36氪专访超10亿美元融资后，Momenta曹旭东10年内可实现规模化无人驾驶

　　36氪获悉，自动驾驶技术公司Momenta近日完成C+轮超5亿美元融资，加上今年初拿到的5亿美元，Momenta的 C轮总融资额已超过10亿美元。
　　据官方信息，C轮领投阵营中，既有上汽集团、通用汽车、丰田、博世等战略投资方，也有淡马锡和云锋基金这样的财务机构，此外，梅赛德斯-奔驰、IDG资本、GGV纪源资本、顺为资本、腾讯和凯辉基金等也参与了Momenta的C轮融资。
　　超10亿美元，几乎是近两年自动驾驶行业的最大单一轮次融资额，Momenta方面表示，＂这些合作伙伴及资本的加入，将助力我们更快速的推进无人驾驶规模化落地＂。
　　无人驾驶的故事早已不新鲜。谷歌旗下的Waymo、小马智行等都是行业知名旗手，它们的路线是直接做到L4级自动驾驶，以Robotaxi（自动驾驶出租车）为产品形态，自建车队、投入运营，意图变革出行市场。
　　特斯拉是渐进式自动驾驶路线的代表，策略是终端、量产、数据、迭代，与Waymo的直奔L4自动驾驶路线分庭抗礼。
　　市场一度偏爱前者，Waymo估值最高达到1800亿美元，因为一步到位做L4自动驾驶，路径似乎更短，而量产体系要经过复杂的工程验证和长周期迭代。但今年开始，直奔L4的自动驾驶公司遭遇商业化考验，Waymo有包括CEO在内的多位核心高管离开，估值也跌落至300亿美元左右，国内的Waymo追随者们也普遍向轻卡、货运等领域寻求商业落地。
　　资本转而押注量产路线。特斯拉销量一路走高，FSD（Full Self-Driving，全自动驾驶）产品快速迭代，公司市值已跨越万亿美元大关。
　　Momenta也站在通过量产数据做自动驾驶的阵营里。这家公司的策略是＂两条腿＂走路，一条腿做量产，推出L2、L3定位的智能驾驶产品，卖给车企，汽车上路行驶，Momenta就可以像特斯拉一样，低成本获得海量数据，用以训练算法，迭代技术；另一条腿直奔L4自动驾驶，代表Momenta公司的最终目标，也可以反哺给量产产品。
　　2019年初，Momenta推出了针对高速路场景的智能驾驶量产方案Mpilot，2020年，推出搭载了MSD技术的Robotaxi产品。而此次拿到巨额融资后的，Momenta更是野心勃勃，一方面计划囤积更多资源，打开量产市场格局，另一方面，也在加速推进Robotaxi的商业化运营。
　　Momenta公司CEO曹旭东近日接受了36氪采访，其表示，到2025年，上万台的Robotaxi车队很有可能出现，其中约10%可以去掉车端安全员，而到2030年，出现十万台车到百万台的Robotaxi车队都有可能。
　　安全员是自动驾驶车出现系统和技术等故障时，紧急接管车辆的工作人员，一旦去掉安全员，就意味着车辆真正实现无人驾驶。万台规模车队的预期相当乐观，行业今天的局面还是，百度、小马智行等公司刚在北京申请到无人化自动驾驶的路测牌照。而不久前，蔚来汽车发生疑似智能驾驶车祸致死事故，行业普遍对自动驾驶的预期有所回调。
　　＂我们对AI的技术判断，就是一旦接近人，就会大幅度的超过人。可能在三五年内，它就是人的百倍、千倍、万倍的水平。＂曹旭东说。
　　在曹旭东看来，对于用量产技术做L4的Momenta而言，一万台，乃至十万台的自动驾驶车队，都不难实现。
　　＂因为我的车传感器配置和高端量产车一样。＂曹旭东认为，行业里的Robotaxi公司都已经看到，现有模式下的车队扩张遇到了难题，只是转型还需要时间，＂所以Momenta是把难的事情放在前面做，快的事情放在后面，现在这两条腿都有了。＂
　　Momenta将＂两条腿＂的技术路径称为＂飞轮式L4＂，按照他们的设想：飞轮的终点和起点都是完全无人驾驶，在这中间，由量产提供数据，数据驱动飞轮。
　　曹旭东也向36氪复盘了＂飞轮式L4＂战略的推演过程：要实现L4就必须要有海量的数据，这个数据大概需要一千亿公里，必须上百万辆车才能跑出来，而Waymo式的买车改装、自建车队方案，成本极高，很难规模化。据公开数据，行业规模最大的Waymo自动驾驶车队在1000台车左右。
　　＂所以你必须要有量产和完全无人驾驶两条腿，而且量产这条腿得先行，因为它有商业化的过程，需要更长的时间。＂
