专访理想 CTO 王凯:从「黄金球员」到「明星教练」

· Sep 22, 2020

9 月 15 日,理想汽车宣布王凯出任理想汽车首席技术官(CTO),全面负责理想汽车智能化相关技术的研发与量产,包括 电子电气架构智能座舱自动驾驶 等。

在理想内部, 王凯的职级很 高,已经进入高级管理层 级 。毫无疑问,王凯是理想汽车过去五年来招募的最为重要的高管,没有之一。

对于这一人事任命乃至王凯本人,外界充满好奇:对于理想来说,为什么是王凯?对于王凯来说,又为什么是理想?甚至,一家车企需要 CTO 这个职位吗?我们逐一展开。

(结尾附采访记录,有删减。)

 1·为什么是王凯?

在两个小时的交流中,王凯 20 次提到「落地」,18 次提到「特斯拉」,而特斯拉恰恰是智能汽车技术落地经验最为丰富的企业。

在过去的职业生涯里,王凯不仅限于理论研究,更多是 长期积淀下来的落地经验 ,这 可能是理想汽车最看重王凯的特质之一

王凯在专访中表示,一家车企真正蜕变为一个科技公司的标志,是「一定要对各种细分技术、各种基础科学,有一个特别强的整合能力,而且把它真正能落地,这是一个最高的条件。

这句话映射到汽车电子电气架构的集中化趋势上,意味着车企需要对全车的芯片、算法、操作系统、硬件架构等不同资源的深刻理解和重新排列组合。

2012 年 11 月,王凯从诺基亚跳槽到伟世通担任高级硬件工程师。一年后,伟世通启动了 由王凯担任首席架构师 的 SmartCore™ 智能座舱域控制器研发项目。2017 年年底,该项目在梅赛德斯-奔驰新 A 级(MBUX 智能座舱)上成功落地。

这是全球首个智能座舱域控制器的量产项目。在那之后, 王凯前后累计主导了五款不同方向的量产项目 ,成功将职业触角升到了芯片、算法、操作系统、硬件架构等汽车智能化的方方面面。

这让他对底层技术细节有着更好的把控。比如,除特斯拉外,理想是第二家明确表示要 自主研发自动驾驶实时操作系统 的车企。

在解释自研操作系统的逻辑时,王凯提到了自动驾驶系统的一个核心指标——延迟,理想必须 自研底层实时操作系统和系统中间件的 Kernel 部分以确保未来全链路的优化

为了保证极致的用户体验——更准确地说是当用户反馈时,能够快速诊断、从源代码层解决问题、快速 OTA 更新,理想需要研发和控制整个技术栈。

在落地之外,王凯表现出来的另一项特质,是对宏观技术趋势的敏感与判断。

交流一开始,王凯提到了汽车行业 14 家一级供应商(包括王凯身处其中的伟世通)陷入亏损的惨淡前景,但另一方面,汽车科技公司(泛指以特斯拉、理想、蔚来、小鹏等数据驱动型的新兴车企)在用户端和华尔街两个维度双双获得认可。

王凯认为,这些「汽车科技公司」的差异化绝不仅限于对座舱、辅助驾驶系统的更多投入,从基础科学的角度来讲,汽车行业的变革浪潮代表了多个基础学科的发展在汽车行业交汇,促成了新一轮革命的产业基础。

  • 通讯:4G – 5G 的演进,延迟、成本下降、吞吐量提高
  • 工业 4.0:制造自动化,降低成本、提升效率
  • 人工智能:赋能座舱、自动驾驶
  • 大数据:用户数据驱动的产品迭代
  • 材料科学:汽车三电工程与轻量化

王凯把他对不同产业发展的宏观判断融入了职业规划。2012 年 6 月,智能汽车的鼻祖特斯拉 Model S 在加州亮相。王凯嗅到了汽车行业的暗流涌动,5 个月后,王凯加入了伟世通,开始主导新一代汽车电子电气架构集成化的落地。

双重特质叠加,让李想在公告中讲出了那句:王凯是众多候选人中最适合、最能胜任理想汽车 CTO 这一角色的。

为什么是理想?

