Yu Qian, CEO von QCraft: Im Markt für Fahrerassistenzsysteme bleiben 4 bis 5 Unternehmen übrig | Exklusives Interview von 36Kr

Yu Qian, Mitbegründer, Vorsitzender und CEO von QCraft

Text | Xiao Man
Redaktion | Li Qin

Die Branche der autonomen Fahrtechnologie befindet sich an einem feinfühligen Übergangspunkt zwischen Zyklen.

Einerseits wird die Gleichstellung der autonomen Fahrfunktionen tatsächlich in die Serienproduktion umgesetzt und erreicht niedrigere Fahrzeugpreisklassen. Andererseits treten gleichzeitig größere Rechenkapazitäten, komplexere Modelle und aggressivere technologische Erzählungen auf, mit dem Ziel direkt auf L3 oder sogar L4 abzuzielen. Dies ist sowohl eine Chance als auch eine Zeit der Säuberung.

In den vorherigen Runden der Eliminationswettbewerbe war QCraft einer der Überlebenden der letzten großen Flucht. Es ist keine autonome Fahrtechnologieunternehmen mit dem höchsten Startpunkt oder der stärksten Finanzierung, kann aber immer wieder die Lage richtig einschätzen und an kritischen Zeitpunkten relativ zurückhaltende, aber richtige Entscheidungen treffen.

In der Phase, in der die Branche noch stark von der L4-Erzählung überzeugt war, wechselte QCraft als einer der ersten von der L4-Szene zur L2-Serienproduktion von Softwarelösungen. Es war einer der ersten Anbieter, die sich bewusst von der "technologischen Last" eines autonomen Fahrunternehmen befreiten. Und als die Automobilindustrie sich vollständig dem NVIDIA-Chip verschrieb und der Wettlauf um die Rechenkapazität immer heftiger wurde, entschied sich QCraft, eine tiefe Partnerschaft mit Horizon Robotics einzugehen und Softwarelösungen um den Journey-Chip zu entwickeln, um frühzeitig in einen technologischen Bereich einzutreten, der auf Kosten und Effizienz empfindlicher reagiert.

Als Anbieter von Algorithmuslösungen pflegt QCraft eine enge, aber unabhängige Beziehung zu Automobilherstellern und Chipherstellern. Dr. Yu Qian, Mitbegründer, Vorsitzender und CEO von QCraft, sagte Auto von 36Kr, dass die frühe enge Bindung an Li Auto QCraft zwei äußerst wichtige Fähigkeiten gebracht hat: die Methode der Serienproduktion und die Produktdefinition.

Genau dies sind die Fähigkeiten, die die meisten frühen Start-ups in der autonomen Fahrtechnologie am scarcesten haben und die in der technologischen Erzählung am leichtesten übersehen werden. Viele Anbieter, die bereits ausgeschieden sind, haben nicht daran gescheitert, die Algorithmen zu implementieren, sondern daran, die Serienproduktion langfristig und stabil abzuschließen und wurden schließlich aus dem Wettbewerb eliminiert.

Aber eine Bindung hat immer auch ihre Kosten. Sobald ein Automobilhersteller seine Eigenentwicklung verstärkt, kann der Lieferant schnell an den Rand gedrängt werden. Dies ist fast ein Thema, dem alle Start-ups in der autonomen Fahrtechnologie nicht ausweichen können.

Nach Ansicht von QCraft ist dies keine Krise, sondern eher ein positives Signal. "Eigenentwicklung ist kein Schlechtes. Ich denke, dass Automobilhersteller die Fähigkeit zur Eigenentwicklung haben sollten, um ihre eigene Urteilsfähigkeit in Bezug auf Technologie zu entwickeln und zu wissen, was gut und was schlecht ist." sagte Yu Qian. Selbst wenn nötig, wäre QCraft auch bereit, Automobilherstellern bei der Entwicklung ihrer Eigenentwicklungskapazitäten zu helfen.

Dieser Gedanke, "ein dynamisches Gleichgewicht zwischen Abhängigkeit und Unabhängigkeit zu finden", spiegelt sich nicht nur in der Partnerschaft zwischen QCraft und Automobilherstellern wider, sondern auch in seiner Art und Weise, mit Horizon Robotics umzugehen.

