下午，文远知行COO张力接受了多家媒体的专访，以下为实录：
媒体：张总，我想问一下关于落地的情况，5月份我们测试加运营车辆达到100辆，8月有增加吗?增加的是运营车辆还是测试车辆?
张力：从我们今年4月份对外宣布了文远知行的车队100辆车之后，100辆车里面运营车辆是40辆，主要提供在黄埔区、广州开发区日常的Robotaxi载客运营，另外60辆是我们聚焦在测试、数据采集方面所用。
媒体：
咱们从去年11月末就开始了Robotaxi运营，到目前接近三个季度，这三个季度里面文远知行有没有积累一些运营Robotaxi的经验，公司的重心在运营和技术研发上是怎么分配的，现阶段对比开始运营之前有什么不同?
张力：我们经过了真正的Robotaxi的运营，让我们了解到了一些以前没有想到过的问题，尤其中间赶上疫情很大的变化，这对出行行业的影响也非常大。在这三个季度里面，首先我们的车辆采集了大量的数据，包括乘客打车的数据，让我们了解到Robotaxi运营当中如果没有司机，里面有什么样的新问题、难度，比如乘客上车了，司机知道客人是否关门，有没有系安全带，然后再去开车，将来没有司机了，怎么确认客户已经系好安全带，是否已经关好门，自动驾驶的上下车点如何设计，怎样让乘客上下车兼顾乘坐效率和道路安全，比如一些车辆停的下车点，可能地上有一滩水，人一下车就踩到水里了，车辆怎么往前多走5米，停到没有水的地方，以前不是问题的以后变成了问题，还有很多挺有意思的细节，这些我们在不断地摸索中碰到了。
在文远知行的运营中也摸索了一套测试跟运营的混合模式，因为我们发现当我们把文远知行Robotaxi的运营作为一种真正的出行服务提供的时候，它也有自己的波峰和波谷，波峰的时候我们提供的车辆不够，在波谷的时候我们有的车是闲置的，于是我们调整了运营模式，在波峰的时候，我们会把尽可能地把车辆派出去，完成订单，波谷的时候，我们会安排一部分车辆接我们测试的订单，这样的话就很好地把我们的运营和测试能够结合到一起，同时因为在现在来讲，不管是测试也好、运营也好，我们强调的是安全性，所以我们对安全员不考核他接管的次数，所以是否安全安全员根据自己的经验和专业知识来判断，以安全为准，我们把接管数据都收集回来，有些接管一定是有效的，有些接管是无效的，所以我们开发了工具，首先把所有的接管数据全部送到这个工具里面来判断，这个工具如果判断出来这个接管是无效的，这个数据对我们来说是没有用的，如果这个判断发现接管不发生，车辆一定会出现一些问题，这种对我们的算法提升来讲是非常有价值的。结果一经过滤，能够让我们真正分析出来哪些数据是有用的，哪些数据是无用的，提高我们自己的效率，也节省了大量的数据处理算力，这对于我们来说也是非常有用的。
同时还有一点很重要，经过这几个月的运营和测试，在广州路测的复杂度平均下来是硅谷的30倍，包括同一英里或者同一公里路程里面所碰到的车辆、行人、红绿灯、各种各样的加塞状况，以及逆行等等场景，车辆碰到的场景几率大于硅谷30倍，意味着我们在国内测试的效率比在美国要高很多。
媒体：文远知行前段时间和高德地图合作，到目前为止双方合作的情况如何，从订单量来看，来自高德地图的订单和来自我们WeRide Go的订单有几成?
