雷军说小米未来 2 年不谈造车进展，但谈了自动驾驶的进展。
8 月 11 日，小米开了一场 2 个半小时的秋季发布会，但雷军只用 5 分钟介绍了小米造车的进展：小米自动驾驶要 “全栈自研”，目前已组建 500 人规模的团队，目标是 2024 年进入自动驾驶行业第一阵营。
500 人并不是一个小团队。小鹏自动驾驶负责人吴新宙去年底接受媒体采访时曾透露，小鹏当时的自动驾驶团队规模为 600 人-800 人。理想官方表示，其自动驾驶相关研发人员目前超过 700 人，今年底计划扩张到 900 人。
但小米自动驾驶团队的 500 人是在 500 天内组建起来的，今年底计划扩张到 600 人。这还不包括小米人工智能实验室、小爱和手机相机团队的外援，小米技术委员会主席、小米汽车自动驾驶负责人叶航军对《晚点 Auto》表示。
自动驾驶行业人才紧俏，小米招人 “非常有挑战”，叶航军说。为了快速把团队组建起来，小米三管齐下：从公司内部转岗、招聘自动驾驶行业的专家、收购愿景匹配的创业团队。
自动驾驶行业强技术导向，一些公司会招募有行业影响力的高级别人才担任关键管理岗位，而小米并没有这样做。自动驾驶团队下属各部门负责人很多从小米转岗，包括量产负责人刘方，曾在 MIUI 负责生活黄页业务。产品负责人陈君宇曾为小米产品总监、小爱同学语音产品负责人。
叶航军认为，这不代表小米自动驾驶团队的综合能力不强。自动驾驶是个崭新的行业，从业人员之间的认知差距不大。他表示有人工智能背景的人才切换到自动驾驶，成长的时间只需要 1 年。
叶航军自己就是从人工智能转到自动驾驶行业的。他 2003 年获得清华大学计算机系博士学位，研究领域为计算机视觉与图像检索，现在最对口的行业正是人工智能。但那个时候，人工智能还停留在学术研究阶段，可落地的产品屈指可数。
他于是加入互联网公司做搜索引擎，先在谷歌干了 4 年，又去了腾讯。2012 年，移动互联网蓬勃而兴，叶航军加入了风口上的小米，负责云技术。
4 年后，小米组建专职的人工智能部门，叶航军说自己 “毛遂自荐” 参与筹建。此后 5 年，他从人工智能部门总经理升任小米技术委员会主席，2021 年初被雷军 “点将” 主持小米自动驾驶业务。
接到这个任务的叶航军 “很兴奋”，他说自动驾驶是智能汽车的 “技术制高点之一”，他现在投入全部的精力，为小米攻克这个制高点。
叶航军将小米的自动驾驶团队概括为 “老中青” 三代，他自己属于人工智能行业的 “老” 人，自动驾驶行业的 “新” 人。而自动驾驶行业的 “老人”，是小米去年收购的 “深动科技” 团队。
深动科技创立于 2017 年，四位联合创始人——CEO 蔡锐、CTO 李志伟、首席科学家杨奎元、研发总监张驰皆来自微软亚洲研究院。去年 8 月，这家创业公司被小米 5 亿人民币收购，团队整编进入小米，成为了小米自动驾驶算法团队的一部分。
叶航军说，小米收购深动，是因为认为这个团队在核心算法上有积累、有量产项目的经验。《晚点 Auto》了解到，深动曾为上汽做过自动泊车的量产方案。
双方从接触到收购完成，由小米投资部门牵头，大概只用了 1 个月。蔡锐是叶航军在清华大学同实验室的师弟，但两人平时来往不多。直到小米投资部门去尽调后，告诉他这个消息。叶航军说，这不是小米收购深动的原因，但因为这层关系，“沟通起来更坦诚一点，效率更高一些。”
按照小米 2024 年、2025 年的规划，今年底自动驾驶团队扩张到 600 人规模时，基本能满足研发需求，叶航军说。
雷军对小米自动驾驶的要求是：2024 年进入行业第一梯队。为此，小米制定了自动驾驶 “全栈自研” 的战略。
