和楼天城谈Robotaxi:“L2越厉害,就离L4越远”

汽车   2024-08-14 07:00   北京  

编者按:腾讯汽车编辑部把过去十年的电动化浪潮称之为中国汽车工业的“狂飙年代”,如今,站在2024年这个被誉为“智驾元年”的历史节点,我们不禁要问:产业主要参与者将坚持怎样的技术路线?又如何构筑各自的竞争壁垒?腾讯汽车特别推出智驾系列策划,通过访谈、实测、横评、综述等多种方式,力求站在历史的原点,进一步洞悉汽车工业未来十年可能发生的巨大变革,从而为读者和行业提供更全面的内容导引,为行业留下部分历史注脚。

作者 | 张小珺

编辑 | 石   丁

出品 | 腾讯新闻《远光灯》

就在Robotaxi已经快从人们记忆中抹去时,它突然重回大众视野。

今年7月,百度推出的萝卜快跑在武汉引发广泛关注,也带来一些争议。许多人开始讨论Robotaxi是不是迎来拐点?对此,我们和小马智行联合创始人兼CTO楼天城聊聊Robotaxi。

楼天城是清华首届姚班毕业生,因在编程竞赛的优异战绩又被称作“楼教主”。他毕业后进入Google工作,在这里最早接触了无人驾驶,而后又加入百度从事无人车研发。2016年,楼天城与百度前首席架构师彭军,创立无人驾驶公司小马智行(Pony.AI),他出任联合创始人兼CTO。该公司估值达85亿美元,正寻求在纳斯达克或纽交所上市。

楼天城在L4自动驾驶领域从业10年左右。访谈中,我们探讨了关于Robotaxi的新闻、无人驾驶的简史、自动驾驶常见的路线之争。

楼天城说了一些颇为尖锐的观点:比如,“L2做得越厉害,它离L4越远,反之亦然”,又比如“当自动驾驶超越人类,数据就变成干扰项,并不是越多越好”。

这里总结了楼天城的一些核心观点:

① 萝卜快跑出圈是因为无人化;

② 自动驾驶可以分成5级台阶;

③ 纯视觉是好学生,激光雷达是作弊学生;

④ 辅助驾驶做得越厉害,它离L4越远;

⑤ 当自动驾驶超越人类,数据不是越多越好,而是干扰项;

⑥ 现在不是自动驾驶的ChatGPT时刻,无人化铺开还需三五年;

⑦ 我的AI世界观:“人本质也不过就是一个AI而已”。

以下为访谈节选。(为了方便阅读,作者进行了一些文本优化)

△小马智行联合创始人兼CTO楼天城


自动驾驶有五级台阶


《远光灯》:我们先从最近的新闻聊起,萝卜快跑前段时间在武汉火了,Robotaxi引发很高关注度,为什么是这个时间点?

楼天城:因为它无人化了。我们2022年底做到无人化,百度也是这时,技术成熟已经1年多时间。从技术成熟到公众感知需要时间准备。

它(萝卜快跑)有一定规模,且集中在一个城市,公众感受度比以前高一些。99%是因为无人,这个是前提——哪怕有10万辆车,每辆车配安全员,绝对达不到今天的热度。

《远光灯》:其他人也会把热度归结为其他一些要素,如更多车队、更大试用范围。

楼天城:这些是那1%,这1%是最近才有,但最根本是无人化。

《远光灯》:为什么火的是武汉,是偶然还是必然?谁会是下一个武汉?

楼天城:可能有关系,但一定时间内绝对不会是唯一。一线城市都有可能。

《远光灯》:能不能梳理一下自动驾驶发展历史,它是如何诞生并一步步发展到今天的

楼天城:自动驾驶这个技术有30年。2009年是一个槛,一帮人意识到可以做到全无人——在那之前大家讲的都是辅助功能。我不直接在其中,但后来加入这个团队(Waymo)。

L2、L4定义是从那时开始的。L2是部分自动驾驶,驾驶员必须时刻监控驾驶环境,并准备随时接管控制权;L4是高度自动驾驶,车辆可以在大多数环境和条件下完全自动驾驶,无需驾驶员干预。)

我用时间让你感官更强——它能自动1小时、10小时、100小时、1000小时、10000小时不用你管。每一步都至少要一年甚至是两三年慢慢走过来。这是L4纯无人驾驶。辅助驾驶有另一条线。 

谷歌2012年做到1小时,我们2017年底做到1小时,慢慢向前从1到10000小时,每一步有对mindset的演进。认知很重要。

《远光灯》:每一步技术突破的关键是什么?

