下午，文遠知行COO張力接受了多家媒體的專訪，以下為實錄：
媒體：張總，我想問一下關于落地的情況，5月份我們測試加運營車輛達到100輛，8月有增加嗎?增加的是運營車輛還是測試車輛?
張力：從我們今年4月份對外宣布了文遠知行的車隊100輛車之后，100輛車里面運營車輛是40輛，主要提供在黃埔區、廣州開發區日常的Robotaxi載客運營，另外60輛是我們聚焦在測試、數據采集方面所用。
媒體：
咱們從去年11月末就開始了Robotaxi運營，到目前接近三個季度，這三個季度里面文遠知行有沒有積累一些運營Robotaxi的經驗，公司的重心在運營和技術研發上是怎么分配的，現階段對比開始運營之前有什么不同?
張力：我們經過了真正的Robotaxi的運營，讓我們了解到了一些以前沒有想到過的問題，尤其中間趕上疫情很大的變化，這對出行行業的影響也非常大。在這三個季度里面，首先我們的車輛采集了大量的數據，包括乘客打車的數據，讓我們了解到Robotaxi運營當中如果沒有司機，里面有什么樣的新問題、難度，比如乘客上車了，司機知道客人是否關門，有沒有系安全帶，然后再去開車，將來沒有司機了，怎么確認客戶已經系好安全帶，是否已經關好門，自動駕駛的上下車點如何設計，怎樣讓乘客上下車兼顧乘坐效率和道路安全，比如一些車輛停的下車點，可能地上有一灘水，人一下車就踩到水里了，車輛怎么往前多走5米，停到沒有水的地方，以前不是問題的以后變成了問題，還有很多挺有意思的細節，這些我們在不斷地摸索中碰到了。
在文遠知行的運營中也摸索了一套測試跟運營的混合模式，因為我們發現當我們把文遠知行Robotaxi的運營作為一種真正的出行服務提供的時候，它也有自己的波峰和波谷，波峰的時候我們提供的車輛不夠，在波谷的時候我們有的車是閑置的，于是我們調整了運營模式，在波峰的時候，我們會把盡可能地把車輛派出去，完成訂單，波谷的時候，我們會安排一部分車輛接我們測試的訂單，這樣的話就很好地把我們的運營和測試能夠結合到一起，同時因為在現在來講，不管是測試也好、運營也好，我們強調的是安全性，所以我們對安全員不考核他接管的次數，所以是否安全安全員根據自己的經驗和專業知識來判斷，以安全為準，我們把接管數據都收集回來，有些接管一定是有效的，有些接管是無效的，所以我們開發了工具，首先把所有的接管數據全部送到這個工具里面來判斷，這個工具如果判斷出來這個接管是無效的，這個數據對我們來說是沒有用的，如果這個判斷發現接管不發生，車輛一定會出現一些問題，這種對我們的算法提升來講是非常有價值的。結果一經過濾，能夠讓我們真正分析出來哪些數據是有用的，哪些數據是無用的，提高我們自己的效率，也節省了大量的數據處理算力，這對于我們來說也是非常有用的。
同時還有一點很重要，經過這幾個月的運營和測試，在廣州路測的復雜度平均下來是硅谷的30倍，包括同一英里或者同一公里路程里面所碰到的車輛、行人、紅綠燈、各種各樣的加塞狀況，以及逆行等等場景，車輛碰到的場景幾率大于硅谷30倍，意味著我們在國內測試的效率比在美國要高很多。
媒體：文遠知行前段時間和高德地圖合作，到目前為止雙方合作的情況如何，從訂單量來看，來自高德地圖的訂單和來自我們WeRide Go的訂單有幾成?
