小鵬汽車副總裁谷俊麗博士分別從OEM、集成方案供應商的角度分析了目前自動駕駛公司兩種不同的發展方向，她認為：“OEM造車是一個漫長的過程，前期啟動很慢；自動駕駛軟件公司前期啟動速度迅猛，后期量產落地非常費周折。”

谷俊麗，曾在2012-2016年間任國際芯片巨頭AMD主任工程師，負責大數據和深度學習軟件的研究開發。

2016年2月加入特斯拉，搭建了特斯拉機器學習團隊，開發了Autopilot 2.0產品并實現了在多代特斯拉車上的大規模部署。

2017年10月23日，小鵬汽車宣布，著名機器學習專家谷俊麗博士出任小鵬汽車自動駕駛研發副總裁，直接向小鵬汽車董事長何小鵬匯報。全面負責小鵬汽車自動駕駛研發團隊的創建，領導人工智能創新和自動駕駛軟件的研發，加速小鵬汽車自動駕駛技術的應用和升級迭代。

我經常發現在跟人溝通的時候，大家經常問，是自動駕駛，軟件問題還是硬件問題？哪個更重要？

首先，自動駕駛是一個非常復雜的軟硬件系統，硬件系統是第一步，硬件系統設計也有很多講究，很多技術點需要考慮，需要驗證；但是只有硬件軟件也長不出來，自動駕駛應用是一個高度跨領域的很復雜的軟件。

其次，業界的很多自動駕駛公司，每家的做法還不一樣。主流OEM在過去通常的做法是集成供應商的方案，比如集成MobileEye、博世等，集成方案是集成供應商的軟硬件一體的系統解決方案，比如MobileEye既是一個硬件系統（攝像頭+計算單元），也是一個軟件（MobileEye上的視覺算法）。這種情況下，通常核心技術是掌握在供應商的。現在很多自動駕駛創業公司，通常是更加側重于軟件研發，得益于5年前爆發的AI，大規模的物體識別的算法門檻突然降低了，識別出車道線，識別出動態障礙物，加上控制規劃，就可以實現簡單的自動駕駛功能。所以，16至17年涌現了大量的自動駕駛創業公司。大家通過積累大數據，積累算法來優化功能，通常這個操作是在幾個實驗車輛，沒有大規模的量產車輛，功能的覆蓋率是小規模的場景。自動駕駛創業公司，除了Waymo和Cruise，一般可以采用非常昂貴的傳感器、計算平臺，采用懸掛支架的方案安裝在車輛上。這個形態不是一個可以大規模量產的方案，我們姑且稱之為prototype。

再次，節奏感很不同。OEM造車是一個漫長的過程，前期啟動很慢；自動駕駛軟件公司前期啟動速度迅猛，后期量產落地非常費周折，目前的業界形態大家能夠了解到的，各個軟件公司去找不同的OEM車廠，希望能夠把自己的系統作為方案集成到OEM車輛上面。不過因為通常情況下，軟件公司在開始的時候對車輛量產的硬件規格欠缺思考，在后期溝通的時候去思考往往意味著推翻自己的前期的思路，攝像頭變了，算法變了，布置位置變了，算法也要變，車規要求是一般IT軟件公司平時不會接觸到的規格，開發流程也是通常采用敏捷開發思路的軟件公司很難很快習慣的。所以，自動駕駛軟件公司落地，道路會很漫長。

智能車首先是一輛車，是一個硬件系統，自動駕駛在硬件系統上實現的一個功能，是車輛的一個屬性。新型創業型OEM公司，比如特斯拉、通用super cruise， 是真正做到量產的自動駕駛方案，也是我們追趕的方向。