新造车公司真是不容易，一边要融合好互联网团队和传统工程制造团队，在近两年陆续出现的上百家新造车公司中活下来;另一边从行业大趋势看，每个创始人都得思考怎么把自动驾驶汽车这一未来车企的核心技术能力建立起来。
蔚来
从蔚来成立至今，李斌对技术人才的态度一直都是礼贤下士，先用梦想动之以情，听完还不愿意来到蔚来改变世界的，就只能用高薪晓之以理了。
蔚来的自动驾驶及车联网团队在硅谷，负责人是蔚来首席发展官、北美 CEO Padmasree Warrior。2017 年 3 月 10 日的美国西南偏南(SXSW)大会上，Warrior 代表北美团队第一次发声：蔚来将在 2020 年为美国消费者推出自动驾驶汽车。
蔚来北美 CEO Padmasree Warrior(右一)
但实际上，北美团队早在 2015 年就组建了，要知道蔚来是 2014 年 11 月才正式成立。所以虽说自动驾驶烧钱烧资源，但李斌投入起来也很早期、没手软。
介绍两位蔚来北美团队的技术负责人：
首先是 Jamie Carlson，Jamie 的 Title 就是蔚来自动驾驶副总裁，履历很亮眼。加盟蔚来前是苹果自动驾驶汽车项目 Project Titan 团队成员，再往前是特斯拉 Autopilot 固件经理。他的前同事评价他 He is a great team player. He pays attention to every detail, works very hard and produces a good quality code.
Jamie Carlson Twitter
这种履历丰富、风评很好的人才是最对蔚来胃口的。
另一位叫Chris Pouliot，蔚来人工智能副总裁。加盟蔚来前 Chris 还担任过 Netflix 的算法与分析总监，后来跳槽到 Lyft 出任数据科学副总裁。现在在蔚来北美负责人工智能在个性化、物流和自动驾驶领域的应用。
蔚来人工智能副总裁 Chris Pouliot
实际业务层面，2016 年 10 月 14 日，蔚来宣布获得加州车辆管理局(DMV)颁发的第 16 张自动驾驶牌照，位次排在苹果、丰田、英特尔之前。
当时北美团队已经扩张到 300 人，今年年初进一步扩张到 400 人，可你打开蔚来北美官网看看，还有 37 个自动驾驶相关职位在长期招人。
2017 年 2 月 23 日，蔚来电动超跑 EP9 无人驾驶版在美国得克萨斯美洲赛道(Circuit of the Americas)的无人驾驶测试中创造了 257 km/h 的速度纪录，成为全球最快无人驾驶汽车。
你可能会说，无人驾驶汽车快有什么用。还真的有用，一般来说，新造车公司和自动驾驶创业公司擅长软件和算法，不擅长车辆底盘、动力控制。蔚来 EP9 成功实现了超高速场景下的转弯、变速，说明蔚来团队还是在不擅长的领域有所突破。这种技术积累未来也可以下放到 ES8、ES6 等量产车的高级辅助驾驶系统中。
ES8 发布后，媒体还在加州 Montague 高速公路附近拍到过一台 ES8 自动驾驶测试车。
量产车 ES8 上的高级辅助驾驶系统，蔚来也创造了一个记录：全球首款搭载 Mobileye EyeQ4 芯片的车型。很多人好奇为什么蔚来交付了车，但对高级辅助驾驶系统 NIO Pilot 讲的不多。实际上，EyeQ4 芯片是 2017 年年底才推出的，ES8 差不多同期发布。在今年年中交付前，蔚来要测试这颗昂贵芯片的性能、对算法和功能进行适配和迭代，然后再通过 OTA 推送给用户。
眼熟吗?特斯拉不就这样吗。不过特斯拉 Autopilot 1.0 当年用的是 Mobileye 的 EyeQ3 芯片，EyeQ4 性能比 Q3 提升 8 倍，功耗只增加了 20%。