張力：我們今年6月份宣布跟高德合作以后，以前單靠我們自己WeRide Go APP來完成一個閉環的出行模式，我們也發現這其實有不足，因為我們還是一個非常初創的企業，沒有那么大的市場能力，所以我們跟高德聯手，接入高德平臺，向市民提供Robotaxi的服務，接入之后發現訂單的數量比以前增加了4倍，因為同樣的區域沒有變的情況下，高德已經幫我們把很多以前不是WeRide Go的用戶納入到自動駕駛的訂單里。我們還是一個初創企業，我們自己的運力是有限的，所以這么多訂單里面，我們也只能接收一部分，另外一部分按照高德系統訂單的分配會分派給其他出行車輛，我們自己能看到的訂單確實比以前增加了4倍，還是有很大的效果。
媒體：同一領域內另一家元戎啟行最近和曹操出行合作布局了Robotaxi，您對這種自動駕駛初創公司和出行公司合作的模式怎么看呢?未來自動駕駛還有可能有哪些商業模式可以探索?
張力：2018年我們開始創業的時候，我們就一直在講鐵三角模式，鐵三角模式實際上是把自動駕駛的科技企業加上主機廠，再加上出行公司來去構建這樣一個生態，所以在這里面，如果考慮未來的出行，實際上是兩個最關鍵的點，第一個你是否有足夠的運力，供給方提供足夠的車隊數量，另外一個是需求方，需求方就是訂單，出行公司給你帶來訂單，主機廠跟科技公司能夠建立車隊，這是供給方跟需求方很好的對應，鐵三角的模式可復制性很強，今天我也看到了很多其他的自動駕駛公司也在按照這條路去發展，驗證了文遠知行一開始就奠定的商業模式。
在這點上，未來可能大家還會去探索，也會有出現自己的APP運營模式，再加上網約車平臺或者出行平臺的方式，對于文遠知行來講，除了在目前自己的WeRide Go APP和高德之外，我們也在尋求一些新的商業模式，也在拓展一些新的合作伙伴來最終擴大我們的訂單量，但在運力有限的情況下，對我們來說是一步一步后續發展的。
媒體：文遠知行開始車內沒有安全員，進行遠程控制，去掉安全員，對咱們的成本會減少多少?您覺得安全員是Robotaxi大規模商業化運營的一個困難嗎?去掉安全員會不會加速Robotaxi大規模商業化運行?
張力：這個問題非常關鍵，我以前也講過，如果無人駕駛能夠出現盈利，必須要實現單車盈利，實現單車盈利的前提是要能夠實現無人駕駛，在今天這種模式下，確確實實你載著安全員運營的模式不可能賺錢，甚至比普通模式還要虧錢，因為你加載了很多成本。文遠知行在廣州今年7月份拿到的遠程操控自動駕駛的路測許可，這對我們公司來講是非常關鍵的一步，這也證明了我們經歷了幾百萬測試里程以后，積攢了大量的場景數據，所能夠實現的重要里程碑，再加上目前5G在自動駕駛行業里面的應用，所以我能夠看到在未來的兩年到三年的時間，我們有機會能夠去嘗試更多的無人駕駛測試，甚至載客等等方面的新突破，這點對于一家無人駕駛出行的公司來講是非常重要的，因為在今天的出行商業模式里面，就今天的出租車成本結構里面，司機占到了60%左右的成本，如果你不能替代司機，無人駕駛Robotaxi的商業模式是不成立的，這對我們所有以Robotaxi為主要的商業目標或者商業模式為努力方向的公司來說越早能夠替代司機，實現全無人駕駛才是我們努力的，或者各家公司再去最后決定自己命運的一個關鍵點。
媒體：達到這個理想的狀態大概還需要多長時間?
