今天小編分享的汽車經驗：路特斯李博：汽車是機器人的第一形态，歡迎閱讀。
撰文 / 劉寶華
編輯 / 張 南
設計 / 琚 佳
" 油車時代被颠覆，最後一個堡壘就是豪車。"6 月 16 日上午，第十五屆中國汽車藍皮書論壇第二天，北汽集團副總經理鞏月瓊在演講中說。
在他之後演講的路特斯科技副總裁、路特斯機器人公司 CEO 李博就是豪車領網域代表，李博認為通過路特斯的電動化的帶領，豪華車領網域很快也會看到電動化、智能化進擊的号角。
路特斯機器人公司是路特斯集團全資子公司，是路特斯在智能化領網域探索和實踐的先遣隊，同時希望不止為路特斯賦能，也能為全行業賦能。
" 我們為什麼起路特斯機器人的名字？因為現在來看當前的各種產品之中，真正的智能化、真正的 AI 程度最高的產品就是汽車。所以說我們認為汽車是機器人的第一形态，同時我們也在探索着其他的形态。" 李博說。
路特斯機器人的技術和產品包括自動駕駛全面解決方案、軟體、博弈模型、工具鏈系統、ROBO Matrix 機器母體。
該演講是對路特斯智能化業務架構與技術能力非常詳盡的一次亮相，李博對一些行業現象也提出了自己的觀點，例如 " 我認為堆料的風氣沒什麼問題 "" 軟體定義汽車，硬體定義軟體的天花板 "，從中能看出路特斯對產品和技術的态度。
以下是李博演講實錄。
行業的各位同仁，大家早上好！特别感謝藍皮書論，包括賈可老師提供這樣的一個機會，能夠代表路特斯來做一個分享，我是路特斯的李博。
首先說一下題目，我們叫《不負：全面賦能智能化時代》。我覺得剛才吳伯凡老師講的特别好，不負的本質是因為深愛。作為一個智駕人，我覺得我深愛智能化這樣的時代，也希望通過整個賦能行業，賦能這個時代來真正的不辜負這個時代。
先講一講我們對行業内的認知，我們先來看兩台車，一台一百多年前的，還有一台是我們的 Evija。我們的認知是這樣的，無論汽車時代是在很久以前還是現在，其實一直在追逐的都是科技的浪潮。當我們看到這樣一款一百多年前的汽車的時候，大家可能會覺得它很古老，但我們看到的是說其實它代表着那個時代科技的巅峰，科技永遠是汽車這個行業在追求的方向。
當下 AI 包括像 ChatGPT 各種各樣的智能化的產品和技術得到應用，我們認為當下這個時代其實也來到了追求汽車在智能化上面突破的時代。
首先來說電動化浪潮大家已經看到了，在過去幾年時間裡面，從核心技術的老三樣到現在我們經常聽到的三電，電動化的浪潮已經讓我們身臨其境了。
我們認為電動化應該還只是序章，智能化才是這次汽車變革的真正主題。為什麼這麼說？我們願意舉一些例子，比如像熨鬥、冰箱，很多器件一旦實現了電動化往往它的智能化就會來得非常快。電動化實際是在整個助力我們智能化向前進的大的方向。
介紹一下路特斯目前智能化的全球布局的情況，從 2018 年提出 Vison80 計劃時我們就在做全球化布局，從一開始我們就打造中歐雙引擎的策略，包括我們 Eletre 的上市也是在中國和歐洲進行了同步上市，我們馬上會在歐洲開始向用戶進行交付。
包括我們整個研發體系，在我們武漢總部，在我們上海營銷的中心，在寧波、杭州的研發，包括在法蘭克福的 LTIC（路特斯科技創新中心），我們德國的德研團隊包括歐洲倫敦的總部，全面賦能這樣的時代。
剛才北汽鞏總提到一個觀點，現在電動化已經在不同的價位的車型進行了全面的展開，最後的堡壘現在看起來好像是豪華車的領網域。但我們認為通過路特斯的電動化的帶領，很快豪華車的領網域也會看到電動化、智能化進擊的号角。
接下來講一講我們作為路特斯全資的子公司，路特斯機器人如何賦能路特斯的品牌。路特斯品牌一直以來有一種向全行業賦能的基因在，包括特斯拉的第一款電動車 Roadster 也是由路特斯的工程團隊進行打造的。在新的時代，路特斯成立了路特斯機器人，我們首先會全面賦能路特斯的智能化，去做很多探索和實踐，同時我們也希望向整個行業進行賦能，這也是我們的使命。
我們為什麼起路特斯機器人的名字？因為現在來看當前的各種產品之中，真正的智能化、真正的 AI 程度最高的產品就是汽車。所以說我們認為汽車是機器人的第一形态，同時我們也在探索着其他的形态。
首先我們介紹一下三個不同的賦能的產品線：
第一，ROBO Soul 機器之魂即自動駕駛的全面解決方案，包含了核心的三個部分：1. 傳統的 ADAS/PAS 包括主動安全相關的軟硬體；2. 高階自動駕駛，端到端的覆蓋了高快路、城市路、泊車場景；3.ROBO OS 智能駕駛作業系統，支持未來高階駕駛的中間件。
