作者| 宇多田
封面| 电影《1917》
清华大学旁边的一栋写字楼里，知行的新团队刚成立一个月有余，工位有一半被到岗工程师填满。
更确切来说，这是一支大模型团队。
短短一年，“端到端”让曾经被骂“智驾拉胯”的主机厂一夜崛起，也让很多算法不占优的智驾企业眼里再次迸射精光：
因为做端到端，“从零到一”，比组织架构臃肿、尾大不掉的团队更有转型优势。
所以，从2024年9月始，知行内部迅速调整了产品与技术策略，密集召录算法软件人才，搭建云平台与数据闭环系统。
实际上，早在年初，这家位于苏州园区、直到上市前都名头不显的智驾公司，便强行做了一次自我迭代——
创始人宋阳做了一个直到现在来看也非常大胆的决定：
亲自引入前博世与禾多大将蒋京芳担任总裁，以“快刀斩乱麻”的速度，完成了新一代组织体系建设。
这是一场自上而下的改革。不到半年，外来的新鲜血液便相继担任内部要职。
这场“自我革命”的本质在于，管理层在2023年意识到，“过于依赖Mobileye”与“做一家硬件厂商”，已经不再适用于剧烈变化的中国智驾产业。
因此，除了Mobileye与瑞萨，新老员工合并后的研发团队，开始策划将更多芯片厂商纳入到自研开发平台。
特别是在中高阶智驾的能力延伸上，解除了与Mobileye的深度绑定，将目光第一次投向地平线。
至此知行的芯片合作格局逐渐明晰（Mobileye、Ti、瑞萨、地平线）。
而地平线J6E，则将成为自研团队的重点开发对象。
01
摆脱依赖
2023年，虽然知行对国产芯片做了调研，也尝试在一些国产芯片上做demo开发，但高层一直没有下定量产决心，总体采取观望态度。
在团队整合后，由于有奇瑞的地平线项目在先，蒋京芳带领的新团队对于“开发J6E”有了统一的目标：
除了保留“前视一体机”与“域控”等传统优势项目，正式启动基于J6E的泊车与高速NOA开发项目。
毋庸置疑，从芯片角度，J6E的综合能力比前一代J5要强。
但对于算法工程化专家来说，J5此前在GPU和MCU上本就有所不足，而J6E在硬件层填补了这些缺陷后，也得面对第一次应用挑战。
因此，有量产开发经验的Tier1弥足珍贵，不然就会反吃地平线资源。这对于要先确保主机厂大客户系统稳定性的地平线来说，压力相对较大。
“从禾多来的人对J5比较熟，而知行此前开发过瑞萨的工程师在GPU和MCU上有类似的开发经验。
所以，在熟悉地平线工具链后，都不会有太大问题。”
知行产品经理指出，从实际情况来看，80Tops有2/3的算力是可以被团队压榨出来的。
很明显，这套定价在5000元以下的行泊系统（高速+泊车），除了替代原来的双J3+TDA4，主要被用来“攻占”中阶智驾市场。
“打12万~15万智驾标配区间是没问题的。”
他们指出，这个区间占据了年汽车中国销量的60%~70%，是真正有装配量级的主战场，也是中国消费者购买第一辆车时最愿意接受的价格。
当然，J6E的量产是略有延迟的。
但按照计划，最快年前，知行将交付基于J6E的域控A样。
目前，他们已经在J6E上把“泊车”全部部署完毕，底软与中间件在这个月会出一个稳定版本。
“‘行车’功能也会在明年一季度交付，目标是2025年中旬量产。”
不过，无论是TDA4还是J6E，围绕“泊车”所有功能的体验，是知行计划的重中之重。
“在8T的TDA4VM上，我们已经把BEV干上去了。与两家大厂的双TDA4方案相比，我们的泊车效果并不逊色。”
产品经理说，知行在芜湖10月跑的车，整体泊车效率、车位释放率及泊入效率，都有了提升。
“整个团队氛围已经卷到飞起。”
实际上，他们的一些泊车项目已经SOP。但客户想跟华为和理想比，他们后续就又按照要求，把新东西部署到原来的硬件上。
“花了团队很多时间与代价，但只能灵活执行。”
