今天小编分享的互联网经验：惠尔智能创始人兼CEO常宇飞：面向全球，做好L4级自动驾驶的生态构建，欢迎阅读。
自动驾驶已经成为市场销售车型的主要功能，随着时间的推移和市场竞争的提升，自动驾驶也开始在多个使用场景上发力。在自动驾驶的赛道上，L4 级技术正从实验室走向真实世界的裂变期。当特斯拉的纯视觉方案引发争议、Waymo 的 Robotaxi 陷入规模化困局时，中国创业公司惠尔智能却以独特的路径开辟了另一条战线——基于激光雷达融合的全栈自研技术，同时在乘用车与无人配送领網域撕开市场缺口。
这场技术与商业化的双重突围背后，暗藏着惠尔智能全球化的努力。一分耕耘一番收获，从深圳的研发中心到硅谷的无人零售车，一幅 " 中国技术输出 " 的蓝图正在展开。通过和惠尔智能创始人兼 CEO 常宇飞的书面采访，我们共同了解这家公司走过的路以及对未来的展望。
问题：近年来，L4 级自动驾驶的商业化进程备受关注。惠尔智能在乘用车和无人配送领網域均展现出独特优势，能否谈谈公司的核心战略布局？
常宇飞：自动驾驶的终局并非单一场景的突破，而是技术与需求的动态适配。惠尔智能以 " 乘用车级技术驱动多场景落地 " 为核心战略，构建了覆盖载人与载物的双线产品体系。我们的逻辑是：将乘用车验证的 L4 算法模块化，移植至无人配送车等垂直场景，既保证技术安全冗余，又降低商业化成本。最初用于乘用车复杂路况定位，现已适配无人配送车，在卫星信号缺失区網域仍能实现厘米级精度。这种技术复用策略，让惠尔智能在研发效率和场景扩展性上形成差异化竞争力。
问题：无人配送被认为是自动驾驶最快落地的领網域之一，惠尔智能在该领網域的技术突破和商业化进展如何？
常宇飞：无人配送的规模化需要突破三大门槛：成本、可靠性和场景适配能力。技术层面，我们通过三项创新实现突破：首先是高精地图与定位技术，采用厘米级高精采集技术构建环境感知系统，并与 Fixposition 合作引入视觉增强 RTK 2 定位方案，解决无人车在隧道、阴雨天等复杂场景的定位难题，实现全场景厘米级精度。其次是多传感器融合算法：基于前融合硬體设计、乘用车级决策控制等核心技术，研发出支持等红绿灯、避障、路径规划等功能的 L4 级无人配送系统，可适应城市开放道路环境，而在模块化无人小车设计方面我们也下足了心血，推出多功能自动驾驶无人小车（如豌豆Ⅱ），支持无人配送、零售、接驳等场景，采用模块化设计便于快速定制。
商业化进展方面，我们陆续推进，正在美国市场落地无人零售车，覆盖生鲜、咖啡等场景；陆续推进无人配送车，应用于加州、德州等地。
问题：乘用车自动驾驶的竞争焦点正从技术验证转向商业化落地，惠尔智能如何规划这一领網域的路径？
常宇飞：乘用车的 L4 落地遵循 " 场景分级渗透 " 原则。我们将其分为三个阶段：第一阶段就是封闭场景优先：惠尔智能聚焦园区物流、无人配送等垂直场景，可以实现全天候作业。其多功能自动驾驶无人小车已部署于多个区網域，覆盖多应用场景，人工接管频率低。半开放场景拓展： 惠尔智能打造了 L4 级乘用车自动驾驶套件，这套先进的解决方案以激光雷达为核心感知设备，辅以定制相机，采用多传感器融合技术，并配套高精地图和乘用车级别的决策、控制系统。我们的成果更是有目共睹——多个自动驾驶整车方案已成功交付，为客户带来丰富的自动驾驶体验，形成 " 技术 - 产品 - 生态 " 的闭环。
问题：您如何看待这两大领網域的未来市场潜力？
常宇飞：从需求侧看，无人配送的爆发力更强。欧美市场人力成本高达中国的 4-6 倍，且城乡道路标准化程度高，预计 2027 年全球室外无人配送车市场规模将突破 500 亿美元，年复合增长率达 67% 。而乘用车领網域，特定场景的 L4 车型将在物流园区、机场等场景率先形成百亿级市场。
