一凡 發(fā)自 副駕寺
智能車參考 | 公眾號 AI4Auto

2025，什么是自動駕駛研發(fā)的關(guān)鍵要素？

算力，算法，還是數(shù)據(jù)？都是，但這還不夠。

因?yàn)榻衲晷蝿菡诎l(fā)生新的變化，相關(guān)應(yīng)用快速落地，智能輔助駕駛滲透率大幅增長，除了AI三要素之外，效率正在成為關(guān)鍵變量，影響著行業(yè)競爭。

典型案例就是Momenta，其率先崛起為超級供應(yīng)商，手握量產(chǎn)項(xiàng)目1年翻了數(shù)倍，對接客戶遍布全球，一線研發(fā)壓力劇增。

但神奇的是，Momenta只用小規(guī)模人員增長，就解決了業(yè)務(wù)數(shù)倍增長的挑戰(zhàn)。

如此高效，背后的秘訣是什么？

帶著疑問，趁著Momenta研發(fā)高級總監(jiān)范小軍出席飛書項(xiàng)目發(fā)布會，智能車參考與他對話，找到了Momenta技術(shù)飛輪背后的效率引擎

幸福的煩惱

2025年，是Momenta業(yè)務(wù)高速增長的一年。據(jù)范小軍現(xiàn)場透露，截至今年4月，Momenta累計(jì)合作量產(chǎn)車型已超130款，這個(gè)數(shù)字當(dāng)前仍在快速刷新。

截至目前，方案搭載量也突破了40萬臺

其朋友圈同步快速擴(kuò)張，東起慕尼黑，西至底特律，合作伙伴遍布全球。

短短一年，Momenta合作的車型數(shù)量翻了數(shù)倍，幸福的煩惱隨之涌來。

研發(fā)團(tuán)隊(duì)要并行開發(fā)多個(gè)項(xiàng)目，項(xiàng)目上有大量需求要導(dǎo)入研發(fā)流程，流程的標(biāo)準(zhǔn)又很復(fù)雜，最后準(zhǔn)出的要求也很嚴(yán)格，開發(fā)工作量劇增。

舉個(gè)例子感受一下，比如說歐洲主機(jī)廠常用的ASPICE標(biāo)準(zhǔn)，該標(biāo)準(zhǔn)要求全鏈路可追溯。

全鏈路可追溯就是說，從客戶提出一個(gè)原始需求，然后關(guān)聯(lián)的架構(gòu)設(shè)計(jì)、詳細(xì)設(shè)計(jì)、代碼，再到開發(fā)后的單元測試、模塊測試和集成測試，最終到產(chǎn)品交付，以上每個(gè)環(huán)節(jié)要環(huán)環(huán)相扣，新增或者改動一個(gè)需求，每個(gè)環(huán)節(jié)都要隨著變化，雙向可追溯，而且改動的原因和內(nèi)容都要被記錄下來，形成相應(yīng)的文檔證據(jù)。

從提出需求到最終交付，研發(fā)體系會產(chǎn)生很多文檔，每個(gè)文檔也需要版本管理，文檔需要記錄的內(nèi)容也很多……總之流程復(fù)雜，要求很多，如果人工維護(hù)，效率很低。

除此之外，不同于傳統(tǒng)軟件開發(fā)的是，智能輔助駕駛和自動駕駛研發(fā)還要進(jìn)行大量路測，在范小軍看來，路測是研發(fā)的核心環(huán)節(jié)，決定用戶的最終體驗(yàn)。

傳統(tǒng)路測方式一般需要兩個(gè)人，一個(gè)是在主駕負(fù)責(zé)監(jiān)控車輛輔助駕駛的安全員，一個(gè)是跟車專門記錄問題的路測員。隨著Momenta合作車型越來越多，版本迭代越來越快，需要的路測資源也跟著成倍增長。

聽上去，這一系列問題也許可以靠堆人解決，但這治標(biāo)不治本。所以Momenta另尋他法，團(tuán)隊(duì)規(guī)模小幅擴(kuò)張，就解決了高速增長帶來的挑戰(zhàn)。

讓研發(fā)流程自動駕駛起來

“也有朋友問我，Momenta用這么少的研發(fā)人員增量，去撬動幾十倍的客戶項(xiàng)目，以及客戶車型增量， ‘秘訣是什么’？”

據(jù)范小軍介紹，Momenta應(yīng)對高速增長的挑戰(zhàn)，首先依靠的是內(nèi)功：

組織架構(gòu)和工程化能力。

在他看來，Momenta本身的組織架構(gòu)就很適合去做批量化落地量產(chǎn)。

比如聚焦到研發(fā)體系，Momenta內(nèi)部有一條“復(fù)用主線”，提高了研發(fā)效率。范小軍透露，Momenta會盡量將所有客戶項(xiàng)目的需求，回流到這條主線上開發(fā)迭代，而不是由項(xiàng)目自身獨(dú)立解決。

在這一過程中，Momenta會追求“回流主線率”，即每個(gè)模塊和項(xiàng)目到底有多少需求回流到了主線，哪些問題沒有回流，Momenta會追蹤對比，計(jì)算回流主線率。

