Gespräch mit Peng Jun von Pony.ai: Ein "kontraintuitives" Unternehmen für autonomes Fahren
Im Jahr 2016, als Peng Jun Pony.ai gründete, hatte er bereits vorausgesehen, dass es mindestens 10 Jahre dauern würde, bis die Robotaxi (selbstfahrendes Taxi) von einer Vision zur Realität würde und eine großangelegte Implementierung möglich wäre. Man müsse auf die Reife der Technologie und der Gesetze und Vorschriften warten und auch die Akzeptanz der Gesellschaft berücksichtigen.
Heute bestätigen sowohl die Waymo - Fahrzeuge, die in den Straßen von San Francisco fahren, als auch die Pony.ai - Fahrzeuge, die in der Innenstadt von Nanshan in Shenzhen Fahrten annehmen, dies. Selbstfahrende Fahrzeuge sind bereits in den öffentlichen Verkehr integriert und haben mit dem kommerziellen Betrieb begonnen.
Was Peng Jun vor 10 Jahren jedoch möglicherweise nicht bedacht hatte, ist, dass ein Schlüsselproblem für die schnelle Expansion seiner Fahrzeugflotte die Reihe von alltäglichen Wartungsarbeiten ist, die es ohne Fahrer zu erledigen gilt.
Wenn Menschen fahren, übernehmen die Fahrer das Aufladen, das Waschen und die Wartung des Fahrzeugs und sogar das Tragen des Gepäcks der Kunden. Aber wenn selbstfahrende Fahrzeuge auf die Straße kommen, werden diese unscheinbaren Dinge zu Problemen.
Peng Jun, der CEO von Pony.ai, hat kürzlich ein Interview mit 36Kr Auto gegeben und über Themen wie die Implementierung und den Betrieb von Robotaxis, die Entscheidung bei der Massenproduktion von L2 - Fahrerassistenzsystemen, warum man sich nicht eilig mit der Implementierung von Embodied Intelligence beschäftigt und die Auswahl der Technologiepfade gesprochen.
Peng Jun hat 36Kr Auto mitgeteilt, dass Pony.ai ein Betriebsteam aufgebaut hat und einen Wartungsstandard entwickelt hat, um selbstfahrenden Fahrzeugen logistische Unterstützung zu bieten. "Diese Arbeitskräfte umfassen sowohl ferngesteuerte Sicherheitskräfte als auch Bodensupport - und Logistikpersonal."
Und auch wenn die Fahrzeugflotte in Zukunft schnell wächst, wird das Verhältnis von Personal zu Fahrzeugen nicht deutlich steigen (d. h. das traditionelle Wachstumsmodell, dass mehr Fahrzeuge mehr Personal erfordern, wird gebrochen). Aus dieser Perspektive sieht Peng Jun in dieser Fähigkeit eine Blindstelle, die Netzfahrzeugunternehmen oder Automobilhersteller möglicherweise übersehen, wenn sie in den Bereich der Robotaxis eintreten.
Nach 10 Jahren Hartarbeit und der schnellen Reifung der Lieferkette durch die Automatisierung von Fahrzeugen hat die Technologie der unbemannten Fahrzeuge in verschiedenen Bereichen die Phase des kommerziellen Betriebs erreicht. Ein repräsentatives Beispiel sind die unbemannten Logistikfahrzeuge. Unternehmen wie White Rhino, Neolithic und Jiushi Intelligence haben nacheinander Kapitalinvestitionen erhalten und sind zur Marke der chinesischen automatisierten Logistik geworden.
Als einer der Märkte mit dem größten Potenzial für unbemannten Fahrzeugen zieht die Robotaxi Automobilhersteller und Netzfahrzeugplattformen an, die sich nacheinander in diesem Bereich positionieren. Tesla, XPeng und Geely haben alle klare Pläne für den Betrieb von unbemannten Fahrzeugen bekannt gegeben.
Eine vorherrschende Meinung in der Branche ist, dass Automobilhersteller über eine vollständige Fähigkeit zur Fahrzeugentwicklung verfügen und ein System von Fahrerassistenz - bis hin zu selbstfahrenden Technologien haben, das eine Datenakumulation ermöglicht. Sie würden die Kernakteure bei den Robotaxis sein. Aber Peng Jun hat 36Kr Auto mitgeteilt, dass die Fertigungsfähigkeit in China bereits überschüssig ist. Für die Robotaxi - Branche bedeutet dies, dass ein Unternehmen, das dies bisher nicht getan hat, fast von Null anfangen muss.