在回答这个问题前,我们不得不简单介绍一下王凯的背景。在加入理想之前,王凯已经在海外工作了 15 年。

所以,这个问题也许要拆解成两个小问题:为什么回国?为什么是理想?

王凯谈到了智能手机行业一超多强的市场格局:苹果是其中唯一的破坏式创新者,剩下的几大头部公司全部是中国企业(具备全产业链优势和集约效应优势的三星除外),而 华为、小米、OPPO 和 vivo 无一例外都是当年苹果引爆智能手机市场之后快速跟进的 fast learner

为什么全部是中国企业?因为中国具备智能设备市场的三个特点: 大市场、多用户、数据驱动 。这三个特点对于智能汽车市场同样成立。

所以问题变得清晰:智能汽车行业的破坏式创新者已经在那里,王凯要找的,是与自己价值观合拍的中国 fast learner。

「我一直支持 Progressive innovation,就是渐进式技术革命,通过一步步扎实走,把技术落地,技术落地以后回补下一步的研发,一步步做起来 。」王凯表示。

理想 ONE 这款车浑身上下都是「渐进式技术革命」的影子。比如,在纯电动动力总成的成本和补能效率不比燃油车的当下,理想 ONE 通过增程这一并不主流的动力路线来实现了 兼具 电驱动的平顺性和燃油车补能的便利性

在王凯看来,这是站在用户角度出发,最合适的产品决策。

王凯也非常认同李想提出的「在特定的时间做特定的事情」、「企业在从 0 到 1、从 1 到 10 和从 10 到 100 的策略是完全不同的」。

「很多公司高举高打,这种模式会有很大的风险。」理想会分阶段设定具体的目标,做扎实后开始下一阶段的部署

某种程度上,「阶段论」在理想汽车自动驾驶部门已经有所体现:伴随着 2020 年 L4 自动驾驶汽车项目的启动,长期稳定的理想汽车自动驾驶部门开始扩张。根据王凯的说法,自动驾驶团队将从 60 人增长至 200 人左右。

「错误的精准比模糊的正确要致命得多。」王凯表示。

一家车企需要 CTO 吗?

『过去我相当于一个「黄金球员」,到了理想汽车要做「明星教练」,带领团队里的每个人都成为「明星球员」』。这是王凯对 CTO 这一职位的认知。

理想汽车要做一家数据驱动的科技企业 。王凯负责的是总架构的设计,这个架构不再是狭义上的汽车电子电气架构,也不是整车架构,而是企业级的闭环架构。

从 0 到 1,理想汽车完成了整车、手机 App、售后系统、研发系统和云端的闭环打通。 当用户的需求被采纳后,可以迅速反馈到研发,并实时看到研发的进度、预计推出时间等等。

而王凯加入后的从 1 到 10,将推动整个闭环进入飞轮迭代,让整个迭代变得越来越快。

王凯表示,要在所有的部门形成飞轮效应、加速增长,所有的小飞轮组合成一个宏观上的大飞轮,形成销量增长-海量的用户反馈数据-研发改善用户体验-促进销量增长的可持续运转。

为了整个过程中的跨部门协同,王凯统管了智能座舱、自动驾驶与新增的算力平台部门。

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从汽车电子电气架构的角度来说,行业内有三个非常重要的趋势分别是 计算中心化、数据网关卫星化和能源网关卫星化

在这个演进的过程中,理想汽车算力平台部门将自研部分局部增容的 ECU,推进数据网关和能源网关的融合,并为下一阶段整个硬件的抽象化做准备。

从企业层面,理想汽车会在这个过程中实现最终的目标,成为一家出行服务提供商。在王凯看来,这样的企业绝对具有科技属性。

「一个科技公司需不需要 CTO,这个问题大家去想。」

实际上,没有什么比王凯加入理想更能说明理想已经全面进入从 1 到 10 的阶段。我们也期待,王凯的飞轮效应,能裂变进化出一个全新的理想。

附:

媒体:下一阶段你们打算把研发团队建到多少人?

王凯 :在特定的阶段应该做特定阶段的事情。从 0 到 1 的时候更多是说如何把这件事情的机制转起来,你对成本控制是应该的, 没有搞清方向就砸钱,这是很大的浪费

从 0 到 1 阶段,理想汽车真正抠的是运营,并不是说研发工程师减薪,没有这一说。而从 1 到 10 阶段,我可以负责任地讲,我们一定会把研发人员的薪酬高于市场之上,个别的例子会超出很多把他招来。

媒体:一年研发投入要多大的规模?

