纵目科技王凡：国内第一个自主泊车定点项目背后
听众朋友们，大家好。欢迎收听「汽车之心」。
纵目在 2013 年成立，最早的前装产品是环视 ADAS。
那几年，行业对于 ADAS 的普遍认知还局限于像 Mobileye 那样的前视 ADAS 系统上，环视摄像头在汽车安全上的应用价值还没有被挖掘出来。
而纵目利用环视摄像头开发出了 LDW（车道线偏离预警）、BSD（盲区监测）等一系列的功能。
到 2016 年，纵目的环视 ADAS 开始量产，搭载的第一款车型是吉利博越。博越大卖，环视 ADAS 也在中国市场风声崛起。纵目可以说是环视 ADAS 的开拓者。
王凡说，那时候行业并不认为环视摄像头能提供太多功能。上到博越之后，吉利后来做了一个较为极限的测评，他们把车的挡风玻璃和侧窗都遮起来，请一名车手在赛道上只凭环视摄像头的影像来驾驶。
与环视 ADAS 量产同年，纵目和清华 3D Image 研究室建立了一个合作项目，并且在北京成立自动驾驶公司。
王凡是纵目北京的 1 号员工。
纵目也借此，基于其核心的 360°环视感知能力，进入自动泊车 APA 和自主泊车 AVP 领域。
王凡带领的北京自动驾驶研发中心，在 2017 年完成了纵目 AVP 1.0 版本的研发，现在其 AVP 已经进入量产项目开发阶段，第一个公开的前装量产项目是一汽红旗 2020 年推出的一款车型。
如何能做好新技术的前装量产，在与王凡的对话里，汽车之心总结了几个关键点：
1. 基于核心能力的持续创新。
纵目早期做环视 ADAS 取得了很好的市场成绩，占有率也很高；在这样的背景下，纵目既没有止步不前，也没有另起炉灶。而是基于核心的 360°环视感知能力来提供具有更高价值、更高门槛的 APA 和 AVP 的技术。
2. 软硬结合，提供算法与传感器紧耦合的解决方案。
纵目在传感器研发上已经有比较大的投入，包括超声波雷达、毫米波雷达方面。传感器的改进和针对场景的优化，可以进一步提升感知能力的边界。
当然，传感器和算法的底层研发都需要聚集一流的人才，软件研发所需要的敏捷创新也需要与硬件研发生产所需要的安全严谨结合。
3. 安全。
纵目 2020 年与红旗量产的 L4 级的 AVP 项目，是国内第一批前装量产的泊车环境下完全无人的自动驾驶车辆。
王凡提到的，功能安全、预期功能安全、信息安全等方面都需要做大量的投入，AVP 的运营也需要与场端地图、场端运营紧密结合，打造技术与运营的生态。
本集内容索引：
[0045] 王凡从业背景；
[0244] 纵目在 2013 年时 360°全景系统与环视 ADAS 的市场机会；
[0603] 纵目在 360°全景系统与环视 ADAS 上的成绩；
[0745] 纵目为什么进入自动泊车与自主泊车；
[0850] 纵目提供的自动泊车方案创造哪些新的价值；
[1111] 纵目如何拿到国内第一个自主泊车量产定点？
[1250]L4 完全无人的自主泊车，需要的安全建设；
[1450] 如何将「安全」作为一种服务提供给用户；
[1535] 纵目怎样持续投入做核心环视感知能力的建设；
[1712] 纵目在算法能力与传感器研发能力建设的投入；
[1852] 纵目如何从 Tier 2 转型为 Tier 1；
[2034] 纵目为什么要投入做毫米波雷达与超声波雷达；
[2205] 纵目自研毫米波雷达的期待；
[2451]360°全景、环视 ADAS 的量产，与自动泊车、自主泊车量产之间的差异；
[2754] 纵目的自动泊车方案的优势；
[2923] 明年落地的国内首个自主泊车量产项目是怎样的？
本集名词解释：
SoC：System on Chip，系统级芯片，也称片上系统；
