理想L9发布会上“最贵”的一支视频，女主角为什么是她？
老人独自一人在海上，和一条比他的帆船还长两英尺的大鱼紧拴在一起。“它选择呆在黑暗的深水里，远远地避开一切罗网。我选择的是赶到谁也没到过的地方去找它。到世界上没有人去过的地方。”这是海明威笔下《老人与海》的故事。
而躲在智能驾驶深水区底下的那条大鱼，就是高速封闭路段的大型障碍车场景，这也是使用智能驾驶出大型事故的高频场景。因为传统的以摄像头为代表的视觉方案对于异形障碍物和施工场景的识别能力有限，系统无法做到制动，大部分甚至连有效的预警都发不出，而当车辆处于高速行驶的状态下，所有“小意外”的破坏力都将是不可估量的。
理想L9高速飞驰在黑暗的封闭路段里，前方百米横着一辆翻转的事故车辆。在这个极限场景中，现场没有任何路灯，前方的翻转车辆也没有任何可以识别的车辆标准特征如车轮等。理想AD Max智能驾驶系统准确地识别了翻转的车辆，并且做到了舒适的自动刹停。
这是行车安全组在理想AD Max智能驾驶系统上交付的功能之一。
当行业里的其他玩家都想让智能驾驶一往无前跑下去，理想汽车却花极大的力气，努力让它在遇到危险的时候，安全地停下来。
我们潜入没有人去、也没有人愿意去的深水区，捕获这条“大鱼”。
01
“看”得见尘埃
激光雷达怎么用才不算辜负？
理想L9标配了1颗128线激光雷达，周围空间所有被激光雷达照射到的物体都会生成点云，点云数量达到153万/秒，点云图里甚至能看到空气中的尘埃，前方燃油车排放的尾气中的碳颗粒…
这么强大的“武器”，在车上用来做什么？
锟哥（算法研发-预测算法负责人）说，“量产车里使用激光雷达的，有把激光雷达用在跨层泊车的场景中，还有的把激光雷达用在普通车辆的识别中。我们创新地把量产激光雷达用于车辆事故场景和施工区场景的制动报警功能，这是之前没有人做过的。”
为什么要做这样的定义？
我们拿着这个问题问了理想汽车的不同员工，从5级到10级，说的都是一样的答案：为了家庭的安全，我们要把用户最高频使用智能驾驶的场景打穿、打透，即：高速场景。
当大部分人都能用自己的语言把一件从没有人做过的事情，解释的特别清楚时，我们相信，它一定是切中了要害，简单易懂，又极具震撼力。
理想汽车的用户，使用智能驾驶的场景，86%都是在高速或者封闭路段中，车速超过60公里/小时。而重大碰撞事故，都和施工元素、异形静止车有关。
智能驾驶的未来里，不仅仅有L4的畅想，还有绕不开的大型障碍物如异形事故车辆、施工路障等，国外道路施工场景少，所以国外品牌的智能驾驶算法不对中国道路做单独的调整。
我们有机会做这样的事，除了激光雷达的引入能补齐视觉方案的短板以外，L9作为旗舰级的全尺寸SUV，“芯片算力更强，有了更好的传感器如800万像素的长短焦摄像头和200万像素的环视摄像头，有了更多的眼睛，就可以消灭更多的风险。XCU和空气悬架使得车辆的控制更精准，刹车感受更丝滑、更平顺，我们对于施工场景的刹车体验会做的很好，提升了能力上限。”
是不是拥有了这些“硬菜”加成，堆钱堆配置就能做好智能驾驶的行车安全？最大的困难，其实藏在最隐秘的地方。
轶伦（智能驾驶-算法研发负责人）说，焦虑和紧张，几乎贯穿了L9的整个研发过程。
把激光雷达用于行车安全，最难的一关是激光雷达算法要应用在量产车上的挑战。“在L4级别的应用上，很多公司都会用高精地图帮助激光雷达的算法，过滤掉一些噪点。但对量产的辅助驾驶场景，大部分区域都没有高精地图覆盖，即使有高精地图区域，也不能保证高精地图的时效性，不能绝对信任它。如何在没有高精度图的条件下，充分利用激光雷达的全场景感知能力，又不被其过剩的能力干扰，就是量产辅助驾驶利用激光雷达的难点所在。”
轶伦说，“我们在算法框架上做了很多的创新，实现了激光雷达自动生成的语义地图，所以才做成了行车安全的功能。”