王凯 :我先说人数吧,因为 钱取决于我们要干的事情,而且是实际招到的人影响很大的。

比如说自动驾驶团队,因为我们要自研,之前我们是用 Mobileye 的东西,感知部分不是自研,现在感知这一块我们要自己做。自动驾驶团队从现在小的规模扩张到 200 人。

媒体:现在是多少?

王凯 :60。这只是一个领域。我们从长远来讲是有很多的布局,OEM 来讲,走科技企业的触角要探得很远,我们重视人才质量 ,你看特斯拉也一样,没有说垒一堆人。

有说做这种软件垒一万人、几亿行,这一点我们有不同看法。我们觉得像特斯拉每个人都很精,质量很高。

从我的角度来讲一直是拼效率,效率是最核心的。你 对资金的使用效率,对人员、运营的效率,这是最核心的。 各个分支领域的顶尖人才,这是我们希望质量高的团队。

媒体:如何定义核心技术?

王凯 :能非常直接体现价值的就是核心技术,第一就是数据。我刚刚说了,数据驱动型科技企业,数据是命门。另外一个是跟用户相关的,因为为了提高终端客户的极致体验。

以自动驾驶为例。自动驾驶领域有一个特别大的挑战是在于延迟,这是非常大的一个挑战。为了能控制这件事情,你需要对整个技术栈有一个控制。最核心的 Kernel 部分一定要在自己手里,只有这样才能保证延迟可控。

一旦你交给供应商,他的开发是黑盒的,你到那儿就形成断裂了,当客户提出需求让你改,你都没法完成这件事情。

虽然 OTA 本身机制已经建立好了,但是如果有些东西完全黑盒没法改动,或者你需要交钱,就算交钱也不能很快给你迭代,他就捏住你的命门了,对我们来讲全栈软件的架构是要自己把控的。

Middleware 的 Kernel 也是要把在我们自己手里,我们会自己建这两个 Kernel 部分的 API,尤其是 OEM 的 Kernel 我们会建立合理的 API 引入第三方进来,有一些现成的东西就可以进来了。

通过 Middleware 的 Kernel 外建 API,可以引入现成的算法,这套东西成为体系,它有自己的 Middleware,加上上层的 application 应用,通过 API 就可以直接用。但是最核心的数据交互都是我们来组织。

对我们的合作方,我们希望是白盒交付的,这样才能真正控制说客户端反馈有问题,我们能快速诊断出来哪儿有问题,我们去更新,跟用户的闭环就完成了。

媒体:白盒是?

王凯 :源代码。

媒体:OS、Middleware 的内核和 OS、Middleware 整体的差异是什么?

王凯 :内核是相当于一个基石。Kernel 部分包括 file systems 文件调度系统,IO 系统,还包括 boot,就是最开始的 boot。这一部分是最核心的部分,比如说外延的一些 application 甚至 driver,都是在 OS 范围,但不属于 Kernel 部分。

媒体:不是那么重要?

王凯 :一样很重要,但是这一部分不一定非得所有东西都自研,我甚至可以交给第三方,因为不是命门。影响你最根上,最骨架的东西没有掌握在自己手里。比如说你找供应商,可以按我的规矩,我只要你按我的规矩走,我就能保障我自己。

汽车业尤其是自动驾驶,最重要的是 worst case。你看特斯拉为什么很多事情做得快,因为所有的都是自己做的,包括自研硬件,是因为它觉得没有任何人能满足它的软件。

当它软件做到极致的时候,顶级的软件工程师一定是想自己做硬件,他看哪个都看不上眼。顶级的硬件工程师一定也想自己做软件,说你们太 LOW 了,这是很自然的水到渠成的事情。

媒体:之前理想对自动驾驶有一个路线图,现在您入职以后对路线图或者是时间表有没有一些更新?

