撰文 / 刘宝华

编辑 / 张 南

(资料图)

设计 / 琚 佳

“油车时代被颠覆，最后一个堡垒就是豪车。”6月16日上午，第十五届中国汽车蓝皮书论坛第二天，北汽集团副总经理巩月琼在演讲中说。

在他之后演讲的路特斯科技副总裁、路特斯机器人公司CEO李博就是豪车领域代表，李博认为通过路特斯的电动化的带领，豪华车领域很快也会看到电动化、智能化进击的号角。

路特斯机器人公司是路特斯集团全资子公司，是路特斯在智能化领域探索和实践的先遣队，同时希望不止为路特斯赋能，也能为全行业赋能。

“我们为什么起路特斯机器人的名字？因为现在来看当前的各种产品之中，真正的智能化、真正的AI程度最高的产品就是汽车。所以说我们认为汽车是机器人的第一形态，同时我们也在探索着其他的形态。”李博说。

路特斯机器人的技术和产品包括自动驾驶全面解决方案、软件、博弈模型、工具链系统、ROBO Matrix机器母体。

该演讲是对路特斯智能化业务架构与技术能力非常详尽的一次亮相，李博对一些行业现象也提出了自己的观点，例如“我认为堆料的风气没什么问题”“软件定义汽车，硬件定义软件的天花板”，从中能看出路特斯对产品和技术的态度。

以下是李博演讲实录。

行业的各位同仁，大家早上好！特别感谢蓝皮书论，包括贾可老师提供这样的一个机会，能够代表路特斯来做一个分享，我是路特斯的李博。

首先说一下题目，我们叫《不负：全面赋能智能化时代》。我觉得刚才吴伯凡老师讲的特别好，不负的本质是因为深爱。作为一个智驾人，我觉得我深爱智能化这样的时代，也希望通过整个赋能行业，赋能这个时代来真正的不辜负这个时代。

先讲一讲我们对行业内的认知，我们先来看两台车，一台一百多年前的，还有一台是我们的Evija。我们的认知是这样的，无论汽车时代是在很久以前还是现在，其实一直在追逐的都是科技的浪潮。当我们看到这样一款一百多年前的汽车的时候，大家可能会觉得它很古老，但我们看到的是说其实它代表着那个时代科技的巅峰，科技永远是汽车这个行业在追求的方向。

当下AI包括像ChatGPT各种各样的智能化的产品和技术得到应用，我们认为当下这个时代其实也来到了追求汽车在智能化上面突破的时代。

首先来说电动化浪潮大家已经看到了，在过去几年时间里面，从核心技术的老三样到现在我们经常听到的三电，电动化的浪潮已经让我们身临其境了。

我们认为电动化应该还只是序章，智能化才是这次汽车变革的真正主题。为什么这么说？我们愿意举一些例子，比如像熨斗、冰箱，很多器件一旦实现了电动化往往它的智能化就会来得非常快。电动化实际是在整个助力我们智能化向前进的大的方向。

介绍一下路特斯目前智能化的全球布局的情况，从2018年提出Vison80计划时我们就在做全球化布局，从一开始我们就打造中欧双引擎的策略，包括我们Eletre的上市也是在中国和欧洲进行了同步上市，我们马上会在欧洲开始向用户进行交付。

包括我们整个研发体系，在我们武汉总部，在我们上海营销的中心，在宁波、杭州的研发，包括在法兰克福的LTIC（路特斯科技创新中心），我们德国的德研团队包括欧洲伦敦的总部，全面赋能这样的时代。

刚才北汽巩总提到一个观点，现在电动化已经在不同的价位的车型进行了全面的展开，最后的堡垒现在看起来好像是豪华车的领域。但我们认为通过路特斯的电动化的带领，很快豪华车的领域也会看到电动化、智能化进击的号角。

接下来讲一讲我们作为路特斯全资的子公司，路特斯机器人如何赋能路特斯的品牌。路特斯品牌一直以来有一种向全行业赋能的基因在，包括特斯拉的第一款电动车Roadster也是由路特斯的工程团队进行打造的。在新的时代，路特斯成立了路特斯机器人，我们首先会全面赋能路特斯的智能化，去做很多探索和实践，同时我们也希望向整个行业进行赋能，这也是我们的使命。

我们为什么起路特斯机器人的名字？因为现在来看当前的各种产品之中，真正的智能化、真正的AI程度最高的产品就是汽车。所以说我们认为汽车是机器人的第一形态，同时我们也在探索着其他的形态。

首先我们介绍一下三个不同的赋能的产品线：

第一，ROBO Soul机器之魂即自动驾驶的全面解决方案，包含了核心的三个部分：1.传统的ADAS/PAS包括主动安全相关的软硬件；2.高阶自动驾驶，端到端的覆盖了高快路、城市路、泊车场景；3.ROBO OS智能驾驶操作系统，支持未来高阶驾驶的中间件。