张力：我们今年6月份宣布跟高德合作以后，以前单靠我们自己WeRide Go APP来完成一个闭环的出行模式，我们也发现这其实有不足，因为我们还是一个非常初创的企业，没有那么大的市场能力，所以我们跟高德联手，接入高德平台，向市民提供Robotaxi的服务，接入之后发现订单的数量比以前增加了4倍，因为同样的区域没有变的情况下，高德已经帮我们把很多以前不是WeRide Go的用户纳入到自动驾驶的订单里。我们还是一个初创企业，我们自己的运力是有限的，所以这么多订单里面，我们也只能接收一部分，另外一部分按照高德系统订单的分配会分派给其他出行车辆，我们自己能看到的订单确实比以前增加了4倍，还是有很大的效果。
媒体：同一领域内另一家元戎启行最近和曹操出行合作布局了Robotaxi，您对这种自动驾驶初创公司和出行公司合作的模式怎么看呢?未来自动驾驶还有可能有哪些商业模式可以探索?
张力：2018年我们开始创业的时候，我们就一直在讲铁三角模式，铁三角模式实际上是把自动驾驶的科技企业加上主机厂，再加上出行公司来去构建这样一个生态，所以在这里面，如果考虑未来的出行，实际上是两个最关键的点，第一个你是否有足够的运力，供给方提供足够的车队数量，另外一个是需求方，需求方就是订单，出行公司给你带来订单，主机厂跟科技公司能够建立车队，这是供给方跟需求方很好的对应，铁三角的模式可复制性很强，今天我也看到了很多其他的自动驾驶公司也在按照这条路去发展，验证了文远知行一开始就奠定的商业模式。
在这点上，未来可能大家还会去探索，也会有出现自己的APP运营模式，再加上网约车平台或者出行平台的方式，对于文远知行来讲，除了在目前自己的WeRide Go APP和高德之外，我们也在寻求一些新的商业模式，也在拓展一些新的合作伙伴来最终扩大我们的订单量，但在运力有限的情况下，对我们来说是一步一步后续发展的。
媒体：文远知行开始车内没有安全员，进行远程控制，去掉安全员，对咱们的成本会减少多少?您觉得安全员是Robotaxi大规模商业化运营的一个困难吗?去掉安全员会不会加速Robotaxi大规模商业化运行?
张力：这个问题非常关键，我以前也讲过，如果无人驾驶能够出现盈利，必须要实现单车盈利，实现单车盈利的前提是要能够实现无人驾驶，在今天这种模式下，确确实实你载着安全员运营的模式不可能赚钱，甚至比普通模式还要亏钱，因为你加载了很多成本。文远知行在广州今年7月份拿到的远程操控自动驾驶的路测许可，这对我们公司来讲是非常关键的一步，这也证明了我们经历了几百万测试里程以后，积攒了大量的场景数据，所能够实现的重要里程碑，再加上目前5G在自动驾驶行业里面的应用，所以我能够看到在未来的两年到三年的时间，我们有机会能够去尝试更多的无人驾驶测试，甚至载客等等方面的新突破，这点对于一家无人驾驶出行的公司来讲是非常重要的，因为在今天的出行商业模式里面，就今天的出租车成本结构里面，司机占到了60%左右的成本，如果你不能替代司机，无人驾驶Robotaxi的商业模式是不成立的，这对我们所有以Robotaxi为主要的商业目标或者商业模式为努力方向的公司来说越早能够替代司机，实现全无人驾驶才是我们努力的，或者各家公司再去最后决定自己命运的一个关键点。
媒体：达到这个理想的状态大概还需要多长时间?
张力：在这个行业当中大家的判断不一样，我也听到很多传统的造车企业判断要到2025年甚至2030年，从文远知行自己发展的目标来讲，今年我们已经拿到了全无人驾驶的路测许可，我们也希望能够在明年尝试更大范围的全无人驾驶的路测，争取在两到三年的时间内，就是在2022年到2023年实现全无人驾驶的载客运营，在一定的限定区域范围里面，就像我们在黄埔区、广州开发区144平方公里那样。走到这一步，除了技术需要突破，另外就是在政策法规方面，也需要得到政府给予我们相应的支持，我们自己在接触各个不同的政府、不同行业领头的企业，他们都有这方面的诉求，只有在这方面产生突破，才能让创新真真正正扎根下来，我们才有赶超的机会，所有一切的前提都是基于要安全，文远知行在广州已经有三年的时间，路测累计了将近280万公里，目前为止我们还是零责任事故，100辆自动驾驶汽车这样一个规模的车队，运营这么长时间，零责任事故的其实是很难想象的，但是今天无人驾驶公司做到了。
媒体：把安全员替换掉，进行远程操控，还是需要大量的远程操控员去操作吗?采用远程操控员的时候意味着车辆需要接受外部的指令，会不会出现信号干扰、黑客劫持的情况，怎么保证乘客的安全?
