一个成年自动驾驶公司的底气，都是“前装量产”给的

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前段时间，Argo关闭的消息将“寒气”传递给了自动驾驶圈的每一个人，而近日Velodyen和Ouster的合并又让这股“寒气”更浓了一层。这几家公司的共同点就是缺乏量产订单，无法自我造血。

国内的自动驾驶圈内同样存在这种情况。而缺乏量产订单的公司又分为两种：

1.战略是对的，从一开始就对量产足够重视，但由于战术等种种原因没有拿到量产订单。

2.战略上走了弯路，在相当长一段时间内对量产重视不足。

创始团队的出身为Robotaxi背景的公司中，有许多都属于上述第二类。不过，禾多科技是个异类——他们自始至终都在坚定地走渐进式路线，进攻前装量产。据禾多科技的统计，截至目前，禾多手上已有包含广汽绝大多数车型以及其他知名品牌汽车厂商的数十个定点项目了。

大约出于创始人CEO倪凯性格的缘故，长期以来，禾多科技都极为低调，在舆论场上的存在感很弱。近日，九章智驾带着一些列关于“资本寒冬”及“前装量产”的问题走进了禾多科技苏州办公室，展开了下面一系列对话——

禾多的底气，来自“前装量产”
九章智驾：

您怎么看最近Aurora计划卖身及Argo破产等现象？ 

倪凯：

之前融的钱烧完了，就坚持不下去了吧。Waymo因为母公司Alphabet有很多钱支持它去烧，而Argo的股东福特和大众都是制造业，毛利率并不高，不能接受Argo持续烧钱。

这个趋势也并不是最近几个月才出现的，但Argo的关闭，确实强化了外界对“Robotaxi商业化很难”的认知。

当然，Argo的关闭，并不意味着福特放弃了自动驾驶，而是说它把重心从迟迟无法落地的L4转移到了L2+的前装量产，这算是走到了一个更健康的轨道上。

对禾多来说，反正我们一直坚定地走前装量产这条路，因此，这些行业新闻跟我们的关系其实没那么大。

九章智驾：

在2019年的资本寒冬中，禾多“最惨”到什么程度？最终是如何挺过难关的？

倪凯：

我们在当时的融资也非常困难。当然了，在经济不好的时候，投资者手里的钱会变少，但并不是说真没了，更多地是不愿意出手了。这个时候，我们就需要调整自己的融资策略，比如，不那么强调估值。

九章智驾：

最终，投资方看着你们的理由是什么？

倪凯：

所有的机构投资我们的理由基本都是“可大规模量产落地”。

九章智驾：

你们那时候已有量产项目了吧？

倪凯：

当时还没有正式确定的定点项目，但已经有好几个在推进中，而且，我们all in前装量产的决心那时在自动驾驶圈也是少有的。

九章智驾：

您觉得整个自动驾驶行业的技术和商业化处于怎样的阶段？禾多又处在怎样的阶段呢？

倪凯：

主机厂里，最快的是特斯拉、小鹏，这个大家都清楚，而在自动驾驶方案公司里面，我们在行泊一体、L2++的阵营里算是走在最前面的之一了。

九章智驾：

不过，现在L4公司也纷纷宣布进军前装量产市场了。

倪凯：

L2和L4的开发模式或者理念是不太一样的。

现阶段的L4，to C的属性很强，把一个技术尽快地跑起来，做个demo就完事了；而L2是个to B的事情， to B 的业务不好做，因为B端的客户很注重你的产品力如何、你的产品能否成为他的利润增长点，并且客户的态度可能会非常强势，通常，在L4公司的传统工作模式下，许多人并不习惯跟强势的B端客户沟通。

九章智驾：

做Robotaxi的时候，L4公司是甲方，但做前装量产的时候，就得做乙方，这个姿态的调整可能需要一个过程。

倪凯：

是的，所以，在转型的时候，大家会想，我好不容易做到甲方了，怎么又要做回乙方呢？

L4公司去做L2前装量产在理论上是行得通的，但前提是你得先把团队的配置调整过来，并加强对to B业务的理解，建立起与to B业务相契合的团队文化。

不认同“前装量产”这个方向的，就不会加入
九章智驾：

禾多是从一开始就走渐进式自动驾驶路线的，在之后的2018年下半年到2019年那段时间，有几家Robotaxi公司的估值一度“冲上天”，融资数额特别大，那时你们有没有动摇过？

