在新造车企业中，小鹏汽车开始把自动驾驶放到很高的战略地位。今年10月，原特斯拉AutoPliot Machine Learning Tech Lead谷俊丽加盟小鹏汽车担任自动驾驶研发的VP，谷俊丽说，“自动驾驶会是小鹏的核心命脉”。
时隔不到2个月后，雷锋网·新智驾在硅谷再次见到了谷俊丽。此时，小鹏刚刚上线了北美官网XMotors.ai，负责自动驾驶研发的第一批团队已经入驻Palo Alto的办公室。谷俊丽告诉我们，新团队将与位于广州和北京的小鹏汽车研发团队协力，为小鹏在2018年、2019年推出的前两款车型量身定制——可量产、可生长的自动驾驶解决方案。目前小鹏汽车1.0版本的量产车正在运往硅谷的路上。
小鹏汽车想要做的自动驾驶，首先是搭建一个以自主研发为主的技术体系，同时设计一个可演进生长的技术架构，最后这些技术能够落地在中国的道路环境下量产。在新造车团队中，他们不是最高调的一支，但在自动驾驶研发上，他们的野心不小。
（2018年1月16日，雷锋网将在硅谷举办GAIR硅谷智能驾驶峰会，峰会邀请中美两地数十家自动驾驶技术公司演讲，并有近百家产业链公司在场交流。我们也邀请了小鹏汽车自动驾驶副总裁谷俊丽在峰会当天发表演讲，分享中国特色的自动驾驶问题和自动驾驶技术，访问https://gair.leiphone.com/gair/gairsv2018了解大会的更多详情。）
电动化和智能化的趋势，造就了这波新造车运动的浪潮：无论是小鹏、蔚来、威马还是车和家，无不借助了这两个契机。
而在智能化中，自动驾驶又是对未来的汽车影响最大的功能。自动驾驶的技术研发周期很长，同时高度跨领域，因此各家的部署策略各有不同：蔚来刚刚发布的ES8将搭载Mobileye的EyeQ4，威马也在前不久宣布了与Mobileye合作，李想创办的车和家则是投资了自动驾驶创业公司易航，拜腾汽车则会在CES 2018上宣布与一家自动驾驶创业公司合作开发L4的自动驾驶技术。
谷俊丽告诉我们，2018年小鹏汽车量产的第一款SUV将会搭载自动泊车等辅助驾驶功能，早期的技术会是自研加供应商体系结合；而到了2019年，小鹏的第二款量产车型Sedan上市时，他们希望搭载一套自主研发的能限定场景内实现L3级别自动驾驶的系统。
为什么小鹏汽车要强调自主研发？谷俊丽说，作为一家想要创造新型汽车的公司。需要对自动驾驶的问题进行深刻的理解，要做很多跨界融合的思考。这些思考不太可能依靠某个单一的技术供应商完成，也不太可能通过别人来完成新型汽车的变革。
关于智能汽车跟传统汽车的差异，谷俊丽打了一个比方：传统的汽车一出生就在它的壮年，然后在每一天的使用里衰退、折损。而智能的汽车则在演进和生长。
小鹏汽车创办近3年，在过去几年主要完成了三电系统的研发，第一款SUV的设计已经基本定型，也很快会迎来规模化量产。对于谷俊丽团队来说，此前的研发工作留下了财富。首先是车辆做了很好的线控设计，在内部也为计算单元、传感器的布局留下了空间。
传统车企为什么做不了OTA升级？“是因为车辆没有彻底地数字化，请注意彻底二字，”谷俊丽说，“它需要系统性的设计思路，设计到不到位，只有一个点形成不了线，形成不了产品。”
更重要的一点是，汽车是至少使用5 - 10年的产品。如果要满足未来5 - 10年持续地升级，硬件系统的设计需要有很高的前瞻性，甚至要足够深入地介入到最困难的研发里，以确保这样的设计能够交付。所以，普通用户可能认为OTA升级是一种功能，但是对造车团队来说，OTA升级是系统设计能力、软件迭代的能力甚至硬件研发能力的集合。
这也就是为什么谷俊丽一开始提到“核心命脉”，一个新造车厂商要比供应商们，更提前、更全面地认识到整个车辆的生命周期内要解决的问题。
在谷俊丽与雷锋网·新智驾的这次采访前，谷俊丽刚刚在纽约的一个人工智能顶级产业会议AI Summit上做了一场演讲，内容就是小鹏汽车的使命以及如何解决中国特色的驾驶问题。谷俊丽说，在她演讲完后，许多国外的专家是服气的，甚至是佩服的。