楼天城:让车辆能够有一些基础功能,有一些基础时间能力,基本1小时接管一次。今天做到这一步的也不多。辅助驾驶你不敢轻易说能做到1小时。这涉及对车辆改装,包括传感器等整个集成。

1到10是我们说的一些模型,就是机器学习,不一定是大语言模型,就是各种模型——是1到10的主要动力点。

10到100开始真正涉及收集大规模数据,很复杂的模型,以及端到端。并且你肯定要有一定的车队,你要收集足够的数据。从10到100,需要原生数据,不能依赖其他行业数据。完整数据收集和模拟训练体系,是这个阶段的关键,这个走两年不过分。

从100到1000的关键是指标体系。比如上个月我们做到200,这个月有新版本,我想知道是做180还是220了?我不能靠猜。我不能靠坐1小时做决定,因为1小时太短。我能不能测1万小时?首先测1万小时要测很久;其次,测1万小时无法保证,比如上个月下雨下多了,这个月下雨下少了,你怎么知道数据强还是弱。比如最近修路多,或者就是运气不好,周五晚上交通事故特别多,上个月不小心多了一个周五晚上——有各种噪声影响判断。

如何把这些噪声滤掉,真正判断你做得好不好?这是100到1000最关键的。很多家卡在了这。

1到10或者10到100,经常说一个词叫“资源”——我有很多钱、数据、机器,我可以训练模型,这都没问题。但如果你没有“尺子”,你都不知道是变好还是变差,这是“超越资源”的能力。如果做不好,再多资源也做不到。不至于南辕北辙,但会原地打转。

再说AlphaGO的故事,人下不过AlphaGO,我为什么知道?他们可以对弈,我看谁胜率高。开车的好坏千人千面,两个好的司机开得不一样。究竟开好还是开差?评价极难。

甚至我训练了一个大规模的模型来做这件事——评价这个模型的好坏可比模型本身难多了。

《远光灯》:这个模型你们专业术语叫什么?

楼天城:我们内部叫Context-based metric system(旨在根据不同的场景分别评估系统的能力),我主要精力都花在这边。

这是公司突破极限很重要的事。很多人讲的都是我们数据多少,我们数据多大,但忘记了好坏之分——当你不能判断好坏,就没办法前进了。

《远光灯》:最近萝卜快跑,我在武汉的朋友说开得太慢了,这让一个人类司机感觉不安全——好像是一个货车在前面,你需要也开得很慢,否则撞上怎么办

楼天城:这个评价不好量化,得用模型模拟。安全有安全感的问题——你开车把人吓得要死,那也是不安全。慢得要死不安全,这是高阶的,这个理解很厉害。有时候有错觉,感觉开得慢会安全一点,并不是这样。开车开得慢会让人犯昏,让别的司机不知道你要干什么,让别人confused(迷惑)很危险。

从1000到10000,其实就是这个。现在我回头看,好像挺显然。站在当初1000小时不明白这个道理。从1000到10000小时,你可能出的安全风险不完全由你个人,可能由其他司机。你不撞别人,别人还会撞你。整体安全才是真正安全很重要的一部分,这是1000之后。

人一般都能做到1000,那时已经超越人的水平了。

为什么难呢?我坐我们的车,某天我突然发现,这个车怎么这么开?这时我不敢怀疑它错了,因为我怀疑是我不如它,它可能想了我没有想到的东西——它开得比我好,我不能仅仅靠我评价,因为我根本不如它,我只能告诉它什么是好的。 

从1000到10000根本是,有这样一套演进系统,能帮它怎么去演进——你不能教他了。现在带娃我觉得没问题,还可以教;很多年后就不一定,他比我厉害,我只能告诉他怎样让他自己学,给他创造环境,给他找更好的老师,告诉他什么是好的,但究竟怎么学,那是他的本事。

你千万不能把你开车数据全部灌给它,因为你的数据就这个水平,你把差的数据灌给它,它更学不会了。首先,你要找到非常好的数据。

以及,如何降低其他车的风险,是1000到10000最关键的。跟你刚讲的有点像,别人车发生困难,是因为我开车给他造成困难,让别人发生事故。那么我能不能不要给别人造成困难,让别人开车都觉得比较容易?

