一凡 發(fā)自 副駕寺
智能車參考 | 公眾號 AI4Auto
2025,什么是自動駕駛研發(fā)的關(guān)鍵要素?
算力,算法,還是數(shù)據(jù)?都是,但這還不夠。
因為今年形勢正在發(fā)生新的變化,相關(guān)應(yīng)用快速落地,智能輔助駕駛滲透率大幅增長,除了AI三要素之外,效率正在成為關(guān)鍵變量,影響著行業(yè)競爭。
典型案例就是Momenta,其率先崛起為超級供應(yīng)商,手握量產(chǎn)項目1年翻了數(shù)倍,對接客戶遍布全球,一線研發(fā)壓力劇增。
但神奇的是,Momenta只用小規(guī)模人員增長,就解決了業(yè)務(wù)數(shù)倍增長的挑戰(zhàn)。
如此高效,背后的秘訣是什么?
帶著疑問,趁著Momenta研發(fā)高級總監(jiān)范小軍出席飛書項目發(fā)布會,智能車參考與他對話,找到了Momenta技術(shù)飛輪背后的效率引擎
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幸福的煩惱
2025年,是Momenta業(yè)務(wù)高速增長的一年。據(jù)范小軍現(xiàn)場透露,截至今年4月,Momenta累計合作量產(chǎn)車型已超130款,這個數(shù)字當(dāng)前仍在快速刷新。
截至目前,方案搭載量也突破了40萬臺
其朋友圈同步快速擴張,東起慕尼黑,西至底特律,合作伙伴遍布全球。
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短短一年,Momenta合作的車型數(shù)量翻了數(shù)倍,幸福的煩惱隨之涌來。
研發(fā)團隊要并行開發(fā)多個項目,項目上有大量需求要導(dǎo)入研發(fā)流程,流程的標(biāo)準(zhǔn)又很復(fù)雜,最后準(zhǔn)出的要求也很嚴(yán)格,開發(fā)工作量劇增。
舉個例子感受一下,比如說歐洲主機廠常用的ASPICE標(biāo)準(zhǔn),該標(biāo)準(zhǔn)要求全鏈路可追溯。
全鏈路可追溯就是說,從客戶提出一個原始需求,然后關(guān)聯(lián)的架構(gòu)設(shè)計、詳細(xì)設(shè)計、代碼,再到開發(fā)后的單元測試、模塊測試和集成測試,最終到產(chǎn)品交付,以上每個環(huán)節(jié)要環(huán)環(huán)相扣,新增或者改動一個需求,每個環(huán)節(jié)都要隨著變化,雙向可追溯,而且改動的原因和內(nèi)容都要被記錄下來,形成相應(yīng)的文檔證據(jù)。
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從提出需求到最終交付,研發(fā)體系會產(chǎn)生很多文檔,每個文檔也需要版本管理,文檔需要記錄的內(nèi)容也很多……總之流程復(fù)雜,要求很多,如果人工維護,效率很低。
除此之外,不同于傳統(tǒng)軟件開發(fā)的是,智能輔助駕駛和自動駕駛研發(fā)還要進行大量路測,在范小軍看來,路測是研發(fā)的核心環(huán)節(jié),決定用戶的最終體驗。
傳統(tǒng)路測方式一般需要兩個人,一個是在主駕負(fù)責(zé)監(jiān)控車輛輔助駕駛的安全員,一個是跟車專門記錄問題的路測員。隨著Momenta合作車型越來越多,版本迭代越來越快,需要的路測資源也跟著成倍增長。
聽上去,這一系列問題也許可以靠堆人解決,但這治標(biāo)不治本。所以Momenta另尋他法,團隊規(guī)模小幅擴張,就解決了高速增長帶來的挑戰(zhàn)。
讓研發(fā)流程自動駕駛起來
“也有朋友問我,Momenta用這么少的研發(fā)人員增量,去撬動幾十倍的客戶項目,以及客戶車型增量, ‘秘訣是什么’?”