叶航军说，小米的自研范畴包括软件、算法和系统架构。小米判断是否自研某一技术的标准，是看在该领域是否 “有能力或有计划为用户创造价值”。如果有，供应商的产品往往是不够的。因为供应商更愿意做标准品，而不是为某一个客户深度定制。在这些领域，车企自研的效率更高。
如果供应商愿意调整思维模式，或是与车企重新划定边界，双方的分歧或可调和。“他不能做的，能不能开放给你做？还是说完全是个黑盒，他不能做的你也不能动。这个模式是可以探讨的。” 叶航军说。
今年 6 月，零部件公司大陆集团表示，该集团从国内一家 “备受瞩目的造车新势力公司” 获得了 “5R1V 多传感器融合系统解决方案” 的量产订单，同时还为该客户提供 “L2 级自动驾驶及行车安全功能软件服务”，内置在其智能驾驶域控制器产品中，2024 年量产。《晚点 Auto》了解到，大陆的合作方正是小米。小米对此表示不予置评。
目前小米自己的试制车还没出来，为了不耽误自动驾驶方面的研发，只好改装了一批其他品牌的测试车。在小米首次对外发布的一段自动驾驶测试视频中：小米改装的一辆 “比亚迪汉”，搭载着禾赛 Pandar128 线激光雷达，在高速及城市道路上根据导航行驶，最后驶入地下停车场无人自动泊车。
根据视频中透露的信息，未来的小米汽车除了具备自适应巡航、车道保持等 L2 级别的基础辅助驾驶功能，还将具备 L4 级别的自动泊车功能，以及高速及城市道路场景的领航辅助驾驶功能——类似特斯拉 NOA（Navigate on Autopilot），可以让车辆根据导航辅助驾驶直至目的地。
这是目前可量产的智能电动车最高级别的辅助驾驶能力，小鹏、蔚来、理想都在研发，并先后开放了高速场景。进展最快的小鹏汽车，计划今年将场景覆盖扩展到城市，在搭载激光雷达的小鹏 P5 和 G9 上实现。
小米第一款量产车 2024 年才会上市，到那个时候，叶航军认为，一线智能电动车都会具备领航辅助驾驶功能。这也会是小米汽车目标用户比较看重的驾驶体验。
“假如将来小米汽车的用户画像，跟现在小米手机、小米别的产品比较接近，这些用户可能会更看重科技体验。” 叶航军说。
目前小米改装的测试车总共有 40 台，有不同车型，在武汉、北京的规定道路上做测试，叶航军表示。今年底，测试车预计增加到 100 台，整体目标为 140 台。
小米目前的自动驾驶研发和测试，同时面向 2024 年量产的第一款小米汽车，以及未来的全无人驾驶场景。因此传感器也同时搭载了两套。比如激光雷达，既有清晰度更高、成本更高的机械旋转式的激光雷达，同时也搭载了可量产的车规级激光雷达。
几乎所有自动驾驶的量产件都搭载在测试车上面，叶航军说，且考虑到算法移植的难度，测试车上传感器的安装位置、硬件平台已经尽量做到与量产车接近。
但测试车与量产车不可能完全一致。从测试到量产，也还有很多与车相关的工程问题需要适配和验证。小米自动驾驶研发整体上还处于比较早期的研发阶段。
雷军对小米自动驾驶给予厚望。“小米义无反顾地选了自动驾驶作为智能电动汽车第一个突破的方向。” 他在发布会上说。
自动驾驶仅仅是小米进军智能电动车的一样武器。产品的综合竞争力，最终是产品设计、技术和商业之间的平衡。自动驾驶的传感器、芯片等硬件会增加整车成本，因此小米还需要考虑目标市场的承受能力。叶航军表示，小米目前同时在参考市场上的几种自动驾驶收费及免费模式，权衡利弊。
“未来几年行业会有很大的变化，我们的产品和技术做好准备，商业策略如何选相对就会从容一些。” 叶航军说。
以下是《晚点 Auto》对叶航军的采访整理：
老中青搭配
晚点 Auto：自动驾驶行业的人才很紧俏，很贵，而且各个公司都在抢。你们目前的团队组建的怎么样了？