張力：在這個行業當中大家的判斷不一樣，我也聽到很多傳統的造車企業判斷要到2025年甚至2030年，從文遠知行自己發展的目標來講，今年我們已經拿到了全無人駕駛的路測許可，我們也希望能夠在明年嘗試更大范圍的全無人駕駛的路測，爭取在兩到三年的時間內，就是在2022年到2023年實現全無人駕駛的載客運營，在一定的限定區域范圍里面，就像我們在黃埔區、廣州開發區144平方公里那樣。走到這一步，除了技術需要突破，另外就是在政策法規方面，也需要得到政府給予我們相應的支持，我們自己在接觸各個不同的政府、不同行業領頭的企業，他們都有這方面的訴求，只有在這方面產生突破，才能讓創新真真正正扎根下來，我們才有趕超的機會，所有一切的前提都是基于要安全，文遠知行在廣州已經有三年的時間，路測累計了將近280萬公里，目前為止我們還是零責任事故，100輛自動駕駛汽車這樣一個規模的車隊，運營這么長時間，零責任事故的其實是很難想象的，但是今天無人駕駛公司做到了。
媒體：把安全員替換掉，進行遠程操控，還是需要大量的遠程操控員去操作嗎?采用遠程操控員的時候意味著車輛需要接受外部的指令，會不會出現信號干擾、黑客劫持的情況，怎么保證乘客的安全?
張力：今天來講路上行駛的自動駕駛汽車是依靠單車智能來完成駕駛，車輛碰到的常態狀況，算法是能夠很好地去處理，這是最基本的條件，在一些算法無法處理的情況下，車輛首先會采取安全的方式應對，包括讓速不讓道、停車。在什么情況下使用5G遠程操控?比如你往這個方向開車，這邊是雙黃線，前面出現車禍了，所有的社會車輛都借道左邊的雙黃線繞過車禍開過去，今天無人駕駛車按照算法，它是不可能自動壓著雙黃線逆行過去繞開這個的，這種情況下，客人可以按一下屏幕上客服按鈕，告訴遠程操控員需要協助，遠程操控員可以遠程接管這輛車，幫助車輛繞過去，這個時候遠程操控員會被動地接管車輛，繞過去之后，車輛再恢復自動駕駛。所以并不是有一個遠程操控員一直在遠端盯著屏幕看車在路上跑，本身來講車輛在路上仍然是按照它的算法來完成自動駕駛。5G遠程操控都是保護機制，是為了保證安全。我們拿到全無人駕駛的路測許可，不是說已經成功了，我們需要從全無人駕駛路測許可走到載客，走到這個階段才是成功的，我們認為還需要兩年到三年的時間才能完成，在場景比較好的情況下，我們能夠去讓單車實現全無人駕駛，必要時借助遠程操控，提供輔助。
媒體：能通過技術來實現避障嗎?
張力：違反交規的行為一定是要通過人來操作的，不應該給機器有這種選擇，這也意味著你真正能夠替代司機。前面還有一個問題，未來一個司機不是只看一輛車，可能會看五輛車、八輛車、十輛車，這種人車比才是最后決定你節省了多少人力。
(補充：文遠知行認為未來的全無人駕駛應該是單車智能與車路協同相結合，而不是二選一。首先，自動駕駛汽車需要有強大的軟硬件的能力，在沒有5G、4G網絡或者其他單車以外的輔助下實現安全的自動駕駛;其次，車路協同對無人駕駛來說是一個重要的安全冗余，超視距、MEC、云端等都是為單車智能補強。拿紅綠燈舉例，在車路協同的幫助下，路段設備可以直接把紅綠燈的信號發送給無人駕駛汽車，讓車輛獲得紅綠燈現在的信息，以及多少秒后會發生變化，幫助車輛更好地作出規劃，以防止因為光線折射、暴雨暴雪、樹枝遮擋等外部原因，影響自動駕駛汽車對紅綠燈判斷的錯誤，從而提升安全性。)
媒體：我有三個問題，您剛才也說到Robotaxi能達到盈利的商業模式可能還需要五到十年的時間，我們有很多的自動駕駛企業都是初創企業，你認為他們在這段時間是否會面臨一些資金或者其他方面的風險?第二個問題，現在大家都說5G可以做到低延時、高精度，能給自動駕駛環境帶來比較多的機會，您看來，會不會有一些其他的風險或者挑戰? 第三個問題，咱們作為專攻高級別的自動駕駛企業，從技術應用、一個限定的區域到實際的復雜路況上，它最大的難點是什么?
