与其多找几个合作伙伴，不如多拓展几条实际的物流运营路线。
从 2018 年双十一到 2019 年春节，飞步科技的三辆自动驾驶货车在浙江省内的普通公路上跑了 3600 公里。
选择这个时间段做试运营，自然有其原因。
双十一空前的包裹运送规模与春节前夕猛增的货物运输量，或许最能考验出一个「老司机」的真实驾驶水平。
「从双十一到双十二，再到年货节，这一时段的道路条件与运营环境为自动驾驶货车创造了很具挑战性的道路条件，但这也是一个提升技术水平的难得机会。」飞步科技 CEO 何晓飞告诉机器之心。
除了春节期间有停运一段时间，三辆卡车每天都会装满来自中国邮政 EMS 与德邦物流的真实货物，辗转于高速公路与城市普通道路之间。
在何晓飞向我们展示的一幅简易场景路线图中，全长 23.6 公里的里程跨越了包括省道、商场、社区、学校、景区以及菜市场在内的 7 个场景，整段路涉及 10 个路口及 26 个红绿灯。
「很多公司会专门提到只针对高速公路场景的运营，或者是在封闭园区中的低速运营，但我想说，其系统的道路经验与数据质量，跟我们的性质是完全不一样的。」
譬如，尽管在高速公路场景中也会涉及到系统对红绿灯的判断问题，但频率远没有在普通道路上高；
而封闭园区中一些无人小车的运行速度基本为 20~40 公里/小时，这显然跟高速公路 60~90 公里/小时的限速有一定差距。
「我们是在复杂的道路环境、多样的天气环境中开展运营，我们的速度总体上是按照道路的限速，技术上最高可以做到 90 公里。」
就是在这样一个背景下，飞步科技在 3 个多月内完成了大约 6 万件的快递运输任务。
但很显然，3 条线路、3 辆开启正式运营的无人驾驶货车与 6 万件快递，在全国千万辆货运卡车与亿级包裹量的市场规模面前，只能算是一个还不错的开头。
「前面三个月只能算是实现了从技术到商业落地，不过至少把业务推进到了比较稳定的运营阶段。」何晓飞坦白，接下来才是公司铺开市场的关键。
2019 年，飞步的目标是将「3 条路线」变成「100 条」。
「之所以强调路线而非多少辆货车。是因为如果要渗透进这个行业，就要按照行业的规则进行商业化布局。」何晓飞强调，
「物流跟出行不太一样。
出行是任意的 A 点到 B 点，需要解决的是以整个城市为基础的无人驾驶问题；
但是物流的路线是固定的，当然这里的『固定』也是要针对某个城市的具体道路情况的。
我们去选择一些相对容易商业落地的一个线路，等这条线路跑通之后，就可以长期的运营下去。」
因此，飞步科技当下的主要任务就是与中国邮政速递 EMS 与德邦两家物流公司开拓更多 L4 级无人货运卡车的真实货运场景。
「我们倒并不急着横向拓展，去寻找更多合作伙伴，而是希望通过这一百条路线逐渐覆盖更多场景，」何晓飞并不希望还没做出实际的东西就急着拉人入伙，
「假设这一百条路线的复杂度，能够覆盖掉全中国 90% 以上的场景，我们的技术都 cover 住了，剩下无非就是一个复制的过程。
其实无论一家技术公司融资额有多么大，有多少合作伙伴，战略有多么完备，但在我看来，终局都是技术决定的。」
以下是机器之能根据采访精编的内容梳理：
问：飞步目前的无人驾驶货运团队大概规模有多大？
何晓飞：大概有 100 多人，基本都是由工程师组成。
问：您刚提到飞步的自动驾驶卡车能够在雨天、夜天、隧道等复杂环境下行驶，具体是什么样的软硬件配置能达到这样一个的表现效果呢？
何晓飞：一方面是常规性的一些技术，比如像大家了解比较多的感知、规划、以及控制模块。包括我之前讲的红绿灯识别、定位等等，但是要解决复杂天气和路况，核心的问题是安全，考验的是车对于紧急意外情况的处理，这是真正的挑战。