范小軍表示回流主線率越高，意味著項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)就越小，如果所有項(xiàng)目的回流主線率都很高，那意味著只要把主線做好，所有項(xiàng)目都能跟著受益。當(dāng)然，有些需求確實(shí)只存在于個(gè)別項(xiàng)目，沒有回流到主線，這也是允許的。

然后是Momenta的工程化能力，范小軍表示Momenta的軟件算法可落地多個(gè)平臺，包括但不限于英偉達(dá)的Thor和Orin，以及高通芯片。碰到各種問題，Momenta都能很快地定位問題源頭，判斷其到底是源自整車，還是來自傳感器，或者是軟件算法存在bug。

除了Momenta的自身素質(zhì)，解決高速增長帶來的問題還離不開外援，也就是飛書項(xiàng)目的助力。

在范小軍看來，Momenta選擇飛書項(xiàng)目實(shí)際上是一個(gè)“雙向奔赴”的過程。他回憶稱，Momenta實(shí)際上在2022年就導(dǎo)入了飛書，不過最初多是用于日常溝通協(xié)作，雙方有一定合作基礎(chǔ)。

導(dǎo)入飛書兩年后，也就是2024年初，Momenta決定優(yōu)化項(xiàng)目管理，實(shí)現(xiàn)研發(fā)體系的SPA即標(biāo)準(zhǔn)化（Standard）、流程化（Process）和自動化（Automation）“公司要求，一件事重復(fù)干了兩次、三次后，必須用工具做，不能再用人去做”

隨后，公司開始考察市面上的主流工具，最終選擇先深度體驗(yàn)一下飛書項(xiàng)目。試用2周后，Momenta決定從需求管理開始，逐步將飛書項(xiàng)目導(dǎo)入到研發(fā)全流程，以此為基礎(chǔ)搭建了研發(fā)效率引擎。

談到為什么選擇飛書項(xiàng)目，范小軍表示，其有兩大特性很符合Momenta的需求：

一個(gè)是流程配置的靈活性，另一個(gè)是平臺提供的開放能力。

先說流程配置。據(jù)范小軍介紹，行業(yè)的迭代速度很快，今天研發(fā)搭建好一個(gè)流程，第二天可能就要改，需要一個(gè)工具能快速搭建和修改流程，而且既要可視化做得好，實(shí)現(xiàn)所見即所得，也要實(shí)現(xiàn)可追溯性，飛書項(xiàng)目恰好能滿足這方面的需求。

然后是飛書項(xiàng)目的開放能力，允許用戶通過標(biāo)準(zhǔn)化接口，將研發(fā)的各個(gè)核心環(huán)節(jié)都串起來，實(shí)現(xiàn)信息順暢流轉(zhuǎn)。

Momenta就基于平臺提供的開放能力，開發(fā)了超50款插件，日均調(diào)用120萬次API，將內(nèi)部20多個(gè)平臺集成整合。

據(jù)范小軍介紹，這背后意味著大量數(shù)據(jù)通過自動化的方式在平臺之間流轉(zhuǎn)，每個(gè)環(huán)節(jié)的效率都得到了很大提升。

舉個(gè)例子，比如研發(fā)人員在飛書項(xiàng)目上發(fā)起了一個(gè)仿真測試，接下來的工作就流程化了，研發(fā)人員只要等最終測試完成，系統(tǒng)會自動通知其結(jié)果，研發(fā)人員對著結(jié)果調(diào)整修改后，再次發(fā)起評測就可以了。

不僅如此，利用多個(gè)二次開發(fā)的插件，打通內(nèi)部不同平臺，甚至還幫助Momenta實(shí)現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)化

典型案例就是ASPICE插件，前面提到ASPICE標(biāo)準(zhǔn)要求很嚴(yán)格，沉淀出海量文檔管理很繁瑣。所以Momenta聯(lián)合飛書項(xiàng)目和高遠(yuǎn)華信開發(fā)了ASPICE插件。

這款插件能打開歐洲主機(jī)廠使用的特殊格式文件，批量導(dǎo)入客戶的需求，從源頭對需求描述進(jìn)行規(guī)范，這也是標(biāo)準(zhǔn)化的體現(xiàn)。

研發(fā)鏈路實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化，打通了全流程，整個(gè)體系“自動駕駛”起來了。

起始的需求管理環(huán)節(jié)，過去很容易存在兩個(gè)卡脖子難題：一是客戶需求樣式五花八門，格式不統(tǒng)一、內(nèi)容不統(tǒng)一、顆粒度不統(tǒng)一；二是需要反復(fù)導(dǎo)出和客戶核對進(jìn)展，效率比較低。現(xiàn)在，客戶數(shù)千條需求直接一鍵批量導(dǎo)入，支持多種格式，耗時(shí)從半天縮短到10分鐘，幫研發(fā)人員節(jié)省了大量時(shí)間。“需求管理跑通了，開發(fā)環(huán)節(jié)才‘跑得快’?！?/p>

