自動駕駛公司，正在標(biāo)配飛書

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(jìn)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(duì)，文遠(yuǎn)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(dá)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(gè)不斷改進(jìn)的過程，主要是通過自動化準(zhǔn)時(shí)化，盡可能消除浪費(fèi)，進(jìn)而降低成本，讓企業(yè)的產(chǎn)品更具優(yōu)勢。

在AI時(shí)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(shí)，讓研發(fā)流程實(shí)現(xiàn)自動化標(biāo)準(zhǔn)化盡可能解放研發(fā)人員精力，減少時(shí)間和知識資產(chǎn)的浪費(fèi)

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(gè)項(xiàng)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(shí)、更安全。

首先，地平線用飛書給公司數(shù)百個(gè)項(xiàng)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(dāng)前行業(yè)競爭激烈，不定期要推送一個(gè)小版本OTA，一年要更新一個(gè)大版本，只有快速迭代才能贏得市場。

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(shí)獲取研發(fā)時(shí)想要的知識，讓知識及時(shí)進(jìn)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。

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(shí)還給地平線的知識資產(chǎn)上了道“鎖”，守護(hù)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(shí)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(jìn)一步落實(shí)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(shí)現(xiàn)對文檔關(guān)聯(lián)待辦事項(xiàng)的系統(tǒng)性追蹤與閉環(huán)管理，研發(fā)待辦事項(xiàng)的關(guān)閉率提升至80%以上，增強(qiáng)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(jià)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(shí)，團(tuán)隊(duì)協(xié)作更高效，不同工序間銜接更緊密，時(shí)間和知識資產(chǎn)的浪費(fèi)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(xiàng)目對研發(fā)的助力。

基于飛書項(xiàng)目，Momenta打造了研發(fā)效率引擎， 打通了從需求導(dǎo)入到項(xiàng)目交付的研發(fā)全流程。

現(xiàn)在，Momenta可以一鍵批量導(dǎo)入開發(fā)需求，耗時(shí)從半天縮短到10分鐘。完成開發(fā)進(jìn)行路測驗(yàn)證時(shí)，安全員一鍵上傳問題到云端，飛書項(xiàng)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(yù)分析原因，幫問題對應(yīng)的研發(fā)人員減輕負(fù)擔(dān)。

據(jù)Momenta研發(fā)高級總監(jiān)范小軍介紹，利用飛書項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)信息自動化流轉(zhuǎn)后，項(xiàng)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(shí)還幫助企業(yè)建設(shè)“不斷提效”的組織文化，其中一個(gè)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(shí)邀請不同合作伙伴進(jìn)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(tuán)隊(duì)，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(gè)群消息總結(jié)智能體，這個(gè)智能體能把群聊消息這種碎片化信息沉淀為經(jīng)驗(yàn)。這與成體系的文檔形成補(bǔ)充，進(jìn)一步豐富了企業(yè)的知識資產(chǎn)

當(dāng)遇到此前群聊中出現(xiàn)過的重復(fù)問題時(shí)，就可以求助該智能體，幫開發(fā)人員節(jié)省出時(shí)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(rèn)可的方案來自地圖導(dǎo)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(gè)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。

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(dāng)前的專利想法對比異同，提煉出新專利的新穎點(diǎn)，并以關(guān)鍵詞的形式展示。

接著，用戶再輸入初步想法與專利關(guān)鍵點(diǎn)，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。

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(diǎn)。或者直接輸入一張圖，讓它幫你從圖片中找出創(chuàng)新點(diǎn)。

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(shí)間。據(jù)四維圖新介紹，這小小的一個(gè)智能體，能幫助公司1年避免100項(xiàng)專利累計(jì)320個(gè)小時(shí)的無效投入，相當(dāng)于省去超30萬元的研發(fā)成本。

據(jù)說這個(gè)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(gè)公司，再從公司導(dǎo)向集團(tuán)，甚至最終影響整個(gè)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(dāng)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(gè)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(dāng)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。

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(gè)部門，比如一輛測試車需要去指定地點(diǎn)，有時(shí)候需要呼叫拖車運(yùn)輸。叫拖車這一個(gè)環(huán)節(jié)，需要商務(wù)、運(yùn)營、司機(jī)、財(cái)務(wù)和外包公司等多方聯(lián)動，牽涉人員多且耗時(shí)，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。

與此同時(shí)，近兩年行業(yè)發(fā)展勢頭向好，更進(jìn)一步加強(qiáng)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(dá)63%，預(yù)計(jì)到2030年L2搭載率會達(dá)到100%。

Robotaxi層面，2025年被稱為“量產(chǎn)元年”。特斯拉強(qiáng)勢入局帶來了潑天流量，在全球掀起資本熱潮，同時(shí)按下了競爭加速鍵，L2漸進(jìn)式路線和L4終局路線的競爭空前激烈。

機(jī)會和挑戰(zhàn)同時(shí)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(jiān)所說，當(dāng)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(diǎn)點(diǎn)，這就不得了。

要做到每天“比別人跑得快一點(diǎn)點(diǎn)”，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(gè)工具，時(shí)間成本更高。在交流過程中即便產(chǎn)生了有價(jià)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(yàn)，進(jìn)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(yuǎn)知行的員工講述，他本人三年前入職時(shí)，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(dāng)年公司車少問題還不大，后來車輛規(guī)模達(dá)到成百上千臺后，表格一打開就卡。

如今文遠(yuǎn)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(xiàng)擴(kuò)展到了57項(xiàng)，AI還會幫你匯總本月概況，總結(jié)問題，讓去年下半年文遠(yuǎn)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(gè)需要提效，需要精益生產(chǎn)AI的時(shí)刻。

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(fèi)，激活了知識資產(chǎn)，加快了研發(fā)流程，讓AI成果促進(jìn)生產(chǎn)AI，成為物理AI玩家們的共同伙伴。

用飛書加速AI進(jìn)入真實(shí)世界

由點(diǎn)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(gè)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(jìn)行技術(shù)交流，小馬智行副總裁莫璐怡就點(diǎn)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(gè)物理AI賽道。許多具身智能明星率先擁抱飛書，比如智元機(jī)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(jìn)入真實(shí)世界。而AI觸及真實(shí)世界，不僅考驗(yàn)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(shí)踐已經(jīng)證明，物理AI的未來屬于那些率先使用先進(jìn)工具的玩家。

先進(jìn)生產(chǎn)力企業(yè)，還是得先用先進(jìn)生產(chǎn)力工具。