图为小马智行联合创始人兼CTO楼天城的漫画画像 来源：小马智行公众号
8月18日，采访的前一天，广州恰好遇上台风天气，大风暴雨如期而至。
台风天气里，楼天城坐上了自家的无人车，在暴雨中感受自动驾驶。不过他表示，自动驾驶在雨天的挑战，其实已经是小马智行内部一年前的话题了。
楼天城刚从国外回来，结束将近半个月的酒店隔离。他比想象中的更加慢条斯理，但有着工科男生惯有的停顿语气和缜密逻辑。
2016年底，楼天城和彭军联合创办了自动驾驶公司小马智行，希望用自动驾驶技术产生更多的价值。
四年过去，当下小马智行已经成为国内估值最高的自动驾驶初创公司。
这是一家从上到下都甚少在公开场合接受采访的公司。而另一方面，投资人的巨额投资加码，让外界对这家公司的技术落地与业务走向充满好奇。
今年2月份，小马智行拿到了丰田汽车的四亿美元投资。至此，小马智行完成新一轮融资4.62 亿美元，累计融资近8亿美金，估值超过30 亿美元。
在已有的对外宣传中，小马智行也都拿出了实打实的成绩：
2018年底，开始在广州南沙推出Robotaxi试运营，至今完成8万多次打车订单，全球总订单量超过10万个
目前已经在弗里蒙特、尔湾、广州、北京4 个城市进行测试，上海的测试工作也即将落地 ，国内外测试的乘用车辆超百台；
除了乘用车领域，小马智行还进军货运领域。在疫情期间，小马智行在加州尔湾市和弗里蒙特市进行自动驾驶的货物运输。
在与主机厂合作上，目前小马智行和三个主机厂丰田、广汽、现代达成了深度合作。
然而，在自动驾驶逐步走向产品化的阶段，这些信息的披露并不能完全满足外界的期待。
对于自动驾驶到来的时间点，小马智行是怎么看待的？目前和车企的合作处于何种状况？在 Robotaxi 这门生意上，小马智行走到了哪一步？
小马智行两位联合创始人 左为彭军 右为楼天城
对于外界的种种关切和疑问，楼天城回应道：“只有当我们真正做到的时候，才能说做到。”尽管有些拗口，但这确实是这家工程文化氛围十足的企业内部一直信奉的原则。
事实上，在小马智行内部，对于自动驾驶接下来的发展路径、目标、可能遇到的挑战都有非常详细的计划。但是作为一家探索型的创业公司，需要保持一种“做到一百才说一百”的行事方式。
尽管如此，在这场深度采访中，我们还是希望碰撞出更多不一样的答案：关于小马智行在上海的落地、与主机厂的合作、Robotaxi市场、自动驾驶如何落地....
“上海是一个性价比绝对高的城市”
Q：最近小马智行将在上海落地路测，选择新城市进行落地开拓时，考虑的最主要因素是什么？
楼天城：从根本上来说是为了技术的发展。从技术上来看，自动驾驶跟人类司机一样，开过越多越复杂的、完全不同交通环境的城市，就能更快地提高自己的能力，将来在新的城市能开的更好。所以开拓5个城市也是出于这样的考虑，各个城市的交通环境有很大不同，能让我们的车在更多不同环境下提高技术。
Q：选择上海的理由是什么？
楼天城：上海很明显的一点是，有很多独有的路况。上海的道路连接会更加老式一些，更freestyle一些。比如广州的摩托、北京的大路口，这些特点都是明显能够感受到的。各个地方行人的数量、车辆之间保持距离的密度都会不同。
Q：你们落地上海之前，都做了哪些工作？
楼天城：应该说，我们在上海还没有开始路测，更多是一些跟合作伙伴的合作吧。小马智行有一个特点，我们一般只说做到了什么，不会提前预告我们要做什么，至少这不是我个人的风格。
Q：在开拓一个新城市的时候，有成本方面的考量吗？