张力：今天来讲路上行驶的自动驾驶汽车是依靠单车智能来完成驾驶，车辆碰到的常态状况，算法是能够很好地去处理，这是最基本的条件，在一些算法无法处理的情况下，车辆首先会采取安全的方式应对，包括让速不让道、停车。在什么情况下使用5G远程操控?比如你往这个方向开车，这边是双黄线，前面出现车祸了，所有的社会车辆都借道左边的双黄线绕过车祸开过去，今天无人驾驶车按照算法，它是不可能自动压着双黄线逆行过去绕开这个的，这种情况下，客人可以按一下屏幕上客服按钮，告诉远程操控员需要协助，远程操控员可以远程接管这辆车，帮助车辆绕过去，这个时候远程操控员会被动地接管车辆，绕过去之后，车辆再恢复自动驾驶。所以并不是有一个远程操控员一直在远端盯着屏幕看车在路上跑，本身来讲车辆在路上仍然是按照它的算法来完成自动驾驶。5G远程操控都是保护机制，是为了保证安全。我们拿到全无人驾驶的路测许可，不是说已经成功了，我们需要从全无人驾驶路测许可走到载客，走到这个阶段才是成功的，我们认为还需要两年到三年的时间才能完成，在场景比较好的情况下，我们能够去让单车实现全无人驾驶，必要时借助远程操控，提供辅助。
媒体：能通过技术来实现避障吗?
张力：违反交规的行为一定是要通过人来操作的，不应该给机器有这种选择，这也意味着你真正能够替代司机。前面还有一个问题，未来一个司机不是只看一辆车，可能会看五辆车、八辆车、十辆车，这种人车比才是最后决定你节省了多少人力。
(补充：文远知行认为未来的全无人驾驶应该是单车智能与车路协同相结合，而不是二选一。首先，自动驾驶汽车需要有强大的软硬件的能力，在没有5G、4G网络或者其他单车以外的辅助下实现安全的自动驾驶;其次，车路协同对无人驾驶来说是一个重要的安全冗余，超视距、MEC、云端等都是为单车智能补强。拿红绿灯举例，在车路协同的帮助下，路段设备可以直接把红绿灯的信号发送给无人驾驶汽车，让车辆获得红绿灯现在的信息，以及多少秒后会发生变化，帮助车辆更好地作出规划，以防止因为光线折射、暴雨暴雪、树枝遮挡等外部原因，影响自动驾驶汽车对红绿灯判断的错误，从而提升安全性。)
媒体：我有三个问题，您刚才也说到Robotaxi能达到盈利的商业模式可能还需要五到十年的时间，我们有很多的自动驾驶企业都是初创企业，你认为他们在这段时间是否会面临一些资金或者其他方面的风险?第二个问题，现在大家都说5G可以做到低延时、高精度，能给自动驾驶环境带来比较多的机会，您看来，会不会有一些其他的风险或者挑战? 第三个问题，咱们作为专攻高级别的自动驾驶企业，从技术应用、一个限定的区域到实际的复杂路况上，它最大的难点是什么?