我们既让激光雷达能识别到大型障碍物，又过滤了它“敏感”的那部分。但并不是激光雷达识别完障碍物，系统就能自动刹车这么简单。
第二个难关是激光雷达到安全制动的链路很长，锟哥说，“我们从硬件的点云开始，到整个网络、EE架构，怎么让点云数据在GPU上进行高效推理，这是之前的量产上没有做过的，并不是单点的激光雷达的问题，而是一个系统性的问题。我们花了很大的精力来保证激光雷达的稳定性、算法的稳定性、整车功能的稳定性”。
紧随其后的第三个挑战是，我们怎么在很短的时间内，在全新的领域上做到测试上的全面的覆盖，“这是我们整个理想汽车的数据闭环能力，一个是我们的智能驾驶用户多，一个是我们数据回传的方式非常先进，可以做到快速地采集、回传数据，来分析迭代问题。”
把激光雷达用在量产车上，就像闯关升级游戏，不同的是，我们自己撰写了难上加难的游戏剧本。
多大的通关奖赏，才能激励着一群人做自己的NPC？
“想象下，黑夜里，一台事故车‘躺’在高速上，在辅助驾驶状态下，用户很有可能没及时关注到路面的异常去接管且避让。而我们做的事情，能把多传感器和低延迟的能力发挥出来，给用户提前预警甚至刹车，这是非常令团队自豪的。”
轶伦说，“我们是第一个在量产车中把激光雷达的能力和定义，跟安全联系在一起的团队，算法专家的能力、数据和模型迭代的能力、整个组织协作的能力都缺一不可。”
理想L9可在智能状态下（即开启LKA或NOA时），对直道上的大型障碍物进行刹车，例如毫无车辆特征的事故车，或由锥桶、水马、施工牌等组成的大面积施工区域。锟哥说，“量产车里面我们直接对标了自动驾驶业界领先的产品，他们对我们设定的一些施工场景都是无能为力的。”
这就是为什么李想说，“我们研发团队表现得实在太给力了，真正把激光雷达最大的价值发挥了出来。”
02
一支“最贵”的视频
只有42秒
在L9的发布上，我们用了一支42秒的测试视频，来呈现夜间行车时理想AD Max对于异形障碍物的表现。
这段视频，让产品-智能驾驶组的人，“每次看都起鸡皮疙瘩”。
对于视频中开车进行测试的人来说，最大的挑战是，需要极度信任系统的能力，和自我保护的本能做极强的对抗，油门踩到90公里/小时之后，只能手扶方向盘，等待系统精准地自动执行刹车动作。
视频中戴着黑手套的人，不是专业的赛车手，不是聘请的演员。
她是理想汽车的员工，理想L9智能驾驶行车安全的产品经理，瑷伊。
发布会结束之后，大家聚在一起问Vega（品牌负责人），发布会上的这些视频，哪个最贵？
有人猜智能空间，特效水准媲美电影，有人猜四季增程，天南海北地取景。
瑷伊加入了讨论，她猜测是测障碍物的视频花的钱最少，因为在一个封闭路段就拍完了，也没有任何特效。
Vega很认真地说，“最贵的是你这支视频，因为是用生命在拍片。”
AFRO（品牌视频 负责人）说，“白天我们在拍摄前测试时，她的速度踩到了120公里/小时左右，距离障碍物特别近，我们都以为要撞上障碍物了，全部都叫了起来，她一个紧急变道就开过去了。感觉她就是一个特别专业的赛车手。”
这个博命“赛车手”，休息的时候一点也没闲着。“拍摄的场地太阳很大，非常热，她穿着很厚的赛车服，戴着头盔，我们一遍遍地拍不同的场景和不同的镜头，总共拍了2天，除了睡觉的时间，大概拍了36个小时，在休息的时候，她就很安静坐在旁边，在飞书上不停回复工作消息，等到开拍，她头盔一戴又上场了，一句抱怨也没有。”
AFRO不轻易夸人。但他不吝啬对瑷伊的肯定。“她对每个场景和功能都很清晰，状态非常冷静，但又有专注做事的热度。”
一个极致的追求者，每一次都能测到极限距离，这也是她当选“女主角”的原因。