楼天城：成本上不能说太细。首先最关键的是人才，上海的互联网人才很多，从这个角度，上海是性价比绝对高的城市。工程师开发的成本是主要因素，这一点上海是优于很多其他城市，包括人才密度和积淀。人才优势不是指几个人或者一拨人，它需要一个长时间的积淀。
另外，上海在车、硬件方面有非常多的积淀。整个产业链从OEM、Tier1到各种厂方，都有明显的集群效应。汽车改装、测试等，在嘉定方圆5公里内该有的都有。想真正更多跟汽车产业合作，一定离不开这样一个环境。上海是性价比绝对高的一个城市。
Q：上海人才竞争也很厉害，上海也有特斯拉这些企业，你们怎么争取人才？
楼天城：吸引人才的关键，在小马智行看来，文化上的是最关键的。首先声明一下，钱多肯定是好的，但根本上，我希望他能够相信公司自动驾驶的长远价值，这是一个真正的双向选择。
Q：从一个城市路测到五个城市的路测，本质上会有变化吗？
楼天城：这个变化非常大。以我们从美国来广州为例，当时在美国做了大概8-10月的路测后来到了广州。但广州有非常多的场景我们都不认识：逆行的摩托车、红绿灯倒计时、路上还有很多行人，导致车辆非常不适应。我们进行了很多工作来适应，这是从1到2的过程。
后来到北京、尔湾，接下来到上海，可以明显感受到，每扩展一个城市所需要的工作量会逐渐变少。这也是技术发展的一个趋势。将来从100到第101个城市的时候，我相信需要的工作量会非常少，这不是一个线性的关系。
Q：下一个城市应该具备什么样的特征？
楼天城：技术发展是主要的目标，希望还是能够帮助到技术的发展，有一些比较代表性的驾驶特点。比如人才的积累，我们不会为了扩展城市而扩展城市，而是在有充分理由的情况下才会扩展。
Q：那现在可以说小马智行的自动驾驶，已经相对比较成熟了吗？离成熟的自动驾驶系统，还有多远？
楼天城：还是看怎么定义成熟。首先声明，这跟不同车型有关，我们配了各种不同的车型。其实跟城市落地一样，系统适配的车型越多，面对一辆新车就可以越快学会，人也是这样子。最早我们做的是林肯MKZ，在美国加州尔湾做的是现代的KONA，后来在广州和北京有比亚迪的车型，还有之后的雷克萨斯车型，能支持很多款车型。
现在我们也有相关卡车方面的探索。从根本上，可以明显感受到，随着适配的车型越来越多，需要的额外工作会越来越少。
Q：在上海已有的RoboTaxi格局当中，包括滴滴等玩家，未来在商业落地上会不会存在一个竞争？
楼天城：小马的风格是，我们只说我们做到什么。当我们做到之后，肯定会有各种渠道去宣传。
“自动驾驶的大饼还没形成”
Q：现在很多像亚马逊这样的大公司都在以各种形式进入这行业，你觉得这对整个行业是有好处，还是竞争会更加激烈？
楼天城：有好处，竞争也激烈，两者的关系是一个推进另一个。目前世界上前四大的公司只有微软没有进来，其它三家都在做。应该说竞争其实是一件极大的好事，或者说当下都不叫竞争，自动驾驶本身市场还没有完整出现。大家的入场能够很好推进、推成这件事，共同促进自动驾驶。饼还不存在，还没有到竞争的状态，今天有更多家进来，对这行业来说其实有非常大的好处。
我觉得接下来2、3年时间，行业的马太效应会更多凸显出来。也就是说，很多资源会向头部聚集。
Q：现在还没有到这个时间？
楼天城：亚马逊也算是一个聚集的表现。
Q：这个大饼还没有形成，是指Robotaxi领域，还是在整个自动驾驶领域？
楼天城：自动驾驶真正的意义，人才愿意进入自动驾驶，包括亚马逊、谷歌所真正看到他的意义，如果当成一张饼的话，这张饼的绝大部分都还没有形成。就是说它真正带来的价值都还没有形成。
Q：有哪一部分已经形成了吗？
