开云体育 
开云APP下载对话楼天城：无人驾驶早已实现但“牌桌”上仅三个玩家特斯拉不算
2025-06-20
浏览次数：
次
返回列表
小马智行CTO楼天城表示，自动驾驶行业的终局将是车的形态发生改变，让车以一种不需要人驾驶的方式存在。
2.他认为，规模化速度层面，未来十年和二十年会有一个质的变化，但在车的形态变化上会越来越快。
3.楼天城强调，自动驾驶的商业化需要长期价值，纯视觉技术理想主义与商业现实主义需要在技术上和商业化上找到平衡。
4.此外，他提到，现在公司市值不到50亿美金，但只要在一个健康发展状态，更好地激励团队，大家一起往前做下去就可以。
就在马斯克高调发布特斯拉Robotaxi前，小马智行联合创始人、CTO楼天城抛出了这样一个论断。去年，楼天城也有类似惊人线越远”。
这些观点无疑颇具争议，尤其在AI爆发式发展的当下。在很多人看来，L2和L4的行业境遇已经与去年截然不同，L2 技术路线正加速向数据驱动转型，市场渗透率呈现快速提升趋势。
按行业定义，L2 是需驾驶员持续监控路况、双手不离方向盘的辅助驾驶系统，而 L4 是在限定区域内无需人类干预、车辆可独立完成全场景驾驶任务的自动驾驶技术，如无人出租车在城区自主接单运营。
楼天城和他的小马智行是L4路线月初，我们与楼天城进行了一次对线的根本差异、自动驾驶终局判断以及AI对自动驾驶的影响。
在楼天城的认知体系里，L4“牌桌”本身有着清晰的门槛和标准——即无人化和规模化。在他看来，全球范围内，只有Waymo、百度和小马智行三家在“牌桌”上；而对于当下火热的L2赛道，楼天城干脆表示，自己早在Waymo的时候就已经否掉了它。
楼天城身上贴着很多标签：天才、极客、“楼教主”…… 他被誉为“中国编程第一人”，是图灵奖得主姚期智创办的清华 “姚班” 首届毕业生，2008 年又师从姚期智，进入清华理论计算机中心攻读博士。
毕业后，楼天城加入 Google X 参与无人车（今日的Waymo）研发；2016年，楼天城加入百度美国研发中心，担任百度无人驾驶事业部技术委员会主席，成为最年轻的 T10 级工程师；2016年底，楼天城以联合创始人、CTO身份与百度无人车首席架构师彭军共同创立小马智行，专注L4级自动驾驶领域。
过去9年，在通往L4终极目标的道路上，小马智行曾多次遭受外界质疑，也面临过商业与技术平衡的严峻挑战。但楼天城和彭军都对外表示过，“我们从来没有怀疑过L4这条路”。楼天城称小马智行真正押注的是未来出行与车辆形态的变革，而 L4 技术正是实现这一变革的核心。
楼天城认为，改变车的形态是达成终局的第一步，是最低的门槛。面对商业和竞争，楼天城毫不掩饰他的野心，直言“有一天想在客场打败Waymo”。在本次对话中，楼天城还首次系统阐述了“L4牌桌论”，并透露十年前Waymo放弃L2项目的真正原因。
我们还聊到：如果今天不做自动驾驶，他会做什么？为何他认为世界是模拟的？创业路上的最大诱惑是什么？作为外界眼中一位“偏执的结果主义者”，楼天城以编程竞赛般的精准逻辑，向我们拆解了他自己、技术、公司和整个行业。
楼天城：这件事是L4上很重要的milestone（里程碑），它的数量不多，但本质是从0到1的变化，实现了真正无人。这也意味着，美国除了Waymo外，又有一家公司把Robotaxi 做到了无人化运营。
马斯克在限定范围运营Robotaxi ，从邀请制再开放运营，这个做法反而印证了Waymo做法是对的。奥斯汀是Waymo第一个做无人运营的地方，它是一个很少下雨的地方，路上基本没有行人。
《泰坦Talk》：所以在你看来，特斯拉今天的Robotaxi，是一个比较常规的动作？