　　如今，在量产这条路上，Momenta这样的第三方技术公司看到了确定性。特斯拉今年三季度的毛利率已冲破30.5%，接近消费电子行业，市值也一路蹿升，进入万亿美元俱乐部，这为汽车行业提供了强劲的驱动力。新造车、传统车企巨头等，都在快速集结，探索转型和创新。这个过程中，曹旭东认为Momenta的开放性定位很像安卓。
　　＂其他车企要迎接特斯拉的挑战，但不是都能做到这些技术，就像iOS只有苹果有，大部分的手机厂商还是要拥抱安卓生态。＂曹旭东说，＂所以特斯拉越成功，对我们的帮助越大。＂
　　不过，想做＂安卓＂的还有更多公司，英伟达这样的芯片巨头等，也想以既有业务为抓手，推出自动驾驶系统方案，而车企，尤其是新兴的造车公司，也在效仿特斯拉，建设自动驾驶研发团队。行业的价值流向仍未有定论。
　　＂至少我们要把软件算法和产品的长板做到足够长。＂曹旭东说，他的一个要求是，产品成功率要做到90%以上，＂以我过往做AI产品的经验，基本上用户产生黏性的阈值是90%。如果能做到95%，它会变成一个’引爆点’，变成标配。＂
　　实际上，量产和L4并行的策略并不复杂，百度也是相似布局，这家互联网巨头既有Robotaxi作为主线技术，也有面向车企的高速辅助驾驶和泊车方案。甚至当下，已有的Robotaxi公司，也在拓展量产业务。
　　对此，曹旭东的看法是，战略没有明显的优劣，只是一个选择，＂选完之后，你就会发现路上充满困难，就看你怎么解决它。＂
　　2016年成立的Momenta，也经历过2019年的行业低谷期，曹旭东最大的感触，还是如何凝聚组织的向心力。
　　＂一个战略选择是组织的共识，你要让一个组织的认知和思想，在遇到每一个问题、遇到每一个选择的时候，都朝着这个方向，这是非常难的。＂曹旭东说，＂因为有些人不认同这条路，遇到困难的时候可能就退缩了。＂
　　其次，是技术体系的搭建，这决定＂飞轮＂能不能转起来。一个独立的Robotaxi系统，可能一帮熟手几个月就能攒出来，但量产就复杂得多。尤其是对于Momenta，首先要解决一个关键问题，用量产数据＂喂＂给L4技术，怎么打通两个产品之间的数据和技术流？
　　＂你要用同一套软件框架、算法框架去适应量产和Robotaxi两条腿。＂曹旭东说，＂而量产这条腿中更棘手的是，每家的车型、传感器的配置、芯片都不一样，这对软件算法的适配性、通用性要求很高，必须要有很好的平台化设计。＂
　　Momenta已经开发了三个平台化工具，帮助打通量产到L4的开发流程，包括Momenta Framework（统一产品框架）、Momenta Adaptor（帮助芯片适配和多传感器集成），以及Momenta Box（统一硬件平台）。
　　此外，拿到量产的海量数据后，怎么高效率处理和应用？Momenta的策略是采用数据驱动的算法，计划从数据挖掘、训练、标注到部署，都要做到自动化。这似乎也是一个大胆设想，毕竟以AI技术见长的特斯拉，目前也需要一支上千人的人工标注团队。
　　以自动驾驶新进入一个区域为例，行业中通常的做法是把路口、停止线、减速、刹车或者过停止线等问题，交给一个工程师去解决，通常是工程师先观察数据，再转换成人的洞察，写进代码。
　　这被叫做＂绣花式＂做算法。＂这个过程相当于数据驱动人脑、人脑转换成代码、代码再转化成体验。＂曹旭东说，Momenta的理念是，试图设计出自动驾驶大脑，省去人脑的过程，直接让数据驱动这条算法，算法再输出结果，＂不然的话，你需要的人数跟你的场景数量、运行数量，至少是一个线性关系。＂
　　在Momenta的投资阵营里，已经站着国内外一线车企和博世这样的一级供应商，Momenta也在加紧向欧洲等海外市场布局。业务进入快车道，Momenta也面临商业策略的考验，例如，车企普遍将数据和软件视为核心资源，在逐步完善开发能力，这个背景下，第三方技术就需要厘清自身定位，跟车企建立长效合作机制。
　　曹旭东坦言，就像微软和英特尔一样，双方博弈的情况或许会有，但Momenta还是会把格局打开，专注到最重要的问题上，就是怎么提升安全性和体验，＂怎么把成功率从90%做到95%，从95%做到99%，我觉得这个东西是重点，就比如说博弈那东西，它有点像噪声，你关注的多了之后，反倒会影响到你跟伙伴之间的合作关系，以及你的进步速度。＂
　　面对涌来的客户订单，Momenta也在权衡工程和研发资源。曹旭东说，＂Momenta的策略是给第一梯队的客户，配两倍的资源，然后做出最好的产品。＂
