小鹏汽车吴桥平「对话丨小鹏吴新宙：对手如何出牌，不会打乱我们的节奏」

G6 是小鹏智能驾驶中心开发的最 “爽” 的一款车。

采访丨王海璐 吴晓宇
文丨王海璐
编辑丨宋玮

小鹏 G6 上市 1 个月，订单数超 4 万，其中智能驾驶高配 “Max 版” 占比高达 70%，大大超出了团队预期。由于 Max 版搭载的激光雷达等零部件供应不足，G6 的交付周期一直拖到了 12 周。

“大家对智能化拐点真的能够来，没有看见之前心里蛮难有一个判断。但是到今年这个点，大家信这个事了。” 小鹏自动驾驶副总裁吴新宙对《晚点 Auto》说。

Max 版的热卖让小鹏大部分高管始料不及，但对吴新宙而言是迟早的事，“那是我们（自动驾驶）中心存在的价值”。另一个数据，却着实让他吓了一跳——小鹏 “城市 NGP” 功能在北京开放后，里程渗透率高达 98%。

城市 NGP（Navigation Guided Pilot，领航辅助驾驶）功能可以让车辆按照导航设定的路线行驶至目的地，是今天量产车辅助驾驶功能的上限。小鹏去年 9 月正式推送该功能，先后在广州、上海、深圳落地，今年 6 月又开放了北京和佛山。

前几个城市，城市 NGP 的里程渗透率起初会达到 70%-80%，之后逐步稳定在 60%-70%。这个数字，吴新宙已经认为已经相当高了。他常年在中美两地往返，在美国的时候开特斯拉，妻子从不用 FSD，和他一起出门也禁止他用。即便在吴新宙自己家里，辅助驾驶功能的使用率尚不足 50%。小鹏 NGP 在国内跑出这样高的成绩，让吴新宙坚定地相信，“智能化拐点” 一定会来，而且会提前到来。

吴新宙曾任高通自动驾驶高级工程总监，2019 年初加入小鹏汽车，担任自动驾驶副总裁。小鹏汽车在 2017 年何小鹏加入后开始自研软件，但智能驾驶方面的研发早期并不顺利。直到吴新宙加入，重新梳理了技术架构，并对团队进行了整合，小鹏的自研之路才步入正轨。2020 年 4 月上市的 P7 车型上，小鹏用自研算法替换换掉了供应商博世的方案，比理想早了 1 年多，比蔚来早了近 2 年。

更早开始自研，让小鹏积累了更多先发优势。但也正因为做的早，小鹏比中国其他车企多用了一代平台。小鹏 P7、P5 车型的智能驾驶系统基于英伟达 Xavier 平台，算力只有 30 TOPS。理想、蔚来及其他中国车企做出同级别的功能都是基于英伟达 Orin 平台，单颗芯片算力 254 TOPS。理想用了两颗，蔚来用了 4 颗。

2021 年在 Xavier 平台上做出城市 NGP 功能是小鹏的 “淮海战役”。要把有限的算力充分利用，上传最必要的算法，对团队的算法能力和工程能力都是极大考验。正值疫情，测试、人员来往也受到了一些限制。吴新宙 9 月底回国，隔离了三周，10 月 9 号第一次坐上测试车，带着团队 “死磕” 了两个礼拜，终于赶在发布会前把体验做的相对好一些。“很悬很悬。但是我们这个悬大家也知道，反正都能搞定。” 吴新宙说。

在 P5 之后，小鹏也切换到了 Orin 平台，同时启动了软件平台化战略。在这之前，吴新宙形容小鹏的智能驾驶研发之路是 “拖家带口爬珠峰”。一方面，新车型的能力要做到全行业领先；另一方面，老车型也要进行升级和维护。小鹏前面几款车的软件版本各不相同，G3 采用了供应商博世的方案，P7 和 P5 基于英伟达 Xavier 平台自研，G9 开始切换为 Orin 平台。因硬件架构不同，软件也无法统一，每一款车都要定制开发、单独升级。

从 Orin 平台开始，小鹏推进软件平台化，用一版软件适配所有车型。经历了 G9 和 P7i 的打磨，Orin 平台的第三款车 G6 成了小鹏智能驾驶团队开发的最 “爽” 的一款车。

G6 的硬件架构与 G9 一致，可实现小鹏最领先的智能驾驶功能，还第一次让底盘供应商开放了扭矩接口，使得系统可以对车辆实现更精密的控制。小鹏没有针对 G6 做很多专门的开发，但由于趁了平台化的东风，“（G6）还是个小 baby 的时候，就各种轻重武器都有了。” 吴新宙说。