楼天城：比如ADAS功能，它们是其中的一些。但真正的自动驾驶现在还没有出现。真正的自动驾驶意义，其实要看Robotaxi（自动驾驶出租车）、Robotruck（自动驾驶卡车）两大块，它们在一定程度取代了司机，这是很重要的意义之一。
真正的自动驾驶，我觉得将来会改变人、车、路的关系，这会带来了很多直接的社会价值和行业价值，远不是现在渠道的人可以估量的。今天看到的只是真正冰山的一角。
Q：那你觉得L5什么时候会实现？
楼天城：这不是一个瞬间的过程，其实是一个从局部到整体逐步发展的过程，不是说确切的一个时间点就会突然间出现。
“脑子再聪明，也需要强健的身体”
Q：现在跟一些车企合作的现状是怎样的？
楼天城：说一下我在谷歌做自动驾驶时候的体会吧，可以说是此一时彼一时。在谷歌那时候，车辆的线控支持很差，所以要自己改；当时也根本没有激光雷达，要自己做。
但现在情况已经不一样了。首先很多车企对汽车的改装很擅长。不，他们不是改，他们就是这么生产的。所以车辆的深度集成显然要跟车厂来做。
传感器在这些年也发生了很多变化，现在有很多传感器厂商出现，可以跟他们合作。在生产方面，我也理解当时Waymo的选择，但今天我们做虚拟司机，是跟车辆相关，我觉得应该跟业界或者很多厂家合作来完成。
Q：很多主机厂包括丰田都在不断成立、扩大自己的软件团队，这件事对自动驾驶供应商来说有什么样的影响？
楼天城：首先跟主机厂合作是一个很好的结合。脑子做得再聪明，也需要健康、强壮的身体嘛。应该说，互相都会有极大的促进。
Q：你们会跟丰田推出专门自动驾驶的车型吗？怎么进行车辆的正向开发？
楼天城：这涉及很多合作细节吧，我没办法透露。任何自动驾驶的意义，以及将来Robotaxi的模式，都需要很长的时间进行探讨和达成共识。
Q：目前卡车的商业化落地有什么进展？
楼天城：其实我连卡车怎么开都不知道。但我觉得，会开车之后，再学卡车至少能快一些。对各种物体的感知、对车队位置的判断，对地图的感受，都可以起到帮助。
我一直坚信，乘用车和商务车有极大的共通性，或者说关键部位是共通的而不是独立的。所以，我不把卡车技术和乘用技术当成两个独立的技术栈。
“自动驾驶实现盈利，要同时做到两件事情”
Q：关于盈利这块，小马智行现在已经产生盈利了吗？
楼天城：盈利是指车辆能够脱离人的状态，且能够以规模化的方式进行运作，这样才称之为盈利。在这之前只能称之为现金收入，算不上真正意义上的盈利。
所以，实现真正的自动驾驶盈利，要同时做到两件事情：一是量产化、规模化。二是做到真正跟人无关，达到车里没有人，远程也不需要人的状态。今天跟这个阶段比，还是有一定的距离。
Q：无人化、规模化决定了落地和盈利，那从小马智行的角度来看，还需要哪些条件才可以达到质量变？
楼天城：无人化，首先肯定要提升安全性。安全性包括至少两点：一是对长尾场景的覆盖。
我们到不同城市的市中心、复杂场景下测试，是为了收集更多长尾信息。高速上出现摩托车、人的情况大家可能都见过，但概率可能是一年见一次吧。但在市内可以收集很多长尾效应的场景，让车辆在困难的地方训练。
二是车辆的深度集成。安全车辆需要达到车规级安全，需要车辆冗余，这也是跟OEM合作很重要的一个意义。只有很深度的合作，才能够在冗余、真正车规上有重要的突破。
至于规模化，就需要有一个标准化、可量产化的方案；其次是对成本有一个很好的控制和降低。
Q：盈利的前提是无人化和规模化，但规模化需要前期的投入，才能把自动驾驶生产出来，这是一个死循环？
楼天城：我们的目标是达到无人化，但不表示今天的每一辆车就能够赚钱。在有安全员的情况下，考虑因素是什么呢？是测试要保持安全。其次，要用最小的成本来收集数据，帮助提高、集成技术，这是测试的唯一优化指标。