　　他的理由很简单，智能驾驶产品不能是一个卖车的噱头，要让用户觉得这东西真的好用、愿意来买单，帮车企赚到钱，＂一旦你跟客户做出来这个产品，一定会有很多的人找过来＂。
　　从组织、技术、产品，到商业策略，Momenta已经沿着量产和L4两条腿战略，建立了体系化能力，而随着产品交付，数据获取，Momenta的＂飞轮＂也会快速转起来，无人驾驶的故事或许不再遥远。
　　以下是36氪与Momenta CEO曹旭东的采访节选：
　　36氪：你好久没公开出来过，现在主要精力会花在哪些方面？
　　曹旭东：最主要的应该是人、组织，可能会占我一半左右的精力，当然这个最终也是落到＂事＂上，就是产品，以及产品背后的算法、软件，以及整个的体系和流程的建设。
　　另外一部分，就是去拜访客户，跟客户交流。我是很喜欢去拜访客户，因为我觉得每次跟客户交流完之后，很有收获，能站在客户侧、站在用户侧、站在用户的价值，客户有非常好的一些思考。
　　36氪：现在车企都在建立自己的产品体系，Momenta的产品有哪些要求？
　　曹旭东：创造用户黏性。之前做AI产品的经验，用户因为产品靠谱度而产生黏性的阈值是90%。如果能做到95%，产品会变成一个＂引爆点＂，变成标配，所有人都会用。
　　拿APA（辅助泊车）举例，现在市面上APA的成功率一般不到80%，用户用几次就不用了，不是APA这个功能没价值，而是因为不够靠谱，如果成功率能做到95%，APA就会成为类似iPhone人脸解锁这样高频使用的标配。这就是好的产品。
　　36氪：你对芯片公司做算法、做软件怎么看？有和Momenta竞争的风险吗？
　　曹旭东：我觉得如果是大厂的话，可能还好，比如，像华为、英伟达，因为它芯片的江湖地位已经在那儿了。但是即使这样，它也是一个很开放的生态，不会说芯片算法绑着卖。不然的话，这也会侵蚀掉它的芯片份额。
　　但如果是芯片创业公司的话，我觉得这不是一个聪明的战略选择。首先，芯片很重要的就是量，要有量的话，必须要有生态，就要在这个芯片上去＂长＂一堆应用，我们就是它们的一个好的应用。它既要做芯片，又要做应用，这么点人、这么点钱，大厂都不敢这么搞。
　　竞争的风险会有，但至少我们的软件算法要比他们先做好，把我们的＂长板＂拉长。即使是芯片大厂，也要考虑芯片彼此之间的竞争。我相信英特尔肯定想过想要做Windows，但是为什么到现在它也没做Windows？
　　36氪：Momenta的MSD定位是什么，技术的还是商业的？
　　曹旭东：MSD的技术流会给到Mpilot去量产，另一方面，它的技术流会给到Robotaxi去做运营，像我们明年可能会公开的商业化运营，大概是小几百辆车。
　　我们对行业的判断是，2025年，上万辆Robotaxi车去掉部分的安全员、实现成规模的商业推广，这件事情是可行的，其中有10%左右可以去掉车端安全员。2030年十万台车到百万台车都是有可能的，因为我们对AI的技术判断，就是一旦接近人，就会大幅度的超过人。可能在三五年内，它就是人的百倍、千倍、万倍的水平。所以2030年有可能是十万台，也有可能是百万台。一旦接近人，就会在三五年内跨越式、跳跃式的超过人。
　　刚才说的＂上万台车＂，我们的做法、实际上是这辆车本来就是拿出量产的。像我们现在量产的高端车，整套配置跟Robotaxi的传感器配置没什么区别，比如，360 的激光覆盖、摄象头的覆盖、毫米波的覆盖都会有，多个客户都会是这样的配置。
　　36氪：现在Momenta的客户应该挺多，怎么做资源分配，用最小投入，实现最大回报？
　　曹旭东：我们对客户，并不是用最小的投入，获得最大的回报，而是用双倍的投入，做领先的产品。
　　现在行业面临的挑战是实现10倍于人的安全性，让用户对自动驾驶产生更强的黏性。因此，我们会为客户配两倍的资源，做出好产品。
　　双倍资源的概念来自于一个大概的计算，包括预估的整体工作量和时间表，并推导出所需资源，然后将对应资源乘以两倍配给客户。
　　这背后主要有两方面考虑：第一，我们在做相对领先的新产品，创新意味着不确定性，预计的工作量难免有未被考虑的＂漏网之鱼＂。如果配备双倍资源，就能游刃有余地解决突发问题。第二，在好产品落地后，会有更多客户找到我们，再扩张团队是来不及的。团队需要时间成长和磨合。我们双倍资源的团队已经是一支能打硬仗的队伍，立刻可以投入到从1到N的大规模复制当中。