“针对自动驾驶存在的很多问题，我们应当以第一性原理去思考它们的本质，由此才有可能做出不一样的产品。”7月8日，毫末智行CEO顾维灏受邀参加了2022第十四届中国汽车蓝皮书论坛，并对“用户需要何种自动驾驶”展开交流讨论。顾维灏表示，产品能力的持续进步，只有一条路，就是大数据的驱动，坐在办公室里靠几个人的设想，是做不出好产品的。
辅助驾驶产品正在让驾驶员从操控车到监督车
2021年被誉为自动驾驶的商业化元年，各大车企与头部自动驾驶企业的高速域高级辅助驾驶产品纷纷实现了商业化落地；进入2022年后，伴随着自动驾驶技术的竞争从高速域进入城市域，围绕城市域高级辅助驾驶技术的研发落地也进入了倒计时。
尽管业界对自动驾驶的发展持乐观态度，用户却存在明显的感知不足。具体来看，L3级自动驾驶始终停留在概念阶段，而围绕在L2级辅助驾驶诸如L2+、L2.5、L2.99等营销包装却层出不穷，这究竟是出于企业宣传的需要，还是其确实能够为用户带来质变性的出行体验？
对此，顾维灏认为，L2级辅助驾驶与L3级自动驾驶的主要区别在于对责任主体的划分；对于用户而言，后者更在意的更多是产品体验。顾维灏表示，“我作为毫末智行辅助驾驶产品的用户，每天都会驾驶魏牌摩卡与坦克300上下班，这一过程中，我最关心的是产品体验和改进。”
“在驾驶过程中，我的任务就是监督我的汽车自己驾驶，我希望我介入的越来越少，这样我就能知道它适合什么场景，不适合什么场景，有些场景我就可以放松一下，有些场景可以紧迫一点。”顾维灏表示，辅助驾驶产品正在让驾驶者角色从“操控者”到“监督者”进行转变。
对于用户如何感知不同级别自动驾驶能力所带来的差异化体验？顾维灏提到，用户不在乎你提供的是L几，L几都有可以适用的场景，用户用熟了自然知道哪段路能开，慢慢就这么开了。随着车辆不断升级，用户自己的感受也能升级和增加。现在，用户对辅助驾驶高频的核心使用场景是跟车场景、路口场景和变道场景。
而具体到突破自动驾驶的关键，就在于数据。得益于长城汽车规模化量产优势，顾维灏表示，毫末智行已经获得了自动驾驶快速迭代的制胜关键，并由此推出了数据智能体系MANA，以高效率＆低成本积累数据为核心，驱动自动驾驶技术不断迭代。
当前，毫末智行辅助驾驶产品已经在六款长城汽车旗下车型中实现规模化量产，用户累计辅助驾驶行驶里程已突破1000万公里，而这一数据也将伴随规模化量产能力实现指数级增长。“自动驾驶需要有更大的车辆规模与数据规模，另外要有更强的把数据转换成知识的能力，这样自动驾驶才能快速实现由量变到质变的迭代，从而成长至L3，甚至是L4。”
毫末城市NOH量产冲刺在即 第一性原理出发毫末选择重感知路线
一款成功的产品不能只专注于技术层面，更要考虑用户诉求，基于对第一性原理的深度思考，顾维灏对自动驾驶的发展方向提出了自己的观点。
在顾维灏看来，都市通勤已经成为了当下汽车最主要的使用场景；用户对城市域高级辅助驾驶产品的诉求也更加明确，即安全、简单、好用。
（毫末城市冲刺量产交付，已经全国各地开展路测）
一款满足用户诉求的城市域高级辅助驾驶产品应该是什么样的？在此之前，很多自动驾驶企业都将竞争的核心放在了感知硬件的和高精地图上，但顾维灏则提出了自动驾驶行业的发展趋势，发表了自己的看法，“高精地图与激光雷达最早之所以出现，是因为当时自动驾驶技术的摄像头感知能力较弱，并且算力性能也并不足以支撑感知算法；如今不仅摄像头像素有了大幅提升，大算力芯片也开始不断涌现，感知能力得到了大幅度提升，甚至成本昂贵的激光雷达成本也逐渐开始了下探。”
由此，毫末智行提出了“重感知”技术方案。其以数据智能体系MANA为核心，通过海量数据哺育，令MANA学习时长超过了24万小时，虚拟驾龄相当于人类司机驾驶2万年，这能够让毫末城市NOH摸索并掌握应对各类复杂城市场景的驾驶要诀，由此实现从“新手”到“老司机”的蜕变，让驾驶者与乘客享受安全、舒适与高效的出行。
优秀的用户体验并不仅限于安全、舒适与高效，事实上，用户在使用自动驾驶产品的过程中依旧有很多值得自动驾驶企业关注与改进的细节。对此，顾维灏指出了一个典型的例子，“在开启高速NOH的车辆经过大型货车时，驾驶者往往会因为对大车的恐惧，本能地接管车辆，即使车辆此时并不会与大车发生碰撞。”
顾维灏介绍毫末NOH“智慧躲闪”的功能，“如果右侧是大车，我们会设置车辆在左侧车道向左偏移10—15厘米。同时毫末NOH会在交互界面进行标注，告知用户车辆的规避动作，给用户心理上预期。”
顾维灏提到，“这一功能起初会使用模拟人工语音提醒用户，但当道路上遭遇大量大车时，频繁的提示语音又会给用户带来更多困扰。后来我们就把这个交互改成了低声的短声音，这样就比之前的语音提醒更容易让用户接受。”这个案例可以看出，通过对细节的关注与调整，毫末智行逐渐让辅助驾驶产品更成熟，正逐步实现产品的差异化。