王凯 :整个步骤还是这样,我们首先会实现 NOA,其实我不愿意谈所谓的 L2、L4。

对用户来讲是什么样的场景,场景越来越多,自动驾驶的时间,能用的辅助或者是自动驾驶时间长,这才是用户体验。我们希望提高这个,包括数据闭环是根据用户需求来决定先实现哪个,淡化所谓的 L2、L4。

从场景来讲,说的教条一些像特斯拉的 NoA 先到位,然后 L3,L3plus,应用场景越来越宽,最后到 L4。

重要的时间节点,比如说下一款车,2022 年出的这个是要从硬件上要做到 ready L4 的硬件, 不是把所有的硬件一下到位,但是接口全都到位,这车不光是软件升级,硬件也可以升级。

媒体:理想测绘资质吗,有没有说未来要做到高精地图?

王凯 :有。

媒体:这一块的投入会不会太大?包括后期可能要做超级计算机训练数据?

王凯:首先第一个我们是有资质的, 乙级资质 。(乙级是自己采集自己用,不能卖。)

从我的角度来讲,数据是最重要的,我一直讲数据驱动的公司,地图包括高精地图是很重要的数据之一,虽然它不是用户数据,但是它是很重要的数据之一。

当你的科技属性强了以后,造车的费用跟那些比起来是小头。

因为本身机械制造、发动机技术,传统的技术基本上是比较成熟了,反而是不成熟的领域,但是你现在要它们都融合,它们是你最应该投钱的部分,这样才能体现你的差异化,而且这时候用户是可见你的迭代速度的。

特斯拉的超算,是它在这个领域做出前沿了。

但是我们也有自己的优势。我是这么认为, 特斯拉如果不在中国建很强的本地团队,很有可能会被本土企业吊打。

我刚刚讲的很重要的一点,以后的汽车行业是数据驱动型科技企业,数据驱动是要跟本地用户发生强关联的,尤其是自动驾驶领域。

很多数据是国与国之间有不同的法规,他不到这个地界是不了解的,甚至数据出不去那怎么办。而本土企业植根于这儿,所有的员工土生土长在这儿,他知道这儿的规矩,这个迭代速度天生比外来人要快一些。

特斯拉其实带了很多新的理念,把整个供应链都带进来,确实有一些先锋的作用。

媒体:座舱、自动驾驶和算力团队之间怎么协同?

王凯 :从汽车业来讲,架构这个理念有三个特别重要的趋势。第一个趋势计算中心化,第二个趋势数据网关卫星化、能源网关卫星化。不知道大家有没有听过,Zone Controller 区域控制器?就是典型的我说的三个趋势的实现。

我简单来说两句,然后再回答组织架构为什么要匹配,这是相关的。

计算中心化很简单。以前制造业是功能驱动型产业,我 需要一个功能的时候加一个 ECU,把最终的结果数据,无论是输入还是输出就传到其他的地方,完成这个功能。以前加一个环视就加一个 ECU,就只提供你一个环视,就完了。

但是今天的智能车要求是什么?我这个产品在几年前定义的时候,架构都定义好,最初的时候给你一个基本的版本、基本的功能,以软件的形式实现。以前的情况下,几年后这个车就这样了,但现在是我给了你之后,你的软件部分一直在升级,一直在变得更好, 会把内部所有资源都调动起来 ,这个时候原本的功能驱动型的架构就完全不行了。

以刚才我们讲的环视功能,任何一个中间结果,因为我这个是供应商做的,就是我给你电源、数据线,你输出,就完了,任何中间结果都没法用。

你想用,我去找他,你给我改一下,供应商说好,一百万、三个月,你还怎么做 OTA,这么一个小小的改动。

所以这个时候最佳的解决办法就是所有东西,用硬件的东西最开始的时候搭个大架子,软件的基层做完,尽量计算到核心的东西去做。而这些传感器都只是数据进来。

至于我怎么用是在中心计算平台最开始有一个先给内件的搭配组合,回头升级以后有新的玩法,在中间改就行了。所有端的东西,传感器都不用碰,这跟以前的概念完全不一样。

刚才我说的一个是数据网关卫星化和能源网关卫星化,这两个是什么意思?