張力：我先說5G的問題，5G作為我們國家的戰略來講，各個行業都在利用5G，自動駕駛時5G應用非常重要的場景，在今天我們做自動駕駛的時候會發現某些場景依靠單車智能來做，第一是成本很高，第二是難度非常大，但是依靠路測解決的一些問題往往是能夠幫到的，反過來純粹的依靠5G的車路協同來完成自動駕駛，本身也不是很現實的，因為大家可以想象到在很多高速行駛的車輛，它的反應跟計算都是在毫秒級之間的，十幾毫秒，通過5G網絡，再快的網絡也得將近要十幾毫秒或者一百毫秒，這會帶來一些安全的隱患，我認為未來一定是車路協同加單車智能的無人駕駛才是真正安全的，它所解決的問題才是比較可靠的，對于自動駕駛公司，從2016年、2017年資本市場非常看好逐步到2019年、2020年的時候又有所下降，這些方面其實都是正常行業發展所帶來的變化，我相信未來誰能夠真正勝出，一定是在誰能夠真正做出純無人駕駛，它才可以真正勝出，因為自動駕駛行業里面的皇冠(參數丨圖片)實際上是乘用車Robotaxi，但是皇冠上的翡翠是真正做到全無人駕駛，如果摘不到這個翡翠，大家在未來的發展過程中會非常難，真正比拼的是誰可以摘取到這個翡翠，誰最早做出全無人駕駛的載客運營。
從我們自己的判斷來講，也許未來在三年左右的時間，我們能夠實現在限定區域里的載客運營，這種情況下，也就意味著你能夠把60%的成本轉化為收入，實現單車盈利，有了單車盈利再去擴大它的規模，擴大它的商業化，那才有巨大的商業價值。
第三個問題，今天真正的技術難點主要還是在規劃方面，應該來講目前我們遇到的場景、corner cases在測試過程中還是不夠多的，還需要更多的車輛、更多的投入、更多的數據來進行模型訓練，因為在未來真正實現全無人駕駛，很多的公司所要面對的挑戰都是在規劃階段如何去面對更多的corner cases，從而提煉出來一種模型，可以推到更多的場景里，這是各個公司在看的，本質上來講，飛躍式的發明創造還沒有真正形成，大家在算法上還是在不斷地積累。
媒體：接著上位老師的問題我再補充一下，因為我剛才聽到您說您現在也并不是非常去關注MPI的數據，反而去做更多的接管，也說到有效接管和無效接管，現在看來有效接管更多是在哪幾種場景下說確實我不接管可能會發生事故，有效和無效的占比怎樣的，我估計無效會占更多，具體情況您能否再介紹一下?
張力：有效接管的場景，具體這個比例我還真的沒有特別去統計過，但是有效接管的里面有各種各樣的情況，包括紅綠燈的識別、個別特殊障礙物的出現等，這些都是我們目前工程團隊在重點去解決的，這對于我們來說，我們對MPI也不是不關注，我們自己所關注的MPI可能跟其他公司定義的MPI不太一樣，我們特別關注MPCI，這個C是critical，critical的接管和不critical的接管，對于一些不是critical的，就是無效接管。我們自己有工具能夠去判斷篩選，也能讓我們很大程度減少工作量。具體的原因，因為我不是負責工程團隊的，我沒有詳細地去分析百分之多少是紅綠燈，百分之多少是行人或者是逆行或者是什么樣的障礙物造成的，但是我非常鮮明地感覺到，在兩年多以前，我們剛開始在廣州進行路測的時候，我們所遇到的接管跟今天相比已經發生了翻天地覆的變化，甚至每過一個季度新出一個版本，你都會發現車輛的智能程度又提高了。前段時間有些客人在黃埔區、廣州開發區親自叫我們的Robotaxi，在路上去體驗，他們拍到一些視頻，拍到遇到車禍，這個車禍涉及幾輛車，還有單車，自動駕駛汽車需要繞過好幾輛車，蛇形地穿過去，我們的Robotaxi處理得非常好，這種感覺讓他們都很震撼。我們自己看了以后都覺得你自己在現實中是擺不出來這樣的場景的，應該感覺到技術發展的不斷變化、提升，一個季度一個季度你都能看到很大的差距。