NIO Pilot 配备了 1 个三目摄像头、4 个环视摄像头、5 个毫米波雷达、12 个超声波传感器以及 1 个驾驶状态检测摄像头，整体规格和AP 2.0 不相上下。
蔚来发布了一个介绍 NIO Pilot 的宣传视频：
总结一下，蔚来在自动驾驶领域基本上是两条腿走路，一方面致力于高级辅助驾驶系统在量产车中的应用，配合整车 OTA 收集真实路况中的数据，持续改进算法;另一方面也在研发 L4 级自动驾驶技术。
小鹏
前两天央视 2 套《对话》造车新势力中，何小鹏提到小鹏汽车的自动泊车功能会是一个特别的亮点，这是何小鹏第 N 次推销小鹏汽车的泊车功能。
自动泊车这个功能，在豪华品牌车型中早就见怪不怪了。但何小鹏的观点是，现有车型的自动泊车功能，在很多场景下都不好用，小鹏希望把自动泊车的使用频率提高到 70% - 80% 甚至更高。
下面是小鹏自动泊车的宣传视频：
这个思路体现了小鹏做辅助驾驶的策略，其实和特斯拉蔚来基本一致，都是在整车 OTA 的基础上一面收集路况信息，一面反过来测试验证，对算法进行优化。
小鹏汽车自动驾驶副总裁谷俊丽是前特斯拉 Autopilot 机器学习负责人，所以小鹏的高级辅助驾驶系统中不可避免会带有特斯拉的影子，但又会针对中国本土交通路况做很多本土化的研发。
图自雷锋网
比如说在团队建设方面，谷俊丽接受新智驾采访时说，小鹏自动驾驶团队有几个规则：
“stay small”，小规模的;
“stay focus”，非常专注的，让所有人的大脑变成一个更大的超级大脑;
“stay open-minded”，用独立思维看问题;
“move fast”，要走得快。
听着就很特斯拉。为什么小鹏硅谷自动驾驶团队只有 50 人左右，谷俊丽延揽人才方面特斯拉式的宁缺毋滥的风格功不可没。
不过，因为针对中国的本土化研发，小鹏系统跟 Autopilot 的用户体验会出现明显的差异。比如说，中国道路上很常见的加塞、急刹;或者大街上突然杀出的摩的、电驴、老太太，这种问题必须要下很多功夫研发针对性的方案。
特斯拉 Autopilot 在中国是没有研发团队的，与 Autopilot 相关的职位叫 Autopilot Product Support Engineer，这些工程师需要天天开着搭载新算法的特斯拉去各种路况下测试，并将 Bug 反馈给加州总部。这种迭代对比这些扎根中国的本土新造车公司，效率难言乐观。
在技术方面，谷俊丽曾经说过要技术先突破，形成线、线形成面、面形成框架。今年上市的 G3 上，除了自动泊车，另外还有自动跟车、自动超车和远程召唤，也就是针对性的解决取车、用车、停车三个场景。
我的理解是，小鹏会把整个自动驾驶场景拆解成一个个功能单点突破，逐步迭代通过 OTA 形成一个比较完备的高级辅助驾驶系统。
硬件层面，下半年即将交付的小鹏 G3 配了 12 个超声波雷达、3 个毫米波雷达、5 个摄像头，跟特斯拉蔚来大同小异。可以看出一点细微的差异是特斯拉更倚重摄像头，非常激进的押注视觉路线;而蔚来和小鹏在融合摄像头和毫米波雷达的感知上更均衡一些。
小鹏没有披露 G3 的计算平台，但要承载这么多传感器的感知数据融合、规划决策和控制，计算平台也不能太弱，谷俊丽的说法是一个“高性能、低延迟的计算单元”。
小鹏已经在提前布局未来了，6 月 23 日，小鹏和汽车电子供应商德赛西威达成合作，双方联合研发 L3 级自动驾驶汽车，预计在 2020 年量产。
德赛西威我们之前也写过，在整车 OTA、摄像头、毫米波雷达、整车车身网络等领域均有涉及。