楼天城：它是个非常serious（认真）的Robotaxi玩家，在很多技术判断上跟我们是一致，并没有觉得什么很意外的地方。
《泰坦Talk》：你觉得接下来特斯拉也会继续跟着 Waymo进入相同的区域运营吗？
楼天城：我先不说马斯克会不会完全复制Waymo，区域扩展需要过程，目前 20 辆车还是很少的，不算上“牌桌”。
（L4)至少得有百辆车，做到全天候运营，并且能够对外开放运营。现在媒体解读说它有远程操控员，接下来要去掉。做到这些，才能算牌桌。
《泰坦Talk》：Waymo已经有一千万次的行程，从五百万次翻到一千万用了五个月，而且都是付费行程，你怎么看这个事情？
大家从单纯的技术路线争论，转向从产品和商业角度，意味着自动驾驶正式迈入 “后产品时代”。当然，我认为这件事（商业化）应该发生在两年半之前。
《泰坦Talk》：你们现在跟Waymo是什么样的差距？我记得你五年前说Waymo一直领先两百米。
楼天城：五年前是从马拉松的角度说。严格来讲，Waymo比我们早一年半到两年做到了上“牌桌”，它的规模现在比我们大。但在另一个维度，我们在成本方面明显比它好，尤其将来在海外市场直接竞争的话，这是我们的优势。
《泰坦Talk》：我看了一些你资料，感觉你是一个喜欢赢的人，不喜欢跟随状态。你现在和 Waymo “一前一后” ，是你喜欢的吗？
楼天城：做好一件事是根本，“赢” 只是最终结果，不是路径，不是只有相同才能达到很好的结果。当然，我非常尊重行业领先者的路径，并去学习他们好的地方。
我举个例子，DeepSeek本质上并没有什么独特路线，它更多是在细节把握、工程能力、执行力上很强，超越了别人，用更少的算力至少达到一样效果。结果是好的，但并不要求路径是好的。
回到自动驾驶话题，我觉得行业早在两年半前就该从商业视角思考问题，而不再从路径角度看待自动驾驶了。但因为可能“牌桌”上几家的宣传，和实际Robotaxi规模是不断从小到大的过程，导致很多人认知上没有感受到这一点。
听别人说和自己坐一趟车还是有差别的，这一点很明显。 比如，这个话题在旧金山跟大家聊，就不会那么说，他们天天都能坐到看到。其实人是个感性的动物，当更多人感受到的时候，大家的认知会有转变。
《泰坦Talk》：如果有机会和 Waymo CEO 对谈，你会聊些什么？想问他什么问题？
楼天城：聊国际化的故事？我当初离开Waymo的时候，CEO不是现任CEO。Emm……(停顿三秒)，先不管原因，从结果看，我希望能在技术上超过Waymo。严格讲，今天我没办法证明这件事。
首先，它在刚才几点上（规模和商业化）做得比我好，另外，我也没法证明在中国市场它也同样可以做到，因为它来不了中国。从感受上，在中国市场，我有比它好的点。
根本上，当你真想超过它，靠主场获胜是不够的。中国是我了解的主场，有一天我想在客场打败它，也就是在美国市场，在Waymo开得最好的地方打败它。但可能要过很多年，也可能没有机会了。
但没关系，做商业不是只为了竞争。但单从竞争角度说，客场打败，战胜才是战胜。
《泰坦Talk》：5 月 3 号、6 号，Momenta、文远知行、小马智行三家公司先后与 Uber 签约合作，这是巧合吗？
楼天城：其他家不了解。对小马智行（Pony）来说，是国际化进程中的重要里程碑。 我们刚发布了新一代Robotaxi，我们希望可以利用成本和比较成熟的技术优势，在国际市场发挥 Robotaxi 的价值。
《泰坦Talk》：Momenta 是三家公司中比较特殊的一家，它目前 L2 级合作车型已达 130 款左右，现在又开始布局 L4，这和你之前 “L2 做得越好，可能离 L4 越远” 的观点矛盾吗？