亚洲的自动驾驶问题是最困难的，在全球范围内中国的自动驾驶问题可能仅次于印度，这里面包含了中国人的社交习惯、丰富的障碍物类型、各种各样的交通环境：
1. 外国人走在中国的大街上可能会不习惯，可能觉得有人在挤他，推他。其实是环境不同，资源紧张，大家都会走得快一些。国内道路上的，加塞、急刹也也会比美国更常见。
2. 障碍物远比美国丰富，街上有物流车、快递车、小电驴。如果有一种物体，自动驾驶系统没有见过，可能就识别不出来。所以设计算法要基于数据，数据来源于场景。
3. 交通环境。在国内的一个路口，离路口3米可能有各种车窜出来，有车子在最后时刻决定要换道了，行人从车跟车之间穿梭过去，自行车溜着的边儿。
要解决这些问题，需要有真实的中国道路数据，而且是全面、平衡的数据。
小鹏汽车有自己的车辆和车辆资源，这是自主研发的优势。在数据的基础上，进行算法的研发，形成一套可演进的技术架构，而在未来量产车上路之后，新的数据又会推动小鹏智能驾驶的生长。
文末是雷锋网·新智驾最近一次采访小鹏汽车自动驾驶副总裁谷俊丽的对话节选，雷锋网·新智驾做了不影响原意的删减：
新智驾：小鹏自主研发自动驾驶的目标是什么？
谷俊丽：我们要创造一个环境，让自动驾驶技术去生长。
亚洲的自动驾驶驾驶是行业里最难做的，一个是中国，一个是印度，能解决这两个国家的驾驶，那全世界都可以解决了。
我们还要实现有个性化的，能够有区域人文特征和社交文化特征的驾驶场景。同一辆车你早上开跟晚上开的特性可能会不一样，你周末出去玩可能是另外一种特征，有老人的时候可能会缓和一点，没有老人的时候会激进一点。一辆车，从你最开始买它的时候是一个baby，但是它的智能会越来越强大。传统的汽车一出生就是壮年，然后开始衰退。而我们的车在不断增长它的智能，所以给用户的体验是截然不同的。
之前在国内就讲过，我们的自动驾驶，最核心是要可落地。要基于现有技术能做到的极佳状况，提交给用户，而不是提前预设静态的目标。
我们会先从辅助驾驶开始做，再到高速驾驶，技术先突破，然后再形成技术框架和产品，形成线，形成面，形成框架。我们在做每一个点都是解决真实的问题，你要解决中国式的加塞，中国式的急刹车，中国式的社交，人跟车的交互，车跟车的交互。
新智驾：中国式的社交问题怎么理解？
谷俊丽：驾驶问题其实是个社交问题，你可以想象一下马路上那么多车，它们在交互。中国怎么玩，美国怎么玩，是截然不一样的。中国的车就是我就硬塞，你塞不过我，我就过去了，就是以己为主，其实是我们的资源紧张，不走快一点，就抢不到。
你在西方驾驶基于规则的决策算法大部分情况下是可行的，在中国基于规则可能不行。在国内的一个路口，离路口3米各种车乱窜？有的车在最后时刻决定了要换道，行人从你旁边跟车之间穿梭过去，自行车溜着边儿，摩托车是S形的。大家是在交互，有地儿、有空就钻。
除了社交、互动的问题，还有障碍物种类的问题。在中国路上的障碍物远比美国丰富，丰富3倍以上，物流车、快递、小电驴，这种物体系统就没有见过，就识别不出来。所以算法基于数据，数据来源于场景。如果一个系统没有中国的数据，它的算法肯定演变不出来。
新智驾：你加入小鹏之前，小鹏的自动驾驶研发有哪些基础？
谷俊丽：我们团队做了非常优秀的数字化的工作，虽然前三年研发主要集中在三电上，但是我们国内团队做了大量的工作，把这个车改成了数字化的单元，然后能够数字化地控制刹车、油门、转向，架构上也留空间做计算单元的更新设计，打了很好的基础。
我们当前设计的车上，数字化已经完成了。我们的车可以空中升级。
新智驾：刚刚讲到，自动驾驶上，小鹏会去做数据、算法和计算，数据和算法容易理解，计算怎么解决？
谷俊丽：现在有CPU、GPU、FPGA，有各种加速器和各种信号处理器，这些都是计算能力。
但是恰恰缺的是车上的嵌入式平台，不是一个分布式的云端，也不是大机箱、分布式的云端和大机箱，它从来不是为高速、震动的情况下设计的。
很多领域的技术从来不是为车规和车载环境制定的，这是我们做自动驾驶要解决的问题。现在很多做算法的公司有时对计算和芯片缺乏理解，一个大机箱，做demo可以，给用户是不行的。