據(jù)范小軍介紹,Momenta應(yīng)對高速增長的挑戰(zhàn),首先依靠的是內(nèi)功:
組織架構(gòu)和工程化能力。
在他看來,Momenta本身的組織架構(gòu)就很適合去做批量化落地量產(chǎn)。
比如聚焦到研發(fā)體系,Momenta內(nèi)部有一條“復(fù)用主線”,提高了研發(fā)效率。范小軍透露,Momenta會盡量將所有客戶項目的需求,回流到這條主線上開發(fā)迭代,而不是由項目自身獨立解決。
在這一過程中,Momenta會追求“回流主線率”,即每個模塊和項目到底有多少需求回流到了主線,哪些問題沒有回流,Momenta會追蹤對比,計算回流主線率。
范小軍表示回流主線率越高,意味著項目的風(fēng)險就越小,如果所有項目的回流主線率都很高,那意味著只要把主線做好,所有項目都能跟著受益。當(dāng)然,有些需求確實只存在于個別項目,沒有回流到主線,這也是允許的。
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然后是Momenta的工程化能力,范小軍表示Momenta的軟件算法可落地多個平臺,包括但不限于英偉達的Thor和Orin,以及高通芯片。碰到各種問題,Momenta都能很快地定位問題源頭,判斷其到底是源自整車,還是來自傳感器,或者是軟件算法存在bug。
除了Momenta的自身素質(zhì),解決高速增長帶來的問題還離不開外援,也就是飛書項目的助力。
在范小軍看來,Momenta選擇飛書項目實際上是一個“雙向奔赴”的過程。他回憶稱,Momenta實際上在2022年就導(dǎo)入了飛書,不過最初多是用于日常溝通協(xié)作,雙方有一定合作基礎(chǔ)。
導(dǎo)入飛書兩年后,也就是2024年初,Momenta決定優(yōu)化項目管理,實現(xiàn)研發(fā)體系的SPA即標(biāo)準(zhǔn)化(Standard)、流程化(Process)和自動化(Automation)“公司要求,一件事重復(fù)干了兩次、三次后,必須用工具做,不能再用人去做”
隨后,公司開始考察市面上的主流工具,最終選擇先深度體驗一下飛書項目。試用2周后,Momenta決定從需求管理開始,逐步將飛書項目導(dǎo)入到研發(fā)全流程,以此為基礎(chǔ)搭建了研發(fā)效率引擎。
談到為什么選擇飛書項目,范小軍表示,其有兩大特性很符合Momenta的需求:
一個是流程配置的靈活性,另一個是平臺提供的開放能力。
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先說流程配置。據(jù)范小軍介紹,行業(yè)的迭代速度很快,今天研發(fā)搭建好一個流程,第二天可能就要改,需要一個工具能快速搭建和修改流程,而且既要可視化做得好,實現(xiàn)所見即所得,也要實現(xiàn)可追溯性,飛書項目恰好能滿足這方面的需求。
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然后是飛書項目的開放能力,允許用戶通過標(biāo)準(zhǔn)化接口,將研發(fā)的各個核心環(huán)節(jié)都串起來,實現(xiàn)信息順暢流轉(zhuǎn)。
Momenta就基于平臺提供的開放能力,開發(fā)了超50款插件,日均調(diào)用120萬次API,將內(nèi)部20多個平臺集成整合。
據(jù)范小軍介紹,這背后意味著大量數(shù)據(jù)通過自動化的方式在平臺之間流轉(zhuǎn),每個環(huán)節(jié)的效率都得到了很大提升。
舉個例子,比如研發(fā)人員在飛書項目上發(fā)起了一個仿真測試,接下來的工作就流程化了,研發(fā)人員只要等最終測試完成,系統(tǒng)會自動通知其結(jié)果,研發(fā)人員對著結(jié)果調(diào)整修改后,再次發(fā)起評測就可以了。
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不僅如此,利用多個二次開發(fā)的插件,打通內(nèi)部不同平臺,甚至還幫助Momenta實現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)化
典型案例就是ASPICE插件,前面提到ASPICE標(biāo)準(zhǔn)要求很嚴(yán)格,沉淀出海量文檔管理很繁瑣。所以Momenta聯(lián)合飛書項目和高遠華信開發(fā)了ASPICE插件。
這款插件能打開歐洲主機廠使用的特殊格式文件,批量導(dǎo)入客戶的需求,從源頭對需求描述進行規(guī)范,這也是標(biāo)準(zhǔn)化的體現(xiàn)。
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研發(fā)鏈路實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化,打通了全流程,整個體系“自動駕駛”起來了。