小鹏预订了德赛西威设计上符合 ISO 26262 道路安全规定的车规级自动驾驶域控制器，号称“搭载了国际顶级的 AI 超级计算芯片”。从性能和功耗的平衡来看，自动驾驶汽车应用专用型芯片是大势所趋。包括蔚来 ES8 和车和家 SUV 搭载的 EyeQ4、特斯拉在自研的 AI 芯片，某种意义上都属于专用型芯片。
关于 2020 年的 L3 级自动驾驶汽车，小鹏的定义是提供低速代客泊车、中速塞车辅助巡航(Traffic Jam Pilot)以及高速代驾三大功能，对比新款奥迪 A8 那种更接近 L2 的 L3，小鹏这个 L3 听起来更加接近 L4。值得期待一下。
总结一下，小鹏和蔚来的自动驾驶领域在战略上是一致的，即两条腿走路，一面推进高级辅助驾驶系统在量产车中的应用，配合整车 OTA 收集真实路况中的数据，持续改进算法;一面研发 L4 级自动驾驶技术。差异集中在具体的战术实施层面。
车和家
车和家的自动驾驶比较难写，不仅自动驾驶，所有业务都不好写。这家公司低调得不像新造车公司，终于上了头条，居然是因为李想发了全员邮件。
6 月 28 日的 2018 智能汽车跨界融合高峰论坛上，车和家自动驾驶总监郎咸朋第一次公开了的车和家自动驾驶战略。车和家计划于 2025 年实现 L4 级自动驾驶汽车的商业化运营。
郎咸朋之前在百度是百度 L3 事业部非常早期的员工，一路从研发工程师做到了高级技术经理。今年年初加入车和家，目前带着一支 10 人左右的团队在做车和家首款 SUV 的高级辅助驾驶系统。
听起来车和家相比前两家逊色很多?其实还是具体的战术实施上有差异。打开车和家官网，战略布局页面全部是自动驾驶产业链、应用场景的投资布局。
比如说易航智能，通过毫米波雷达、超声波雷达、摄像头和控制器组成的硬件解决方案实现特斯拉 Autopilot 级别的自动驾驶功能，同时把成本控制在 1000 美金以内。
为什么要强调 1000 美金?车和家有一个和特斯拉蔚来小鹏都不同的打法：李想接受媒体采访时说过，车和家 SUV 将会是全世界第一款标配 L2 - L3 自动驾驶的车型，不需要像特斯拉、奥迪那样花 5 - 10 万元额外选装。
车和家不需要多花 5-10 万元选装
既然不选装，在保证性能的前提下把成本控制在合理水平就非常重要。
具体到硬件配置层面，虽然车和家 SUV 还没发布，但其实也能通过特斯拉蔚来小鹏推个大概。12 个超声波传感器遍布车身前后、大约 5 个毫米波雷达、大约 5 个摄像头，再加一个 Mobileye EyeQ4 芯片。
完全对标特斯拉 Autopilot、针对中国路况开发的融合控制算法、完成了 35 万公里的道路测试、把选配变成标配，会让车和家 SUV 的产品力明显提升。
L4 自动驾驶技术车和家选择了自主研发，坊间传言今年车和家会在硅谷成立新公司，专攻 L4 的研发，相关的招聘也已经展开。
171 个招聘职位中前五个都是自动驾驶工程师
另外上面那张图里还有个流深光电，出品 128 线的旋转式激光雷达。这个打法挺有趣的，激光雷达整个行业都由旋转式转固态、用多颗低线数激光雷达代替单颗高线数激光雷达，用来解决可靠性和成本问题。
流深光电看起来完全逆行业大势而行，还拿到了车和家这种产业投资人的投资，我们也可以期待一下，这两家配合会带来哪些新奇的打法。
总结
整体而言，我对新造车公司将自动驾驶汽车商业化持乐观态度的。从数据的角度，数万辆汽车源源不断收集的路测数据训练几乎是改进 L4 级自动驾驶汽车算法的唯一路径。这个规模几乎可以把所有独立运营的自动驾驶创业公司淘汰;从人才和战略的角度，新造车公司对自动驾驶的重视，对自动驾驶团队的建设也远超传统车企。