CSR：Cambridge Silicon Radio，是一家 1998 年创立的跨国无厂半导体公司，总部位于英国剑桥，于 2014 年被高通收购。
环视 ADAS：基于环视摄像头的驾驶辅助系统；
AVP：Automated Valet Parking，自主泊车；
APA：Automated Parking Assist，自动泊车；
定点：针对汽车零部件供应商的量产采购节点。
以下为汽车之心（微信：Auto-bit）与王凡的对话实录（略有删减）：
汽车之心：请王凡先介绍一下您的背景。
王凡：我是 1993 年高中毕业之后，保送到西北工业大学教改班，学的是人工智能。那会儿人工智能可能是在整个发展过程中比较黑暗的一段时间，大家看不清楚应用场景。
所以我毕业后首先进入工业界，在一家美资芯片公司（ZoRan），一干干了十几年。
芯片（行业）当时也是从普通的单一功能的芯片，逐渐向 SoC 的功能芯片转型，我也参与到一些完整的复杂嵌入式系统的开发，与国际一流客户的产品开发经验，像索尼、东芝、三星这样的客户，了解什么叫大规模量产，知道一年可以交付几千万片的套片是什么样的一种经验。
2016 年刚好赶上纵目科技的转型时期。纵目从 2013 年开始成立到 2016 年，正好上了一个台阶。
纵目的第一代的前装产品，在吉利博越上量产，公司也完成了 A 轮融资，以及决定开始转型向自动驾驶进军。
所以在那个时间点，我决定加入纵目科技，成为纵目科技在北京这边的第一名员工。
我来到纵目后，首先是搭建了北京的自动驾驶研发中心，然后开始自动自主泊车的一系列开发，现在自主泊车已经进入到量产化阶段。
汽车之心：你们在环视 ADAS、泊车技术在国内都是比较领先的，能不能介绍现在业务的一些情况？
王凡：纵目当时是 2013 年成立，为什么是那个时间点？是唐锐（纵目 CEO）看到了汽车智能化大势已经开始非常明显。
当时他在的公司叫 CSR，他向公司的管理层去推荐这个方向。因为国外的管理层相对来说决策比较迟缓，唐锐就决定自己创业。
纵目开始做 360°环视，因为核心团队对芯片底层是非常了解的，所以知道如何利用芯片的计算能力进行非常深度的优化。我们可以在早期把 360°全景算法在计算平台上优化到非常好的水准，成本做得非常低。
后来纵目又开始开发基于 360°全景的 ADAS 产品，当时在这个市场上大家都不认为这是一个 ADAS 产品。
因为传统上认为 Mobileye 那种（前视方案）叫 ADAS，或者说基于毫米波雷达的方案叫 ADAS。用环视摄像头，大家不认为它能够提供太多的功能。
但我们认为（环视摄像头）是一个非常好的视觉传感器，它有不同的视角。
我们通过 AI 算法，能够给车提供这些功能，那么它就是属于 ADAS 产品。我们利用（环视）摄像头开发出了像 LDW、BSD 这样一些功能，还有开门预警。
这些功能，也被其他主机厂认同，后来整个行业开始认同环视 ADAS 也是 ADAS 的一个重要分类。
汽车之心：当时这个时间点是？
王凡：这个时间点大概是在 2015 - 2016 年。
我们在环视 ADAS 这块，2016 年开始已经有很多车型搭载这些功能，并且我们在持续研发新的 ADAS 功能，提升产品竞争力。
360°全景系统，大概是在 2016 年开始受到市场广泛关注。因为纵目在这个产品上开发得比较早，会非常关注产品的技术细节，所以整个产品从用户体验来说，做得非常好。
当时我记得有一项印象比较深的评测，就是把博越车上所有的挡风玻璃和侧窗全部蒙起来，请了一个车手，然后这个车手仅是靠环视摄像头的画面，在一个赛道上去开。
汽车之心：环视 ADAS 后，你们就开始布局自动泊车和自主泊车，这块当时的一个行业环境是怎样的？