过去几年，小鹏一直在扮演智能化的先锋，但对手也在全力追赶。今年 4 月上海车展期间，余承东宣布问界将在今年推出 “城市 NCA” 功能（类似小鹏城市 NGP），年底前覆盖 45 个城市。紧接着，理想也推出了类似功能，年底之前计划在 100 个城市落地。6 月，小鹏宣布今年城市 NGP 覆盖 50 个城市。吴新宙说，这个目标是年初定下的，小鹏没有因为对手的出牌而打乱自己的节奏。

在技术没有准备好的时候冒然 “开城”，吴新宙认为这不是件好事。城市的场景极为复杂，且没有高精地图这副 “拐杖”，仅凭传感器去理解路口、道路标识等静态目标有很多难点，每个城市的道路规则也不一样，需要做大量的泛化性测试，解决海量的工程问题。小鹏走在前面，踩过很多坑，这些坑对手也全都要踩一遍。

“自动驾驶不是一个广告学，是一个非常扎实的工程，需要很大的积累。技术、团队、体系，每个都不是一蹴而就的。” 吴新宙说。

过去几年，比技术领先更让吴新宙感到自豪的一件事，就是组建起一支稳定的千人规模的团队。小鹏的 “自动驾驶中心” 在中美两地，美国团队大概 150 人，负责核心技术的研发。跟落地相关的大部分团队在中国，分布在北京、上海、深圳和广州。

一位国内头部车企的自动驾驶工程师曾对《晚点 Auto》讲述小鹏中美自动驾驶团队协作的 “传说”：中美时差 12 小时，但经常广州团队醒来就可以测试北美团队发过来的软件，“（好像）一天 24 小时，吴新宙都在线”。

2022 年小鹏组织调整，发起了一系列大刀阔斧的改革，多个部门高管离职、团队变动，但吴新宙的自动驾驶中心却一直稳定。

从安全、可用到好用、爱用，吴新宙认为，车企要把辅助驾驶功能的体验做好还有很长的路要走。如果功能做的不好，用户的使用热情不高。如果成本低不下去，就无法提供有竞争力的产品。小鹏一直在按照自己的节奏，做好这两件事。他认为这样走下去就没问题，“不要太去被别人干扰，对自己要有信心”。

即便对手是特斯拉，吴新宙认为也不可怕。世界人工智能大会上，马斯克说 L4-L5 级别的自动驾驶可能会在今年晚些时候实现。同时，《晚点 Auto》了解到，特斯拉正在为 FSD（Full Self-Driving，完全自动驾驶）在中国落地做准备，目前正在中国招募相关的测试和验证人员。

吴新宙认为，特斯拉 FSD 要想在中国落地，需要组建几百人的研发团队，然后和中国车企一样去做大量的本地化测试，一个一个城市去改进体验。“我们走的路，一步都少不了。”

即便特斯拉 FSD 真的来了，吴新宙也对小鹏有信心。“那就 PK 呗，一直想象着要跟特斯拉有一个地方可以公平竞争。”

以下是《晚点 Auto》与吴新宙的对话：

G6 是家里的老小，一出来就天赋异秉

晚点 Auto：G6 Max 版占比高达 70%，在你们的预期范围内吗？

吴新宙：是在我预期内，这是我们（自动驾驶）中心存在的价值。但我相信这个数字，超过了公司大部分高管的预期。大家对智能化拐点真的能来，没有看见之前心里蛮难有一个判断，但是今年这个点，大家信这个事了。

晚点 Auto：G6 的智能驾驶开发工作有遇到什么挑战吗？

吴新宙：G6 对我们来说是开发得非常爽的一款车，首先它是第三台 Orin 平台的车，我们上 Orin 之前很痛苦，我经常说，我们一边攀珠峰，一边还拖家带口，后面一堆娃，各个车型都得投入能力。今天 P7 OTA（软件升级），明天 G3 OTA。

G6 开发的时候，我们已经做完软件平台化，一版软件适配所有车型。以前是软件跟着车型走，现在是车型跟着软件走。我们的软件每三个月发一版，测试的时候所有车一起测，这对于研发成本是一个极大的帮助，因为我们不再需要对每一个车型做特意的投入。

G6 我们还第一次拿到了底层的扭矩接口。所以在控制上，让我深刻感觉到 AI 一定比人强，以前是吹牛，在 G6 上真正看到了，而且深信不疑，因为它的刹车做得超级丝滑。我跟同事打比方，人开车是手工匠人，拿个大斧子，就是你的脚踩油门刹车。智能驾驶是精密机床，零点几每秒平方，精准地控制，可以让你的体验非常好。