楼天城：我刚才说，在 L4 自动驾驶领域，有两个关键门槛——无人化和规模化，我也把它叫做“L4 的牌桌” 的标准。无人化就是车辆没有驾驶员，规模化是指在一个比较大的区域内大家可以直接自己打车，不是你来了我给你安排一趟体验，而是说够成百、成千、成万次地打车。
从这两个标准来看，在现在这个时间点，Waymo、我们（小马智行）和百度已达到 “上牌桌” 状态。
规模化运营层面，只坐一趟车或新闻报道，可能没法验证一家公司在不在 “ 牌桌”上，需要到实地运营地持续观察。坐一次车和每次都能打上车，可能是成千上万倍的差别，可能需要六七年的努力才能达到这个结果。
无人说明什么？说明我很有信心，你坐在车里，这个车能达到很高的安全性，我不需要有人坐在里面看着视野。这种安全可靠性与配备安全员的车辆比，差距可达千倍量级。
技术差千倍，大概是什么概念？从有人做到无人实际需要六、七年时间。但是，先clarify（澄清）一件事，这可能是行业中最大的误解，其实早在两年到两年半之前，很多家都已经做到无人了，这不是大家探索的东西（技术），Waymo可能更早，它甚至三四年前已经做到无人。
但从规模化和无人化两个标准看，除了“牌桌”上的这三家公司，其他公司没有达到这三家公司两年半前的状态，差距已经落后两年半时间了。这才是真正行业发展的状态。
楼天城：先不说千辆，至少达到百辆级别吧，或者我们不再用这个方式量化，而是说当你在某个区域打开App就能随时叫到车，这才是规模化的体现。
《泰坦Talk》：但现在北京的自动驾驶服务不是只局限在亦庄，或者往返机场吗？
楼天城：亦庄比奥斯汀大很多，不是一个小地方。规模和范围是相关，所以规模越大，肯定就有其他优势。Waymo 最近在规模上有很明显的进展，无论是车辆数量还是运营区域都在扩大。不过单从区域来看，中国的大城市其实比它的运营范围还要大。
楼天城：这个终局有多终？我觉得，至少应该是车的形态改变，才算得上终局之一。
严格讲，今天的行业本质上是在用某种方式验证 AI 的开车能力，但它真正产生的价值，可不是现在的Robotaxi，而是让车的真形态发生改变——让车以一种不需要人驾驶的方式存在，比如一个私密座舱或移动空间。
当然，你可以认为这是更高的终局，但我觉得这是所有终局中（门槛）最低的一条。
楼天城：我们和 Waymo 肯定都朝这个方向努力。Waymo 早年有萤火虫Firefly车型，其实就已经开始做这种尝试了。但它发现，技术迭代需要过程，所以先把无人化和运营规模做好，给这个项目让了步。我相信百度肯定也在做。
楼天城：那肯定不是这个时间。车的形态改变我觉得是在10年之内，甚至我想说更少。
楼天城：可以这么叫。其实L5是一个创造出来的东西，早年没有这个说法。它（终极状态的车）其实是指，当自动驾驶技术达到一个水平后，真正带来的飞跃，或者说它会影响私家车领域，不需要驾驶、车内空间也会围绕乘坐体验进行改进。
《泰坦Talk》：大家普遍感受是，这两年AI技术已经进入到爆发式发展，所谓AGI会加速我们刚才说的行业终局的到来吗？
楼天城：媒体对AGI的关注是好事，但人终究是感性的，这两年媒体对 AGI 的关注会放大公众的感性认知，但技术发展的实际节奏并没有因为 AGI 的热度而改变。
AI技术马上也会进入感性认知减弱的几年，但它的发展速度其实并没有减缓。我觉得技术是平稳的、也可能是略加速进步的状态，但人感受到它的快慢，更多是感性上的表现不同。
从感性认知到理性判断，这是所有科技行业发展的必经阶段。自动驾驶就是AGI最早应用之一，也经历过这样的过程。
Robotaxi做到无人化，对技术要求非常非常高。什么概念？就是人不能犯的错，它基本都不能犯，而且人犯的很多错，它也不能犯。假设，做到无人化，一个公司可能要做到100分，从50分走到99分是个很漫长的过程，但50分和99分都有个人（安全员）坐在Robotaxi内，你感受不到50分和99分的差别。但很多公司努力了三四年才做到99分，最后再努力两年做到100分，终于能够跨越这道坎去掉了安全员，你才感觉到技术突然间进步很大。