《远光灯》:现在是千到万的过程当中?

楼天城:现在已经到10000小时了。10000小时是10倍于人类司机水平。

《远光灯》:你说的1小时、100小时1000小时10000个小时,专业术语怎么说?

楼天城:我们一般用开多少里程会出现一次你不希望发生的事情,比如出现接管或者一次事故。最早源于美国,美国是英里,就是Miles per Intervention、Miles per Perfectly evasion之类,我们叫MP-X。

《远光灯》:2016年创业到现在,哪一步对你们是一质的飞跃?

楼天城:每一步都很难。我们在10小时停留了不少时间,担心是不是走不下去了。10小时肯定不够,如果长时间没进展,团队可能迷茫,那时压力很大。

这个突破是信心累积非常重要的一点,当时伴随而来的是丰田投资。



L2越厉害,就离L4越远

《远光灯》:我在学习自动驾驶时发现,这个行业有很多路线之争第一个是使用纯视觉还是激光雷达

楼天城:目标不同是最大差别。目标不同,最合适的路线就不同。

做全无人,我就不会走某些路线。比如说我不会走全视觉路线。

我很喜欢禾赛的说法,好学生,你可以很努力、优秀,但你很难比过作弊的学生。激光雷达是一个作弊的东西——比如,从我们这到屏幕的距离,激光雷达一测就知道,不需要数据,不需要参数,不需要学什么,直接看答案就行了。做到全无人,需要“一个作弊的学生”来做。

《远光灯》:为什么特斯拉要用纯视觉的路线?

楼天城:因为现在它不需要全无人。

纯视觉成本更低;更重要的是,车辆颜值会受很大影响。成本在四五年前是影响因素,但今天成本差异没那么明显了,对车辆外观确实有影响。

《远光灯》:第二个路线之争是车路协同还是单车智能?

楼天城:这两个是互相加成,他们的矛盾从第一天就非常少。这两个之间各有各自重要的东西,都能做到,没必要A取代B。

但如果万一没有车路协同,它是调度不够好,但不至于完全不能上路——这是为什么我们先做单车智能的原因。它有priority(优先级)。

车路协同现在提供的数据,当下很难帮助单车智能。反过来,单车智能在帮车路协同。你可以认为自动驾驶也是一个设备,现在这个智能设备各方面性能比车路协同好。

《远光灯》:第三个路线之争是,渐进式自动驾驶还是跨越式自动驾驶?你们是跨越式。

楼天城:你说L2和L4,从数字上我好像占了便宜,因为我取了比较大的数。不应该占嘴上这个便宜。大家是不同的两个目标——That’s it。

一个是足球、一个是篮球。一个顶尖足球运动员更难成为顶尖篮球运动员,因为很多做得太极致了。足球运动员非常优秀,弯腰能力强,人都有点驼背,篮球运动员一定不能这样。当他很极致,做另一件事反而很难。

《远光灯》:何小鹏最近去美国试驾特斯拉FSDWaymo,得出的结论是特斯拉FSD明年一定会追上Waymo,虽然Waymo现阶段体验更丝滑,但特斯拉有更多数据,范围更广,面积更大,成本更低。你同意这种观点吗?