G9 的时候我们公司也很难，经历了各种东西，G6 感觉天时地利人和都聚集了，整个产业可能也觉得以前对我们太狠了，现在要对我们这种 “臭搞技术的公司” 好一些，整个舆论环境也好了很多。家里的老小，父母都惯着，条件也好，一出来就天赋异秉。

晚点 Auto：之前为什么不能用一版软件兼容所有的车？

吴新宙：原来我们想每个车型都有些不一样的地方，比如在 P5 上做城市 NGP 可能也有这个思考。每个车都不一样，很难做平台化。而且那时候，我本人对产品平台化也没有一个很好的思考，在产品化的认知其实是有一个循序渐进的过程，因为我是个 “臭搞技术的”。

在 Orin 平台上，我们进行了比较深度的思考和探讨。通过 G9 和 P7i 的打磨，现在同一个 OTA 三车同发、五车同发，以后要做到七车同发，一款软件同时在同一天向所有车型推送。

其实我们在 G6 上投入的资源并不多，因为核心的开发主体还是 G9。但是平台化以后，所有 G9 的东西在 G6 上，G6 的开发趁了这个东风。还是个小 baby 的时候，就各种轻重武器都有了。

晚点 Auto：G6 同时也是智能电动车里面最 “卷” 的一款车。智能驾驶这部分有一个成本的目标吗？

吴新宙：我们刚开始只有一个粗算的目标，因为软件平台化的标准是硬件也平台化。我们也在持续地降本，但是那些降本都是在能够维持软件平台化大目标的基础上，因为软件平台化一旦被打破，就会导致成本的上升。

小鹏 G6

节奏

晚点 Auto：问界提出今年城市 NOA 开 45 城，理想提出开 100 城，如何看他们比你们启动更晚但动作更快？

吴新宙：我们一步步走过来，看到了有无穷多的坑，有无穷多的权衡要做，算法上一轮一轮的迭代。要想一蹴而就，特别是如果 “有图” （高精地图）都没做过，直接发 “无图”，100 个城市我觉得还是有风险的。

晚点 Auto：你们提出开 50 城是在理想之后，最早制定这个目标是什么时候？

吴新宙：我跟小鹏对过好几轮，今年年初应该就已经定了。

晚点 Auto：对手突然间出了一张牌说开 100 城，有打乱你们的节奏吗？

吴新宙：没有，我觉得更多是我们打乱了他们的节奏。我听说他们本来没那么激进，但是因为我们做得比较快，所以他们在上海车展之前就加速了。

我跟团队一直讲，不要太去被别人干扰，对自己要有信心。自动驾驶不是一个广告学，是一个非常扎实的工程，需要很大的积累。自动驾驶有三个东西都很重要，技术、团队、体系，每个都不是一蹴而就的。我们不管是目前的位置、还是迭代速度都有优势，对自己要有信心。

成为第一不是说别人开 100 城、我开 101 城，这没什么意义。开几个城只是最后的呈现，后面一定是静水潜流，你得把地基打好，把技术、团队、体系都做好，自然会越来越强。安全、可用、好用、爱用，你要完成这个过程，如果你功能一般，用户的热情也不会太高。现在有些友商就是解决 “有无” 问题，但是最后你要面对的还是体验感好不好，成本怎么样。

晚点 Auto：别人在追赶你们，你们在追赶别人吗？特斯拉在上海建数据中心，同时还在招测试和验证的人员。

吴新宙：我们不追赶别人。

晚点 Auto：你认为特斯拉 FSD 在中国落地的挑战是什么？

吴新宙：他们的挑战是要适应中国道路的动态、静态，要比美国复杂很多。他们要来也不是一蹴而就的，中国这些坑你得搞定，要不然想都别想。我们现在做的事情，他们一点都少不了。