Peng Jun ist der Meinung, dass bei der Robotaxi - Branche die technologische Fähigkeit entscheidet, ob man überhaupt anfangen kann (0 - 1), während die Betriebsfähigkeit die Effizienz bestimmt. Pony.ai hat bereits ein zunehmend klares Geschäftsmodell entwickelt.
Der Weg der Robotaxi war nicht immer glatt. Es hat lange Zeit Schwierigkeiten bei der Kommerzialisierung gehabt. Viele selbstfahrende Fahrzeugunternehmen haben ihren Schwerpunkt auf die Lieferantenbranche für L2 - Fahrerassistenzsysteme verlagert, um zusätzliche Einnahmequellen zu finden.
Pony.ai ist eines der wenigen Unternehmen, das den ganzen Weg hindurch im Bereich der Robotaxis geblieben ist. Derzeit erzielt das siebte Fahrzeugmodell von Pony.ai in Guangzhou und Shenzhen bereits eine Einzelfahrzeug - Rentabilität. Nach der Validierung des Finanzmodells plant Pony.ai, die Fahrzeugflotte in diesem Jahr auf 3.500 Fahrzeuge zu erweitern.
Wenn man die Entscheidungen von Pony.ai im Laufe der Zeit betrachtet, hat das Unternehmen in den meisten Fällen "gegen den Mainstream" entschieden.
Peng Jun hat erklärt, dass das Unternehmen auch kurzzeitig versucht hat, in die Massenproduktion von L2 - Fahrerassistenzsystemen einzusteigen, aber schnell festgestellt hat, dass dies eine Branche mit niedrigen Gewinnen ist. "Aufgrund der niedrigen technologischen Barrieren und der fehlenden Standards für die Fahrerfahrung hat der Automobilhersteller die Macht. Fahrerassistenzunternehmen geraten leicht in einen Preiskampf."
Angesichts der rückläufigen Tendenz von Automobilherstellern und Netzfahrzeugplattformen, sich in der Robotaxi - Branche zu positionieren, hat Peng Jun scharf kommentiert: "Es ist immer einfach, Ankündigungen zu machen." "Tesla hat es 10 Jahre lang angekündigt. Hat es es geschafft?"
Automobilhersteller hoffen allgemein, Tesla zu imitieren und ihre bestehenden end - to - end - Algorithmen als gleichartige Technologie zu nutzen, um sowohl Fahrerassistenz - als auch Robotaxi - Dienste zu unterstützen.
Aber Peng Jun hat im Interview eine andere technologische Einschätzung als die Branche gegeben. Pony.ai hat nicht dem Trend der Large Language Models gefolgt und einen riesigen einheitlichen Algorithmus für die selbstfahrende Technologie entwickelt, sondern stattdessen eine Strategie mit mehreren kleinen Modellen verfolgt, um die Effizienz zu erhöhen und die Abhängigkeit von Rechenleistung zu verringern.
Während die Fahrerassistenzbranche "Angst vor Karten" hat, hat Pony.ai ebenfalls nicht gefolgt. Peng Jun hat zugegeben, dass das Unternehmen weiterhin die Strategie der "leichten Karten" verfolgen wird.
"Wenn du eine Straße öfter fährst, kennst du sie gut und fährst leichter. Auf einer Straße, die du noch nie gefahren bist, wirst du schneller müde. Das ist ganz normal. Warum also keine Karten nutzen?" sagte Peng Jun. "Selbst Tesla nutzt Karten."
Im heiß umkämpften Bereich der Embodied Intelligence hat Pony.ai sich zunächst nicht beteiligt, sondern abgewartet.
"Das ist wieder eine Sache, die mindestens 10 Jahre dauern wird," hat Peng Jun eine direkte Einschätzung gegeben. "Es wird immer eine Chance geben, aber man muss sich erst klar machen, was man tut."