楼天城:一个学文科,一个学理科,谁考得高,得看出什么题。

他们的目标差别很大。我比较辅助驾驶和L4,因为本身FSD和L4不是一个同类比较。辅助驾驶,它成本和覆盖区域很重要,跟人类交互很重要。它一个助手,要做的是,帮你的时候一定做得都对,帮不了的时候就告诉你,你要自己来。而刚刚说的全是L4没有的。

L4首先成本很重要,但没那么重要。在此基础上,所有事情都要自己handle,不能交给别人。别人可能在睡觉,你叫不醒,所有事情都要自己处理。哪怕稍微慢一点(我们现在速度上是比别的车快),安全性100%一定要保证。如果你了解模型训练的东西,这是两个非常极端的规划。

你可以理解成,家庭医生和专科医生的区别。一个医生各种病都要知道一些,但治疗需要找专科医生。专科医生是我不知道很多病,但我知道的病一定是要对的。

《远光灯》:所以FSD做得再厉害也不能直接过渡到L4。

楼天城:L2做得越厉害,它离L4越远。

反之也是如此。一个越好的L4公司,它离L2越远。

《远光灯》:L2L4技术上的本质差异是什么

楼天城:L4需要10000小时不出事故是最少的。说不好听的,10小时出一次事故,谁敢用你的车?

L2的技术也在不断前进,但这个数字是越来越低。三个月之前我可能做到10小时,这个月只有8小时。这不是问题,因为用户从没要求过我,我只要大于1就可以。但从10到8,成本降低了,用户只需要付更少的钱就可以,这是用户更喜欢的。你本来要从10小时做到10000小时,但你花了三个月降到8小时。

你是一个更好的L2产品,但是距离L4更远了。

马斯克拍过一个视频,40分钟接管一次,他都没觉得这有问题,我也没觉得有问题。



当自动驾驶超越人类,数据是干扰项

《远光灯》:你现在最关注的北极星指标是什么?

楼天城:按重要程度依次是安全、舒适度和效率。

《远光灯》:关于我们刚刚讨论的怎么让人类司机或路人减少恐惧,Robotaxi公司需要做什么

楼天城:做所有人该做的事,让他觉得你是一辆正常的车。这个技术非常复杂,但通俗说,是让大家觉得是人在开车,你没有任何特别之处。

千万不要surprise别人——变道该坚决就坚决,该不变就不变,不要犹豫。人一般不犹豫,人觉得稍微有点挤,我就挤进去了——所有行为就像一个老司机的正常行为一样。

很多人开法不一样,我们叫“千人千面”。大家觉得数据多肯定好,但到这里就不是了。因为一旦千人千面,数据越多越不好、越多越杂。

《远光灯》:这跟FSD的观点相反,他们觉得数据越多越好。

楼天城:他们如果做到1000小时,也会这么理解,但它现在连1都不到。

当你开始超越人类,数据不是越多越好。人就是1000小时,当你开始超越人类,数据是你的干扰项。

到1000小时之后就要考虑数据的缺点。人在不同情况下开车行为不同,会把机器学习搞晕,它不知道跟谁学。它也没有办法取平均,因为行为没有平均值。假设说你有所有数据,你现在要超越这个平均的时候,数据越多越难超越。

《远光灯》:如果数据不是越多越好,多少数据是合理数据

楼天城:这个涉及到内部的一些点。到了1000小时之后,百辆车就够。

《远光灯》:这听起来很容易,数据量变大很难,数据量变小很容易。

楼天城:变小不是说我就扔一些数据,而是我需要对数据做更多处理,剩下我要的。很难。

《远光灯》:你怎么知道多少数据是合理数据?

楼天城:这是根据要达到的目标所训练的模型大小反推需要的数据量。数据越多,让你越难收敛。

之前马斯克提到,平路空白路上的数据是没用的。因为大语言模型迭代,它的梯度会很快下降为0,没办法收敛,这是技术原因。但本质是当你超越,你会发现这些数据会出现反面效果。当你从1000走到10000,数据达到一定数字,帮你做一些事是可以的,再多就是负面向,会把你拉回来。

我今天已经达到6000小时,还没有达到10000,我把那1000的数据加进去之后,会从6000被拉回来,变成4000小时。

《远光灯》:L2既然有这么多数据,为什么现在才到1,为什么这么慢?

楼天城:我经常这样举例,我们公司给到员工每个人1台电脑,但每个人的表现天差地别。公司有人做得好,有人做得不好,不是说你给好的人发了10台电脑,差的人只发了1台电脑,大家的电脑都是1台,有很大不同。有很多超越硬件之外的东西。

《远光灯》:何小鹏有一个观点,他认为在大AI应用里,软硬要合体你同意吗?