比如说突然有一个小孩子撞马路，或者是突然一块石头飞过来，一些意外情况，这方面我们有一些比较创新的技术方案，我们把它叫做一个城市化的融合方案。
换句话讲，对于正常情况下的行驶和针对紧急意外情况下的行驶，我们会做针对性的技术处理。
譬如车开到隧道，我们首先通过定位知道这个地方有一个隧道；而在进入隧道的时候，我们就会开始进入到针对紧急意外的处理模式。
问：运营过程中通常载的是固体还是液体？（如果是液体可能会涉及到重心不稳的问题）
何晓飞：我们载的都是固体，其实并不是说特意选择固体，说到极端一点，我们早期甚至是考虑过车里面是活物，都还不是说固体金额液体。活动的物体也可以在车厢里面运动，我们都做过测试。
问：我们在雨雪天气以及隧道里的感知距离都可以做到多长？
何晓飞：整体的思路是，在正常情况下的行驶和紧急情况下的行驶分别建立了两条机制，在隧道和下雪天，我们对传感器的利用是不一样的，但太细的数据就不说了。
问：在激光雷达的应用上有什么创新？
何晓飞：具体到一些复杂场景的应用上，我们改变了一下技术思路。
譬如，我们在下雪天把雪除掉有两个思路，一个是从硬件上，譬如激光雷达上有雪，能够知道这个是雪直接去掉了，从硬件上面去掉。
第二个是软件层面。激光雷达返回的数据有雪，但是通过软件算法把这个雪去掉。
其实人去感知这个世界，下雪天开车的时候，大家想象一下，我们去开车不会把雪去掉，然后再去判断这个是什么东西，你是在整个的完整环境里面做判断。
所以我们在整个环境里面，用一些技术创新的办法去解决雨天和雪天带来的问题。
问：现在收集的数据量每天有多大？
何晓飞：我们不能单纯去看这个数据规模的大小，我举一个例子，比如说我们做人脸识别，同样一百万张图片，第一个数据库一百万张全部都是一个人，另外一个数据库是一百万个人，它的价值是不一样的。
我刚才讲到接下去会开展一百条线路，多样性是否能够覆盖中国，这是我们最关注的。我们在采集数据的时候，更多是关注数据的多样性，而不是纯粹的数据规模。
问：飞步目前收集的数据多样性体现在哪里？
何晓飞：我们的场景里面有高速路段，有省道、城市道路、小学、社区等等，非常非常复杂，而且接下去我们会逐步增加复杂性。所以我觉得最重要的就是数据的复杂性。
问：飞步的自动驾驶卡车是如何建立安全机制的？
何晓飞：安全有很多很多方面，我们比较注重两个方面。
第一是汽车在未来是一个电子产品，不是一个单纯的机械产品，首先要考虑系统的安全，从软件到硬件都不可以死机，不能有系统性故障。
第二个是环境的安全。对于紧急和意外情况，我们有一个程式化的融合方案，针对正常情况下和紧急情况下有两条机制，这些都有很多考虑。
问：你们现在和中国邮政、德邦的合作，大概是有多少台车？
何晓飞：我们有三条线路，每条线路都有一辆车，当然还有测试车，正式在路上运营的是三辆卡车。
问：现在每一台车是要配一个司机和测试员？
何晓飞：对，我们必须在驾驶座和副驾驶座都安排人，也会有轮班制。
问：飞步都是如何选择货运测试或试运营线路线路的，或者说这些线路有哪些共同的特点？
何晓飞：从物流的角度，我们可以把它分成三种类别：末端配送、短途运输以及长途运输（800~1000 公里）。
我们目前做的算是「短途运输」，其实就相当于一个配送站到另一个配送站，大概是 100 公里以内这么一个范围。
但就是因为处于中间这一部分，所以挑战是比较大的。它既会涉及到高速省道，也会涉及到城市道路；
但是另一方面从需求和市场规模上讲，它是最大的。
问：飞步计划在 2019 年计划拓展 100 条运营线路，从现有的 3 条增加到 100 条，中间要做到哪些事情？
何晓飞：这是物流和出行的一个比较大的区别，一方面我们是希望技术最终是能够解决所有的问题，但是这个现实中的话，不可能就是一步能够到位，所以说我们在选择路线的时候，我们会结合今天技术发展的一个阶段。