这三五年（50分-99分），我把它叫做“真空期”，内部其实有很大进展，但外界看起来没有进展，以为技术进入到瓶颈期。我觉得，这才是现在“牌桌”上只有三家，或者不会有很多玩家的根本原因。“真空期”对一个团队来说压力是非常大的，很多人支撑不过这段时间。
《泰坦Talk》：你（编程）比赛时有个习惯，遇到高手会等对方先犯错。在商业层面，你也是同样的逻辑吗？你可能在等对方犯错，可能是其他公司受不了真空期，自己就下了牌桌，并不是因为你们跑得快？
楼天城：啊……这个说法apply（应用）到创业中可能有效，但对行业发展而言有些极端。创业过程中，先不说等别人犯错，只要自己不犯错误，其实已经很成功了。当然，犯错是个很容易发生的事情。
《泰坦Talk》：你们内部都是顶尖人才，大家怎么忍过了“真空期”？你有什么方法？
楼天城：这需要多方面的努力。首先，核心是理解无人化和规模化的真正价值，这点已经很不容易了；另外，团队要对技术路线和方法论形成共识。
其实，反而优秀的人往往更相信自己的判断，这在坚持长期目标时很有帮助。反而真正难的其实是他们的家属——他们回家得给自己家属解释，这三年我们到底有什么进展。
还有一点，需要找一些对此有同样认知的合作伙伴的加持，给内部很多信心。比如丰田，它就认可这个事，他们对自动驾驶的长期价值有深刻理解。
《泰坦Talk》：丰田对自动驾驶终局有什么样的想法？你们聊过哪些具体的问题？
楼天城：它不相信终局愿景，也不会来找我们。丰田对于规模化的认知超过我们，其实是反过来教育我们的。
《泰坦Talk》：现在行业里很火的VLM、VLA 等概念，包括你提的世界模型，你怎么看这些技术名词？
现在行业已经过了 “牌桌下” 的真空期，判断一家公司的技术好坏，完全可以看直观成果 —— 比如运营车辆数、订单量、成本结构，甚至你能不能用App叫到车。
所以，技术路线在今天，大家早就不用它来评价好坏了，因为不需要。中国现在绝对领先的几家公司，大家也不是通过它的路线评价的，因为大家已经做出来了。
但技术路线的真正价值，在于评价一个公司的发展能不能保持长期领先性，这个是重要的。所以，这时候大家说的不是这个方法能不能做到，而是说 “能不能帮助企业走得更远”。
楼天城：首先得明确，这个概念是 Waymo 在很多年前先提出来的，行业里不算秘密。大家都一样，但对外很难讲清楚，因为要花很长时间解释。后来 Waymo 提了，我也跟着提了一下，结果大家就开始讨论了。
这就像教孩子，一开始是以模仿的性质教，让他学我，因为有很多事情我肯定做得对，他不知道怎么做。训练AI有时候跟训练自己的孩子一样，等他不断长大，某一天如果你希望AI（或孩子）超过你，就不能再用这种方式了，你需要给它创造环境，让它自己来摸索。否则，我的能力上限就是它的能力上限。
而世界模型的冲击力在于：它不再是模仿学习，而是强化学习的概念，让 AI 自主探索，很多人一辈子都没接触过这种训练逻辑，所以会觉得难以接受。
还有一点冲击，很多人不愿意接受强化学习能让 AI 超越人类，这在围棋 AI 上早就体现过了。AlphaGo最早学习人类棋谱，后来通过强化学习自主摸索围棋规律，现在已经没人能接近它的水平了 ，这就是关键区别。
另外，世界模型的本质是虚拟环境搭建，这对Waymo 这类有互联网基因的公司更友好，它对AI模型和算法有很高要求。因为虚拟数据降低了对真实数据的依赖，这并不符合很多公司它本身擅长的东西，甚至需要调整人才结构，冲击其实也是不小的。我们本身是 IT 背景，适应起来相对容易。