所以在测试阶段，成本不是重要的考虑因素，提升技术才是。在提升技术达到一定水平之后，真正做到无人化之后，通过量的增加，才能进一步降低很多硬件的成本。硬件成本包括材料成本和人工的费用，这是常见的做法。
Q：在现有的情况下，如果从降本成效的角度来看，L3会不会比L4更容易达无人化和规模化？
楼天城：因为成本下降目的是做到L4嘛，各家有不同的理解吧。我们认为，在数据方面的积累有几个条件：
第一，数据积累最基本要求是足够大的数据量。
其次，要达到一定的数据密度，也叫数据选择。选择真正有意义的数据，是数据积累第二重要的点。很多高速上的数据或者城区数据，可能选不出这样有意义的数据，因为这些数据是其中越来越小的一部分。
以谷歌为例，当时我们专门去拉斯维加斯采集行人数据，因为美国也就那儿的路上有很多行人。但这些数据在北京五环上兜一圈，该有的就都有了。所以从数据采集上来看，要选出非常高质量的数据片段，否则就是在浪费机器钱。
第三，根据这些有意义数据进行能力提升，比如数据不同的训练模型、模型的整个框架、不断改进模型的能力，是数据相关第三个重要点。
这三点共同促进了整个数据端的提升。在真正数据收集上，L3只是应用本身。我觉得，在最复杂的城区道路收集场景是性价比最高的做法。而收集的数据本身，也应该用一些真正在车上使用的传感器进行收集，而不是一些其它传感器。
Q：小马智行要打造一个虚拟司机，一方面跟车企有合作，另一方面也有自己的Robotaxi APP。那么做车企的自动驾驶供应商，和作为一个Robotaxi运营方，两者之间有冲突吗？
楼天城：我们可能都不是这两个状态。Robotaxi APP其实也是提升技术发展的一部分，因为我们做自动驾驶，需要理解用户的需求，为什么坐自动驾驶，喜不喜欢自动驾驶，关注自动驾驶的哪些地方，其实都是技术的一部分。但这并不表示我们将来就会是Robotaxi的运营方，也不表示我们将来就不是Robotaxi的运营方。
今天所做的一切都是为了让技术更好的落地。等做出第一个产品之后，将来的商业模式才会reshape，我们才可能在最后比较出一个更好的状态。
“行业正在经历正常发展过程”
Q：特斯拉上市以来发展非常快速，这对中国的创业者会有什么样的启示？
楼天城：马斯克是一位极其努力的人，他的努力背后代表着一种信仰。汽车产业在很多年前就很有意义了，当时世界领先的车厂是美国通用。但后来没有出现太大变革，越来越缺少一种通过技术做得好、然后带来价值创新的例子。
特斯拉在某种程度打破了这种现象，这也是小马智行追求的最根本的东西：我们技术做的好，我们产生了价值，这是我们唯一真正的依赖。将来Robotaxi怎么运营，这不是根本，根本还是在于做好技术，把它做得安全、更稳定、更便宜，由此我们才产生价值。
Q：你觉得中国会不会出现像特斯拉这样的公司？
楼天城：我不知道会不会有，但我们会努力成为一家。
Q：业内有一种声音说，Robotaxi 可能会在2-3年内实现大规模的落地，你认同这种说法吗？
楼天城：首先，安全性和量产规模化是毋庸置疑的。应该说，落地不是一个可预测的问题，只有真正做到了，才能说落地。
无论我说做不做得到，都是我的一个预测。自动驾驶一个探索性的行业，还没有被前人做过。对于这种探索性行业，唯一最好的证明做到方法就是把它做得好。所以这个落地无从预测，只有真正做到的那一天，才能说真正做到了。
Q：那会不会有一种不知道终点在哪里的感觉，这对一个创业者来说似乎不太好?
