一凡 發(fā)自 凹飛寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
代表科技前沿的自動駕駛公司,有什么新共識?
2025年,行業(yè)迎來快速發(fā)展。L2輔助駕駛搭載量爆發(fā)增長,Momenta城市NOA市場占有率穩(wěn)居頭部,地平線征程芯片量產(chǎn)突破1000萬大關(guān),元戎啟行方案量產(chǎn)上車超13萬輛。小鵬理想,則開始向L4進發(fā)。
在自動駕駛領(lǐng)域,小馬智行今年沖刺落地千臺規(guī)模Robotaxi車隊,文遠知行集齊7國自動駕駛牌照,新石器交付無人小車超1萬輛。
這些物理AI的弄潮兒們,來自不同領(lǐng)域,擅長不同業(yè)務(wù),押注的技術(shù)路線也不同,但在知識沉淀和提高效率的工具選擇上,卻達成共識,紛紛擁抱了飛書
為什么會出現(xiàn)這種現(xiàn)象?
量子位帶著問題,在對話多名一線從業(yè)者后找到了答案:
用AI精益生產(chǎn)AI。
自動駕駛行業(yè),正在用AI精益生產(chǎn)AI
精益生產(chǎn)是發(fā)源自汽車行業(yè)的理念,這是一個不斷改進的過程,主要是通過自動化準時化,盡可能消除浪費,進而降低成本,讓企業(yè)的產(chǎn)品更具優(yōu)勢。
在AI時代,AI既是精益生產(chǎn)的工具,也可以是精益生產(chǎn)的成果。用AI精益生產(chǎn)AI的過程,就是提高效率,加快研發(fā)的過程。
具體可以拆解為讓生產(chǎn)原材料知識的獲取更快更及時,讓研發(fā)流程實現(xiàn)自動化標準化盡可能解放研發(fā)人員精力,減少時間和知識資產(chǎn)的浪費
作為AI前沿賽道和熱門應(yīng)用,自動駕駛和輔助駕駛行業(yè)率先用AI精益生產(chǎn)AI,其中的代表性案例分別來自地平線、Momenta和四維圖新
首先是地平線,據(jù)介紹其每年沉淀文檔超70萬份,其中僅地平線城區(qū)輔助駕駛HSD(Horizon SuperDrive)這一個項目的相關(guān)文檔就有8萬份
海量的文檔就像是一座知識寶庫,如何高效利用其中的知識,加快研發(fā)流程?
地平線的選擇是,把飛書作為核心平臺,構(gòu)建一套研發(fā)協(xié)作和知識管理體系,讓知識獲取更及時、更安全。
首先,地平線用飛書給公司數(shù)百個項目都建立了對應(yīng)的知識庫,讓每一代產(chǎn)品都能基于上一代沉淀的知識高效迭代。這種能力太重要了,畢竟當前行業(yè)競爭激烈,不定期要推送一個小版本OTA,一年要更新一個大版本,只有快速迭代才能贏得市場。
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在開發(fā)迭代過程中,地平線員工還可以用知識問答AI,一搜一問,就能及時獲取研發(fā)時想要的知識,讓知識及時進入研發(fā)流程。據(jù)了解,現(xiàn)在地平線每天都有數(shù)百名員工在用知識問答AI。
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飛書不僅幫助地平線找到了打開知識寶庫的鑰匙,激活了知識資產(chǎn),同時還給地平線的知識資產(chǎn)上了道“鎖”,守護知識資產(chǎn)安全。在飛書上,權(quán)限申請可以自動觸發(fā)對應(yīng)管理審批流程,同時通過AI輔助識別資產(chǎn)密級,讓研發(fā)更高效也更可靠。
為了把知識進一步落實為行動,地平線用飛書的低代碼平臺aPaaS打造了專屬文檔管理平臺,實現(xiàn)對文檔關(guān)聯(lián)待辦事項的系統(tǒng)性追蹤與閉環(huán)管理,研發(fā)待辦事項的關(guān)閉率提升至80%以上,增強了研發(fā)人員的執(zhí)行力。
地平線的生態(tài)效應(yīng),也在提效工具的選取上顯現(xiàn),地平線的部分合作伙伴甚至提出“地平線用什么工具,我們就用什么工具”,體現(xiàn)了飛書提效帶來的價值。
總結(jié)起來,利用飛書管理知識后,地平線研發(fā)人員獲取知識更快更及時,團隊協(xié)作更高效,不同工序間銜接更緊密,時間和知識資產(chǎn)的浪費減少了。