叶航军： 组队和招聘很重要，而且非常有挑战。可能因为雷总和小米在行业内的号召力，目前招聘还比较顺利。（我们）自动驾驶部门的正式员工 500 人左右，预计年底会到 600 人左右。硕博占比超过 70%，从传感器到芯片到感知、预测、定位、规控等算法，一直到工具链、数据平台、仿真平台、训练平台，这些自动驾驶的全栈技术需要的人才，已经基本招聘到位。目前汽车部拥有 1600 名研发工程师，还不算集团内部相机部、供应链、手机部、人工智能等研发部门投入的人力和支持，已经具备了 2024 年把一款不错的产品呈现给大家的基础。
晚点 Auto：自动驾驶的技术导向性很强，很多公司选择招募有行业影响力的高级别人才总负责，而你们各部门负责人主要从小米内部转岗，这是什么原因？
叶航军： 我们其实招募了不少高级别人才，专家级的人才有 50 多人，也确实有一部分专家是从小米内部转岗过来的。一方面是小米在人工智能领域已经有多年积累，投入了上千名工程师，在机器学习、视觉、语音、自然语音处理等领域都有很好的产品落地。自动驾驶技术的内核是人工智能，所以组建团队时候从小米内部转岗了一些人过来。
另一方面，小米宣布造车后，内部有很多同事自告奋勇希望加入，对此集团还特别在内部大会上宣布了纪律，约法三章：不能影响正在进行的项目、相应的工作必须要有同事接手、现阶段仅限研发岗。内部转岗的同事拥有至少三方面优势：第一，熟悉小米的企业文化。第二，熟悉集团的资源调度。第三，不用熟悉环境就可以投入到工作中去。
晚点 Auto：招聘过程中，有没有你们特别想挖却挖不到的人，是因为什么？
叶航军： 确实有这样的情况，大部分是职业规划的原因。小米现在这个状态，和他期望的环境匹配程度不够高。有人希望去一个事情分工更明确的团队里边，但小米现在还是创业阶段，很多事情是动态变化的，也许将来某一天更成熟、稳定了，他可以考虑。另外有些人，喜欢更早期的、更小的团队，我们现在团队已经有一定规模了。
晚点 Auto：二级部门的负责人，能算是各个领域的专家吗？很多人是小米多年的老员工，但没怎么做过自动驾驶方面的事情。
叶航军： 首先专家和部门负责人之间不是必然关系，部门负责人必须懂技术懂管理，而专家仅仅需要懂技术，这就是为什么企业中的职级往往会分为专业序列和管理序列。专家可以独自开展工作，也可以带领小团队开展针对性强的技术攻坚工作。部门负责人的要求更高，他们往往还需要同时带领多个团队同时开展工作，肩负组织和技术等多方面的职责。其次自动驾驶技术的内核是人工智能，这些人在人工智能领域工作很多年了。另外自动驾驶产业化的时间并不长，大概 2016 年、2017 年才真正开始。从 2017 年到去年，其实也就 4 年时间，行业的认知主要也是这个时间里建立起来的。我们虽然起步比大家晚一点，基本还在一个起跑线上。内部从人工智能转过来的人，对自动驾驶的认知建起来也很快。
晚点 Auto：建立这个认知需要多长时间？
叶航军： 看个人的领悟速度吧。我觉得对大部分有人工智能背景的人来讲，一年之内应该可以进入一个很好的状态了。
晚点 Auto：有一个问题是，他的学习时间是一年，但这一年内你们要把最重要决策都做了？
叶航军： 所以我们要老中青搭配，而且决策从来不是一言堂。
晚点 Auto：您属于？
叶航军： 我在人工智能领域里算是老的，但在自动驾驶行业算新的。
晚点 Auto：从 AI 转到自动驾驶，要做重要的决策，定技术架构，做长期的规划，这对你而言切换成本高吗？
叶航军： 我觉得切换到新领域的成本不高，背后很多东西是相通的。最大的差别，自动驾驶在控制一个可以动的东西，它跟物理世界有直接的交互，这一点跟以前很不一样。团队现在已经是老中青搭配，重要的决策大家会群策群力，有技术专家前瞻角度的、也有我们眼下综合能力的评估、更有产业专家的横向评估、还有长期规划目标对齐，任何一个个体在重要决策面前的话语权都是单一的。