倪凯：

动摇倒没有，但讨论肯定有过啊。即使方向不变，但你总要考虑市场的环境，因为即便大家现在不是竞争对手，但到终局的时候肯定也是竞争对手。

九章智驾：

讨论的时候你们内部应该也有争议，您作为创始人会坚定地要走渐进式路线，但肯定也有中层甚至部分高层成员“坐不住”，希望调整方向的吧？

倪凯：

我不敢说大家脑子里完全没有这种想法，但我比较幸运的是，相当一部分核心团队，之前都跟我一起在百度共事过，我们有过同样的L4经历，清楚L4商业化落地的巨大问题，因此，大家对做前装量产是有共识的。

后面招的人，如果不相信前装量产这个方向，他们也不可能加入啊。他们未必会觉得我走的这是行业里唯一正确的方向，但大家毕竟愿意和我一起赌一把。

九章智驾：

招聘面试的时候已经强调过你们要走渐进式路线了吗？

倪凯：

反复强调过了。所以，这就已经把不认同我们理念的候选人的都淘汰了大半吧。

九章智驾：

禾多创办到现在5年多了，这5年多里，最出乎你意料的挑战是什么？

倪凯：

我完全没想到L4公司的估值能被推到那么高，这确实给我们带来了挑战，因为人家的融资确实多，而我们就得反复跟投资人及跨行加入的候选人解释我们为什么不做估值可以更高的L4。

当然，后来在招聘时，我们更看重内推这个渠道，因为，在你内推的时候，候选人就已经通过自己的朋友了解到了禾多的与众不同——“死磕”前装量产，也基本上认同了。

工程化能力，不是讲故事，而是干出来的
九章智驾：

禾多的成立时间就比几家Robotaxi公司晚一年时间，但估值只有人家的几分之一，您是怎么看这个问题的？

倪凯：

过去，资本市场喜欢听故事，还没有形成以产品化能力或工程化能力的维度去评估一个公司价值的意识。

不过，在我看来，这在一定程度上也是合理的，毕竟，工程化能力也不是靠说出来的，而是在实际的量产经验中干出来的，因此，哪怕是有“工程化能力”这样一个维度，在大家都没有量产经验、能从主机厂和市场得到反馈之前，投资人也是没法判断的。

九章智驾：

我发现，从0到1 的研发阶段，是像谈恋爱，诗情画意是最重要的；而从1到10的量产阶段，就像结婚“过日子”，能否处理好柴米油盐、鸡毛蒜皮，才是衡量你“到底合适不合适”的关键指标。

通常，科学家创业时，可能在从0到0.5的阶段会做得很漂亮，但对工程化的重视程度不够，因而在从0.5到1的阶段开始力不从心，而从1到10阶段则可能是一场炼狱，甚至是劫难。

您也是科学家创业，那您是从什么时候开始意识到工程落地能力的重要性的？

倪凯：

打造产品需要的是综合能力，而不仅仅是实验室里的技术水平。我虽然是搞科研出身，但我前面有两段算不上创业的经历对我的启发还是蛮大的，最起码让我开始思考怎么商业化落地。

在百度时期，我在做L4（Robotaxi）的最前线干过，踩过不少坑，当时我就意识到跟汽车产业深度融合的重要性了；后来在乐视的经历让我意识到，如果你总是追求一些很遥远的东西，不把精力放在产品落地上，那很难做成。

因此，从一开始就避免一步到位去做一些特别宏大的事情。

如何让团队相信自己
九章智驾：

去年年底，某自动驾驶方案公司的朋友向我提了一个问题“如何判断CEO是否有能力带领这个公司走得很远”，跟我聊完这个半年后，他就跳槽到竞争对手那里去了。

其实，在他向我提那个问题的时候，他就已经对CEO的能力产生怀疑了。做禾多是您的第一次创业，那您是如何让团队成员相信您能带大家走得很远的？

倪凯：

最重要的是让任何人都有机会向我问ta最想了解的问题。每隔几天，都会有人在飞书上跟我讨论问题或者提出建议。

创业公司在100人以内的时候，大家低头不见抬头见，彼此的交流是相对容易的，但到了几百人了以后，交流就没有那么容易了，因为很多时候很多人你都没说过话。这时，有一个沟通渠道是很重要的，全员会议是一个方式，在飞书上的匿名问答是更好的方式——你不搞匿名制，他就不好意思问。