Obwohl QCraft einer der frühen Mitglieder des Ökosystems von Horizon Robotics ist, hat es sich nicht für eine enge Bindung entschieden, sondern parallel die Anpassung von NVIDIA- und Qualcomm-Lösungen vorangetrieben und die Fähigkeit zur Migration zwischen verschiedenen Chipplattformen beibehalten.

"Wir sind ein wichtiger Ökosystempartner von Horizon Robotics und bleiben gleichzeitig unabhängig. Wir verlassen uns nicht auf die Algorithmen von Horizon Robotics, sondern nutzen nur seine Chips und die allgemeine Toolchain. Die unteren Algorithmen, der Simulator, die Bibliotheksdateien usw. sind alle eigenentwickelt. Die Rollen beider Seiten stehen nicht im Konflikt." sagte Yu Qian.

Durch eine Reihe von Schlüsseldokumenten konnte QCraft weiterhin am Tisch bleiben. QCraft gab bekannt, dass die kumulative Anzahl der verbauten Fahrerassistenzsysteme für Pkw bereits die Million marke überschritten hat. Es wird erwartet, dass bis 2026 die Anzahl der Serienproduktionskooperationsmodelle über 50 betragen wird und fast alle Modelle über die Stadt-NOA-Funktion verfügen werden.

Allerdings ist die Gefahr der Eliminierung noch nicht wirklich gebannt. Derzeit ist das Feld der autonomen Fahrtechnologie immer noch sehr überfüllt: Horizon Robotics hat mit der HSD-Lösung in die autonome Fahrtechnologiebranche eingestiegen. Automobilhersteller geben auch bei der Zusammenarbeit mit Lösungsanbietern ihre Eigenentwicklungspfade nie auf. Yu Qian beurteilt, dass der Markt für autonome Fahrtechnologie nicht zu einer monopolistischen Struktur führen wird. Wahrscheinlich werden am Ende wie in der Motoren- oder Batteriebranche 4 - 5 führende Unternehmen übrig bleiben.

QCraft bemüht sich weiterhin, eines der verbleibenden Unternehmen zu werden. Für die weitere Zukunft erweitert QCraft seine Geschäftsgrenzen: Einerseits erweitert es die Produktpalette für L2 und stellt drei Produktlösungen auf der Grundlage verschiedener Chipplattformen vor. Andererseits erhöht es die Investitionen in L4 und tritt in neue Szenarien wie den unbemannte Logistik ein.

Der nächste Schritt von QCraft könnte möglicherweise der Angriff auf den Kapitalmarkt sein.

Kürzlich interviewte Auto von 36Kr Yu Qian, Mitbegründer, Vorsitzender und CEO von QCraft. Im Folgenden finden Sie die Stenoaufzeichnung des Interviews, der Inhalt wurde bearbeitet:

Ein großes Modell und viel Hardware garantieren nicht unbedingt ein gutes Erlebnis

Auto von 36Kr: Haben Sie gehört, dass Sie das Tesla FSD ausprobiert haben? Wie war das Erlebnis?

Yu Qian: Abgesehen von gelegentlichen Fehlern bei der Einschätzung der Parkausgangsposition und manchmal fehlenden Ausfahrten, sowohl im Parkhaus als auch auf der Straße, kann es grundsätzlich autonom fahren. Das Erlebnis war sehr reibungslos. Und es kann auch mit Ihnen chatten, was ein gutes Interaktionsgefühl vermittelt.

Das Tesla FSD in Version 14 hat tatsächlich sehr gute Ergebnisse erzielt. Unser Ergebnis sollte derzeit dem von Version 12 entsprechen. Ich denke, dass die chinesischen Automobilhersteller und Technologieunternehmen nicht weniger fähig sind. Mit einem Rückstand von sechs Monaten bis einem Jahr sollten sie sicherlich dieses Niveau erreichen können.

Auto von 36Kr: Was sind die Kernvorteile der End-to-End-Lösung von QCraft?