对我来说最大的挑战可能不是纯技术上，而是技术、产品、成本整体策略的一个平衡。需要不同背景的人，去讨论和共识。以前很多单一性的产品，你自己部门想清楚就 ok 了，基本就决策了。但是自动驾驶，是整车上面一个非常重要的功能，它是整体中的一部分。然后别的很多功能，也是整体的一部分。一定要站在整个车的角度去思考这个问题，不能只在自动驾驶的角度去思考。我觉得这就是这一年来最大的收获。
晚点 Auto：你是小米技术委员会负责人，为什么会转到小米汽车负责自动驾驶？
叶航军： 我求学阶段就是专攻人工智能方向的，很希望看到人工智能真的能帮到人的生活，但那个时候人工智能还没那么成熟。2003 年博士毕业，还是以学术和发论文为主，能落地的产品屈指可数，当时也挺遗憾的。所以 2016 年小米要组建专职的人工智能部门，我也是毛遂自荐报名转过来的，是最早一批组建这个部门的人。
组建人工智能部的时候，我也考虑过自动驾驶方向。当时做了一些预研，更偏自主机器人，跟他（雷军）去展示过。他是支持的，但是当时大家都没想清楚这个产品该怎么做，因为毕竟预研投入的资源规模是有限的，真的跟产品结合起来，这个事情就完全不一样。
所以去年公司决定造车的时候我就很兴奋。自动驾驶是智能汽车的技术制高点之一，当时我就很期待能有机会帮助公司去攻克这个技术制高点。
晚点 Auto：你们要做的算法有成熟方案吗？是照着别人做就可以了，还是需要去把关很多重要决策？
叶航军： 行业已经被验证过的方法和认知我们都要学习和参考，但仅靠参考行业已有的方法是做不出好产品的。据我所知各家都有自己的算法和特性，也有不少的优秀的创业公司在独立开拓，而我们选择了完全自研，大家的特性可能有区别，但是现在整个自动驾驶系统和架构有一定的行业共识，都是希望从 L2 到 L4 兼容。但真的展开做，里面具体的技术决策非常多，而且对产品的影响很大。
比如传感器的选型要慎重，因为硬件定完不好改。尤其车的周期比手机更长，手机现在的大厂可以同时做多款来增加机会覆盖，车不可能这样照搬。
成本的因素，算法的要求，造型的要求，各方面要求都要考虑到，这就很纠结了。
晚点 Auto：你将自己定位为自动驾驶行业的 “新” 人，团队里谁算是 “老” 人？
叶航军： 去年收购了 “深动科技”，他们 2017 年创业，已经算是 “老” 人。另外团队里有不少行业专家，也是 “老” 人了。
晚点 Auto：“深动科技” 被收购后，团队整编进入小米汽车变成了自动驾驶部门的算法团队了。为什么收购这家公司？
叶航军： 我们因为时间比较短，为了能加速组建一流的自动驾驶团队，考虑了三个方向：一是从公司内部转岗，有人工智能相关背景的工程师和产品专家转过来，二是从行业里招聘顶级专家，第三就是收购愿景匹配的创业团队。这三个方向我们都在同步进行。
我跟投资部一块看了行业里面很多自动驾驶创业团队，正好看到深动科技很匹配。他们 2017 年创业，那个时候是 4 年创业经验，在核心算法上有比较好的积累，有量产的经验，团队的愿景跟小米这边比较相符。小米现在还一直保持创业状态，内部鼓励创新，鼓励钻研，这比较符合他们的创业理想。他们不希望从一个创业公司进入那种 “大公司化” 的节奏状态，希望在创业氛围里面。
另外一方面，他们确实也认识到，自动驾驶是一个重投入的长赛道，想赢到最后，需要有比较强大的资源，小米具备这样的能力，能够把他们的愿景付诸实施，所以当时谈的还比较快。从碰到他们到决定，应该就一个月之内。
晚点 Auto：收购的过程是怎样的？
