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自動(dòng)駕駛公司,正在標(biāo)配飛書

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一凡 發(fā)自 凹飛寺
量子位 | 公眾號 QbitAI

代表科技前沿的自動(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng),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(dòng)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(dòng)創(chuàng)建問題清單,然后根據(jù)場景自動(dòng)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(dòng)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(dòng)駕駛行業(yè)當(dāng)前需要的思維和能力。

為什么自動(dòng)駕駛公司,都在用飛書提效?

為什么自動(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng)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(dòng),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(dòng)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(dòng)力……具身智能和自動(dòng)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。

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