原本我的架构,一个豪车 200 个 ECU 很正常,里面缠了很多线,组装的时候很费劲,这个已经不符合以后的需求了,你完全是 update,每个都只有最终结果,不能改中间,实现的功能非常有限,我还得求爷爷告奶奶,不一定实现,我搞定一个 ECU 其他的都能这么用。

在新的体验下, 把所有的计算尽量中心化 ,一到几个核心的 ECU 有实际的脑子,原本因为很多的 ECU 分布在车里,车里的东西无非要不是输入,要不就是输出。输入是传感器给你攒集来的数据。输出是控制某一个电机,窗户开或者是关,就是这些。ECU 之所以放在这些地方是因为离电机近,新一代几个的时候把这些都无脑化,形成一个卫星化,就好像中心城市和卫星城一样。

比如北京市和通州,通州做的是什么,这些人真正上班是在北京上班了,但是住在这儿,最开始要休息,无论能量还是数据都在这儿收集,通过智慧完成工作。

这样做的好处是什么?无论是能源网关还是数据网关可以进行数据输入和输出的汇总,不需要太多的脑子,把数据搬运回中心做计算。

有几大好处,第一是 解决了 OTA 轻松升级 ,轻松管控。

第二是 兼顾了物理位置的布局,使布局路线大大缩短 ,特斯拉说要缩到 100 米,但是没有做到,这一点特斯拉还是走的比较前面。

去年的核心专利我很希望在 Model Y 上有所体现,但是还没做到。有几个核心体现就是比如说 2D 布局,backbone 做完了以后,所有东西全在这上面。第二个是所有的基础件带通讯接口,说白了是安一个门,连上,有一个插口就插上。

像这些专利,去年年底发了两个,但是最后的时候并没有在 Model Y 上没有做到,但其实这个概念觉得大家都是认可的,这是以后的必然趋势。我之所以讲这个,是为了回到我们现在为什么组织架构这么做。

组织架构还是一样,你所做的运营也是技术的迭代,一步步扎扎实实走过去。当前有一个智能和系统部门,主要做的是智能座舱相关的所有东西,还有一个是云端和手机端的服务,包括 OTA 的通路都打通了。

自动驾驶有一个团队被独立出来,第三个是算力平台,算力平台当前的事情会研发一些核心的,而且有特别意义的是局部增容 ECU,我们要完成网关这些事情,能源网关和数据网关的融合。

媒体:自研 ECU?

王凯 :对,能源网关和数据网关的融合,下一步平台部门会担任整个硬件抽象化的核心。那个时候就是硬件完全抽象化了,这个是下一阶段,一步步来。以后各种功能域会被提炼成需求对平台有要求,侧重点在软件上,而联系这些所有东西是系统架构的事情。

能源网关是供电 。汽车之前也是很多能源供电或者是油路供电,这是车级很重要的架构的事情。但是到电车了以后,这个事情是最重要的。电的分布是怎么分布,电的使用效率。

因为其实包括特斯拉自研硬件有一个原因,就是因为它觉得其他芯片不够省电,就是非常第一性原则的典型的例子。

媒体:理想跟 Model Y 差距有多远,多久能赶上?

王凯 :特斯拉的中心域控制器基本上差不多了,后续是性能提升,马上要出的 Hardware 4.0 我蛮期待做成什么样,那个时候真正会把自动驾驶和座舱是要融合了,在一个芯片里,那就非常厉害了。

我们现在属于这两个是分开的,两个 ECU,这是必经之路。你如果这一块不做扎实了,下一步走的时候,你在产品需求定义的时候会遇到层层阻力。

我们下一步是把交互做得更好,软件层面和内部的数据闭环是我们的重点,在这个阶段。

其实做预控制器尤其是融合这一块最难的是软件。 功能安全从 QM 等级一直到 ASIL-D 等级,跨度非常大,系统的复杂性指数级往上奔。如果你的软件不过硬,这件事情最好分开做。因为无论是复杂度还是研发投入的成本一直企业是扛不起的。

当你两边吃得很透,甚至做到某种意义来讲, 开发的时候软硬分离,但是效率是软硬一体的时候,这件事情做完以后才能做下一步 ,在你的体系里完成 0 到 1,进入成本缩减的时候再说走下一步。

你现在 0 到 1 还没做,做下一个这会要了你的命,因为对车企来讲很多的指标是要落地的,我们有明确的时间点,这个车什么要落地,这是硬性的指标。

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