楼天城：夸张点说，如果每天能给十年后的自己打个电话，可能很快就能超越自己。
自动驾驶从五年前开始进入到一个前人没走过的状态，这是一种新的挑战。你不是follower（跟随者）的原因就是因为没法follow，你要重新思考，前人的很多东西是不是适合你？所以，一是必须开拓新方法，二是建立高效验证体系，就像开车，首先得定义 “什么是好的驾驶”，然后给系统自主迭代的空间，让它在虚拟环境里不断验证、优化 —— 这本质上是个自我强化的循环。
《泰坦Talk》：验证这块儿你们怎么做？能用一个大众听得懂的方式去解释一下吗？
楼天城：以小孩读书为例，我们给他很多模拟试卷，他想考就可以考，知道他考多少分后，不断开始调整学习方法。学习也有很多不同思路、方法，他可以每天试一种新方法，然后去考试，成绩变好下次就用这种方法。第二天他又试另一种方法，发现成绩不行，那就不用这个方法，继续换方法。
《泰坦Talk》：你怎么理解短期商业化和长期目标的平衡？L4确实是个漫长的过程。
楼天城：我一直很重视商业化。对我来说，技术不能等完全成熟才考虑商业化，过程中能够商业化，肯定要把它商业化。这不仅能带来收入，对搭建生态、维护合作伙伴关系都很有帮助。
至于这件事的好坏本身，这可能要分享一个技术团队的思维方式：我们理科生习惯 “先看结果，再看过程”。
楼天城：不是说达到最终结果的过程，而是验证“这个方法能做成事”的阶段性结果。就像跑马拉松，如果所有人都没做到（跑到终点），只能看过程和方法，但是有人做到了，那我先看做到的，然后再看方法。
《泰坦Talk》：抛开终局，当下你是已经把L2和L4完全变成了两个阵营，对吧？
楼天城：我早在Waymo的时候（就这么认为），Waymo做过L2，很多人不知道。
楼天城：因为我们当时理解了一件很浅显，但其实很重要的事——如果你不做任何解释，那些买L2的用户，他在买的时候，是把它当成L4系统来认知和使用，甚至把它当成L4 来付钱。
即便厂商做了宣传，强调目视前方、手不离方向盘等注意事项，也不能保证所有用户都能理解细节 —— 总有人会把它当L4来开。
作为Google旗下公司，Waymo必须对这种认知偏差负责。我需要线，才能去卖这个东西，否则我不能卖。
楼天城：差不多在2013年、2014年做的，明白这个道理之后放弃了，Google是不会接受这样的妥协。
当时Waymo面临的情况，今天也存在。如果你随便抓几个人问，其实很多人买车不一定是真正看重车上的辅助驾驶L2功能，你问他L2功能应该怎么用，很多人的第一反应其实是把它当L4用的，这是很危险的。
《泰坦Talk》：你觉得苹果为什么放弃造车？当时听到这个消息，你是什么反应？
楼天城：这个我不知道更多的细节，有更复杂的故事吧，我不知道原因，所以我不知道如何反应。因为它是造车，不是自动驾驶。
楼天城：造车？我们有这么多合作伙伴，而且每个人擅长的不一样，我觉得大家发挥自己擅长的才是正道。
楼天城：不是说纠结，每个人有每个人的选择。这种东西，能不能做到是一回事。我还是希望能给消费者deliver（兑现）的事是他们真正想要的东西，这个是一个底线。或者说我，没必要不守这个底线。
《泰坦Talk》：你那么确定消费者就是想要L4吗？想要那种终极状态的东西吗？
楼天城：或者，反过来说，其实比你说的这个夸张多了，是大家都认辅助驾驶就是L4，只是有的人听了宣传之后理解了不是那个东西。
《泰坦Talk》：但我觉得，用户对 L4 的这种认知，恰恰是你们这些 L4 公司给描绘出来的。一开始大家就说自动驾驶就是可以脱手、闭眼、完全不用管，这些场景都是人为帮他设想的。