Yu Qian: Der Kernvorteil besteht darin, "mit begrenzten Ressourcen das beste Erlebnis zu bieten". Das Erlebnis unserer Single-J6M-Lösung ist besser als das vieler bereits in Serie produzierter Dual-Orin-X-Lösungen auf dem Markt. Ich nenne hier keine konkreten Marken. Die End-to-End-Lösung nutzt die Rechenkapazität wirtschaftlicher und erfordert nicht die Ansammlung zu vieler Modelle. Ein einzelnes Modell kann viele Merkmale abdecken und ist effizienter als die zweistufige Lösung. Wir setzen nicht blind auf Rechenkapazität und Parameter, sondern konzentrieren uns auf die Kernbedürfnisse von 90 % der Benutzer und lehnen Funktionen ab, die nur zur Demonstration dienen.

Auto von 36Kr: Welche Pläne hat QCraft für die Fahrzeuganpassung und die Lösungsauswahl im Jahr 2026?

Yu Qian: Im Jahr 2026 werden mehr als 50 neue Modelle hinzugefügt. Derzeit werden bereits über 30 Modelle geliefert. Die Hauptlösung in China ist der Horizon J6M, der über die Hälfte der Marktanteile hat. Gleichzeitig werden auch Lösungen für J6E und Qualcomm entwickelt. Im Ausland werden hauptsächlich NVIDIA- und Qualcomm-Lösungen angeboten.

Wir haben unsere Produktpalette in drei Stufen eingeteilt:

• Air-Stufe (Highway-NOA + aktive Sicherheit, geeignet für Benzin- und Elektrofahrzeuge unter 100.000 Yuan, unterstützt Luftkühlung)

• Pro-Stufe (Stadtautonomes Fahren für Fahrzeuge im Bereich von 100.000 Yuan, ca. 200 TOPS Rechenkapazität, Kosten von einigen tausend Yuan, 11 Kamerasensoren, Lidar optional)

• Max-Stufe (mehr als 500 TOPS Rechenkapazität, erstklassiges Stadt-NOA, Chipmodell wird vorerst nicht veröffentlicht, geplante Serienproduktion).

Produktpalette von QCraft

Auto von 36Kr: Wie ist QCraft in Bezug auf die End-to-End-Technologie, das Weltmodell und die VLA-Technologie positioniert?

Yu Qian: Die End-to-End-Technologie steht im Mittelpunkt, während das Weltmodell und die VLA-Technologie ebenfalls berücksichtigt werden. Die End-to-End-Lösung befindet sich in der Vorstudienphase und wird voraussichtlich 2026 in Serie gehen.

Die VLA-Technologie ist im Wesentlichen eine Form der End-to-End-Technologie. Ihr Kern besteht darin, nicht nur die Ergebnisse zu verstehen, sondern auch die Gründe dahinter. Dadurch wird die Generalisierungsfähigkeit des Modells verbessert. Es geht nicht darum, Bildsignale in Sprache zu übersetzen und dann Aktionen auszuführen. Wir planen, die VLA-Technologie in Verbindung mit Robotaxi und L4-Anwendungen umzusetzen.

Das Weltmodell wird derzeit hauptsächlich für die virtuelle Cloud-Trainings eingesetzt, um das Problem der Wiederholung virtueller Szenarien zu lösen. Seine Priorität liegt weit über der auf der Fahrzeugseite. Die Anwendung auf der Fahrzeugseite ist noch nicht reif.

Auto von 36Kr: Warum ist das Weltmodell auf der Fahrzeugseite noch nicht reif?

Yu Qian: Das gegenwärtige Weltmodell kann die Straßenprüfung noch nicht vollständig ersetzen. Es kann möglicherweise nur 10 % - 30 % der Straßenprüfung ersetzen. Wenn eines Tages das Weltmodell die Straßenprüfung vollständig ersetzen kann, wird die Entwicklungskurve der autonomen Fahrtechnologie von einer flachen Kurve zu einer steilen Linie werden.

Wir glauben, dass ein echtes Weltmodell in einer virtuellen Umgebung alle physikalischen Gesetze der realen Welt verstehen muss. Dies erfordert eine enorme Rechenkapazität. Die Bedeutung des Weltmodells bei der Lösung von Problemen in der Cloud ist weit größer als auf der Fahrzeugseite.