楼天城：我们对接下来的发展路径，目标、怎么做、可能遇到的困难，都有非常详细的计划。但是探索型的公司，需要保持这样一种做事的方式。我们公司都是做到了才拿出来分享，没有人会说跟大家分享我打算做什么。
Q：所以你们内部可以看得到终点，但是不会对外宣传？
楼天城：计划是非常重要的，我们也一直在思考怎么去优化。
Q：能不能回顾一下从2016年到现在，自动驾驶整个行业历经了什么样的变化，现在走到了哪一步？
楼天城：首先行业之间都是有区别的。自动驾驶行业的特点，就是需要很长时间的积累，但将来会产生极大的价值。基于这个前提，行业应该是经历了一个正常的发展，可能速度会显得比较快，仅此而已。
Q：正常是指什么？具体一点?
楼天城：早年大家会先调研这件事能不能做成，到了2013、2014年的时候，这个问题基本已经被回答了，所以开始做跟车相关的东西，然后开始做工程方面的工作，不需要去探索能不能做，而是说要做得更稳定，价格更低，这是技术发展。
从整体来讲，行业也在不断整合、洗牌，发生变革，这也是一个行业在快速发展中出现的正常现象。所以得到很多关注之后，很多资源进入这个行业，加速了发展，这也是2016年之后我们看到很可喜的一点。
Q：最近其实出现了一些国外创业公司被收购的案例。
楼天城：这是行业成熟的标志。
Q：你们会被收购吗？
楼天城：做自动驾驶这件事，就是为了产生价值。所以如何做、跟谁合作、拿什么样的资本，都是做成这个事情的路径。最终的目的是为了产生价值，其它都会改变，这是不会改变的。
Q：最初自动驾驶是一个技术，到现在逐渐变成一个产品，你觉得技术思维跟产品思维两者之间最大的不同是什么？
楼天城：我在做研究阶段，很多时候考虑的是挑战人类智力巅峰，还有探索一些未知的因素，回答一些可能与不可能，这是研究阶段最关心的点。在那个阶段，会假设在一些不同的情况下能做到多好，降低一些假设，能不能做到同样的好。
但实际工程中没有假设，你要去了解这个世界，才能做得更好。工程的特别之处，首先是迭代，好的东西都是不断改进出来的，不是第一天靠脑子想出来的。
当年谷歌的研究刚刚做出来时，其实用的是非常简单的方法，跟今天的算法不可同日而语。但是它先做出来了，然后不断从用户中学习提高自己，从而达到了今天的状态。
所以自动驾驶的关键是不断迭代、改进，发现路上哪个地方做得不好，然后收集、改进、进一步测试，这是一个迭代的过程，也是跟研究截然不同的地方。
另一个重点在于集成，如何把各种东西攒在一起，达到一个最好的整体状态。所以，迭代和集成应该是工程中最关注的因素，这已经跟研究的年代截然不同了。
Q：现在产业链的成熟度，是不是还制约着自动驾驶的发展？
楼天城：首先，产业链跟自动驾驶行业一样，都在快速发展。自动驾驶也还没成熟，产业链也理应在快速发展的阶段。所以这是一个很正常的现象。
可能有人会说，产业链的发展会帮助自动驾驶做得更快、更好。但刚刚也提到的，自动驾驶是一个工程问题而不再是研究问题，不一定需要突破性的东西才能做成自动驾驶，正常按部就班也能达到非常好的效果。但有突破一定是有好的帮助。当有一些新的突破的时候，真正受益的是那集成能力强的人，因为他们能在第一时间将新的技术用在系统中，最快知道它的效果。
Q：那下一步，产业链可能突破的点是什么？
楼天城：其实都很有可能突破。在研究阶段结束的时候，我觉得三大产业链突破应该就是激光雷达和芯片技术，这是产业链最大的突破，之后这两方面也在继续进步。
第三点跟车相关。当年我们用的是油电混合的车，现在很多是新能源纯电车，在控制精度上有很大的改进。现在冗余平台也已经开始出现，以后可能越来越普及，进一步做得更好。
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