王凡：纵目为什么开始进入到自动泊车、自主泊车，是因为汽车智能化的方向，肯定是从 ADAS 到自动驾驶一步步往上的。而且环视摄像头提供的不仅仅是给人看，它更重要的是 360°的环境感知能力。
这样的感知能力最先应用在低速场景，尤其是像泊车这个场景。360°的感知能力是非常符合它的要求的。所以我们开始做了自动泊车以及自主泊车。
在早期的时候，我们做 ADAS 的市场占有率非常高。但是我们觉得技术本身不是一个门槛，只有持续的创新才可以去构建门槛。
所以纵目就是持续去追求新技术、新的创新点。但我们并没有另起炉灶，而在以前技术的基础上，以循序渐进迭代的方式往前走。
汽车之心：自动泊车这一块，其实量产的历史还蛮长的。比如说我们很早看到大众等等一些车型都有上，所以纵目当时切入这个市场是，提供的是怎样一个新的价值？
王凡：我们也看到像自动泊车这样的技术，在欧洲的一些车厂其实存在非常久的时间。之前的一些供应商，大部分是以纯超声波作为它的感知源，现在逐渐有一些融合的技术。
纵目的特长是视觉技术。我们认为把视觉和超声波融合到一起，然后再更深层去进行融合，提升整体产品用户体验，其实是这个产品能否成功的一个关键。
以前纯超声波的自动泊车，可以使用的场景和成功率还是受限的，处于用户接受非常临界的一种区间。
我们相信，只有把用户体验做得足够好，才能获得这个产品的成功。
汽车之心：基于视觉和超声波的技术去做深度融合，大概是怎样一个过程，或者是达到一个什么样的效果？
王凡：早期的公司，（泊车方案）是以超声波技术为主，然后以视觉技术为辅，在高层次的策略上进行一些融合。
我们现在要做的是如何从视觉最底层的技术，比如说它对停车位、障碍物、整个三维环境的感知，再结合超声波，可以提供的非常好的感知能力。
超声波擅长的是对空间结构的感知，距离的精度，它是可以做到非常高。把这些不同传感器的优势，然后真正融合发挥好，可以达到一个非常好的用户体验。
汽车之心：2020 年纵目已经拿了红旗的国内第一个自主泊车的量产订单，这个项目上你们做了哪些工作?
王凡：这应该是第一个真正的意义上，L4 级别大规模量产的产品。
做到这样的一个产品，从技术上要有所突破，对产品本身的理解上，要足够到位。因为市场上以前并没有 L4 级别的产品，这也是一种探索和尝试。
从产品完整的质量方面，做好一个可以大规模量产的自动驾驶产品，这里有很多挑战，比如说功能安全，预期功能安全，信息安全等。
我们也是做了非常充分的准备工作，包括我们团队内部，也是在反复强调和培训，来提升这方面的能力。
汽车之心：这是一个真正 L4 级的完全无人的泊车场景，对这样场景运营，其实涉及到大量的安全，作为一家科技背景或者技术背景的公司如何在安全上去做建设，来确保到时候能够达到一个非常好的效果？
王凡：首先是这个产品在正向开发和设计的时候，它需要有足够多的安全性考虑。
像刚才提到的功能安全、预期功能安全和信息安全等，这些都是我们在不同维度上、不同角度上对产品安全的一些梳理。
其次，从产品的验证角度，我们在产品研发过程中，一直到后期的路测过程中，都会投入大量的人力，以及收集大量的数据去迭代算法。
另外，从这个产品投向市场开始，一定会有一个逐渐被市场接受的过程。
自主泊车这款产品的一个好处，是我们可以在相对比较受控的环境下，逐渐去验证产品的某些功能，然后获得市场对它的认可，未来再逐渐去扩大地理范围。
我们现在在与不同的服务公司谈，如何在线下也提供一些安全方面的服务。
比如在产品投放市场的早期阶段，一些运营商可以向车主提供安全方面的服务。
汽车之心：这是一个很新的概念，比如说当用户实际去用的时候，安全怎样能够成为他能够使用的一个服务？