楼天城：那早在2013、2014年，当时特斯拉也没有怎么说，所以那个时候当时好多人已经这么认为了。或者说，这个东西非常难理解，就是大家协同的过程，要么你负责，要么我负责。
这么说吧，做L4要有非常大的决心和耐心。首先是成本投入的决心。你需要做套冗余系，所有传感器、算力至少增大很大比例，这对成本压力是很大的；其次是团队转型的决心。虚拟世界训练需要团队人才结构的变化，招 IT 背景的人，建立模型能力，理解规模化和安全性的差异，这对原来团队冲击很大，可以说连数据优势都没了；第三就是刚才说的真空期，你得坚持很多年，才能达到那个状态，某种程度可以认为要把L4公司之前走过的路还要再走一遍。
《泰坦Talk》：从未来交通生态看，你觉得私家车标配的L2和L4是什么关系？
楼天城：对。首先8万亿美金是非常大的市场，其次我真正想押的是对未来出行、对车形态的改变，是由这个导到了L4技术。
楼天城：想改变车辆的形态是肯定的，但做事情没必要都自己做，只要结果好就行。所以如果回答你想不想造车这个问题，答案是不，肯定要跟造车的玩家合作，以这种方式来做。
楼天城：每家公司能独立存在，本质在于各自发挥独特优势。这不仅是自动驾驶行业的规律，所有创业领域都一样 —— 保持独立性，反而是为了更高效地发展，而不是互相吞并。
《泰坦Talk》：那么肯定你们能一直独立存在吗？如你所说，现在牌桌上的玩家就三家，未来一直会是三家吗？会不会都没有了？
楼天城：对，目前只剩三家。你说的这个“没有”，第一种原因可能是技术路线可能根本没法实现，但肯定不是这个原因，因为已经早就验证过，可以实现了。其次是商业层面，从 Waymo 等企业的商业进展来看，整个赛道正处于正向发展期，所以从这些角度说，行业应该是快速发展变大的过程，而不是所谓担心消弭的过程。
现在的问题在于认知错位，包括刚才很多点上，还是用了L2 的标准喷 L4，大家把一些L2的好当成L4的好，其实不是。
《泰坦Talk》：Momenta CEO曹旭东说，从终局看，中国的L2玩家只会剩三到四家，你怎么看这个观点？
《泰坦Talk》：其实你不愿意评价L2这个事情我还挺意外的，我以为你可能会说两句，但你说不了解，你不了解这不是事实，你肯定了解，只是你不想说。
楼天城：那我真正的疑问，商业化有很多方式，大家为什么会觉得L2是最好的？
楼天城：过去三年，AI在辅助方面产生很大价值，比如大家经常用的豆包、通义千问、DeepSeek等，今后几年会有更大的作用。但我觉得AI的意义可能不局限在此，接下来，AI 应该走向独立执行一些任务，比人做得好，不再依赖人的实时干预。
比如自动驾驶和机器人，它们属于 AI 里的 “Agent” 类别，和 L2 辅助驾驶不属于一类。我认为未来 AI 的核心价值，会在这类Agent 中集中体现。
AI将来会自己创新，自己建立很多东西。人只要做得好，就能以很好的方式跟它共存。
楼天城：需要AI不断地证明它比人好。人是双标的，人会要求AI比自己好才能接受，不是说一样就行。但这件事已经在发生了，我说两年半前能做到无人化，不是两年半那天开始做的，是之前也有很长的时间积累，大家得到了信任，所以需要一个时间积累过程。
《泰坦Talk》：我看见你之前说过世界是模拟的，这方面你有没有最新的思考？
楼天城：这个不叫新的思考，世界就是模拟的，这是大部分人不愿意接受的事情，这个很正常。我也很不愿意接受，所以我花了很多精力去想证伪它，但发现，确实是这样。
《泰坦Talk》：马斯克是不是也提过类似的一个观点，他说“普通人熟知的世界，其实都是模拟出来的”。
楼天城：只要做过思考的科学家都做过类似的判断，所以有时候知道东西多了会带来烦恼。
楼天城：这不是思想验证，不是一个需要寻找证据的事情，这不是迷信，是科学。