没有办法，中国Tier1的生存之道只有三个词：无限响应，投入人力，压缩成本。
02
“克制”出海
我们曾在文章中提起过，企业风格很大程度上就是一种“创始人风格”。
这一点，同样可以在知行的战略节奏上找到蛛丝马迹。
以“出海”为例，知行现有的海外团队人数并不多。他们宁愿现有国内工程师分批做支援，也不愿大肆扩张海外团队。
事实上，对于出海企业来说，是提前布局扩张、等待机会爆发，还是据现有需求做资源灵活调配，一直是大难题。
知行内部人士曾透露：“出海是客户提的需求。2023下半年海外项目变多才开始组建海外团队。
不然以宋阳的性格，只会组建一个针对海外客户的商务团队。”
然而，“克制与朴素”并不能减少焦虑，更不能减少麻烦。事实上，知行曾因这种过于保守的风格数次陷入过至暗时刻。
2019年，知行当时已经到了发不出工资的阶段，创始人宋阳除了每天被投资人接二连三拒绝，更重要的一项工作是站出来给员工打气。
“保守的策略，只会带来融资上的阻碍。
在公司成立早期还没有商业化落地之前，如果讲不出性感的故事，会面对被投资者拒绝的逆境。”
同样，在感知算法方面，知行与“第一梯队”的距离也必须要被正视。
过往，这些问题被良好的商业化成果给掩盖，但到了2024年的关键节点，整个团队终究要直视它们。
03
算法短板
与L4出身的玩家不同，知行一直是严格遵循“投入产出比”的量产硬件派。
他们内部对于这个问题挺坦诚。在算法研发能力上，他们承认与L4派智驾公司存在差距。
譬如，当2023年所有一线城市玩家都在卷“行车”与“端到端”时，知行始终处于小步快走状态。
因为他们坚持认为，从销售额与走量角度出发，必须先保“泊车”。
直到2024年9月，伴随着组织架构从上至下的“翻新”，整个中外智驾产业形势也发生了彻底变化：
一方面，只做Mobileye生意，不再适用于中国当下的市场环境；另一方面，“端到端”带来的体验跃升，也被头部做了第一步验证。
因此，知行迅速把“高阶智驾自研”提上了日程，加大支出力度：
2025年，整个研发团队将按照数据闭环、算法模型开发的优先级做持续性投入。
其中，人力与财力投入最大的便是“基建”与“工具链”。车端与云端硬件部署将被统一纳入大模型团队。
行车算法与功能的开发与前瞻研究，则采用更具性价比的合作模式。从感知入手，引入“端到端”。
这也是开头我们提到的：
从9月开始，知行在北京、武汉以及广州陆续成立了分公司。特别是北京办公室，开始集中大规模招聘算法人员。
另外，知行也与清华信息交叉学院成立了实验室，做大模型与端到端上车研究。
“本质上，在说到竞争时，我们与很多算法公司并不是敌对关系。因为作为硬件Tier1，我们完全可以跟这些算法公司合作。
他们擅长软件，我们擅长交付。”
目前，知行正在与主机厂客户探讨关于“城市NOA功能”的量产配置与功能。
但从“轻重缓急”出发，他们不会在未来1年重点攻克这一领域，而是避开与头部卷王的正面竞争。
“在城区，我们希望实现的是一些轻量级功能，尽量做到‘不退出系统’。基于J6E的行泊，才是我们的重中之重。”
04
写在最后：
确切来说，作为中国第一家港股上市的智驾公司，知行的优势从来都不是技术先进性的优势。相反，他们选择了一条不太炫的路：
确保交付灵活性、产品收入、利润与成本之间的平衡性。
“企业运营健康，比啥技术都好使。”
他们说，用9年时间保持营收与人力和生产支出的平衡，才让公司现在有余力去针对“端到端”做投入。
当然，这个投入不是激进的，而是集中于1~2个重大项目上的量产。
另一边，对利润的重视，也让他们决定在另一半项目上去寻找合作伙伴，而不是搭上全部的身家性命。
“产品利润与市场占有率，才是我们的终极目标。端到端和大模型，也必须服务于这个目标。”
抱歉不建群。
我是宇多田，关注汽车智能供应链。