就没有白活。

张鹏:那你具体想要挑战和实现的目标是什么?这件事当时难在哪?

谷俊丽:就是让中国智能车跑在全世界的马路上。

这件事经历了三个阶段:特斯拉从全球范围内首先完成了从 0 到 1 的技术验证;中国的新势力在国内完成了产品从 0 到 1 的验证;接下来就是产业的规模化,这个事特别难。

为了实现这一目标,我一直在思考科技和产业之间如何更好地匹配。我们需要基于工业产业链的根基上,种下一棵百花果树并让它茁壮成长。目前来看,这种选择路径是对的,特别是看到大卓的发展速度。

我觉得科技圈的人很难掌控供应链,因为行业培养的素养和技能要求不同。因此,我们与奇瑞的尹总一起探索,如何在奇瑞内部成立一个「特区」,提供正确的机制、投入和体系,让团队以最快的速度追赶,实现硕果累累的目标。

张鹏:科技圈的创业者常说要用新物种颠覆老物种,大家都看好新的东西。我感觉你对此有不同的观点?

谷俊丽:因为我本科学的是汽车专业。汽车追求的是长链条和工艺偏差,而科技追求的是突破感。例如特斯拉一直在科技上不断突破,但它有一个纵深,有一个垂直的科技载体。但是伊隆进了工厂,那也得是工厂,也必须得是汽车产业。

科技落地到汽车产品上非常困难且复杂。过去科技圈的人可能对这个链条的难度估计有些理想化。此外,还有一个核心问题是未来的大移动终端的商业逻辑归属问题,这会在融合过程中对价值链的切分提出挑战。这不仅仅是技术问题,更是产业和商业逻辑的问题。

张鹏:过去汽车的价值链是如何划分的?未来可能会变成什么样的形态?

谷俊丽:汽车已经发展一百年多年,科技价值链基本已经成型,其固有利益很难改变。然而,互联网让我们看到了新的趋势。例如,手机生态系统中,苹果不仅卖产品,还提供数据和服务。特斯拉已经实现了这种模式,去年的盈利有 45%-50% 来自数据服务和软件。

未来十年,汽车将发展成一个大移动终端。这不仅是一个技术方向,更是一个全新的商业场景。

张鹏:在这个趋势中,技术变得更重要,还是产品及其背后的工业体系更重要?

谷俊丽:以我粗浅的认知,就是在在产业链基础上进行产品转型,并同步推进商业模式的变革是至关重要的。因此,产业的稳定性是必不可少的。

张鹏:换句话说,无论最终的价值链如何变化,这个产品得先能卖出去,用户得先能接受?

谷俊丽:用户能接受之后,你的面积必须得存在。例如,我们要推进奇瑞的智能化变革,会以全球 1400 万用户为基础。我需要考虑如何推动产品的变革,如何投放市场?如何实现商业模式的变革?必须有充分的依据和数据支持才能进行这些推演。

02

大模型带来了

一个全新智能体

张鹏:很有意思的地方是,你们同时在进行 L2 和 L4 级别的开发,为什么同时推进这两条线?

谷俊丽:这涉及到两个主要逻辑。首先,技术的成熟度已经让自动驾驶在商务车和乘用车领域可以广泛通用,我们希望将这项技术推动到更多产业中,实现产业价值的转变。

其次,奇瑞自身有乘商两大战略方向,特别是在智能新能源商用车的发展上,集团非常重视。因此,我们相信通过在乘用车领域的经验,结合奇瑞的产业基础,尤其是商务车领域的积累,可以实现「一鱼两吃」。

张鹏:L2 级别先在乘用车上落地,而 L4 级别则在商用车领域进行探索。但这两者处在不同的自动驾驶层级,它们怎么实现所谓的技术复用?

谷俊丽:可以的,实际上大部分的技术是可以复用的,只是针对商用车特定的场景进行优化。比如,如果是扫地的商用车,它需要处理扫地的场景;如果是无人拖挂的商用车,就需要处理拖挂和充电的场景。但整体驾驶技术和算法栈的 70% 到 80% 是可以通用的。

张鹏:如果有 70% 的技术栈是通用的,然后你在商用车场景变明确之后,那么提升自动驾驶的级别也能解决问题。这对技术研发来说变得更有意义,因为它可以被摊到更大范围的产品上。你刚才提到了一个面积问题,如果说技术是一根针,这个针的使命就是要捅出一个足够大面积?

谷俊丽:是的,您总结得非常正确,就像用同样的技术栈来赋能两个产业,甚至更多,比如机器人领域,这就是现在所谓的 AI+产业。

张鹏:你强调了一个重要点,就是以 L2 为基础。按照这个逻辑,是不是说在乘用车上,技术越先进,通用性越强,解锁商用车场景的可能性和效能成本会更低?