楼天城:如果说最终追求性能极致,软硬一体是有帮助的,这个我认可。但世界上不是所有东西都要追求性能极致。



现在不是自动驾驶的ChatGPT时刻


《远光灯》:毕业加入谷歌,你在谷歌最大的收获是什么?

楼天城:最大的收获就是接触了自动驾驶。因为当时只有谷歌有自动驾驶。

《远光灯》:谷歌的组织文化有没有给你一些启发?

楼天城:谷歌很强调团队合作,他教你很多办法,怎么能更好的合作大家一起工作,代码应该如何管理据应该如何管理用什么样的方式去一起写代码大家能写得很好,不出问题

做事需要大家一起做,而不是靠一两个超级明星。

《远光灯》:2016年为什么跟彭军一起创业?

楼天城:我当时在百度。大家在理念、认知做这件事的决心上有非常大认可。

现在萝卜快跑关注度更多在无人上。2016年到2019年、2020年,大家都相信能做到纯无人。可是之后的三年,疫情那几年,大家有点怀疑能不能做到。根本上还是大家对这件事的认知大家愿意出来是因为想花几年做一件影响人类的事。

《远光灯》:你们创业了8年,无人驾驶落地比你预期的早还是晚?

楼天城:有早有晚。首先是政策,过去几年,尤其是中国,政策是顶着技术往前走,感谢政策制定方。还有一个快是成本,激光雷达早年8万美金一个,那时汇率和现在差不多,50+人民币而今天好的是小几千人民币。价格的下降比想象快很多,这对商业化有很大帮助。

无人化比我想象中慢了一点当然不是说所有都是因为疫情,但有关系。

《远光灯》:特斯拉FSD很厉害,华为、小鹏等国内车企的智驾水平也提升,他们跟你们是什么关系?最后市场格局能给我描述一下?

楼天城: L4的伙伴有技术公司、车厂以及运营的平台方,有可能一家公司做其中多个,但从格局角度来说是这样的,做多个不表示格局不是如此这是L4的状态。他们也可以成为其中的车厂。如果说哪一天突然冒出来一家公司,他既能做车也可以做好的技术,这有可能发生。

《远光灯》:如果说L4实现了,街上是不是就不需要这么多特斯拉了

楼天城:不是这样。很多人还是要开车。今天我们做的更多是出行服务,为城市提供基础运力并不是说要剥夺人开车。

《远光灯》:有人说这是自动驾驶的ChatGPT moment,你认同吗?

楼天城:L4肯定没到,我们要把它做到。

《远光灯》:你觉得Robotaxi什么时候能让我们看到非常大规模的在多个城市运行?

楼天城:三五年。L2L4的差别,有一个成本问题。你说很大规模成本怎么也得说比如说10万这个量级前后。现在大概是十几万。

但下降不是说买便宜东西,它需要标准化生产做产线。去年我们和丰田成立合资公司专门做量产把我们的方案标准化、量产化、产线需要更长时间

《远光灯》:你觉得以L4为目标的无人驾驶公司,在全球范围内能活几家?

楼天城:我的观点是一只手。

10000小时的技术门槛很高,不是随便可以做到但也绝对不可能是1它的扩张和互联网不一样,互联网是0成本扩张,这需要铺车。就连车厂,也没有说只有一家。到最后有不同的体验,有不同的要求。

《远光灯》:融了这么多钱,用了这么多年,你对今天的结果满意吗?

楼天城:满意。前年年底之后我都满意——无人化是几代做技术的人的终极梦想。

《远光灯》:Pony.AI你期待它成功的样子是什么,最差的预期是什么?

楼天城:三年和五年(实现全无人)。我估计最好是三年,最差是五年。

《远光灯》:Pony.AI在通往无人化的路上有没有倒下的可能性?

楼天城:不会因为我能想到的原因倒下。

《远光灯》:是什么让你坚持做无人驾驶这么多年?