另外，我认为他们现在进来也是被我们吊打，我们在中国市场的体验一定比他们好。

晚点 Auto：你们 XNGP （XPENG Navigation Guided Pilot，小鹏智能驾驶辅助系统）在中国的体验比得过 FSD 在美国的体验吗？

吴新宙：现在我们的城市 NGP 在有图区域一定比它好，XNGP 将来发布的时候，我们的标准是无限接近城市 NGP，希望比它好，但是还没完全做出来。

特斯拉过来我们一定不怕，我不相信他们能够很快落地，我判断至少还有 12 个月，哪怕落地了也 ok，那就 PK 呗。我们一直想跟特斯拉有一个地方可以公平竞争。

他们核心是要对中国的动态和静态的点做适配，真的好难，比如说我们的变道能力我认为现在是远超 FSD 的。

晚点 Auto：特斯拉也可以一个一个城市去解决这些问题。你们有一个倒计时吗？特斯拉多久之内会解决这些问题？

吴新宙：当然可以，我也知道中国的工程师卷起来是多么可怕，我对我们整体团队的能力是非常有信心的。我一点都不怕或者不担心这个事，他们进来，我觉得都不一定是我们的对手。

晚点 Auto：假设 12 个月之后 FSD 进中国，开始追赶小鹏，它变成一个追击运动，你预计会多长时间内会被它超过？

吴新宙：我觉得它永远都超不过我们，因为我们效率比他们高，我们的工程师比他们努力。

晚点 Auto：他招的也是中国工程师。

吴新宙：外国人管中国工程师不一定管得好，就像现在的合资品牌或者是外资品牌在中国市场，都会比较难。

晚点 Auto：他们在中国卖的车比小鹏要多，有更大的数据，不能跑得更快吗？

吴新宙：我不认为比如城市场景数据量是一个限制，只要你能够闭环。小鹏现在至少十万辆车可以为我们提供数据，已经足够了。比如说 L4 公司一百辆车在跑，到一千、一万，肯定有一个比较大的差别。

我们现在保有量超过三十万辆，凡是基于英伟达 Xavier 和 Orin 平台的都可以提供有效数据。我们从 Xavier 的模型到现在的模型，沿用性还是很强。

我们有那么多车，也不是让它们每天传数据，毕竟还有数据成本的问题，虽然中国的数据传输成本相对低一些。所以它还是有个饱和趋势的，我并不认为十万辆和一百万辆的差别有那么大。

晚点 Auto：除了合规，和建数据中心，特斯拉 FSD 进中国还需要做什么？

吴新宙：我觉得任何一家国外公司要在中国跟中国的车企或自动驾驶公司 PK，都需要在中国有一个比较大的研发团队，小几百号是至少的。

开城

晚点 Auto：城市 NGP 进北京，第一周里程渗透率高达 99 %（目前仍然在 98% 以上），这个数字符合预期吗？

吴新宙：远超预期。我经常跟我老婆说，我们俩在美国开特斯拉，我太太从来不用 FSD，甚至跟我一块都禁止我用，说咱家人身保险还没买好，出了事怎么办。哪怕是在我们家，辅助驾驶的渗透率肯定是小于 50% 的。99% 是一个非常非常吓人的数字。等于说，只要我们用户在环路上，一定在开这个功能。

当然，这也是因为我们 XNGP 2.0 或者城市 NGP 产品做的不错，我们内部的评测在 90 分以上，是我们第一个产品内部评估那么高分的。我在北京也天天开，也是 100%。

晚点 Auto：你们现在广州、深圳、上海、佛山的里程渗透率有北京这么高吗？

吴新宙：没有，一般都有个尝鲜率，第一周高一点是正常的，我记得也是百分之七八十。99% 真的没见过。稳态的话一般是 50% 到 60% 之间，G9 和 P7i 会比以前的老车高 10 个点左右。这也是我们一直比较引以为傲的数字，做到这样已经很不容易了。

晚点 Auto：城市 NGP 在北京只开了几条环路，大概多长时间内会覆盖全域？

吴新宙：我们希望是无限制地发布，但现在还不能确定那种胡同、小路会不会发布，大概率我觉得也会发，得看测试情况最后定，可能会干掉一些特别小的路。

我也很纠结，其实在那种小路上开什么最安全，还是开 XNGP 最安全，降级到 LCC（车道居中辅助），还不如开 XNGP 呢。所以这个逻辑我们也在内部不停讨论。现在的目标是，今年年底之前覆盖北京全域。

晚点 Auto：大家都在 “开城”，具体要怎么开，难在什么地方？

吴新宙：就我们的观察来看，大部分企业还在吹牛的阶段。

我们（开城）主要是两方面工作，一是基础能力的技术攻关。城市 NGP 两块比较难，一块是动态目标的处理，另一块是对静态世界的理解。动态目标处理我们已经积累了大量经验，因为毕竟也发布了小一年时间了。整体的开发，以及对城市的了解，我相信我们的积累比大部分主机厂要强。甚至跟 L4 公司比，动态目标的处理上我们也有一些长处，因为我们做量产。对我们来说，除了安全，体验是最重要的，因为我们让用户开。L4 的公司追求零接管率，用户坐在后面，很多时候对驾驶的体验感要求不那么高。