瑷伊说，“从最开始行车安全项目想要解决什么场景，功能边界和交互体验什么样的，都是我们小团队从0-1一起设计的。虽然之前没有实测过侧翻车辆，但我知道系统什么时候能开始刹车，能力的边界在哪里，我对我们自己做的行车安全功能非常有信心。我们没办法忽视任何一个可以救命的潜在事故场景。真实世界中道路障碍和施工设施千变万化，我们还需要通过数据学习去演绎、穷尽很多场景。我们只是走出了第一步，但至少是迈出了一小步。”
这一小步是，现场拍了六十条，不论是白天强光下的障碍物识别，还是黑夜里的事故车识别，每一条，系统都稳稳地刹住了。
当然，也不是没有意外，瑷伊笑说，“由于疫情测试场都关闭了，拍摄团队找到了一个机场，我们自己贴了车道线。拍摄前一天白天准备时没有问题，到晚上准备试验，发现车道线不反光，识别不清车道线，功能起不来。拍摄供应商打趣我们的系统是不是车道线识别能力弱。”
在拍摄现场，没有人比瑷伊更熟悉这套系统的能力。她二话不说找了一台特斯拉测试，表现一致，都对这个道具没有反应。“后来拍摄组连夜买了喷漆，把车道线喷上了，第二天才顺利拍上。”
韩龄（智能驾驶PDT经理）说，“这个测试视频前面的气氛特别紧张，到最后关头，L9轻轻地刹住了，AD Max系统的女声提示那么温柔，我每次看这个片子都热泪盈眶。”
瑷伊在片子里没有露出正脸，但我们都知道，那双黑手套的背后，是一双我们都熟悉的纤弱而有力量的手。
她上场了。
她在现实的工作中，这样冷静而热切地上场过成千上万次。
03
一个女孩，走遍了世界
却留在理想吃盒饭
瑷伊是2020年加入理想汽车的。她的前同桌，真正的赛车手小伟（泊车的产品经理）回想起瑷伊刚入职时，“那时候她是互联网企业来的高级白领，每天化妆，拿着星巴克，朋友圈里是全世界环游的照片，要说她能吃苦，我要打一个大大的问号”。
现在，他们眼里的瑷伊是“杨工”，“天天牛仔裤T恤，素面朝天，也不化妆了。我们做什么样的事，她就做什么样的事，比如我们熬一通宵，她也跟着我们熬一通宵，还比如在测试车上一呆就是一整天，跑路试连续走好几个月，她也蹲在马路边和我们一起吃盒饭。”
“她没有把自己当作女生”，她的现同桌孟秦（NOA的产品经理）说，又补充了一句，“我们也没有”。
锟哥形容瑷伊的作用是，“可以顶替任何位置，项目不在的时候，能代替项目去推进研发节奏，搞定大家的排期，研发的技术方案有些参数不确定，她能从最好的用户视角出发，代替研发上车标定参数，当然，车也开得非常好，胆大心细能测到极限距离，又能保证绝对的安全，从来没出现过事故”。
但瑷伊在刚进入产品部的时候，“开会只能听得懂他们表层说的东西，再往深一点就听不懂了”。
从听不懂到可以独当一面，她是怎么在这个快速成长的组织中，赶上自己落后的进度的？
小伟说，“她太喜欢问问题了，爱问为什么，一定要把真因问出来，而且还会想着能帮你做点什么。她虽然不负责泊车，但有一次泊车的功能数据分析要上线，她就帮我熬了好几个夜做数据处理。”
没有哪一次成长是一蹴而就的。
除了爱问、敢问，想学、好学，瑷伊成长的路上，还少不了给她纠偏的战友。
刚接触业务时，瑷伊对于一个决策涉及到的影响没有考虑得很全面，孟秦和小伟经常急跳脚，“天天吵架，但纠着纠着，她考虑越来越周全了”。
孟秦说，“她缺少一定的严谨性，你一定得把这个写进去。”但他又说，“我觉得，大部分男生做这个工作都没有她做的好。她的优势是发现问题很快，特别敏锐，脸皮也厚，非常及时跟研发打电话，推动研发去改，扛压能力又强，她非常适合做行车安全的产品经理。”
可能不仅仅是“适合”，瑷伊对这件事是真的热爱。
有一段视频是，瑷伊在办公室里拆一个很大的箱子，拆得特别开心，“看，是防撞桶诶”，她从箱子里抱出了一个防撞桶——这是他们经常去路测要用的道具。
第一次见到这样的“开箱视频”，漂亮的女孩子抱着施工路障，快乐得仿佛得到了全世界。