Auto von 36Kr: Wie planen Sie die VLA-Technologie umzusetzen? Übersetzen Sie Bildinformationen in eine Sprachmodell und geben dann Aktionen aus?

Yu Qian: Dies ist ein Missverständnis. Wir machen es nicht so. Das Übersetzen von Bildern in Sprache führt zu einem Verlust vieler Details. Beim Fahren verlassen wir uns oft auf Intuition. Es ist nicht notwendig, diesen zusätzlichen Schritt zu machen. Die Sprache dient dazu, Fahrverhalten zu extrahieren und zu abstrahieren und dem Modell wie ein Fahrlehrer Wissen zu vermitteln, damit es Muster erkennen und generalisieren kann und sich dem menschlichen Lernverhalten nähert, anstatt einfach Signale zu übersetzen.

Auto von 36Kr: Welches Erlebnis möchten Sie mit der VLA-Technologie erreichen?

Yu Qian: Unser Ziel ist es derzeit, dass die meisten Verbraucher Autos nutzen können und ein gutes Fahrerlebnis in der Stadt haben. Daher werden wir möglicherweise einige Kompromisse bei den Spitzenleistungen eingehen. Aber wenn 90 % der Autos der Bevölkerung 90 % des Fahrerlebnisses erreichen können, kann die VLA-Technologie helfen, dieses Ziel zu erreichen.

Die VLA-Technologie kann derzeit auf größeren Rechenkapazitäten einige Ergebnisse erzielen, aber der Mehrwert mag nicht so groß sein. Wir haben einige Vorstudien durchgeführt und werden sie als Technologie in Verbindung mit Robotaxi und L4 definieren. Dadurch kann das Modell besser Muster erkennen und Szenarien verstehen. Dies wird jedoch länger dauern.

Architektur von QCrafts VLA und Weltmodell

Auto von 36Kr: Bedeuten die Anwendungen von VLA und Weltmodell einen höheren Rechenkapazitätsbedarf? Stößt QCraft derzeit auf Rechenkapazitätsschwellen?

Yu Qian: Dies ist ein Ressourcenproblem. Wenn Ressourcen wirklich der wichtigste Faktor wären, würde es kein DeepSeek geben.

Wir respektieren DeepSeek, dass es mit begrenzter Rechenkapazität und sehr wenigen Ressourcen ein gutes Erlebnis erzielen kann und durch zahlreiche Innovationen einen Mehrwert für die Kunden schaffen kann.

Auto von 36Kr: Wie kann die Vorgehensweise von DeepSeek in der autonomen Fahrtechnologie innovativ sein?

Yu Qian: Zum Beispiel die Mischgenauigkeitstraining und die Verbesserung der Lastverteilung. Wir müssen natürlich auch Ressourcen investieren und viel Geld aufwenden, aber wir möchten uns fokussieren und können die begrenzten Ressourcen nicht zu weit ausdehnen.

Wir wählen nie leichtfertig eine Plattform. Deshalb haben wir zunächst Horizon Robotics gründlich erforscht. NVIDIA und Qualcomm befinden sich noch in der Serienproduktion. In diesem Prozess fokussieren wir uns nicht nur auf drei Hauptrichtungen, sondern kontrollieren auch das Tempo.

Auto von 36Kr: QCraft und die Eigenentwicklungsszene verfolgen zwei verschiedene Wege. Die Letzteren neigen dazu, größere Modelle und mehr Hardware zu verwenden, während Sie Ihre Lösung immer kompakter gestalten. Warum gibt es diese Unterschiede?

Yu Qian: Wir müssen wie DeepSeek innovieren. Innovation erfordert eine starke Wertorientierung. Für wen und warum innovieren? Darüber hinaus müssen wir die Technik und die Grundlagen verbessern, um innovieren und die Produktivität steigern zu können.

Verbraucher zahlen für das Fahrerlebnis, nicht für die Modellparameter oder die Rechenkapazität. Die Ansammlung von Hardware schafft keinen Mehrwert für die Kunden. Ein Fahrzeug im Preissegment von 100.000 Yuan braucht keine Lösung mit ein- oder zweitausend TOPS Rec