静态目标是我们现在主要 “磕” 的点。静态主要是视觉，还有些激光雷达的辅助，要理解道路结构，有很多基础能力的突破，我们从今年年初开始做了差不多十个月，去年年底就开始筹备了，把静态的视觉感知目标的语义理解了，这是我们现在要做的主要事情。

另外一层是快速扩展的能力。有几个维度，第一是泛化测试，因为每个城市不一样，比如说北京最讨厌的是什么你知道吗？

晚点 Auto：堵车。

吴新宙：这是对于用户来说。对自动驾驶工程师来说，最讨厌的是旁边的非机动车道比机动车道还要宽，而且还写着几点到几点不能开。昨天还碰到一个特别诡异的案例，非机动车道比两个正常车道还要宽。还有比如说左、右转箭头，布得不像广州那么密，这对于纯视觉的方法有些挑战，看见的时候太晚了。还有，这条路不准右转，打个叉，然后画一个右转箭头，我们还没识别那个叉，就把不准右转或者左转，识别了只能左转或者右转。

你要把一个东西做到用户能用、好用，工作量非常大。所以要做泛化性测试，发现问题，尽快地解决问题。解决这些问题我不希望是通过模型、程序，那样时间就太长了。

所以什么叫开城？开城非常重要的就是针对这个城市有一个规则体系，我们叫策略层，相当于云端的一个文件，每个车到这个城市开，都会去读云端的文件，告诉你这个地方应该怎么开。

晚点 Auto：它是比较笼统的规则，还是说告诉你某一个具体的路口应该怎么处理？

吴新宙：都有，比如说这条路右边都是非机动车道，我们就会作为一个信息可以给到这个车。

晚点 Auto：相当于城市道路说明书。

吴新宙：对。我们原来对城市 NGP 也有类似的泛化性测试，是有图（高精地图）那个版本，更多的是发现图里的问题，有些更新，跟图商合作，把问题解决掉。也有策略层，但是比现在这个重很多，因为它有很多几何的东西得解决。

现在（开发中的无图版本），因为路长什么样全靠视觉，所以有更多策略性的东西。我相信我们未来把这个技术摸透以后，跟有图版本比，还是会快很多，维护成本也小，这就是无图的魅力。但是这一步是少不了的，并不是说技术有了就可以无限制地开，我觉得体验要做得非常好的话，还要经过大规模泛化测试。

晚点 Auto：如果车企没有准备好就去冒然开城，会有哪些风险被低估？

吴新宙：无论做哪个辅助驾驶功能，弱势场景你需要很好地处理。你的功能边界之外的地方，要做很多构思。哪怕做不好，让用户能够及早地预期，然后有一个非常顺滑的人机交互的过程，把车的控制权交到用户手里。比如小鹏有一句提升语音——“抱歉，刹车有点猛”，这句话是我想的。

你要开一个城，首先要界定能不能做到全域开放，经过大量的开发和测试，把你做不好的地方找出来。比如明明你检测到前面要左转或者右转，但是旁边那个叉你还不懂。坑是挺多的，海量的工作量。corner case （极限场景），有动态的还有静态的，你怎么做好平衡，这都需要设计、思考、尝试。

晚点 Auto：如果发生事故，奔驰曾说它的算法会优先保证乘客的安全，你们的是怎么权衡的？

吴新宙：我们更多是通过责任界定的方法。比如说车和行人，一定会把优先级放到行人身上，因为法律上来说，行人不管干了什么，车都有责任。对于保护弱势群体来讲，也一定会把优先级放在行人那边。

但车跟车我们会做一些界定。现在大部分的安全接管是 “急切入”，在这种情况下，我们当然做了一些横向躲避什么的，但是你有时候不得不决定，是允许刮蹭，还是急刹。急刹就有追尾的风险。做 AEB（Autonomous Emergency Braking，自动制动系统）总是可以把车刹停的，但这不是一件好事，因为追尾不是闹着玩的，对车主伤害更大。

我们做了一个判断，允许小概率的跟这个切进来的车发生刮蹭，而不是一脚刹停，被后面的车撞上。这种小刮蹭虽然讨厌，但第一不是我们的责任，第二也不会有太大的人身安全问题。