此外，我会每两周在飞书上写一个博客，告诉大家自己最近在忙什么，有些什么事情想跟大家分享的。这些沟通做得多了，一种坦诚的、彼此信任的文化就建立起来了。

九章智驾：

工程师在飞书上匿名向您提到的问题，您可以举一个例子吗？

倪凯：

比如，有人问我：“最近我们特别忙，好多人调休假休不完，就要过期了，这个公司有什么举措？”对，反正大家各种各样的问题都有，其实挺坦诚的。

九章智驾：

禾多现在有员工500多人，您估计对名字有印象的员工有多少人？

倪凯：

一半以上。

没有广汽，就没有禾多的今天
九章智驾：

在禾多的起步阶段，对你们的能力提升帮助最大的客户或合作伙伴是谁？

倪凯：

广汽。没有广汽的帮助，就不会有禾多的今天。

九章智驾：

你们跟广汽是在成立之初就跟建立起合作关系了吗？

倪凯：

不是。2019年底才开始的。在此之前，我们也接触过好几家客户，但对我们的影响最大的还是广汽。

九章智驾：

跟广汽的合作给你们带来了哪些能力上的提升？

倪凯：

广汽的项目本质上是我们第一个从0-1的合作项目。如果没有客户的推动，只是我们自己做的话，可能走到0.6-0.7这个阶段我们就不会再继续了，因为你没法独立完成最后面的0.3-0.4。 我觉得，广汽给我们最大的帮助就是教会了我们最后的0.3-0.4该怎么走。

九章智驾：

在拿到广汽的投资后，你们也在跟奇瑞等其他主机厂合作，那广汽的投资，对你们在业务上的自由度没有造成什么影响吗？

倪凯：

没有，广汽不会插手我们的经营，我们还是独立经营。在这一点上，我们也是很感恩广汽对我们具有前瞻性的支持，和在价值观上真正做到开放包容并与我们达成共识，并且持续支持。

九章智驾：

在跟主机厂的合作中，你们对数据的归属权是怎么约定的？

倪凯：

数据归属权都在主机厂这边，但我们有使用权。

九章智驾：

使用权会不会存在这样一个问题，比如你利用广汽的车所收集的数据、迭代出的算法，只能给广汽用，而不能给其他主机厂用？

倪凯：

从广汽拿到的数据进行的迭代成果会优先给广汽使用，但这些对禾多后续提升整体的研发实力以及产品力也至关重要。这个优势也顺理成章会延续到我们的其他产品线里面来。

九章智驾：

那广汽的心态还是蛮开放的。拿到广汽的投资，你们算是找了一个“好爸爸”。

倪凯：

广汽确实是真正做到开放包容，这一点对禾多的长线发展起到了非常关键的作用。

前期所有的努力，最终都体现在团队的能力迭代上
九章智驾：

从禾多成立到遇见广汽之前的两年，你们算是走了弯路吗？

倪凯：

这倒不是，我觉得整个团队还是在成长，产品也在不断打磨。这也得感谢早期客户的贡献，没有这些客户的教育，我们就不知道市场真正需要什么。

其实，一个公司发展得怎样，不完全是它自己所能决定了的，而是在很大程度上受制于行业的整体发展水平。

比如，2017年的时候，L2并没有受到多少关注，连特斯拉的Autopilot也没有多少人觉得他们一定有多了不起，但到了2019年下半年和2020年，当蔚小理的自动驾驶车辆开始量产后，大家都感受到压力了，这样，行业就开始加速发展了。

九章智驾：

之前在做高速场景/ AVP场景时积累的能力，有哪些可复用到如今城区场景的业务中?