王凡：我举一个例子，比如某一个用户开始让他的车辆进入无人驾驶的模式时，我们后台有安全员，可以通过停车场的远程监控摄像头，观察车周围是不是存在一些不明的物体，判断是否可以开启这样的功能。
我们统计过，这辆车在停车场内可能自主运行的时间，大概在两分钟左右。这段时间，后台安全员可以通过不同的摄像头，一直保持对车的监控。
汽车之心：之前一直聊到，纵目非常核心的能力是 360°的环视感知能力。你们是怎么去做核心能力的建设？有哪些投入去不断提升 360°的感知能力？
王凡：纵目就是把 360°的感知作为一个核心的技术方向去打造。
我们有涉及深度学习的感知算法，传感器融合的算法，以及基于 360°传感器进行定位的算法。我们有不同的算法方向，需要去不断吸引非常高端的算法人才。
同时，我们认为传感器是另一个感知方面非常重要的因素。我们有非常一流的摄像头专家，毫米波雷达专家以及超声波专家。
要有一流的人才，让他们紧密去合作。我们相信算法和传感器的紧耦合是未来自动驾驶的核心能力。
汽车之心：算法能力和传感器能力的建设，是怎么样在发展过程中中一步步去形成？比如说一开始是做环视的 ADAS 可能更多的是一个单纯的影像，感知这部分相对会少一些，逐渐进入到 APA 自动泊车和 AVP 自主泊车，这个能力是怎么一步步形成？
王凡：罗马不是一天建成的，最早期我们建设的是视觉的能力，随后的是毫米波雷达、超声波雷达的能力。
在这个过程中，是不断吸引一些高端的人才加入到我们公司，包括我们负责雷达团队的李旭阳博士，以前在德国工作过十几年，他毫米波雷达的开发上面有非常丰富的经验。
算法方面，比如说我们的自动驾驶首席科学家宋宇，他在多传感器融合、定位建图这些方面是有非常多的经验。
我们近期在德国也新开了一个小的 office，吸引德国那边做传感器的高端人才。
汽车之心：早期做环视 ADAS 和现在的 AVP、APA，你们在产业链中的角色是否也有一些变化？过去可能更多的是 Tier 2 的角色，现在纵目更多成为 Tier 1 的一个角色。
王凡：纵目创业早期的时候，是 Tier 2 的角色，就是提供全景的算法、ADAS 的算法。
我们在 2016 年转型成一家 Tier 1，开始建设自己的生产、供应链、质量控制，全方位的能力。
在市场发展的过程中，其实市场机会也是多样性的。我们保持一个相对灵活柔软的姿态。和有些客户合作，也是以 Tier 2 的方式去合作。
另外，整个自动驾驶技术在驱动这个行业不断变化，大家的角色可能也会最终还会再发生变化。
比如说在今天可能还是 OEM、Tier 1 这种方式，那么再过几年之后，包括 OEM、供应商还有运营商，可能会形成一种更新型的生态共同体。
汽车之心：超声波雷达、毫米波雷达，这些传感器可能本身已经有很长的历史。有非常实力雄厚的公司，在这些方面有很大的投入。所以，驱动你们去做更好的毫米波雷达，更好的超声波雷达，更好的摄像头，这样的动力是什么？
王凡：这样的动力，其实就是说要想把一件事情做好，我们要看这个事情依赖的关键要素有哪些？我们需要把每一件关键要素都做到极致。
如果这些传感器，依赖于第三方供应商，比如我们数据格式打通上可能就会打折扣，在性能上也会打折扣。在公司不同的商业模式、不同商业诉求上可能很难取得一致。
这样的话，你去定义开发一款产品，受制的因素会过多，可能一开始的目标是做到一百分，打了几个折扣后，只有四五十分了。
所以我们认为，一些最关键的技术方向是必须要掌握在自己手里。
汽车之心：目前，在泊车这一块毫米波雷达的应用还是相对比较少，纵目有怎样的长线规划？
王凡：现在市场上在毫米波雷达的应用大部分还是在高速场景，但是我们发现毫米波雷达在低速场景近场的感知能力上，还没有被充分挖掘出来。