张力：我先说5G的问题，5G作为我们国家的战略来讲，各个行业都在利用5G，自动驾驶时5G应用非常重要的场景，在今天我们做自动驾驶的时候会发现某些场景依靠单车智能来做，第一是成本很高，第二是难度非常大，但是依靠路测解决的一些问题往往是能够帮到的，反过来纯粹的依靠5G的车路协同来完成自动驾驶，本身也不是很现实的，因为大家可以想象到在很多高速行驶的车辆，它的反应跟计算都是在毫秒级之间的，十几毫秒，通过5G网络，再快的网络也得将近要十几毫秒或者一百毫秒，这会带来一些安全的隐患，我认为未来一定是车路协同加单车智能的无人驾驶才是真正安全的，它所解决的问题才是比较可靠的，对于自动驾驶公司，从2016年、2017年资本市场非常看好逐步到2019年、2020年的时候又有所下降，这些方面其实都是正常行业发展所带来的变化，我相信未来谁能够真正胜出，一定是在谁能够真正做出纯无人驾驶，它才可以真正胜出，因为自动驾驶行业里面的皇冠(参数丨图片)实际上是乘用车Robotaxi，但是皇冠上的翡翠是真正做到全无人驾驶，如果摘不到这个翡翠，大家在未来的发展过程中会非常难，真正比拼的是谁可以摘取到这个翡翠，谁最早做出全无人驾驶的载客运营。
从我们自己的判断来讲，也许未来在三年左右的时间，我们能够实现在限定区域里的载客运营，这种情况下，也就意味着你能够把60%的成本转化为收入，实现单车盈利，有了单车盈利再去扩大它的规模，扩大它的商业化，那才有巨大的商业价值。
第三个问题，今天真正的技术难点主要还是在规划方面，应该来讲目前我们遇到的场景、corner cases在测试过程中还是不够多的，还需要更多的车辆、更多的投入、更多的数据来进行模型训练，因为在未来真正实现全无人驾驶，很多的公司所要面对的挑战都是在规划阶段如何去面对更多的corner cases，从而提炼出来一种模型，可以推到更多的场景里，这是各个公司在看的，本质上来讲，飞跃式的发明创造还没有真正形成，大家在算法上还是在不断地积累。
媒体：接着上位老师的问题我再补充一下，因为我刚才听到您说您现在也并不是非常去关注MPI的数据，反而去做更多的接管，也说到有效接管和无效接管，现在看来有效接管更多是在哪几种场景下说确实我不接管可能会发生事故，有效和无效的占比怎样的，我估计无效会占更多，具体情况您能否再介绍一下?
张力：有效接管的场景，具体这个比例我还真的没有特别去统计过，但是有效接管的里面有各种各样的情况，包括红绿灯的识别、个别特殊障碍物的出现等，这些都是我们目前工程团队在重点去解决的，这对于我们来说，我们对MPI也不是不关注，我们自己所关注的MPI可能跟其他公司定义的MPI不太一样，我们特别关注MPCI，这个C是critical，critical的接管和不critical的接管，对于一些不是critical的，就是无效接管。我们自己有工具能够去判断筛选，也能让我们很大程度减少工作量。具体的原因，因为我不是负责工程团队的，我没有详细地去分析百分之多少是红绿灯，百分之多少是行人或者是逆行或者是什么样的障碍物造成的，但是我非常鲜明地感觉到，在两年多以前，我们刚开始在广州进行路测的时候，我们所遇到的接管跟今天相比已经发生了翻天地覆的变化，甚至每过一个季度新出一个版本，你都会发现车辆的智能程度又提高了。前段时间有些客人在黄埔区、广州开发区亲自叫我们的Robotaxi，在路上去体验，他们拍到一些视频，拍到遇到车祸，这个车祸涉及几辆车，还有单车，自动驾驶汽车需要绕过好几辆车，蛇形地穿过去，我们的Robotaxi处理得非常好，这种感觉让他们都很震撼。我们自己看了以后都觉得你自己在现实中是摆不出来这样的场景的，应该感觉到技术发展的不断变化、提升，一个季度一个季度你都能看到很大的差距。