谷俊丽:这是必然的。我为什么认为先发展乘用车?是因为乘用车是 ToC,用户愿意为良好的体验买单。而商用车则 ToB,对成本更为敏感。因此,通过先在乘用车领域验证技术的先进性,然后将这些技术基础应用于商用车,可以同时解决技术成本的问题。

张鹏:所以关键是要吸引最大的市场,特别是 C 端市场,因为这个市场更广阔,而且随着销量增加,数据等方面也会变得更加丰富。如果一开始就专注于一个小市场,即使是在 L4 级别,技术上也会面临很多困难?

谷俊丽:是的,你很难进行扩展。商业上,ToB 市场本身非常碎片化,很难快速将其规模化。

因为汽车科技要将先进技术应用到车辆上,这是非常昂贵的。它需要大量验证和符合法规的工作,需要逐步迈过不同的台阶,比如一万台、十万台、甚至百万台的量产验证。汽车供应链的逻辑从古至今都是如此,只有规模大了才能降低成本,使技术更加成熟。

张鹏:我理解了,其实 L2 这件事是你那个核心的根基。那为什么还会有 L4 呢?

谷俊丽:一个就是说产业的变革本身,另一个是奇瑞要做新能源智能商用车的战略。我们做这个技术栈的时候,我要求是乘商两用,避免到商用车的时候重复造轮子。

张鹏:我之前对你们进行了一些研究,发现你们既有独立开发,也与业界伙伴合作。这是基于什么考虑呢?

谷俊丽:汽车产业一直以来都不是单打独斗的,必须依靠产业协同。另外,为了快速推进产业化,我们需要与合作伙伴共同合作,各取所长,加速技术开发和市场投放。因此,在技术开发和产品推广过程中,我们经常与不同的伙伴进行协作。

张鹏:现在大家都在谈论大模型给自动驾驶带来的变化。从专业角度来看,它对 L2 和 L4 会带来哪些提升?

谷俊丽:端到端,我个人非常看好,它是自动驾驶的第三代技术架构。第一代有些类似于使用计算机视觉和一点 learning,第二代则是过去十年沿用的深度学习方法。而今天的端到端大模型,则通过数据、算法和算力的积累,使得 AI 能够更为主导。它代表了一种全新的智能物体,反映了过去十年将 AI 应用于汽车领域的快速发展和广泛应用。

张鹏:那自动驾驶的成长曲线会出现明显的变化吗?这项技术是否加速了自动驾驶级别的提升?

谷俊丽:肯定会加速,而且速度会更快,也许每个季度就会有一个代次。过去 AI 算法的进步可能是每季度一个代次,那现在这种新的三位一体模式,则至少让我们每季度都能看到非常显著的变化。

张鹏:你创业后,端到端这种新技术开始涌现,你如何看待这些变化?

谷俊丽:您这个问题问得非常好。我们现有的产品线,同时运用了第二代技术,也在积极布局端到端大模型。我认为这是一个追赶和超越的机会。我们有自己的独特优势,比如数据量很大,已经形成了数据闭环。在这个基础上,我们会持续加大投入,希望率先完成全球百万量级端到端智能车的投放。

张鹏:刚才我们提到了三个核心问题,从算力、数据到算法,奇瑞在数据方面的优势如何理解?

谷俊丽:数据的优势,就是量的优势。有多少车在持续给你传递数据。

张鹏:那么我们的数据优势,是因为我们已经有很多车辆可以反馈数据吗?

谷俊丽:其实,智能车的渗透速度非常快,去年奇瑞智能车搭载 L2 及以上的渗透率达到了 59%。我们去年卖了 188 万辆车,搭载 L2 的就超过了百万辆。通过数据埋点,我们能获得不同用户的使用场景数据,比如他们在哪里驾驶、每个功能的使用频率等。这是我们的独特优势。

张鹏:在算力这一方面,未来似乎是个挑战。奇瑞在这方面有什么优势?

谷俊丽:我觉得首先确实是超算的优势。现在芜湖是东数西算战略的一个核心。我们的基本策略是通过与其他公司和不同产业的合作,以及自己的建设,来推动进步。

03

「你做汽车竟然不找师兄」

张鹏:你既是奇瑞的副总经理,又是大卓智能的CEO,你如何理解这两个角色的关系?