地平線的案例是用AI把知識管起來,Momenta則是用AI讓研發(fā)流程自動駕駛起來,講述了飛書項目對研發(fā)的助力。
基于飛書項目,Momenta打造了研發(fā)效率引擎, 打通了從需求導入到項目交付的研發(fā)全流程。
現(xiàn)在,Momenta可以一鍵批量導入開發(fā)需求,耗時從半天縮短到10分鐘。完成開發(fā)進行路測驗證時,安全員一鍵上傳問題到云端,飛書項目會自動創(chuàng)建問題清單,然后根據(jù)場景自動聚類問題,接著AI預分析原因,幫問題對應(yīng)的研發(fā)人員減輕負擔。
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據(jù)Momenta研發(fā)高級總監(jiān)范小軍介紹,利用飛書項目實現(xiàn)信息自動化流轉(zhuǎn)后,項目經(jīng)理每周和客戶的非必要溝通會議減少了很多。
飛書不僅直接幫助研發(fā)人員提效,同時還幫助企業(yè)建設(shè)“不斷提效”的組織文化,其中一個重要渠道是“AI效率先鋒大賽”
AI效率先鋒大賽,就是讓企業(yè)內(nèi)部用飛書提效的案例走上舞臺,對外展示,同時邀請不同合作伙伴進行交流,加速優(yōu)秀案例在客戶之間傳播。
最近,飛書就和四維圖新聯(lián)合舉辦了AI效率先鋒大賽,在比賽中就涌現(xiàn)出了很多讓人印象深刻的案例。
比如來自子公司四維智聯(lián)的團隊,就借助飛書提供的低代碼平臺aPaaS和智能體搭建平臺aily,創(chuàng)建了一個群消息總結(jié)智能體,這個智能體能把群聊消息這種碎片化信息沉淀為經(jīng)驗。這與成體系的文檔形成補充,進一步豐富了企業(yè)的知識資產(chǎn)
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當遇到此前群聊中出現(xiàn)過的重復問題時,就可以求助該智能體,幫開發(fā)人員節(jié)省出時間。
類似這樣從日常場景入手提效的案例還有很多,其中最受專業(yè)評委認可的方案來自地圖導航業(yè)務(wù)中心,其針對專利交底書撰寫,利用aily打造了一個AI專利智能體,采用多模態(tài)方式幫你寫好專利交底書。
最直接的是對話方式,就像日常用的ChatBot那樣,用戶需要向智能體介紹專利應(yīng)用領(lǐng)域,然后它會問用戶專利帶來的好處。
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在用戶回答完畢后,智能體會開始思考,給用戶提供專利撰寫的初步想法,接著會搜索網(wǎng)上已有材料,與用戶當前的專利想法對比異同,提煉出新專利的新穎點,并以關(guān)鍵詞的形式展示。
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接著,用戶再輸入初步想法與專利關(guān)鍵點,智能體判斷條件齊全后會輸出一份專利交底書的初稿,并直接轉(zhuǎn)成飛書文檔,方便后續(xù)協(xié)作。
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此外你還可以通過飛書妙記和AI功能,直接記錄相關(guān)會議內(nèi)容,從中提煉專利點。或者直接輸入一張圖,讓它幫你從圖片中找出創(chuàng)新點。
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通過以上多種方式,智能體能幫你快速撰寫專利交底書,節(jié)省出大量時間。據(jù)四維圖新介紹,這小小的一個智能體,能幫助公司1年避免100項專利累計320個小時的無效投入,相當于省去超30萬元的研發(fā)成本。
據(jù)說這個方案已經(jīng)開始在其他公司流傳了。畢竟幫助優(yōu)秀提效案例傳播,也是AI效率先鋒大賽的目的之一。
在四維圖新看來,AI效率先鋒大賽讓員工有了不斷用AI提效的意識,培養(yǎng)了不斷提效的企業(yè)文化。優(yōu)秀的提效案例會從部門傳播到整個公司,再從公司導向集團,甚至最終影響整個行業(yè)。這也體現(xiàn)了精益生產(chǎn)“不斷改善”的理念。
用AI成果提效AI研發(fā),這正是自動駕駛行業(yè)當前需要的思維和能力。
為什么自動駕駛公司,都在用飛書提效?
為什么自動駕駛公司,都在用飛書提效?