Peng Jun, CEO von Pony.ai
Nachfolgend ist das Transkript des Gesprächs zwischen 36Kr Auto und Peng Jun von Pony.ai, nachbearbeitet:
Über die Implementierung von Robotaxis: Automobilhersteller und Netzfahrzeugplattformen sind nicht gut darin
36Kr Auto: Ich erinnere mich, dass die Branche zunächst 2020 als Zeitpunkt für die Implementierung von Robotaxis genannt hat. Aber wenn man sich die Entwicklung von Waymo oder Ihnen ansieht, scheint dies erst heute der Fall zu sein, was eine Verzögerung von fast fünf bis sechs Jahren bedeutet. Wo liegt der Grund für diesen Unterschied?
Peng Jun: Ich denke, dass es Leute gesagt haben, die es nicht verstanden haben. Ich habe immer gedacht, dass die Implementierung von Robotaxis mindestens 10 Jahre dauern würde.
So hat Elon Musk jedes Jahr von Robotaxis gesprochen, aber es hat es in 10 Jahren nicht geschafft. Das sind Leute, die es nicht verstehen, denn es ist offensichtlich, dass sie nicht wissen, was L4 - Autonomie ist. Diejenigen, die es damals lautstark angekündigt haben, wie z. B. Cruise von GM, haben es heute nicht geschafft.
Ich denke, dass diejenigen, die es wirklich verstehen, die Komplexität kennen. Von der technologischen Entwicklung bis zur Reife der Gesetze und Vorschriften und zur Akzeptanz der Menschen wird es mindestens 10 Jahre dauern.
36Kr Auto: Nach der Implementierung und dem Betrieb von Robotaxis werden viele Probleme vergrößert. Beispielsweise bleibt Waymo manchmal an einer Ampel stehen oder fährt auf die Eisenbahnschienen. Sind dies die schwierigsten Teile bei der Implementierung?
Peng Jun: Diese Dinge können nicht vollständig aufgelistet werden. Es werden immer neue auftauchen, und man muss sie einzeln lösen. In der Welt gibt es viele Dinge, die zu 99,99 % funktionieren. Um die letzten 0,01 % oder 0,001 % zu erreichen, muss man weiterhin arbeiten.
36Kr Auto: Welche Mechanismen sollten eingesetzt werden, um diese Probleme zu lösen?
Peng Jun: Es gibt mehrere Systeme. Erstens, wie bei der Krankheitsbekämpfung, muss man frühzeitig erkennen, was passiert. Nach der Erkennung kann man in einem Entwicklungsprozess die allgemeinen Lösungen hinzufügen und in die Randbedingungen integrieren. Unser Weltmodell kann die Umgebung um das Fahrzeug präzise modellieren, einschließlich des Bewegungsmodells des eigenen Fahrzeugs und der Verkehrsteilnehmer in der Umgebung. Durch die ständige Erweiterung der Szenariodaten im Weltmodell kann das System, wenn es eine neue besondere Situation erkennt, diese schnell in die Trainingsdaten des Weltmodells aufnehmen, damit das Modell lernt, solche Randbedingungen zu behandeln und die Generalisierungsfähigkeit des selbstfahrenden Systems verbessert wird.
Darüber hinaus muss man in solchen Fällen eine gute Sicherungsmöglichkeit einrichten.
36Kr Auto: Wie sieht Ihre Sicherungsmöglichkeit aus?
Peng Jun: Es gibt viele. Zunächst muss man technisch sichern. Beispielsweise haben wir bei der Konstruktion viele Redundanzen. Alle Sensoren sind redundant. Die gesamte Fahrzeugsteuerung, einschließlich Beschleunigung, Bremsung, Lenkung, Antrieb, Stromversorgung und Netzwerk, ist redundant.
Zweitens haben wir ein gesamtes Erkennungs - und Failover - System. Man kann sich vorstellen, dass es ein dreistufiges Abschaltmechanismus ist. Unser Hauptsystem ist das Fahren. Normalerweise ist es zu 99,9 % das Hauptsystem. Wenn das Hauptsystem tatsächlich ein Problem hat und ausfällt, haben wir einen Mechanismus, um das Fahrzeug an den Straßenrand zu fahren. Auf der Autobahn kann es sogar an den Rand fahren und die nächste Ausfahrt nehmen. Es ist also ein Abschaltmechanismus.
Wenn auch diese Stufe ausfällt, bleibt das Fahrzeug am schlimmsten in der Fahrspur sicher stehen. Es hat immer noch Sensoren, aber die dritte Stufe ist nicht so gut, denn es blockiert die Straße.