刚才大家提到行业里有堆料的风气，是不是要值得反思？我认为堆料的风气没什么问题。我们看到现在在不同的阶段，大家都会去根据我们的硬件做很多的适配，根据局限的算力做很多适配性的开发，做了很多工作。但往往这些工作，在AI发展的大潮里面最后都会变成无用功。

我们举一个最简单的例子就是ChatGPT，我们以前对语言模型，当时算力很小的时候，做了非常多的适配性工作，但是当几万个A100联合在一起，通过暴力解算的方式，用数亿的参数去实现足够牛的ChatGPT时候这些无用功都消失了。

所以我们有一个观点，软件定义汽车这是没有错的，但是我们认为硬件会定义软件的天花板，所以我们在用更好的硬件去打造我们的产品。包括500T的算力平台，包括三个360度的四颗激光雷达，六颗毫米波雷达，11颗摄像头的传感器配置，包括我们全冗余的方案。这是我们整个硬件系统的配置情况。当然我们觉得想把复杂的系统真正跑起来是非常有挑战的，但我们已经完成了真正的交付。

第二，更好的软件。我们在软件上用了很多的AI概念。第一是风险模型。我们认为自动驾驶很重要的一件事情，真正想走向L3或者L4，它要能够自己认知自己是不是有风险，而不能靠人的认知。而往往这一块是自动驾驶行业里所忽略的。

第三，博弈模型。驾驶本身是一个博弈，人和人之间的博弈，相当于司机和司机之间的博弈。我们忽略了博弈我们就没有效率。我们引用对未来预测相关的AI算法。我们有一些专属模型，去匹配每个用户的特点。

接下来简单看一段视频。时间有限，不看完视频。但现在会以每两个月进行OTA速度加速提升我们智驾系统整套方案的上线。而且我们也认知到，其实一辆汽车当它交付给客户的时候，如果说它的所有硬件的性能都被榨干，说明这辆汽车它已经没有生命力了。我们的目标是通过每年四个Q一共三年12个Q的进度去把车辆的硬件系统榨干，如果说硬件的资源在量产时候被榨干，我们认为这样的车在未来比较难被用户所接受。

第二块介绍一下我们的工具链系统，ROBO Galaxy。引用凯文·凯利的话，他说“我们处理明天的问题，用的不是今天的工具，一定要用明天的工具”。自动驾驶一定是明天的问题，如果用今天的工具解决不了。所以说我们在做整个智驾研发的时候，我们也在开发端到端的云端的数据工厂，我们也叫数据闭环的工具链，我们也希望能够赋能更多的行业的同仁，赋能更多的企业把我们这样一套工具链推广出去。

其实这套工具链非常的简单，就是3+7。3代表三朵云，解决我们的合规云，解决我们的私有云，解决我们的公有云，三朵云的关联。我们的合规云主要解决合规的问题，私有云去解决海量的存储，公有云解决我们弹性计算。

我们一共组建了七个模块，所谓模块就是自动驾驶数据闭环的七个模块：数据采集、数据合规、数据训练、数据标注、数据仿真、数据管理和数据监控。

原来我们在行业上见到很多单点的数据闭环的产品，但是真正地把所有的这些点穿在一起，每一个工位穿在一起，真正成为一条数据的产线，这样的产品我们还没有看到。如果说没有这样一条数据的产线，自动驾驶的开发其实还停留在手工作坊的阶段，真正的要想进行流水线的大规模的生产需要这样的产线。

这是我们数据闭环整个大体的流程。接下来还是带给大家一段视频，视频讲的要比我讲的清晰。

我们的认知现在电动化的反面是能源，智能化的反面其实就是数据。所以说这也是为什么我们会在数据的领域投入这么多的原因。

最后一块是ROBO Matrix，我们叫机器母体，其实说来也很简单，我们认为当前的AI还远远没有达到我们客户所需要的程度。比如说我们的自动驾驶系统还有非常多的问题，为了解决这些问题其实我们需要人类的补充。现在我们更多的是依赖车上的驾驶员，未来我们希望通过远端的远程驾驶员，能够真正意义上的解放车上我们的用户。

这也是为什么我们做出来ROBO Matrix智能座舱或者远行平行驾驶舱的解决方案，它主要解决我们当下比较困扰行业的问题，就是泊车的功能，其实它的速度比较低，我们看到有很多RPA的功能、APA的功能，当用户使用APA、RPA这样功能时，用户是无法离开车端的，需要监控车端完成整个泊车的过程。在这些低速功能里，我们希望通过远端的形式去解决这些问题，这些都会陆续在路特斯的车上进行投产交付给客户。也希望通过这个机会能够赋能更多的行业客户，感谢大家！