因为前面也讲到，人工智能跟之前互联网、移动互联网不太一样，技术还没有到完全成熟的阶段，我们在拓展路线的过程，会考虑到技术今天能够解决的一个范围，所以说我们会考察不同的城市，不同的线路，然后再结合我们的技术去解决问题。
我举一个例子，我们之前在浙江省内跑，其中一条线路是从一个点到另一个点，中间要经过山路，人开车都是比较有挑战，那更何况机器。
就是这样一条线路，当前技术我们可能还没有达到这个高度，就先放一放。
问：现在做无人驾驶货车的公司很多，飞步科技有什么自己的技术和产品优势？
何晓飞：还是要放在整个一个大的技术浪潮，一个大的环境里面去看。
我们认为里面最核心的一个就是算法，一个就是芯片，所以说我们的技术路径和思路，是将算法和芯片进行融合去设计。这也是我们自研芯片的原因。
问：从成本角度考虑，无人货运有哪些优势？
何晓飞：成本其实主要是两方面，一个是硬件成本，第二个是人工成本。
对于无人驾驶货运，实际上我们做的是取代人工成本；而硬件方面，其实大家也能够看到，硬件成本降低速度是非常非常快的，根据我们测算，整个硬件成本——从芯片到传感器（全部），跟人工成本加在一起，一年成本就差不多回来。
之前德邦曾估算过，一年下来他能够节省的开支是上亿规模。这个实际上是一个净利润，除掉硬件的成本之后，最终可以节省上亿。
而且随着技术的发展，能节省的开支只多不少，因为硬件的成本会持续下降。
问：有没有想过做一些限定场景，譬如像港口？
何晓飞：现阶段没有这样的想法。
但刚才我讲到，单纯是物流运输的话分成三个阶段，短途的末端配送，然后短途，然后中长途，我们现在也就是聚焦在其中的一部分。
港口、矿区等其他场景可能还要再往后，当然我们也在关注。
问：目前飞步科技具体落地情况是怎样的？现在飞步在国内哪些城市拿到了运营牌照？
何晓飞：我们目前拿到了一些地方政府的许可并开始了实际的运营。对于具体牌照，每个具体的城市不一样。我们现在还在拓展中。落地这一块涉及到一些商业方面的机密。
问：除了中国邮政 EMS 和德邦有合作，未来还会在商业化落地方面有怎样的规划？
何晓飞：我们现阶段还是以邮政和德邦为主，别的物流合作伙伴，最近也是在有一些交流、沟通，今年可能也会再拓展一些别的、比较大的合作伙伴。
我们倒不是特别着急横向的拓展，我们更关注具体的路线，我们希望我们接下去，比如说做出一百条线，逐渐能覆盖更多的场景。
假设这一百条路线，我们能够覆盖掉全中国 90% 以上的场景，剩下无非就是一个复制的过程。
问：很多自动驾驶公司有海外业务，在收集数据以及路测方面可能有一定的优势，与国内的业务形成互补，而只在国内有业务的公司，在牌照以及商业化落地方面可能都有限制，是不是就会在公司发展方面与前一种公司相比更艰难一些？
何晓飞：我觉得首先最根本的一点，我们肯定立足于国内中国的，这个是无人质疑。
当然国内国外发展肯定是各有优势，我觉得更多是选择问题，总之我们从一开始就立足于中国，这个首先是我们的一个大方向。
当然国内可能在某些方面，比美国稍微有一些困难，但是我前面讲到，终局是技术。
从这个角度来考虑，事实上中美从技术来讲，差距正在缩小，尤其是在人工智能方面。所以从终局来讲，其实我是觉得在中国和在美国，其实没有什么太大的差别。
至于选择美国市场还是中国市场，这个我觉得大家可能在商业规划上有不同的考虑.
问：那从商业营收方面来说，专注于国内业务的公司是不是会表现弱一些？
何晓飞：在商业上营收或盈利这个问题，首先我也没有看到美国有哪一家公司盈利了，在无人驾驶这个领域，其实我倒是觉得国内对无人驾驶的接受程度比美国强。