谷俊丽:作为奇瑞副总经理,我的角色是定义奇瑞未来汽车产品的属性和竞争力,规划平台和市场需求,并将其转化为技术和商业模式的长期发展策略。过去,汽车行业主要关注零部件,而现在则加入了软件和大数据 AI 服务,这使得产品的链条更加复杂。

而在大卓智能,我们需要确保产品的正确投放时机和方式。这意味着不仅仅是技术层面的挑战,而是需要通过市场需求的驱动,实现技术和商业的双重推动,才能最终实现最佳的产业化形态。

张鹏:我觉得这可能是一种创新,看似是客户与供应商的关系,但实际上变成了合作人的关系?

谷俊丽:如果我们只是单方面的合作,就无法形成协同效应。汽车厂商不可能每天都向 Tier 1详细解释产品定义,这样的信息流动是不可行的。作为 Tier 1,我们需要确保两件事不出错:首先是技术平台的发展方向,不能早了或晚了;其次是对主机厂的需求了解,包括渗透率、智能功能的需求估计,我尽量确保不出错,那就是最大的胜利的面积。

张鹏:你们是如何形成这样一种创新的合作方式的?

谷俊丽:我觉得这是一种天意安排,也是因为彼此的一拍即合。当我决定投身中国汽车产业链的变革中时,奇瑞,特别是尹总也正努力推进科技转型和智能化。我们的相遇可以说是一拍即合的。

过去,汽车行业和科技行业是两个不同的领域。学汽车的人不会突然转去学计算机。我个人的经历可横跨了这两个领域,一半时间与我的工大校友们讨论智能车的产品定义和组织方式,另一半时间则深入科技圈子,与技术团队探讨如何结合科技与汽车行业。

我经常乘坐高铁往返于上海和芜湖之间,穿梭于科技和汽车之间,好像坐上了时空穿梭机。

张鹏:在这个过程中,你们是如何进行沟通的,谁找的谁?

谷俊丽:是一个校友,汽车老前辈做的这个牵引。他说认识一下,就给尹总打了电话,然后我就接到尹总电话邀请我去芜湖。

去了芜湖后,尹总、高新华总和邬学斌总请我吃了一顿饭,他们批评我说:「谷俊丽,你做汽车竟然不找师兄。」这句话让我一下子豁然开朗,也非常感恩。我本身有汽车背景,也有科技背景,这对于解决问题是一种莫大的助力。

04

超级混合体

张鹏:以前大家都觉得原生在一个新的时代的物种,它最有机会。但你好像有不同的观点和视角?

谷俊丽 :我的感受其实是非常不一样。

作为主流汽车厂商,整个汽车产业链的涵盖面非常广,它是一个横向的庞大体系。而作为一个技术栈,我们注重的是纵深,他们对模型构建和控制力度的要求截然不同。

但如何最好地融合这两者,就很讲究了。我相信许多汽车厂商老板都在思考这个问题,即如何在广度和深度之间找到最佳平衡?如何像特斯拉一样,通过软件、服务甚至保险等多元化收入,打造出一个超级混合体,这是成为全球顶尖汽车企业的关键要求。

张鹏:你提到了一个词,超级混合体,这个概念挺有意思的,意味着要有效地结合不同的基因,而不是成为纯血科技公司?

谷俊丽:我觉得对汽车还是要心怀敬畏。特斯拉能够发展到今天,与一些特定的契机密不可分。比如说特斯拉在中国的战略布局,在疫情的时刻那绝对是拯救了特斯拉,给了他另外一个翅膀。

张鹏:特斯拉可以算是一个超级混合体,那我们怎么拆解它?

谷俊丽:特斯拉具备了完整的汽车产业链和足够的市场规模。它拥有自己的汽车生产基地和庞大的科技垂直整合能力,从芯片制造、大数据应用到 Autopilot 软件,甚至云端计算芯片。如果把这些拆分出来,特斯拉本身就可以看作是多家科技公司的合集。

同时,它还拥有庞大的用户群体,这些用户不断为公司带来更多商业机会。因此,我认为特斯拉是一个超级大型的科技汽车公司。

张鹏:如果我们做类比,中国哪些公司有潜力成为超级混合体?是不是要复制特斯拉的所有元素?

谷俊丽:复制所有元素可能比较困难,但核心逻辑是,通过技术创新持续提升用户体验价值,使用户愿意为此买单,并建立起闭环商业模式。这种闭环模式将推动未来汽车产业的发展。

张鹏:那你怎么定义超级混合体呢?

谷俊丽 :我觉得超级混合体必须具备三个核心基础:首先,掌握世界级的汽车供应链;其次,引领端到端的大模型与大数据算法和算力的发展;第三,拥有全球数千万用户群体。这三个基础是必不可少的,我们需要持续努力。

*头图来源:大卓智能