楼天城:不光我,公司所有创始团队。这也是我导师姚期智先生带给我的,我是第一届姚班学生。

一个人放弃初心,一般人会认为他遇到了很多困难没办法坚持,但人放弃初心的根本原因是不切实际的诱惑,不是因为艰苦。很多人可以在很艰苦的条件下坚持前行,但无法在诱惑面前保持好的心态。

我们当时出来,不是为了一个体面的生活,我们其实都有,不需要这么做。我们就是要为了把这件事做成,因此我不太会受很多诱惑。和我们同期出来没有坚持下来,没有是因为艰苦或者因为没钱了,而都是因为没经受住诱惑。

《远光灯》:姚先生是一个什么样的人?

楼天城:我没有资格评价他。

他是一个对教学看得很重的人他上课的时候对我们的很多反馈是很认真的甚至我们问他回答不了的问题,他也会说我来想办法回答你——他会真的来找你来回答你的问题。

这种大家可能会忘了,但是他不会,他对教学和对学生的学习很看重。



人本质也不过就是一个AI而已

《远光灯》:怎么看李飞飞提出的空间智能?

楼天城:这个涉及到世界观的东西了,我不予置评。

《远光灯》:你说说你的AI世界观。

楼天城:人有时候会高估自己的智能我觉得我们生活在一个非真实环境我不相信我们的世界是不真实这件事,所以我花了一些精力去找一些我们世界是真实的证据,但是我越找越发现——我们的世界不真实,我们在一个模拟器里,模拟器安排了我们的今天见面

这个根本是说,你可以探寻模拟器的一些参数,比如光速就是模拟器很重要的参数,现在做的很多AI工作已经开始一定程度探寻到一些参数,但是我们跟那些东西不一定有本质区别。

《远光灯》:这会带来你对AI有什么样的见解?

楼天城:AI超过人不是AI的顶峰

再说的更夸张一些,我们经常会问AI会不会超过人?但你问这个问题的时候是不是对自己太高看了你凭什么人可以判断AI能不能超过人?

《远光灯》:大家觉得AI是人创造的。

楼天城:我们创造的车,车跑的速度比我们跑的速度快多了我们创造AI可以超过人。更可能的见地是人的智力可能不足以判断AI能不能超过人。

我也不夸大AI的能力,AI本身是一个拟合回归过程,AI并没有创造新的逻辑。今天所谓的AI,还远没有到通用人工智能的地步,今天的ChatGPT,今天的大语言模型所有的东西,都是在模仿人,仅此而已——只是一个超大参数拟合的过程。

但是我并不否认,这种做法非常好,也能达到非常好的效果,也能超过人——因为人本质也不过就是一个AI而已。

《远光灯》:人和机器人会共用一个大脑吗?

楼天城:这就是要回答什么是大脑这个话题。也许大脑只是高阶智能的一段程序,什么叫记忆,记忆是对之前某些印象的encoder(编码器)。这方面是可以做到,但这个东西靠人来做不容易。

今天AI的技术在有些方面得到了很多进步,比如ChatGPT,但很多方面并没有达到特别高的水平比如说能耗我中午吃了饭到现在为止都不觉得饿,干了这么多事但是同样的事给机器人,它早就歇菜了。人的能耗比非常可怕。 

还有人这个系统的稳定性也极其可怕,你今天让我造一个心脏是造不出来的,它可以一生跳这么次都不坏,我做不出来这样的东西。所以人可以造出来的东西和人自己相比还有很大的差距,也包括脑子。但只是处理特定问题的时候,AI能达到人的水平。

《远光灯》:所以会共用一个大脑吗?

楼天城:完全可以,脑机科技可以做到这一点,这个理论上并没有任何问题。

因为你问的是能不能,但是我并不是说好做,它其实很难做,但是他能。



竞赛中有一个技巧是:Hold cold card

《远光灯》:你会怎么看待杨植麟你们都会被评价为清华的学神技术的天才,我很好奇一个天才怎么看待另外一个天才?

