導讀：2022年05月25日文遠知行WeRide宣布獲得博世的戰略投資，雙方簽署戰略合作協議，聯合開展智能駕駛軟件的開發，共同推進博世中國高階智能駕駛解決方案加速落地。
依托文遠知行的解決方案WeRide ONE，基于博世中國高階智能駕駛解決方案，合作雙方將聯合開發由數據驅動的智能駕駛軟件，服務于中國主機廠客戶，讓覆蓋城市、高速及高架等不同應用場景的高階智能駕駛體驗更早在中國市場成為現實。
博世和文遠知行達成戰略合作
文遠知行創始人兼CEO韓旭接受了媒體群訪，以下選取部分精彩回答。
提問：博世自己也有L2算法，現在文遠和博世雙方的合作，具體是怎么分工的？
韓旭：特別具體的分工不太方便透露，文遠知行更多負責軟件模塊和算法，博世負責軟硬件的集成、產品質量的把控，包括對車廠的銷售和車廠的對接。
提問：合作的最后供應客戶的范圍是中國市場，還是會輻射到整個國際市場？
韓旭：現在是面向中國市場，我們也希望未來有更多的拓展空間。
提問：咱們現在雙方合作的高階智能駕駛系統，最快消費者什么時候能買到？
韓旭：我們的SOP時間是2023年，剩下的取決于車廠什么時候把它推到市場。
提問：您剛才提到說跟博世合作的方案有了很多的訂單，具體能說一下嗎？
韓旭：博世和文遠知行此次合作的合作量級，是目前中國L2-L3領域訂單資金規模最大的合作項目之一。
提問：在文遠知行L4的算法的加持之下，能做出來一個什么樣的L2、L3呢？能不能舉一些例子？
韓旭：L2-L3最終負責任的是人，但很多用戶對這個事情是沒有太強的判別能力的，他只是知道車上有個L2、L3的系統，比如說能做車道線保持、能做有限條件下的輔助自動駕駛，但具體做到什么程度，很難講。
我覺得應該是提供到一個程度，就是一個具有五年駕齡的正常駕駛者，能夠處理的城市內的場景，我們的L3系統應該都能處理的水平。當然具體模塊的技術，我們有自己的技術細節指標，但是一個正常五年駕齡的司機能夠處理的，除了有很多復雜的場景，人類司機都處理得不好，但是絕大多數他能夠處理的場景，我希望我們的L3系統都能夠處理，這是我們一個目標，但是最后需要進行安全兜底的時候，還是人來兜底。
提問：五年老司機的水平您能不能給我們具體成一個數據去方便理解一下，比如說能不能用一個大概的MPI的數據表示一下？
韓旭：MPI是一個體系決定的，因為它是各個模塊做在一起，博世負責整個的軟硬件集成，這個具體的指標是挺難給的。我舉一個例子，城市里一般的普通場景，包括高峰時段，只要不是擁擠到太極端，我希望它都能夠開。
提問：文遠并沒有強調用量產來收集數據去反哺L4，為什么會有這個差異？還是文遠并不認可這種技術發展路徑？
韓旭：L2、L3收集數據來反哺L4這件事情，是有困難的，因為帶寬的問題。我們曾經試過無線數據上傳，L4的數據以現在的帶寬收集數據是無法回傳的，必須要回到一個真正的運營中心使用有線網絡或者內部局域網才可以，5G的數據回傳就是個天文數字。
所以賣給用戶的量產L2、L3車，雖然用戶不一定在使用自動駕駛系統，但是一旦使用就要回傳，假設形成規模效應，車銷量是萬級別的話，數據的連通，回傳數據的成本就是天文數字。
一些公司使用影子模式，不過也是回到本地車庫以后通過局域網（WiFi）回傳的。而中國是很少有車是有回到家庭局域網，因為我們大部分的中國家庭沒有車庫，通過5G回傳，數據流量的花費是個天文數字，所以從技術方面的話數據回傳是一個巨大的問題。
做好影子模式很難，在影子模式的基礎上做到數據回傳，這又是一個難點。
所以在這一點上來說，我更傾向于不斷地開發L4的技術，讓這些L4的技術沉淀下來用在L2-L3上，這是我看到的比較符合實際的一條路，文遠知行的L4技術和L4產品不斷地數據收集，并把它通過L2/L3算法固化下來，通過博世輸出給車廠，這是我能想到的一條最優路徑。
提問：現在很多的車企都在自研自動駕駛算法，你怎么看待車企自研，行業發展到最后，會是什么樣的行業格局？
韓旭：如果你看今天的計算機的話，到最后汽車就是輪子上的計算機，計算機的使用量是明顯比汽車還大的，為什么操作系統就只有這么少？其實這個答案已經非常明顯了，最終自動駕駛會有一個大一統的系統，當然這需要過程，在這個過程當中適者生存。
以終為始來看，這是為什么我不覺得每一個廠家都自研L3系統是一件好事情。
對于消費者來說，路面上的車有10個不同的輪子，還不如統一規格用同樣一種輪子，生產的造價也低。每個廠商獨立開發，這是巨大的投入，開發出技術參差不齊，還增加了額外的成本。還不如生產一款很好的自動駕駛系統用在大量的車上，個性化留給車廠來做，共性的高階智能駕駛系統由那么幾家具備行業優勢的廠家來提供，這樣可以分攤成本，給用戶最滿意的產品。
不同的高階智能駕駛的品質是不同的，還不如選出最好的品質、讓市場決定，我也覺得這個是最優選擇，有市場的競爭力，這樣的話可以使整個中國的汽車市場最優化配置資源，同時用戶也得到最好的產品。
提問：文遠知行現在L4跟L2，是不同的團隊在做？
韓旭：我們在最大化地共用技術，某些細節的接口可能有專門的團隊來做，但是核心的技術都是一個團隊在研發。
提問：現在本身文遠知行做L4有很多場景，有Robotaxi，包括現在又做L2量產，這些資源重心是怎么樣的？怎么保證項目上的投入？
韓旭：其實就是一句話：最大化的共用技術，文遠知行做的東西是最大化的共用城市場景的自動駕駛技術，我們所推出的產品雖然形態各異、應用場景各異，但是它的之間技術棧的分歧是很小的。在不同場景下算法的共同性是比較高的。