叶航军： 蔡锐博士是我同实验室的师弟，我们认识超过 20 年了。我知道他毕业后在微软研究院做 AI 方向的事情，也知道他出来创业了，但不知道他是做自动驾驶。我们理工男不是特别喜欢社交，大家都忙于把自己的工作做好。（我们）投资部先跟他们聊了一圈，说这个公司的蔡博士好像跟你是校友。我一看这名字，说这不是我师弟吗。
当然我们认识不是决定是否收购的因素，但是因为有这种关系，确实沟通起来会更坦诚一点，效率更高一些。
实用主义
晚点 Auto: 你们怎么选的测试车型？
叶航军： 我们选了几种测试车。小米因为研发节奏特别快，去年宣布造车，2024 年就要把连车带智能驾驶都做出来，不太具备先把车做出来、再量产改装的条件，时间来不及。所以只好压缩并行，在我们的车可以做自动驾驶测试之前，先在市场选一些比较好的、也方便做测试和研发的车。选择标准是适合中国的道路交通、拥有比较好的车况和稳定的品质。
量产件基本都搭载在上面了，除了量产件，也有一些实验和路测需要额外的传感器。不同的研发阶段，需要各种传感器和算法的比对。
晚点 Auto：拿别的车去测试，算法移植到量产车上，会有一些难度。因为传感器的位置不一样，控制算法也会有不同。你们怎么克服这个问题？
叶航军： 安装器件的时候，已经考虑到尽量减少移植的难度。包括传感器的安装位置，整个硬件平台的选择，跟量产车会比较接近。我们的量产件和工程车具备之后，这个测试会同步迁移。
晚点 Auto：你们现在测试的城市领航辅助驾驶功能，场景十分复杂，技术难度比较大，这是 2024 年的一线产品都需要具备的能力吗？
叶航军： 确实技术难度比较大，但它也是从辅助驾驶到自动驾驶的一个标志性的体验，很多用户会非常看重。而且它的体验如果真的能够做到我们计划中的安全和体验等级，对用户来讲帮助也很大。
假如将来小米汽车的用户画像和属性，跟现在小米手机和小米别的产品比较接近，这些用户可能会更看重科技体验。所以我们现在挑战技术难度比较大的，一方面考虑我们的用户属性需求，另一方面则是同期一线产品需要具备的能力。
晚点 Auto：是给所有人标配，还是给需要的人选配，给不需要的人一个低级别的？
叶航军： 这是成本和收益的问题。从自动驾驶部的角度，肯定希望越多人用越好。但从整车的角度，一定要考虑成本和用户的购买能力。我们内部也会有一个探讨过程，充分考虑用户的需求。
晚点 Auto：自动驾驶的传感器加上芯片的成本，是小米目标市场的车很难承受的吗？
叶航军： 从商业的角度，还是希望给用户更多的选择，（同时也希望）给用户一个引导。他可能需要一个适应和接受的过程，但你也不给选择，永远他不会有机会去使用。所以对我们来讲，怎么给他引导，是在考虑的范围内。好在这个引导工作不仅仅是我们考虑的，整个市场环境都在引导用户给他们更多的选择。
晚点 Auto：你怎么看特斯拉 FSD 那种模式，把自动驾驶软硬件都预装上去，但是你要用的话需要付钱？
叶航军： 现在主要三个模式，一是硬件预埋，购买软件包。第二是硬件预埋，但是订阅，按次或按月使用。第三就是软硬件打包给你，买车之后不用再额外付钱。这三种模式，目前市场都有，而且都是头部公司在做。我们内部也在讨论，我们的策略是什么。
因为未来几年行业还会有很大的变化，我们的产品和技术做好准备，商业策略如何选相对就会从容一些。
晚点 Auto：自动驾驶你们哪些领域是自研的？
叶航军： 软件和算法。
晚点 Auto：为什么不做硬件？特斯拉、蔚小理都在研发芯片，蔚来还做域控制器。
叶航军： 目前系统架构是自研的，零部件还是要跟供应商来合作，至于我们是否做硬件、什么时候开始做硬件、以及做哪方面的硬件，还需要我们负责硬件的同学给大家回答。
晚点 Auto：和大陆的合作是在哪方面，为什么要合作？
叶航军： 我觉得本质上，不管是车还是手机，甚至 PC 服务器，都有产业链，没有一家公司说我做这个东西，不依赖任何上游，还是要有分工。