剛才大家提到行業裡有堆料的風氣，是不是要值得反思？我認為堆料的風氣沒什麼問題。我們看到現在在不同的階段，大家都會去根據我們的硬體做很多的适配，根據局限的算力做很多适配性的開發，做了很多工作。但往往這些工作，在 AI 發展的大潮裡面最後都會變成無用功。
我們舉一個最簡單的例子就是 ChatGPT，我們以前對語言模型，當時算力很小的時候，做了非常多的适配性工作，但是當幾萬個 A100 聯合在一起，通過暴力解算的方式，用數億的參數去實現足夠牛的 ChatGPT 時候這些無用功都消失了。
所以我們有一個觀點，軟體定義汽車這是沒有錯的，但是我們認為硬體會定義軟體的天花板，所以我們在用更好的硬體去打造我們的產品。包括 500T 的算力平台，包括三個 360 度的四顆激光雷達，六顆毫米波雷達，11 顆攝像頭的傳感器配置，包括我們全冗餘的方案。這是我們整個硬體系統的配置情況。當然我們覺得想把復雜的系統真正跑起來是非常有挑戰的，但我們已經完成了真正的交付。
第二，更好的軟體。我們在軟體上用了很多的 AI 概念。第一是風險模型。我們認為自動駕駛很重要的一件事情，真正想走向 L3 或者 L4，它要能夠自己認知自己是不是有風險，而不能靠人的認知。而往往這一塊是自動駕駛行業裡所忽略的。
第三，博弈模型。駕駛本身是一個博弈，人和人之間的博弈，相當于司機和司機之間的博弈。我們忽略了博弈我們就沒有效率。我們引用對未來預測相關的 AI 算法。我們有一些專屬模型，去匹配每個用戶的特點。
接下來簡單看一段視頻。時間有限，不看完視頻。但現在會以每兩個月進行 OTA 速度加速提升我們智駕系統整套方案的上線。而且我們也認知到，其實一輛汽車當它交付給客戶的時候，如果說它的所有硬體的性能都被榨幹，說明這輛汽車它已經沒有生命力了。我們的目标是通過每年四個 Q 一共三年 12 個 Q 的進度去把車輛的硬體系統榨幹，如果說硬體的資源在量產時候被榨幹，我們認為這樣的車在未來比較難被用戶所接受。
第二塊介紹一下我們的工具鏈系統，ROBO Galaxy。引用凱文 · 凱利的話，他說 " 我們處理明天的問題，用的不是今天的工具，一定要用明天的工具 "。自動駕駛一定是明天的問題，如果用今天的工具解決不了。所以說我們在做整個智駕研發的時候，我們也在開發端到端的雲端的數據工廠，我們也叫數據閉環的工具鏈，我們也希望能夠賦能更多的行業的同仁，賦能更多的企業把我們這樣一套工具鏈推廣出去。
其實這套工具鏈非常的簡單，就是 3+7。3 代表三朵雲，解決我們的合規雲，解決我們的私有雲，解決我們的公有雲，三朵雲的關聯。我們的合規雲主要解決合規的問題，私有雲去解決海量的存儲，公有雲解決我們彈性計算。
我們一共組建了七個模塊，所謂模塊就是自動駕駛數據閉環的七個模塊：數據采集、數據合規、數據訓練、數據标注、數據仿真、數據管理和數據監控。
原來我們在行業上見到很多單點的數據閉環的產品，但是真正地把所有的這些點穿在一起，每一個工位穿在一起，真正成為一條數據的產線，這樣的產品我們還沒有看到。如果說沒有這樣一條數據的產線，自動駕駛的開發其實還停留在手工作坊的階段，真正的要想進行流水線的大規模的生產需要這樣的產線。
這是我們數據閉環整個大體的流程。接下來還是帶給大家一段視頻，視頻講的要比我講的清晰。
我們的認知現在電動化的反面是能源，智能化的反面其實就是數據。所以說這也是為什麼我們會在數據的領網域投入這麼多的原因。
最後一塊是 ROBO Matrix，我們叫機器母體，其實說來也很簡單，我們認為當前的 AI 還遠遠沒有達到我們客戶所需要的程度。比如說我們的自動駕駛系統還有非常多的問題，為了解決這些問題其實我們需要人類的補充。現在我們更多的是依賴車上的駕駛員，未來我們希望通過遠端的遠程駕駛員，能夠真正意義上的解放車上我們的用戶。
這也是為什麼我們做出來 ROBO Matrix 智能座艙或者遠行平行駕駛艙的解決方案，它主要解決我們當下比較困擾行業的問題，就是泊車的功能，其實它的速度比較低，我們看到有很多 RPA 的功能、APA 的功能，當用戶使用 APA、RPA 這樣功能時，用戶是無法離開車端的，需要監控車端完成整個泊車的過程。在這些低速功能裡，我們希望通過遠端的形式去解決這些問題，這些都會陸續在路特斯的車上進行投產交付給客戶。也希望通過這個機會能夠賦能更多的行業客戶，感謝大家！
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