倪凯：

针对这些场景的方案，在大的架构上都是一样的，我们现在内部也在说行泊一体，无非是在不同的场景上中，感知算法、定位算法、或预测算法会有一些不一样。

但其实，基本上是同一个团队去做这些不同的场景，所以，无论这个团队是在高速上持续做版本迭代，还是将高速场景的方案迁移到城区场景，最终都会体现在团队能力的提升上面。

九章智驾：

当前，你们手上真正意义上的前装量产项目有几个？

倪凯：

已经立项并在推进中的，有数十个。

九章智驾：

有没有已经完成闭环，消费者可以体验到的前装量产车型？

倪凯：

今年年底会有量产车型上市，接下来能在广汽品牌的很多车型上用到由禾多提供的辅助驾驶系统。

将产品团队拆分为从0到1和从1到N两个团队
九章智驾：

我注意到，很多家公司最终的产品交付时间跟最初的计划其实都相差甚远，有的是相差了半年，有的甚至延期了一年。那禾多是如何提高团队的执行力，保证项目进度不受影响，或者说把影响最小化？

倪凯：

我觉得首先需要要甄别出导致你效率上不来的问题在哪里，是在小规模测试阶段还是大规模测试阶段？然后就针对性地在研发上做出调整，或者是引入一个新的技术环节。第二就是对组织架构的适时调整。

比如，在早期，是按技术维度来分团队；后来转换成按产品维度来分团队；再比如，进入量产阶段后，我们把所有产品部门又拆分成从0到1和从1到N两个团队——从0到1的团队，主要是做技术创新如算法这些事情，但这一步完成了，从1到N的复制工作就交给另一个团队去做。

九章智驾：

这两个团队的人员构成有什么区别吗？

倪凯：

0-1的团队专注在创新，比如交付的量产功能的创新，算法的创新；从1到N的团队，专注在基于平台的量产交付，专注在如何高效高质量地完成大规模交付。

九章智驾：

目前来说，这两个团队的衔接如何？

倪凯：

我们也还在打磨中，毕竟量产对任何一个自动驾驶公司来说都是一次全新的脱胎换股，但从禾多的实践看，效果还不错。

九章智驾：

偏工程交付的技术人员在公司总人数中的占比有多少？

倪凯：

20%以上，后续，这个比例还会提升。我们后面的招聘主要就是增加工程人员。

如何解决软硬件团队的协同问题
九章智驾：

很多人也都反映说硬件背景的跟软件背景人在一起会难以理解对方，沟通成本会比较高，禾多是如何解决这个问题的？

倪凯：

第一，软件团队有软件的交付目标，硬件团队有硬件的交付目标，每一方都把自己本职工作的目标跟对方说清楚，理解了彼此的交付目标是什么，沟通成本自然就低了。

第二，我会给大家强调，我会减少关注单个团队完成的事情，因为，单个团队能完成的事情，再难也难不倒哪里去，真正难的事情都是需要跨团队打通的，所以，我们需要把跨团队打通的事情另外拿出来专门解决。这些事情解决了，公司作为一个整体要完成的战略目标才算解决了。

九章智驾：

我最近发现一个很有意思的问题是，尽管大家都在谈什么“软件定义汽车”，但到实际交付阶段往往是“硬件说了算”。

准确地说，在下游客户面前，做系统集成的公司要比软件供应商有更多的话语权，而这些做系统集成的公司通常都是硬件背景。那么，在禾多内部会不会存在“硬件说了算”的现象？

倪凯：

禾多不存在这种现象。我觉得有几个原因：第一，禾多最开始交付的就是软件，没有硬件，到了现在，我们交付给客户的产品开始有硬件了，但并不是以硬件为主，而是软硬一体，这两个词有很大的差别。

九章智驾：

那总体上还是软件团队提需求，硬件团队来配合？

倪凯：

在需求及产品定义层面上，禾多并没有一个专门的硬件团队或软件团队。

我们是由一个团队来提系统需求的，包括软件需求和硬件需求。

创业以来的“至暗时刻”
九章智驾：

自创办禾多以来，您的至暗时刻是什么时候？

倪凯：

好几个阶段，我都遇到过很难的事情。早期跟跟某主机厂合作的AVP项目，做成之后三四个公司一起推广，但发现我们做的产品不仅仅需要主机厂的支持，还需要场端的支持，因而推广难度特别大。

九章智驾：

只是你们没做好，还是这个需求不成立？

倪凯：

需求是成立的，如果是直接卖给C端消费者，操作起来相对简单，但我们当时的方案涉及到对停车场的改造，因而需要花费大量的时间去说服政府相关部门、和停车场、物业等落地方。

九章智驾：

这个问题你们后来是如何解决的？还是说直接把那个项目放弃了？

倪凯：

将方案从侧重场端改成了侧重车端。

其实，现在也有大客户希望我们做侧重场端的AVP方案，但我们基本都婉拒了。所以，我觉得，公司在早期尝试过一些错误的东西也不算是坏事，有了之前的教训，我们现在就知道如何更好地引导客户了。