比如说，首先什么是光速？光速有限究竟意味着什么？本质是因为因果律的限制。模拟世界有没有最小单位？模拟世界对于模拟环境的限制是什么？这些问题和已知的宗教隐喻、三维世界的能量最低原理都能对应 —— 三维空间之所以是宇宙的基本形态，正是因为其能量消耗最小。
还比如 “时间是幻觉” 这个命题：时间并不是真实存在，时间只是物理方式，你到微观层面，时间这个参数就没有了，它只是宏观世界中熵增的一种表现形式。
《泰坦Talk》：我刚开始看到你这个观点的时候，我是不相信的，觉得你是在讲一个更大的故事。
楼天城：故事？那刚刚那些发现的事实总还是在的，时间是不存在的，光速是有限的。这些事情也都是存在的，只是很多人不知道，也不需要知道，因为知道这些对于日常生活不会有任何帮助。我也很不愿意接受，但是在科学面前只能接受事实。
对错的认知方式不同，就像刚才说的，先看结果，然后结果好的才有资格说过程。我看不懂AlphaGo下棋，但我认准它的结果。
《泰坦Talk》：我觉得你现在很多方面都是这样的思维路径，包括“牌桌”上这三家，你确信他们就是在牌桌上，这是你的结果。
楼天城：因为我看到了，我去验证过，我去打他们的车，你们也可以验证。根本原因是因为它是一个好的结果，所以认可他的方法，是这个原因。
《泰坦Talk》：你现在做公司是不是也是这个逻辑？你始终觉得你是第一，你要证明给那些跟随者看， “因为我是第一，所以该认可我的方法”。
楼天城：还真有。我没说我第一，但其实严格讲，我说世界模型的时候，我真正证明的方式，可能还真是要用结果好去证明的。
其实某种程度，很多人是接受这个逻辑的，冠军的战术是最好的战术。比如刚才你说Waymo好的时候，你不知道Waymo怎么做的，但你会觉得Waymo好，这是符合很多人认知的。
《泰坦Talk》：创业9年，你遇到的最大变量是什么？你需要花很大力气去把这个变量解决掉。
楼天城：阐述规模化的意义，这个算吗？哪怕到今天为止，真正能认可“一定规模的无人化和坐一次无人化有差别”这个概念的人并不多。
《泰坦Talk》：其实有一段时间，你们做L4外界对你们争议很大，觉得你们要活不下去了。
楼天城：很多人，包括我导师（姚期智）。如果你刚才觉得我说话比较直接，就知道我导师有多直接了。他虽然很直接，听起来可能对人有冲击力，但事后想起来，真的对你有帮助。
楼天城：自动驾驶属于AI的一部分，AI是当下最前沿的技术方向，所以我肯定会抓住现在最trend（趋势性）的技术，来用我自己的努力，改善人类生活。
“改善人类生活”，把这个词扔出来，这是我的目的，没有其他。我把我导师的一句话也扔出来，他说过一句话：世界上的科技进步本来就是小部分人推动的。
一个方向对错要真正通过事实来判断，但科技的推动需要小部分人推动，大部分人支持，这个才是真正做事情的方式。我有时候老是不理解，为什么得不到大部分人的支持，他说本来就是如此。
《泰坦Talk》：不矛盾吗？其实可能很多人也在讨论，马斯克真正的底色是个商人。
今天你没问这个问题，我主动提出来，正面回答刚才的问题。在小马智行（Pony），我们之所以车上有激光雷达，根本原因是因为它综合成本更低。
世界上可能有误区，大家会觉得激光雷达很贵，今天它早就已经比相机便宜很多了。你刚才说马斯克，我想到这点，（纯视觉）这方面，他可能有对技术理想主义的执着，这是一个值得敬佩的东西，但这不是一个商业化的决定。
楼天城：严格讲，在这方面，我可能没办法对自己有特别好的study（自我剖析），我不知道自己究竟是什么。但如果从目标角度说，最终某个时间点一定要做到商业化，我肯定会把两方面做很好的结合，既要追求技术实用性，也要考虑长期价值。
《泰坦Talk》：你有很多标签，“天才”、“教主”等等，有没有一些标签是你觉得你本身有的，外界没给你贴上的？