問題管理方面，過去需要先找項(xiàng)目對接人，再詢問對應(yīng)問題的負(fù)責(zé)人?，F(xiàn)在AI會根據(jù)問題場景，自動聚類，自動分配給研發(fā)人員。

據(jù)范小軍介紹，原來導(dǎo)入4000多個(gè)問題，AI自動聚類后可能減少到300多條，然后還會進(jìn)行預(yù)分析，圖文并茂地寫出可能的原因，如果研發(fā)覺得不準(zhǔn)確，還能反饋到AI預(yù)分析系統(tǒng)，處理和解決問題都在一個(gè)系統(tǒng)，加上AI賦能，這不僅減小了研發(fā)人員的壓力，而且還提高了效率。

甚至就連開發(fā)后的測試工作也自動化了。

Momenta將飛書項(xiàng)目中沉淀的幾十萬條結(jié)構(gòu)化測試用例，輸入到其自研的大模型，AI就能自動生成測試集。路測的測試用例可以圖文并茂自動下發(fā)到車端，路測只需要一個(gè)安全員，不僅省去了路測員，一個(gè)人就能同時(shí)監(jiān)管10輛車的測試情況，效率直接翻了10倍，而且讓流程更加標(biāo)準(zhǔn)，問題被自動記錄下來，便于后續(xù)追溯和修正。

最后來到準(zhǔn)出管理，Momenta基于飛書項(xiàng)目建立了多層級準(zhǔn)出機(jī)制，任何代碼提交都要經(jīng)過檢查和單元測試，并入軟件模塊后再對模塊進(jìn)行臺架驗(yàn)證。

模塊集成為產(chǎn)品后，還要經(jīng)過仿真測試和實(shí)車驗(yàn)證，最終在客戶項(xiàng)目落地時(shí)，仍有對應(yīng)流程進(jìn)行準(zhǔn)出，保證量產(chǎn)版本可靠合規(guī)。Momenta用效率引擎守住了安全紅線，錘煉了量產(chǎn)基石。

從導(dǎo)入到準(zhǔn)出，Momenta在導(dǎo)入飛書項(xiàng)目后實(shí)現(xiàn)了全流程SPA，讓研發(fā)流程也“自動駕駛”起來了。因此盡管手頭的量產(chǎn)項(xiàng)目劇增，但Momenta并不需要大規(guī)模擴(kuò)張團(tuán)隊(duì)。其通過飛書項(xiàng)目，解放了研發(fā)人員精力，減少了溝通成本。

以前一周要跟客戶開20次會，現(xiàn)在一周只用開一兩次，交付周期也更短了。

伴隨著方案加速量產(chǎn)上車，Momenta向著“超越摩爾定律”，即性能1年翻10倍甚至100倍的目標(biāo)加速前進(jìn)。

用項(xiàng)目管理工具提效降本，這不僅僅是Momenta當(dāng)前所急需的能力，更是整個(gè)行業(yè)在未來的關(guān)鍵競爭力。

高速增長的幕后英雄

2025年，是行業(yè)空前繁榮的一年。智能輔助駕駛滲透率正在迅速增長，相關(guān)數(shù)據(jù)顯示截止2024年底，乘用車領(lǐng)航輔助駕駛功能（即NOA，含城區(qū)NOA和高速NOA）滲透率還不到10%，今年年底預(yù)計(jì)滲透率將達(dá)到20%。

按照國內(nèi)市場超2500萬輛的規(guī)模來計(jì)算，2025年NOA車型銷量將翻倍增長，預(yù)計(jì)會超過500萬輛，比上一年多了兩百多萬輛，增量很高，但仍有巨大市場潛力，特別是考慮到更廣闊的海外市場。

百萬增量背后，是一個(gè)個(gè)用戶用腳投票的結(jié)果。這表明智能輔助駕駛正在贏得越來越多用戶的信任，用戶心智正在發(fā)生變化，傾向于購買搭載NOA功能的車型。

智能輔助駕駛也因此成為行業(yè)發(fā)力的關(guān)鍵，將會有越來越多的玩家像Momenta這樣，不可避免地迎來項(xiàng)目管理上的挑戰(zhàn)，被幸福的煩惱擊中，在高速增長中尋求提高效率。飛書項(xiàng)目就是應(yīng)對高速增長的最佳解決方案之一。

據(jù)范小軍介紹，Momenta就是基于飛書項(xiàng)目搭建了研發(fā)流程，打通了內(nèi)部體系，提高了研發(fā)效率。

一個(gè)時(shí)代有一個(gè)時(shí)代的汽車，對應(yīng)的，一個(gè)時(shí)代也有一個(gè)時(shí)代的效率工具。智能車時(shí)代行業(yè)競爭激烈，產(chǎn)品開發(fā)軟硬結(jié)合，飛速迭代，讓項(xiàng)目復(fù)雜度空前增高，呼喚著更高效的項(xiàng)目管理工具。

畢竟提效就是降本，時(shí)間就是金錢。產(chǎn)業(yè)鏈對成本極度敏感的當(dāng)下，實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量降本，需要一個(gè)已被頭部玩家驗(yàn)證，受到先進(jìn)團(tuán)隊(duì)認(rèn)可，越用越好用的工具。