楼天城:虽然大家都属于AI方向,但当下没有立刻合作的点如果说合作,我还是会珍惜这个机会。同样经历过这些的人,才会理解合作的不易对方的支持和真正的闪光点。

只有拿过冠军的人,才知道冠军和亚军的差别。

《远光灯》:描述一下差别。

楼天城:你看奥运会奖牌第一名和第二名可不止是差这一名。世界第二高峰,很多人不知道是什么峰,但世界第一高峰全天下都知道。

然而他付出的努力也是巨大的,当你没有接近,可能你并不知道你要付出多少努力。但是你真正走过的人,我相信他一定能理解。   

《远光灯》:被称作技术天才会是一种负累吗?

楼天城:如果说这个都能成为一种burden,可能也达不到这种高度因为之前就可以称为burden。眼界要放得更高一些,显然上面还有更广阔的空间。

《远光灯》:为什么你参加比赛的IDACRush,怎么取的?

楼天城:当时是速度为王的时代,Rush就是一种最快的跑步动作。

《远光灯》:你连续11年蝉联TopCoder得冠军,你为什么要参加11届,驱动力是什么?

楼天城:是因为第12届我没有拿到冠军。杜瑜晧后来超过我了,虽然我三年之后超了回来,但是后面就不重要了。本质上我没有做到12届。

《远光灯》:你最近一年参加是什么时候?

楼天城:就是几周前。我去年拿了亚军,但没有拿到冠军,我一般叫亚军是最大的失败者,首先他是一个失败者,但他又是亚军,所以是最大的失败者。

竞赛是一个我能坚持20年的事情,自动驾驶也是如此。

《远光灯》:你就没有哪一年觉得今年要不就不去了,以后就不去了?

楼天城:用一个竞赛圈的行话说,能不能和想不想是两码事如果不能了,说不想的话,那就是找借口。

它是选拔,不是报名,你要进前几才能去如果你前几年都没有进前几那就是不能的,但不能和不想是两码事。做L4也有能不能想不想。

《远光灯》:竞赛有技巧吗?

楼天城:技巧无处不在。竞赛中经常有一点是别人会知道你做的现状,因为大家是一个racing过程,而不是最后才知道结果,过程当中就大概知道。

这个过程当中有一个hold cold card,我有一些东西我知道怎么做,但我就是不让你知道,我通过一些办法,让你觉得我也不知道,让你放弃真正拼搏的想法,把你淹没在里面。 

现在他能做到80分,我已经可以做到90分,万一我让他知道我做到90分了,就会激发他的潜能,他会拼命做得很高,会完全跳出这个点去想东西。你把你的分数控制在80左右,让他觉得自己不错,只要注意一些细节就可以了。最后你亮剑亮出90,这就没有时间想这个事了。

经常在比赛在最后一刻会有完全不同的结果,大家都hold在那一个点,但是总有人不hold,很多人把分数调整成最不hold的人的最高的地方,让别人觉得我好像差不多了。

《远光灯》:今天在L2那条技术线赛跑的时候,你会hold吗?

楼天城:这个不一样。公司发展需要一定的publicity,竞赛是不关注中间情况的,中间你哪怕领先一路,最后被超过还是被超过了,这是竞赛的特点。公司不是这样的,我不要同学们也需要,他们不要他们家人也需要,我需要交朋友,我需要有合作伙伴,中间的结果是很重要的

《远光灯》:这种招用多了别人不就知道了吗?

楼天城:我经常这么干,别人也都知道。但他或许有侥幸心理。

《远光灯》:我记得你还有过比赛倒数的时候

楼天城:我比赛倒数次数可能是世界第一,有四次倒数,很难会有来者了——因为很多人都进不了四次决赛决赛一般只是8-10人,能进决赛四次不容易我有幸垫底过4次。

《远光灯》:你倒数的话,回家会沮丧吗?

楼天城:难过肯定是会难过,因为我很看重这件事,但事后过了也就过了,需要继续往前看。

《远光灯》:失落多久?

楼天城:一趟飞机。

《远光灯》:你参加过这么多比赛,竞赛给你带来的乐趣是什么?

楼天城:理解冠军和亚军的差别算吗认识很多同样的人,有不断学习的一种态度。

最根本的是到真正塔尖的时刻,那样一种极致是我一直很留恋的感觉。


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