要回答這個問題,首先得從自動駕駛研發(fā)的根源上尋找答案。
有從業(yè)者表示,行業(yè)當前存在著“既要快速迭代,又要安全可靠”的矛盾。
在傳統(tǒng)軟件行業(yè),可以用敏捷開發(fā)模式快速推出一款產(chǎn)品,出問題就改bug,然后不斷迭代。但是自動駕駛和智能輔助駕駛的落地,直接關(guān)系到人的安全,不能采用這種方法。
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除此外,還有組織架構(gòu)上的需求。
自動駕駛的開發(fā)和測試往往需要打通多個部門,比如一輛測試車需要去指定地點,有時候需要呼叫拖車運輸。叫拖車這一個環(huán)節(jié),需要商務(wù)、運營、司機、財務(wù)和外包公司等多方聯(lián)動,牽涉人員多且耗時,延緩了發(fā)現(xiàn)問題然后給研發(fā)反饋問題的速度。
所以,行業(yè)研發(fā)自身的需要,期待著一款既能讓研發(fā)流程更快、更可控,還能打破部門壁壘的提效工具。
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與此同時,近兩年行業(yè)發(fā)展勢頭向好,更進一步加強了提效需求。
L2層面,有數(shù)據(jù)顯示,今年1-7月國內(nèi)乘用車輔助駕駛滲透率已達63%,預計到2030年L2搭載率會達到100%。
Robotaxi層面,2025年被稱為“量產(chǎn)元年”。特斯拉強勢入局帶來了潑天流量,在全球掀起資本熱潮,同時按下了競爭加速鍵,L2漸進式路線和L4終局路線的競爭空前激烈。
機會和挑戰(zhàn)同時擺在從業(yè)者面前。正如小馬智行高級研發(fā)總監(jiān)羅錦堅所說,當前行業(yè)競爭已經(jīng)是一場長跑比賽,每天都比別人跑得快一點點,這就不得了。
要做到每天“比別人跑得快一點點”,盡可能獲取更大的市場份額,需要提高效率,需要提效工具,而傳統(tǒng)的工具和方式,在這方面有局限性。
比如打電話、發(fā)郵件、拉群聊,這些傳統(tǒng)的溝通方式,不僅過程繁瑣,還要切換多個工具,時間成本更高。在交流過程中即便產(chǎn)生了有價值的信息,也會在不經(jīng)意間流失,不能借助飛書云文檔、AI會議、多維表格等工具沉淀成寶貴的經(jīng)驗,進而轉(zhuǎn)化為內(nèi)部知識資產(chǎn)。
甚至在行業(yè)出現(xiàn)快速增長后,傳統(tǒng)方式還會給工作造成阻礙。
據(jù)文遠知行的員工講述,他本人三年前入職時,公司還在用傳統(tǒng)表格管理車輛售后的數(shù)據(jù)維修工作。當年公司車少問題還不大,后來車輛規(guī)模達到成百上千臺后,表格一打開就卡。
如今文遠知行切換到飛書多維表格,工作起來就絲滑多了,能記錄的車輛信息也更多了,直接從2項擴展到了57項,AI還會幫你匯總本月概況,總結(jié)問題,讓去年下半年文遠車輛的維修情況比上半年降低了大約80%,保障了研發(fā)測試安全開展。
所以,從研發(fā)自身的矛盾出發(fā),加上外部競爭壓力的催化,行業(yè)來到了一個需要提效,需要精益生產(chǎn)AI的時刻。
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而飛書則提供了一系列精益生產(chǎn)AI的工具,減少了知識浪費,激活了知識資產(chǎn),加快了研發(fā)流程,讓AI成果促進生產(chǎn)AI,成為物理AI玩家們的共同伙伴。
用飛書加速AI進入真實世界
由點到鏈再到面,飛書正在成為物理AI浪潮的加速器。
通過與前面提到的一系列玩家合作,飛書已經(jīng)影響了背后整個產(chǎn)業(yè)鏈。比如前面提到的地平線和其合作伙伴。以及小馬智行,也在用飛書和外部伙伴進行技術(shù)交流,小馬智行副總裁莫璐怡就點贊飛書的權(quán)限管理讓小馬很安心,和外部的溝通越來越順暢。
飛書在自動駕駛產(chǎn)業(yè)的成功應(yīng)用,也正在影響著整個物理AI賽道。許多具身智能明星率先擁抱飛書,比如智元機器人、優(yōu)必選、銀河通用和松延動力……具身智能和自動駕駛的交集,真是越來越多了。
這也意味著飛書已經(jīng)搶灘登陸了新一波AI浪潮,加速AI進入真實世界。而AI觸及真實世界,不僅考驗著軟件算法,對硬件本體也是一種挑戰(zhàn),更加需要AI精益生產(chǎn)AI全面賦能,提效軟件研發(fā),加快本體量產(chǎn)。
黃仁勛曾經(jīng)斷言,AI的下一波浪潮是物理AI。而實踐已經(jīng)證明,物理AI的未來屬于那些率先使用先進工具的玩家。
先進生產(chǎn)力企業(yè),還是得先用先進生產(chǎn)力工具。
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