更长远来看，两者的技术协同将催生新业态。例如，无人配送车的实时路况数据可反哺乘用车高精地图更新，而乘用车的复杂场景算法又能提升配送车的长尾问题处理能力，这种 " 数据 - 算法 " 闭环正是惠尔智能的核心壁垒。
问题：智能网联教育被视为产业长期发展的基石，惠尔智能在此有何布局？
常宇飞：技术普及需要产学研深度融合。面向大学和科研机构的 L4 自动驾驶开发与教学套件，支持自动驾驶系统的闭环测试和人机共驾功能，方便科研人员快速上手和验证自动驾驶技术。集成了多传感器融合硬體（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等），支持高精地图和定位，具备强大的感知和决策能力。
惠尔智能人机共驾开发平台（DTV）通过与百度等自动驾驶领军企业深度合作，已在全国高校广泛落地应用，成为智能网联教育领網域的重要实践载体。该平台不仅提供自动驾驶全场景闭环解决方案，还支持模块化二次开发，为高校科研与教学提供高度灵活的技术基座。通过整合课程资源、软硬體平台及实践环境，惠尔智能构建了覆盖理论教学与工程实践的立体化培养体系，助力高校构建融通产业的人才培养模式。
在行业人才积累层面，智能网联教育展现出三大核心价值：首先，通过校企共建的智能网联产教融合基地，实现 " 教学 - 实训 - 研发 " 全链条贯通，其次，开放性技术平台加速技术技能复合型人才培养，学生可通过平台参与真实产业项目开发，显著提升工程迁移能力与创新能力。教育链与产业链的深度耦合有效缩短人才供给周期，可以实现好的对口就业率，同时为企业储备具备跨界融合能力的战略人才。这种教育模式正推动智能网联产业形成 " 人才引领技术、技术反哺教育 " 的良性循环，为行业高质量发展提供持续动能。
问题：出海是当前中国科技企业的共同命题，惠尔智能的全球化战略有何独特路径？
常宇飞：国际化不是简单的产品输出，而是 " 技术标准 + 场景理解 + 生态协同 " 三位一体的竞争：
我们在技术推进的过程中，会首先想办法本地化。针对日本市场，我们积极开展本土化合作。通过将自动驾驶软硬體系统的全栈开发能力与 Kudan 在地图和导航技术领網域的优势相结合，成功在日本实现了产品落地。同时，我们还与全球最大的自动驾驶开源平台 Autoware 及日本自动驾驶龙头企业 Tier IV 建立了紧密的合作关系。我们深知，技术本地化融合将更好地契合当地市场需求，助力产品实现更高水平的应用和推广。
最后，我们也要让合规先行，组建专职团队研究欧盟美国等市场的新规，确保产品符合目标市场的安全认证体系。目前，已收获大量海内外商业订单。今年新签订单金额较去年同期实现了翻倍式的大幅增长，全球业务也在北美、欧洲、拉美等地区快速推进着。
问题：你是如何理解人工智能在未来自动驾驶领網域的推动作用？未来惠尔智能会如何拥抱 AI？
AI 不是自动驾驶的替代者，而是放大器。另外一个角度来说，AI 不仅是技术突破的引擎，更是成本优化的杠杆。我们会利用好人工智能，也会将新技术应用于智慧城市、智慧物流等场景，提升业务效率和用户体验。
在常宇飞看来，自动驾驶的竞争已从 " 技术单点突破 " 转向 " 生态体系构建 "。惠尔智能通过乘用车与无人配送的双向赋能、教育与出海的立体布局，正试图在 L4 级自动驾驶的全球棋局中，落下一枚兼具技术深度与商业广度的关键棋子。" 当别人还在争论激光雷达与纯视觉的优劣时，我们已用‘中国方案’打开了欧美日韩市场——这才是硬科技企业该有的全球化叙事。"
常宇飞还表示，不会停下紧跟 AI 的步伐，会在硬體链条、軟體模型、人才梯队不断优化生态，立足本土市场，面向全球用户，这是条需要持续攀升的道路，但惠尔智能有信心走下去。