分工的前提是，你要明白，你为用户创造价值的点在什么地方。如果这个点不是你有能力或有计划为用户创造价值的，可能供应商就够了。如果是自己的能力和计划之内的情况，只靠供应商往往是不够的。因为供应商是做标品的，他做的东西，如果只有你用，这个模式就不成立了。反倒可能你自己做效率成本更好。
所以像一些零部件，可能供应商已经很强了，标准化的趋势很明显了，不同用户之间也没有本质差别，它就做成标品了。基础的辅助驾驶系统，如果你没有特别高的诉求，也容易标品化，但你要有更高的诉求，只靠供应商可能也不太行。
晚点 Auto：你们有更高的诉求吗？
叶航军 ：我们有更高的诉求。
晚点 Auto：可以理解为，让供应商主要去做，但是它要根据你们的产品定义和要求，去做一些定制化的改造吗？
叶航军： 可以这么理解。这是最容易出现矛盾的地方。它就想做标品，如果你的定制化深度太深的话，对他其实是有问题的。
最终本质上，我觉得有两个可能性，一是供应商自己的思维方式会变，另外可能就是，重新调整跟供应商的边界。它不能做，能不能开放给你做？还是说完全是个黑盒，它不能做的，你也不能动。这个模式可以探讨的。
晚点 Auto：你们和供应商的边界是怎么划定的？
叶航军： 我们的边界很简单，从产品和用户的需求去倒推，我们就希望有这样的一个体验。如果已经选择了供应商，希望供应商能够提供；如果提供不了，就要共同解决。
晚点 Auto：你们现在的研发和测试面向哪些产品功能？
叶航军： 主要是泊车和行车两方面。另外，我们还有一个使命，面向更长期的自动驾驶，甚至说是无人驾驶技术。法规如果允许，我们可能会把一些功能提前释放。如果不行，我们会内部做一些研发。
晚点 Auto：完全无人自动驾驶和现在车企做的辅助驾驶逻辑不太一样，行业里有一些争论，你们现在的技术架构可以渐进到 L4 吗？
叶航军： 架构是可以的。L4 和 L2+ 的策略倾向有一些差别，但是技术和数据绝大部分是共享的，算法逻辑没有本质差别。
晚点 Auto：所以自动驾驶的最终壁垒是数据吗？这一点别人的雪球越滚越大，后入局越来越难追上。
叶航军： 数据、算法和成本这三方面都是有约束的。数据肯定量产车的公司占有绝对优势，因为它量大。
越晚入局，你需要准备的资源会越多。首先别人走的路你也少不了，同时你还要加速，（因为）别人已经多走了一段时间。
晚点 Auto：但它的加速度更大？
叶航军： 你要尽快进入到正向循环状态，把规模拉起来。后来者也不是没有机会，甚至比小米更晚的也不是没有机会，因为车也做了 100 多年了，可能几十年前，大家都觉得车没有机会了，突然有机会了。但是越后入局者，如果在技术和行业格局没有发生突变的情况下，你要准备的资源会越多。
晚点 Auto：一些人认为，可以用激光雷达去超车。但目前新势力加上激光雷达，可能都拼不过特斯拉纯视觉路线在北美的表现。激光雷达会是长期的技术路线吗？
叶航军： 更高级的传感器肯定会降低难度，加速这个事情落地。（但）也会增加成本，所以就是一个平衡。
特斯拉和新势力的车我都开过，加激光雷达的收益非常明显。最近很多的量产车顶配用激光雷达是有道理的。但也不能说它带了激光雷达之后，在各个方面都能全面超过特斯拉的纯视觉方案，有些地方视觉起了更主导的作用。
但是反过来讲，它利用激光雷达超越特斯拉的那些地方，特斯拉不用激光雷达，我觉得挺难达到同样效果的。如果人工智能技术彻底被攻克了，跟人一样，视觉肯定够了，人开车靠眼睛就行。但达到这个状态，还需要先解决一些根本性的技术挑战。
本质上，我觉得做产品的公司，第一要考虑的是把好的产品体验带给用户，而不是固守某一个技术路线，大家都是很实用主义的去判断。