她有一个逢人就想说，每次说起来都一样激动的场景。“有一次在公司附近小路智能驾驶测试中，碰到一个水泥墩封住直行道路的场景，中午的光线比较强，我没注意到封路，也没看到水泥墩，车突然开始减速并语音提示‘前方路障，正在减速’。如果不是这个功能，我肯定就撞上去了。我又试了别的车，他们都做不到，那个瞬间非常自豪。”
“瑷伊放弃化妆之前，我们心里的女生分2种，一种是瑷伊，一种是其他。瑷伊放弃化妆后，我们心中的男生分2种，一种瑷伊，一种是其他。”
因为在一个战壕里相处久了，她变成了“兄弟”，成为了参与彼此成长的人。
“她很简单，上午吵架，下午就好了。有时候给她买杯咖啡，就感觉她变开心了”。
“这是你们理想中的同事吗？”
孟秦和小伟虽然在群里发着她的工作抓拍丑照，但都不约而同说了，“是”。
比男生能吃苦的瑷伊，去看的世界，也比大多数人都远。
她一个人在海拔超过4000米的喜马拉雅珠峰大环线徒步了二十几天。“经常有一阵云过去后，开始下大雨，路就封了，得停下来两三个小时等大雨过去，但大雨冲刷后的山坡不好走，可能一个不注意就会摔下去”。
她还去了埃及，摩洛哥，伊朗，土耳其、印度、南非、肯尼亚、尼泊尔……
“我很喜欢去看第三世界”。
第三世界里有什么？
贫穷、饥饿、女性的不自由，物质的匮乏把人逼近生存的极限。在天空的另一半，有些人以我们从未想到的方式，在度过一样的24小时。
第三世界里还有危险。她一个人在摩洛哥遇到过拿枪的陌生人，要她“回家吃饭”，幸好警察及时路过，她才得以逃生。那天她呆在房间一整天，甚至不敢上屋顶，错过了向导说的非常美的夕阳。但第二天出门，她还记得摩洛哥有很多流浪猫，随身买了猫粮带着。
“反正最后还是活下来的”，她这么总结自己的冒险旅程。
“未知的诱惑很吸引我，忍不住想要去尝试新的东西，做一些从前没有经历过的事情，看之前没有看过的风景”。
“如果你有女儿，你希望她过什么样的生活？”
瑷伊说，“希望她对生活和远方永远充满向往，对世界有百分百的好奇和谨慎。”
她喜欢潜水、跳伞、滑板，“去冲浪摔‘断’了腿，瘸了半年”，她也和朋友下地插秧……
站在旷野中，风经过了她，无人机拍下的她，在大地之上，群山之巅显得无比渺小，但却无法忽视。
哪怕是沧海一粟，她也要激烈而自由地活着。
这样的女孩子，在哪里都可以发光。
当她加入理想汽车之后，她的成长路径，也很“理想”——吃尽了苦头，但也获得了无可替代的满足与成就。
瑷伊的驱动力是，“能实实在在帮助用户解决一些需求，这些需求能给用户带来正向的收益。当你想解决这个场景，研发一起帮助，就解决了，这会让你不停的想解决问题。”
智能驾驶有解决不完的问题。作为智能驾驶的重度用户，李想总是在车道线都不清晰的极其复杂的路况，对产品团队提出很高的要求。在理想汽车，如果是玻璃心的人，不适合当产品经理，尤其是智能驾驶的产品经理。
有一次她说，“今天虽然我被‘锤’得最惨，但我也觉得这是好事儿，想哥提的这个场景确实需要解决。”
这句话，我们在汤靖（研发运营负责人）那里也听到过。一次评审过后，汤靖说，“李想骂我骂得最惨，但我觉得这是好事儿。”
这里对男生和女生来说，的确没有什么不同。
对期望在职业中得到成长的人来说，风霜雨雪，都只是四季日常。
幸运的是，在创造产品的过程中，我们也塑造了自己。
在这个组织里，逐渐变成一个个“发光的人”，照亮自己，照亮他人。
04
“卫城”不眠夜
一个人造不出一辆车。一个人也做不成智能驾驶。
在郎博（智能驾驶负责人）看来，“曾国藩说要结硬寨打呆仗，我希望的智能驾驶团队也是一个朴拙且勤勉的团队，可能不用有多聪明，可以脚踏实地去做事情、不偷懒”。
我们问轶伦，“郎博说他是一个极其严格的人，自己不睡觉也不让别人睡觉，在他团队里工作，你的感受是什么？”