楼天城：天才，我觉得可能不合适，还没到这么叫的时候，我可能远没到我觉得非常希望别人认可我做到的时候，在真正实现技术终局目标之前，我远没到被这样定义的时候。
《泰坦Talk》：我刚开始听说你常参加编程比赛时，我猜是不是创业太苦，需要靠比赛成就感来激励自己？有这个原因吗？
楼天城：前一半还真的是对的，后一半……我现在打比赛不见得有成就感，更多是学习交流过程，因为现在比赛很多年轻人也很厉害，你要跟上世界最领先的东西。打比赛可不是说一直练就行，你要一直学习新的东西。
楼天城：不，广东省赛很厉害，稍微解释一下。这是大学生省赛，广东南部那些学校都会参加，我打赢了所有大学生队伍。大学生是三个人，我只是一个人，1V3。但是我被4个高中生队伍打败了，打不过。
楼天城：先说最根本的点，我是期待AI开车或者说将来无论车的形态变化还是不变化，它能给乘坐者带来更好的体验，这是根本。所以，商业模式它是一个优质服务的方式出现，人在安全、私密、舒适的空间，车也更能配合你很多需求，这才是自动驾驶应该带来的东西。
楼天城：Robotaxi，我觉得不确定，但也不重要。我觉得在车的形态变化上会越来越快，一旦发生变化，我期待它会以很快的规模扩大。
《泰坦Talk》：在之前的采访里，你提了很多次“诱惑”，是之前踩过什么坑吗？
楼天城：这是我导师姚先生给我的话，诱惑是跟坚持相对的一个词，很多人不能坚持是因为受到诱惑，而不是因为坚持不下去了。
楼天城：现在恐怕不明显，或者说方向变得比一两年前更清晰了。反而一个人很迷茫、艰苦的时候很容易受到诱惑吧。
楼天城：机器人算个诱惑吧。但这个诱惑现在不足，我就不评价机器人领域了，我能够讲述它实际发生的事情。
《泰坦Talk》：CTO的主要工作是制定技术方向，作为小马智行的 CTO，你具体做哪些工作？还会亲自写代码吗？
楼天城：首先，CTO把握方向是肯定是的，这包含两层含义：一个是明确具体怎么做，另一个是明确什么是好的。
比如，今天我很在意成本，原因是我其实在两年半前已完成技术验证 ，如果没做好，其实成本不是我最重要的工作。另外，CTO的任务是找很多比自己还牛的人，给他们发挥空间，CTO不是技术最强的，如果这么想，这个公司就完蛋了。
现在对技术好坏的评判标准变了，规模化之后，单次体验已经说明不了问题。我不会单凭某一次坐车就下结论，而是通过大量体验来验证技术思路。
规模化的一个误区就是坐一趟车，如果一个公司老板是坐一趟车就反馈问题，那这家公司一定不会走到今天，一定不会上牌桌。
楼天城：与其说关注股价，不如说需要了解市场反馈，这才是关键，而不是为了关注而关注。
楼天城：当下绝对估值可能还不是真正表现，因为还没有到我说的所谓真正的商业化，一定规模商业化，或者真正达到那个终局状态。当下只要在一个健康发展状态，更好地激励团队，大家一起往前做下去就可以。
《泰坦Talk》：如果用一个词或者一句话定义小马智行未来成功，它是什么？
《泰坦 Talk》是由腾讯新闻、腾讯汽车出品的对话节目，源于苹果轰动一时的造车计划 “Project Titan”。“Titan” 常被译为 “泰坦”，在希腊神话中，泰坦是古老的神族，象征着强大、有力和具有开创性 。
苹果造车计划曾被视为 “汽车界的 iPhone 时刻”，人们期待看到一款重新定义出行方式的划时代产品。尽管该计划最终搁浅，但它所激发的创新想象，至今仍是产业变革的重要注脚。
正如 “泰坦” 在神话中开辟新世界的隐喻，《泰坦 Talk》希望，通过与汽车产业 “塔尖人物”对话，以人文视角切入科技与汽车的碰撞现场，深入技术狂热背后的人文思考，记录产业剧变中的个体抉择，与行业参与者共同探索 “未来汽车” 的终极形态。