也看法律定责。追尾的责任一般都在后方，但是如果在高速上你无故刹停的话，责任是刹停的这辆车。我们有一整套风险评估的方法，来帮助我们做平衡。

体系

晚点 Auto：你们有新的平台立马用最新的，导致了你们的硬件架构是最多的，软件版本是最多的，这给自动驾驶开发带来了什么难题吗？

吴新宙：肯定有一些难题，但我倒不觉得这是很大的问题。我们最早用博世的，然后就是英伟达 Xavier，然后就是 Orin。因为我们动手比人家早，别人都没做 Xavier，所以我们就比别人多了一个。

我们从 Xavier 到 Orin 平台，摄象头的布置基本上是没有变的，在 Xavier 平台也是八个摄像头，现在我们是七个摄像头，位置什么都差不多，数据沿用性很强。

晚点 Auto：你们最早做城市 NGP 是在 Xavier 平台上，算力只有 30 TOPS。在那么小的算力上去实现城市 NGP，这是最大的挑战吗？

吴新宙：这肯定是最大的挑战。我们整个开发，如果现在往回看的话，有一个点给我们带来了额外工作量，就是在 Xavier 平台的末期开始做城市 NGP。我经常跟团队讲，那是我们的 “淮海战役”。Xavier 平台就那么点算力，要把城市所需要的算法都给上传，当然这对团队来说是个非常好的机会，去磨炼他们的综合能力，除了极致的算法能力，还有极致的工程能力。

另外，那时候也是疫情，很多测试、人员来往都受到很大的限制。9 月 20 几号我回来，隔离三个礼拜，出来的时候就是 10 月初了，10 月 9 号我第一次坐上车是崩溃的，差得很远。死磕了两个礼拜，把它做到了一个相对来说还比较好的状态。我们 22 号做媒体演示，21 号泊车和行车的衔接点还有问题，那天我自己去现场一块想办法，到深夜才搞定，很悬很悬。但是我们这个悬大家也知道，反正都能搞定。

晚点 Auto：你们好像从来都不会错过任何时间节点，但是有的公司就会不断地在推迟发布，是怎么做到的？

吴新宙：技术只是一部分，团队、体系，这是过去几年我比技术还自豪的一件事情。团队很好很强，而且有非常强的向心力，甚至某个意义上讲，都是比较无私的人。他们都是来做一件很牛的事情，把个人利益会稍微往后放一放。

自动驾驶是非常大的系统工程，需要奇能异士，你得把这把牌给码齐了。体系上也是，现在我们的体系迭代很快，有非常严谨的系统，保证迭代是有序的，不会出现莫名的回退或者怎么样，通过持续的集成、仿真、路测等等这些东西的配合，我觉得我们在这方面的积累已经非常好了。这都是我的底气。

另外一个更重要的底气来自于我们是车厂，可以在体系内完成闭环。我们的供应商虽然有些很厉害，包括华为、还有几家比较靠前的，他们经常要把一个技术做好，然后再去说服车厂。车厂说，明年可以上或者后年可以上，欧美车厂可能是五年以后可以上，是这样的一个流程。我们是，我跟小鹏说，我到什么时候做成什么事，在说那个事的时候，可能都八字没一撇呢。当然，这也是刷我的信用卡，信用还不错，所以大家也就信了我。

晚点 Auto：你之前说过，何小鹏是一个从善如流的老板，他是如何从善如流的？

吴新宙：让他去拧螺丝他就去拧螺丝。

小鹏给我的自主程度非常高。自从我来了以后，也是信用记录还行，所以一直按照一个固定的节奏走。我们可能是车厂里头想得最清楚的，没有走过什么弯路，这也是我们走得比较快的原因。我以前在高通的时候，经常要很多人讨论，甚至还有反复，小鹏在某些问题上也有类似的问题，但在自动驾驶整体技术路线上从来没有过。

晚点 Auto：何小鹏每天开城市 NGP 上下班，他有提过什么好的建议吗？

吴新宙：我们有个 “小鹏专项”，小鹏每天都在报错误。一般是给 Rocky （小鹏自动驾驶产品负责人）提一堆毛病，他们都会一一对，有的能解，有的不能解。我们会去梳理那些问题，变成下一个 OTA 的产品需求输入之一。