轶伦说，“郎博说过，如果理想ONE上的智能驾驶系统不交付成功的话，也不存在L9的智能驾驶了。的确是这样，如果不是这样的一个人去敦促大家行动，稍微懒散一点点的团队就可能会全线溃败。”
理想AD Max有机会可以潜入深水区，就不得不提理想AD那场凭借顽强意志和强悍战斗力胜出的自研之战。
“2020年底，我们和供应商聊，想在2020款辅助驾驶系统的基础上升级一个更复杂的NOA方案。但供应商反馈时间太短，要了个天价。”
供应商笃定我们自己做不出来，技术不平等的时候，人很难拥有议价权。李想完全不接受，下决心做全栈自研，掌控自己的命运。2021年2月，智能驾驶的自研团队不到100人，挑战的是行业的极限。
郎博当时把理想ONE的NOA项目，命名为卫城。他说，“这件事情是保卫理想的自动驾驶，也是保卫理想的自研之路，必须做成。”
从第一行代码开始，自研团队要研发并交付2021款理想ONE的智能驾驶系统，5月30日交付自研的基础ADAS功能和自动泊车功能，12月底交付自研NOA功能。
郎博用极其严苛的标准要求团队成员，“每一个节点都要守住”。挨过常人难以忍受的绝望与折磨，团队用疯狂的执行力，捍卫了理想AD 智能驾驶系统的独立与自由。
这个过程很惨烈，也走了很多人。郎博说留下的人，普遍有很大的成长，“主要是来自对OKR的理解，对目标的坚定，在做理想AD智能驾驶系统之前，大部分人都不一定相信自己能做得出来，但经历过卫城之后，他们再遇到多困难的事，都会有坚守到底的决心和更成熟的心智能力。”
郎博说，“现在还在理想汽车，经历过理想AD的人绝对是为了下一次这样的情况做好准备的。”
在理想汽车智能驾驶团队工作的很多人都在L4自动驾驶的技术型公司工作过。从做Demo的L4，到量产的L2，并不是难度的降级，他们无法“散着步”把工作完成了。因为量产意味着交付，意味着责任，意味着铃声响了，该交卷了。
写的每一行代码，都将在用户的生活中不断被验证、迭代。锟哥说，“完美的算法软件可能遥遥无期，但按期交付的，必须是一个用户体验满意的产品。”
轶伦是理想汽车的算法研发负责人，毕业自斯坦福大学的计算机专业，“虽然说在L4公司做的更多的是不断挑战技术的上限，但我自己一直在思考的是怎么去把技术落地，怎么产品化，因为智能驾驶技术很新，整个行业在前进过程中有很多困难，但我觉得在理想汽车，能非常好地把技术跟产品结合起来，让家庭用户能体会到技术和产品的益处，这对我是很大的吸引力。”
加入理想汽车之后，一个很显著的转变是，“朋友再也找不到我了”。工作几乎变成了生活的全部。
“智能驾驶有太多可以做的事情了。”轶伦说，做技术的人，容易陷入的一个困境是，为过程负责，但他带的团队，要求对结果负责，使命必达。
其实在理想汽车，所有团队的交付物，都有一个标尺，即能不能为用户带来价值，能不能按照自己所承诺的交付给用户安全、舒适、便捷的产品和服务。
威尼斯的城墙是水。
理想汽车的城墙，是技术，是技术背后的人。
是每一个人都能理解的，在自己的业务上，要为“创造移动的家”交付出什么样的产品。
理想AD Max，这才只是刚刚开始。
理想L9，一个安全的家。
我们创造移动的家，用户创造幸福的家。
《理想L9背后的人》，是我们与理想L9产品、研发、制造团队的对话。理想L9产品力提升的背后，是组织与人的双向成长。只有一个成长型的团队，才能为成长中的用户创造超越需求的产品。我们打破规则，是因为我们的认知先行一步；我们持续创新，是因为当别人放弃的时候，我们仍然在坚持。我们记录，然后我们继续颠覆自己——原来，一个人可以改变自己，一群人可以改变世界。第五篇，我们来讲述理想L9智能驾驶-行车安全背后的团队。
受访团队：产品-智能驾驶，算法研发
作者：品牌-黄静娴
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