Aber es gibt auch eine ferne Überwachung, die das Problem zeitnah erkennt und das Bodenteam an den Ort schickt, um zu helfen.
36Kr Auto: Sie haben sich dieses Jahr das Ziel gesetzt, 3.500 Fahrzeuge zu haben. Wie haben Sie diese Zahl berechnet? Warum 3.000 und nicht 5.000 oder 10.000 Fahrzeuge?
Peng Jun: Die Produktion ist relativ einfach. Die Produktion und die Bestückung werden nach den Bedürfnissen geplant. Es basiert auf der Vorhersage des Marktes, der Genehmigungen und der Situation in China und im Ausland.
Viele Leute aus der Automobilindustrie, die noch nie mit Robotaxis zu tun hatten, vergessen, dass Taxifahrer und Netzfahrer neben dem Fahren viele andere Dinge machen, wie z. B. das Aufladen, die Wartung, das Waschen des Fahrzeugs und das Tragen des Gepäcks der Kunden. All diese Dinge werden von den Fahrern einfach erledigt. Bei den unbemannten Fahrzeugen müssen aber alle diese Dinge effizient gelöst werden, und es muss auch die Infrastruktur dafür aufgebaut werden.
Deshalb ist es, wenn Netzfahrzeugplattformen sagen, dass sie Betriebsfähigkeiten haben und L4 - Betrieb durchführen können, nicht so einfach. Das Betriebswissen der Netzfahrzeugplattformen und Taxifahrerplattformen ist nicht das gleiche wie das für Robotaxis. Bei diesen Plattformen müssen die Fahrer alle diese Dinge erledigen, und die Plattformen müssen nur die Fahrer verwalten.
Aber bei den Robotaxis gibt es keine Fahrer, also haben diese Betriebsunternehmen nicht unbedingt einen größeren Vorteil.
Für Automobilhersteller und Fahrzeugserviceplattformen ist die Robotaxi eine neue Spezies. Man kann nicht einfach die bestehenden Modelle übertragen. Man sagt, dass es ein Plattformgeschäft ist, aber die Plattformen verstehen nur ein anderes Betriebsmodell und wissen noch nicht einmal, wie die Robotaxi funktioniert.
36Kr Auto: Wie plant Pony.ai diese Dinge zu erledigen?
Peng Jun: Wir müssen zunächst alle diese Dinge selbst erledigen und Standards und Plattformen aufbauen. Es gibt viele technische Lösungen, wie z. B. wie man die Fahrzeuge zusammen aufladen kann und wie man die Stromkosten optimieren kann.
Wie kann man 20 Fahrzeuge gleichzeitig aufladen und waschen? Das Anstecken der Ladekabel dauert nur halbminutenlang. Man muss die Effizienz der anderen Dinge verbessern. Es gibt viele Möglichkeiten. Wir haben also einen Standard aufgebaut. Natürlich kann man später auch Drittanbieter einsetzen, aber jetzt müssen wir unsere eigenen Standards aufbauen.
36Kr Auto: Wenn es 1.000 Fahrzeuge gibt, wie viele Fahrzeuge wird ein Mitarbeiter für den Bodienbetrieb betreuen? Wie ist das Verhältnis von Personal zu Fahrzeugen?
Peng Jun: Wenn man das Bodenteam, die ferne Wartung und die Überwachungskräfte zusammenzählt, ist das Verhältnis von Personal zu Fahrzeugen bereits sehr niedrig. Die Personalkosten machen einen sehr kleinen Anteil an den gesamten Betriebskosten aus.
36Kr Auto: Basiert dieses Modell auf der aktuellen Fahrzeugflotte oder auf einer langfristigen Prognose?
Peng Jun: Langfristig wird es möglicherweise etwas steigen, aber nicht viel.
36Kr Auto: Welchen Anteil nehmen diese unsichtbaren Betriebsarbeiten an den Barrieren der Robotaxi - Branche ein?
Peng Jun: Sie bestimmen nicht, ob man überhaupt anfangen kann, sondern die Effizienz. Wenn einer mit einem Mitarbeiter 30 Fahrzeuge betreuen kann und ein anderer nur 20, dann sind die Kosten unterschiedlich. Sie bestimmen also nicht, ob man überhaupt anfangen kann, aber sie beeinflussen viele Dinge.
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