起始的需求管理環(huán)節(jié),過去很容易存在兩個卡脖子難題:一是客戶需求樣式五花八門,格式不統(tǒng)一、內(nèi)容不統(tǒng)一、顆粒度不統(tǒng)一;二是需要反復(fù)導(dǎo)出和客戶核對進展,效率比較低。現(xiàn)在,客戶數(shù)千條需求直接一鍵批量導(dǎo)入,支持多種格式,耗時從半天縮短到10分鐘,幫研發(fā)人員節(jié)省了大量時間。“需求管理跑通了,開發(fā)環(huán)節(jié)才‘跑得快’。”
問題管理方面,過去需要先找項目對接人,再詢問對應(yīng)問題的負(fù)責(zé)人。現(xiàn)在AI會根據(jù)問題場景,自動聚類,自動分配給研發(fā)人員。
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據(jù)范小軍介紹,原來導(dǎo)入4000多個問題,AI自動聚類后可能減少到300多條,然后還會進行預(yù)分析,圖文并茂地寫出可能的原因,如果研發(fā)覺得不準(zhǔn)確,還能反饋到AI預(yù)分析系統(tǒng),處理和解決問題都在一個系統(tǒng),加上AI賦能,這不僅減小了研發(fā)人員的壓力,而且還提高了效率。
甚至就連開發(fā)后的測試工作也自動化了。
Momenta將飛書項目中沉淀的幾十萬條結(jié)構(gòu)化測試用例,輸入到其自研的大模型,AI就能自動生成測試集。路測的測試用例可以圖文并茂自動下發(fā)到車端,路測只需要一個安全員,不僅省去了路測員,一個人就能同時監(jiān)管10輛車的測試情況,效率直接翻了10倍,而且讓流程更加標(biāo)準(zhǔn),問題被自動記錄下來,便于后續(xù)追溯和修正。
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最后來到準(zhǔn)出管理,Momenta基于飛書項目建立了多層級準(zhǔn)出機制,任何代碼提交都要經(jīng)過檢查和單元測試,并入軟件模塊后再對模塊進行臺架驗證。
模塊集成為產(chǎn)品后,還要經(jīng)過仿真測試和實車驗證,最終在客戶項目落地時,仍有對應(yīng)流程進行準(zhǔn)出,保證量產(chǎn)版本可靠合規(guī)。Momenta用效率引擎守住了安全紅線,錘煉了量產(chǎn)基石。
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從導(dǎo)入到準(zhǔn)出,Momenta在導(dǎo)入飛書項目后實現(xiàn)了全流程SPA,讓研發(fā)流程也“自動駕駛”起來了。因此盡管手頭的量產(chǎn)項目劇增,但Momenta并不需要大規(guī)模擴張團隊。其通過飛書項目,解放了研發(fā)人員精力,減少了溝通成本。
以前一周要跟客戶開20次會,現(xiàn)在一周只用開一兩次,交付周期也更短了。
伴隨著方案加速量產(chǎn)上車,Momenta向著“超越摩爾定律”,即性能1年翻10倍甚至100倍的目標(biāo)加速前進。
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用項目管理工具提效降本,這不僅僅是Momenta當(dāng)前所急需的能力,更是整個行業(yè)在未來的關(guān)鍵競爭力。
高速增長的幕后英雄
2025年,是行業(yè)空前繁榮的一年。智能輔助駕駛滲透率正在迅速增長,相關(guān)數(shù)據(jù)顯示截止2024年底,乘用車領(lǐng)航輔助駕駛功能(即NOA,含城區(qū)NOA和高速NOA)滲透率還不到10%,今年年底預(yù)計滲透率將達到20%。
按照國內(nèi)市場超2500萬輛的規(guī)模來計算,2025年NOA車型銷量將翻倍增長,預(yù)計會超過500萬輛,比上一年多了兩百多萬輛,增量很高,但仍有巨大市場潛力,特別是考慮到更廣闊的海外市場。
百萬增量背后,是一個個用戶用腳投票的結(jié)果。這表明智能輔助駕駛正在贏得越來越多用戶的信任,用戶心智正在發(fā)生變化,傾向于購買搭載NOA功能的車型。
智能輔助駕駛也因此成為行業(yè)發(fā)力的關(guān)鍵,將會有越來越多的玩家像Momenta這樣,不可避免地迎來項目管理上的挑戰(zhàn),被幸福的煩惱擊中,在高速增長中尋求提高效率。飛書項目就是應(yīng)對高速增長的最佳解決方案之一。
據(jù)范小軍介紹,Momenta就是基于飛書項目搭建了研發(fā)流程,打通了內(nèi)部體系,提高了研發(fā)效率。
一個時代有一個時代的汽車,對應(yīng)的,一個時代也有一個時代的效率工具。智能車時代行業(yè)競爭激烈,產(chǎn)品開發(fā)軟硬結(jié)合,飛速迭代,讓項目復(fù)雜度空前增高,呼喚著更高效的項目管理工具。
畢竟提效就是降本,時間就是金錢。產(chǎn)業(yè)鏈對成本極度敏感的當(dāng)下,實現(xiàn)高質(zhì)量降本,需要一個已被頭部玩家驗證,受到先進團隊認(rèn)可,越用越好用的工具。
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