所以我们开发出了这些雷达，在近场感知、高精度感知，尤其它在近距离盲区、角分辨率上的优化，投入了非常大量的精力。
现在我们已经看到非常好的效果，它可以在定位、感知方面起到很重要的作用。
自动驾驶，我们最终是要看它的性能是不是达到要求，是不是可以大规模量产，还要看整个产品的性价比，成本是不是可以做到足够低。
汽车之心：现有的摄像头和雷达传感器，在数据格式，在满足性能需求上，可能跟你们需求会有一些差异？这个原因是什么，是传统上这些传感器的应用场景和现在不同吗？
王凡：每个传感器，虽然技术方向都是一致的，但是它真正在性能优化上，在标定上，还是有很多需要优化的地方。
比如像毫米波雷达，在很多情况下，尤其在室内，它会受到大量多径反射影响，你看到结果是非常纷乱的。
这种情况下，如果要在这个场景下去使用，必须要对它进行大量优化。
汽车之心：在传感器上的这些投入，反映到纵目的解决方案上，最后会有哪些表现，或者比较直观的提升？
王凡：这个体现在，我们这个产品的系统架构、传感器架构。
纵目认为做 AVP，做自动驾驶产品需要的传感器，是低成本的、可以大规模量产的。并且性能是足够保证安全的。
我们要做的事情是，从顶层来设计，分析这些传感器的性能、布局是否可以满足整个产品的要求，然后把它打造成一个紧耦合的产品。
汽车之心：过去你们有很多的 ADAS 量产的经验，现在也逐步地说进入到自动泊车和自主泊车的量产。这些不同的产品，他们在量产的要求上会有哪些差异？
王凡：纵目这么多年，其实都在做量产，尤其是 2016 年开始做 Tier 1 供应商。
在这个过程中，我们也走过一些弯路，踩了不少坑，但现在回过头看，这些经历对我们未来发展都非常宝贵。比如说我们对产品质量方面的认识，也在逐渐提升。
从我们早期做没有任何（主动安全）功能要求的 360°全景，到 ADAS，再到现在的主动安全系统，对功能安全级别是需要达到 ASIL B 或者 ASIL C 的产品，它对于质量的要求是不断提升的。
自动驾驶，一方面是高科技的产品，另一方面它是落地在汽车的行业。
它同时要求几方面要素：团队既要有高科技行业的专家，同时也要有汽车行业的专家，对生产质量控制要有很好的把控。
这就要求我们的团队、文化、工作流程，能够把这几个方面不同的基因，可以非常好整合在一起。
打个比方，我们的产品开发流程，汽车行业一般都是遵循 V model ，我们也正在推行 ASPICE 这种软件研发方面的流程。
我们把敏捷已经加入到 V model 里，让软件和算法可以快速迭代，以循序渐进迭代的方式，融入到整个 V model 的开发过程中。这也把它们两两结合在一起。
汽车之心：纵目在自动泊车上也有一些很快将量产的项目。这个领域竞争是相对激烈的，有很多国际上大的 Tier 1，你们在其中提供的产品具备什么样的优势？
王凡：在自动泊车方面，我们相信公司的技术优势更多是在视觉方面，同时我们也正在打造非常一流顶尖的超声波团队。
我们的优势是，首先在传感器最底层以及算法的最底层，可以做一个非常深度的优化。
另外，从产品的设计、用户体验方面，我们也在做非常多的创新，同时我们也在向一些优秀的公司不断学习。
汽车之心：到明年或者是更晚一些的时候，你们的 AVP 就会在一些地域落地。能给我们描述一下，到时候对用户来说是怎样的一个场景？
王凡：估计在明年的时候，有一些用户会在国内的一些商场里看到一辆车，慢慢悠悠、静悄悄在停车场里行驶，然后里面没有人。
本期制作
主播：老车头 监制：老爷车
设计：陈溪阳 运营：林芝芝
音频平台
喜马拉雅 | 蜻蜓 FM | 听伴
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