也许，到最后，场端方案也很重要，但至少现阶段，从成本等角度考虑，不具备落地的可行性。

CEO扮演的是角色是“产品经理”
九章智驾：

在行业早期，技术大牛非常容易受到投资者的追捧，但几年下来后，大家发现，很多技术出身的创始人其实不适合担任CEO。那么，从技术专家成长为一名优秀的CEO，您是如何提升自己的，在这个过程中您曾因为个人能力的短板遭遇过哪些重大挫折，或“被社会毒打”？

倪凯：

优秀的CEO谈不上，但我感觉在AI公司里，CEO更主要扮演的是产品经理的角色，技术专家的角色反而不需要那么鲜明。我觉得，在AI公司里，产品是最重要的。

当然，产品方向的选择上我们也不全是对的。比如，AVP产品，在合作伙伴的影响下，我们最初选择了偏场端方案，后来发现这个方向不对，然后在后续的迭代中改成了偏车端方案。这是我们在产品探索上走过的一段弯路。

九章智驾：

那您是从什么阶段开始意识到自己的角色作为产品经理更合适？是一一开始吗？

倪凯：

一开始肯定没这个认知，用你的话说，也是你说的“被社会毒打出来了”。

组织架构是产品导向型
九章智驾：

产品方向选择得再好，最终还是要通过人来落地。据我所知，很多CEO可能大部分时间都花在招聘上了，您对招聘以及组织架构方面花费了多少精力？

倪凯：

禾多的前150到前200个人都是我亲自面试的。我们的组织架构整体上稳定，但其实也调整了很多次。

九章智驾：

为什么？

倪凯：

公司在不同的发展阶段，你所要做的事情和你拥有的资源决定了你打仗的方式是不一样，而组织架构本质上就是这个“打仗的方式”，对吧？

人少的时候你应该像游击队一样，3-5个人去攻克一个小任务，你总不能说3-5个人我分10个方向吧？现在，我们慢慢开始打局部战争、正规的战争。等公司规模达到几千人时，要打的就是大的集团军的战争了。

当然，任何一种组织形式它都有优点和缺点。以禾多为例，刚开始，我们的组织架构是按技术方向走，因为还没有明确的产品形式，一切都在摸索；后来有了明确的客户，客户更关注的是最后产品端的东西，而不是技术，因此，我们的组织架构又开始以产品和业务为导向。

现在，禾多有两个产品相关的部门：一个更类似于汽车行业tier 1的产品部门，我们叫产品管理部门；另一个强调用户体验，我们称为Team U。两者是上下游的关系。前者的to B属性浓，后者的to C属性浓，我们还是希望以用户思维来导向来推动我们自己的研发和产品团队。

禾多将如何“过冬”？
九章智驾：

在您看来，在这次资本寒冬中，一个自动驾驶公司要生存下来，需要满足哪些条件？

倪凯：

最重要的一条肯定现金流得够。要有现金流，你首先得推进商业化落地。在经济好的时候，L4这种比较远的故事还能吸引一些人，但在经济形势不好的时候，再讲这种故事就很难了。

九章智驾：

禾多是否对公司的产品部、研发部、销售部、运营部、市场部、财务部、人事部进行过压力测试？一旦公司到了危急时刻，他们必须要怎么做，要提前做哪些准备？

倪凯：

我们还没有做过这种压力测试，但我觉得大家可能都要去思考，如果要扩张，我们该增加什么业务；如果哪天被迫收缩，我们要砍什么业务。等做什么和不做什么都定下来了，后面的事情就简单了。

最近，我们将禾多的“轩辕”业务调整方向，只服务内部，不再对外了，因为相比于对外的轩辕业务能够赚的钱，保障目前的对外量产交付对于禾多更为关键。

九章智驾：

最近一段时间，有一些自动驾驶公司在收缩业务线，有一些人才正在被释放出来，那禾多现在会逆势扩张吗？

倪凯：

我们一直在招聘，我昨天还在面试。

九章智驾：

目前主要是增加哪些岗位？

倪凯：

各个岗位都缺人。大的方向上，就是偏算法和偏交付两个大类。你如果有认识这方面的人才，也欢迎推荐给我。

写在最后
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