我们也有一个 “新宙试车” 群，我觉得哪里没做好就会留一段语音，说谁谁谁你这还得改。群上有核心的软件功能模块的负责人、产品、测试，也有些工程师在里边。

晚点 Auto：王凤英也和你们一块体验过，她有什么评价？

吴新宙：凤英跟我开过好几次车。她对小鹏的智驾刚开始也不了解，但我能明显地感觉到她从不了解到有点怀疑，最后变成真爱这么一个过程。

扔掉拐杖

晚点 Auto：现在你们 4.3.0 是有图的版本，下一个大版本 4.4.0 计划是无图，你们怎么定义无图？

吴新宙：不用高精地图。

晚点 Auto：现在图商有一种 “轻量化地图”，介于高精地图和普通地图之间的，你们会用吗？

吴新宙：目前我们只用普通精度地图。等到出来以后，我们会看跟现在的技术匹配程度，再定要不要用。总体来说，我们不希望刚扔掉一副拐杖，又捡起另外一副小一点的拐杖。

晚点 Auto：图商认为他们已经把成本降到很低，但你们还是想做无图，是出于什么考虑？

吴新宙：维护全国高精地图 30 万公里地图，我们只用了 5 个人，而且不是工程师，基本上就接近外包，相当一线工人。只要你能够把工具做成自动化，是可以大规模用图的。但是因为城市的数据很敏感，并不是它们多便宜。

现在做已经晚了，整个行业已经离开了，而且我们把这条路也趟通了，特斯拉给大家打了个样板是 ok 的。现在大家已经上了另外一条船，你再说我这条船可以用，就比较难了。即使再回去，也可能要一年或者两年才能拿到全国的城市高辅地图，非常花时间。

晚点 Auto：到明年底，你们计划扔掉高精地图这根拐杖，什么时候会把激光雷达这根拐杖也扔了吗？

吴新宙：扔掉什么不太重要，核心是你要把这个功能做得足够好用，在用户能够承受的范围内。特斯拉一开始就坚定了不上激光雷达这条路线，但是中国我们走的是另外一条路，所以还是那句话，最终产品体验说话。我更愿意说，它的路标是什么时候能够把高速做到好用、把城市做到好用，做到真正的点到点，泊车、行车一体，用户上车摁一个钮就可以直接开到公司，这是我们的目标。同时在做一条降本的技术路线。

晚点 Auto：长期来看，中国道路环境下需要激光雷达吗？

吴新宙：目前的技术能力来看，中国这种特别复杂的城市场景，激光雷达还是起到了非常重要的作用，但是这个作用，是不是未来能够被视觉完全取代，现在还太早去下定论。当然，我们内部有一个判断。

我们用激光雷达一直非常收敛。我们的建图、定位、传感器和激光雷达没有什么关系，激光雷达对我来说最重要的是城市场景下各种障碍物的识别能力，因为那些障碍物是各种各样的，甚至是不可枚举的，视觉来解决有一些难度，激光雷达可以直接把 3D 的可达空间画出来。

未来对于 L4 的真正有完全冗余的车型，激光雷达的确定性会稍微更高一些，但是也不是特别确定，一定要或者不要。

晚点 Auto：你们的自研的芯片打算什么时候上？

吴新宙：1024 的时候小鹏会跟大家讲整体的更加长线的规划。

Bottom-up会赢到最后

晚点 Auto：L2 级别的辅助驾驶，到城市 NGP 功能出来，这个产品快做完了吗？技术框架基本稳定下来，后面是工程化的问题。

吴新宙：这是一个好问题。我们从有图到无图，明年还有一个降本的动作。包括未来的传感器，希望是延用性能比较强的。我们在 Orin 平台上完成了软件平台化，同一版软件支持所有车型，基本上做到了 75% 到 80% 软件架构稳定程度，大概明年年底基本完成软件架构的稳定化，再往后更多的是迭代和 corner case 熟练，大概是这样的一个节奏。

晚点 Auto：在哪些地方降本？目标是降到什么程度？

吴新宙：我们现有的传感器、处理器都会考虑怎么把成本往下降。未来的方向一定是大算力、大数据、大模型，对传感器的要求会慢慢减弱，还是有蛮多降本的东西。小鹏也说了，硬件的成本降到比现在便宜一半。

晚点 Auto：2021 年特斯拉提出 BEV transformer 之后，大家都在跟进，你们也把感知算法用新的模型重新写了一遍。在这之前积累的先发优势可以被继承下来吗？还是归零了，大家都同一个起跑线？

吴新宙：完全没有归零，BEV transformer 我们 2021 年就开始做了。友商很多还是在 PPT 阶段。哪怕是没有 BEV，我们在感知方面也做得足够好，相反到城市里头，在预测、规控方面挑战会更大一点。