现在最适合计算的处理器，就是能解决自动驾驶的芯片，我个人认为还没有出来。
新智驾：小鹏现在的自动驾驶团队在什么样的状态？
谷俊丽：我们现在集中精力进行团队建设、技术能力建设，我们需要组建一支国际化的团队，以人工智能为核心，探索覆盖的各个子领域进行衍射，把最优秀的人才和技术专家都吸引来。
我们现在已经招了不少从高科技公司以及自动驾驶公司来的非常优秀的青年人。
过去大家认为自动驾驶就是一个软件问题，现在大家已经意识到了，驾驶的问题是一个复杂的软硬件系统，要找一个靠谱的平台。所谓的靠谱的平台：得有车，要能量产，你能改车上的东西，只独立做软件怎么行。
新智驾：2018年的辅助驾驶的具体规划是什么样的？泊车已经看到有展示，然后还有哪一些？
谷俊丽：2018年，自动泊车是我们的亮点，我们的目标就是解决中国人的驾驶焦虑，停车是焦虑吧，停不进去。另外一个就是高速驾驶长途疲惫的焦虑，高峰期堵塞的焦虑。我们最终的驾驶是一个一个焦虑去解决，就改变了人的驾驶体验。
新智驾：这些技术的自主研发和对外合作是怎么平衡呢？
谷俊丽：我们会部分采用供应商，然后部分自主研发，一半一半。等到2019年，我们的技术能力和国际团队都建设起来了，并且形成了特别具有战斗力的团队。
新智驾：小鹏汽车现在的传感器方案是怎么布局的？
谷俊丽：我们还有一些东西正在持续演进。但可以告诉你，2018年我们的方案主要是以相机、雷达、超声波等。
新智驾：由一级、二级供应商提供技术和完全自主研发，你觉得好处和坏处在哪里？
谷俊丽：自动驾驶的问题是谁的问题，是需要深刻理会的。我不能指望供应商只做一个模块，却要比我还懂我的问题。我们要创造一个新型的汽车，要做很多的跨界的融合思考，供应商基于过去的汽车形态，比如说，它不能给我创造，怎么可能依靠别人做这个变革。
新智驾：特斯拉和日产是自动驾驶领域的两个代表。特斯拉慢慢转向自主研发，日产则跟Mobileye有很紧密的合作。这两个方式的优缺点是什么？
谷俊丽：新型汽车的精髓在于智能驾驶。
Mobileye在技术的积累上已经做了十几年了，它的沉淀是非常棒的。但是Mobileye能解决复杂的中国环境和感知吗？而且Mobileye只是个感知的部分，控制和其他方面怎么办？所以这不是单一技术的问题，它是软硬件系统。
新智驾：未来的车上通过OTA升级智能驾驶，怎样快速地验证新的软件？
谷俊丽：所以要有车，验证是分多阶段的。
首先你通过信息技术的方法能验证各种应用场景的大数据，同时在小部分的车上要测试一下，再有节奏地按区域推向市场上。
测试不是一步完成的，也不是都在车上完成的，它是混合体的，有的还要加上一些模拟器，方方面面都要验证。
新智驾：为什么传统车企做不到这一点呢？
谷俊丽：OTA升级要在数字化的基础上完成，不要忘了“彻底”二字。所以它需要一个系统性的设计思路的，你设计到不到位，你光改一个点它形不成线，形不成线就形不成产品。
新智驾：所以架构上要足够的前瞻？
谷俊丽：传统车辆四年革新一代技术，什么意思呢？人工智能算法是每三个月就是一个周期。这两个领域的更新频率不一样。
新智驾：那怎么做面向四年、五年以后的架构设计，传感器方案设计？
谷俊丽：这个问题就是当一切都在变的时候，你怎么预见未来？对于技术节奏的把握非常重要。你大概知道一年之后计算到什么样，传感器到什么样，车到什么样。你再拍板这个系统，到某一个结点，我所有的技术最佳能够收敛，收敛就是稳定收敛了，不能到时候乱蹦。
稳定收敛到什么层面的产品，你要有一个判断的。所以它需要跨领域的支持，车的把握，高科技节奏的把握，最后还要能拍得动这个板。
新智驾：所以这就是为什么需要自主研发，来控制越来越多的环节，对吧？
谷俊丽：对，所以这是为什么不要过分依赖供应商。
新智驾：那你们现在评估需要多大的一个团队？
谷俊丽：这个团队其实应该分成几块，就是核心创新团队不会特别特别大，但是我的产品执行团队是耗资源的，还有一个系统集成团队，就是硬件团队。团队建设是有节奏的。
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