规控第一经验非常重要，做得早一定有优势。第二，要把体系搭好，有很多逻辑的东西。你一定要有一个非常严谨的体系，让新的逻辑进来以后跟旧的逻辑不冲突，这就需要大量的仿真。你看我们现在每一个 MR （合并请求），每一笔改动递上来都要经过无穷多的验证，而且是全自动的，对于开发团队来说，点一点就会有结果。我们每天早上开会都会看每个 MR 的仿真结果，如果有问题，会有一个相当于答辩的流程。这些东西都很重要，我们叫逻辑安全网，把这个网织得足够厚、足够丰富以后，才能保证稳步迭代。

晚点 Auto：感知已经被模型取代，规控以后可能会有一个新的模型出来，取代现在人工编写的规则吗？

吴新宙：控制是个优化问题，我相信很长时间还是会基于（规则），能用数学解决的问题就用数学解决，它是非常 well defined （定义清楚）的一个数学问题。但是规划的部分，未来的世界一定是大模型、大算力、大数据，要把自动驾驶的天花板提得足够高，整个 software 2.0 （软件 2.0）的概念下，一定会把更多的东西通过模型来解决，ChatGPT 也给大家证明了，这条路完全可以走通。其实我们也已经开始了三个月了。

晚点 Auto：你之前说过不会轻易上端到端，现在对这个事情怎么思考的？

吴新宙：端到端，比如说控制，我们肯定不会上模型。规划会开始用模型来做，我们会引入一个很大的模型，当然不会像 ChatGPT 那么大，因为它的复杂程度还是要低很多。用同样的思想、内核，我们会做未来的开发。但是你不会把原来的东西全扔掉，这是非常傻的一件事。因为包括我们静态和动态的（感知）模型到现在还在不停收敛中。我们有时间让它们收敛，是因为原来这套东西已经足够强了。它只是作为传感器融合的一部分输入，对我们来说是个增量。

同样，在规划层面，有了大模型以后，你也需要给它一段时间去学习，在各个 corner case 里做好。训练大模型跟教孩子挺像，你需要给它设定 “这个你没做好”。谁是他的老师呢？就是我们现有的算法栈。双方的共存应该会有很长一段时间。

正是因为我们现在有了比较强的老师，学生将来没准到博士、博士后，可能会超越老师，但是在相当时间内，是一个相辅相成的关系。

晚点 Auto：你有一个 2027 年展望，说高阶或者 L4 的能力会在 2027 年到来，希望你们自己领先于这个时间，这指的是什么？

吴新宙：纯无人驾驶，我是个坚定信奉的人。

晚点 Auto：你们做 Robotaxi （无人驾驶出租车）是为了那时候能够派上用场吗？

吴新宙：对。这是终极形态，我刚进小鹏就说过这个话。自动驾驶这条路有 Top-down（从高级别到低级别）和 Bottom-up（从低级别到高级别），我们做的是 Bottom-up，就是辅助驾驶，从工程上逐步向前迭代，每一步都为企业产生价值。L4 公司想一步到位，把人直接干掉，但那条路我认为至少在中国已经证明不可行，美国还有一点点时间窗口，Waymo、Cruise 至少在一个相当大的城市里大规模发布。在中国还没有哪家能够做到那个水平。中国场景复杂太多了，我觉得那个时间窗口没有了。说句不客气的话，我们的 G6 找一条路线，比如南沙，去跟任何的一家 L4 公司比，我们都不怕。

晚点 Auto：辅助驾驶和无人驾驶，在技术上是可以延续过去的吗？

吴新宙：我们现在走的这条路线，如果未来做 Robotaxi，那个算法栈跟我们现在的是非常相似的，应该是同源的。我们现在也在 G9 上做一些类似的场景，对我们来说那是非常小的投入，只是投入一些车去跑。但是未来的 Robotaxi 产品不一样，它会有更多传感器，因为需要单点失效的冗余能力，不管哪个传感器坏了或者失效了，系统还是可以工作。而不像现在，如果我们有个摄象头被遮挡了或者是线松了，就会告诉用户不可用。

晚点 Auto：所以 Bottom-up 走通了，不仅今天赢了，还能赢到最后？

吴新宙：是的，这个我是坚信不移的。这是成本最优，而且每一步都在产生价值。而不是说一定要一下把人干掉才能产生价值，这个商业途径是不通的。

我们的 Bottom-up 已经无限接近 L4 的公司了，他们的优势在哪？成本比我们高，稳定性就别说了，根本没有经过量产的考验，就像是温室里的花朵一样。我们是浴血奋战一步一步走到今天。

实习生钱宇书对本文亦有贡献