
代表科技前沿的自动驾驶公司,有什么新共识?
2025 年,行业迎来快速发展。L2 辅助驾驶搭载量爆发增长,Momenta城市 NOA 市场占有率稳居头部,地平线征程芯片量产突破 1000 万大关,元戎启行方案量产上车超 13 万辆。小鹏和理想,则开始向 L4 进发。
在自动驾驶领域,小马智行今年冲刺落地千台规模 Robotaxi 车队,文远知行集齐 7 国自动驾驶牌照,新石器交付无人小车超 1 万辆。
这些物理 AI 的弄潮儿们,来自不同领域,擅长不同业务,押注的技术路线也不同,但在知识沉淀和提高效率的工具选择上,却达成共识,纷纷拥抱了飞书。
为什么会出现这种现象?
量子位带着问题,在对话多名一线从业者后找到了答案:
用 AI 精益生产 AI。
自动驾驶行业,正在用 AI 精益生产 AI
精益生产是发源自汽车行业的理念,这是一个不断改进的过程,主要是通过自动化和准时化,尽可能消除浪费,进而降低成本,让企业的产品更具优势。
在 AI 时代,AI 既是精益生产的工具,也可以是精益生产的成果。用 AI 精益生产 AI 的过程,就是提高效率,加快研发的过程。
具体可以拆解为让生产原材料即知识的获取更快更及时,让研发流程实现自动化和标准化,尽可能解放研发人员精力,减少时间和知识资产的浪费。
作为 AI 前沿赛道和热门应用,自动驾驶和辅助驾驶行业率先用 AI 精益生产 AI,其中的代表性案例分别来自地平线、Momenta 和四维图新。
首先是地平线,据介绍其每年沉淀文档超 70 万份,其中仅地平线城区辅助驾驶HSD ( Horizon SuperDrive ) 这一个项目的相关文档就有8 万份。
海量的文档就像是一座知识宝库,如何高效利用其中的知识,加快研发流程?
地平线的选择是,把飞书作为核心平台,构建一套研发协作和知识管理体系,让知识获取更及时、更安全。
首先,地平线用飞书给公司数百个项目都建立了对应的知识库,让每一代产品都能基于上一代沉淀的知识高效迭代。这种能力太重要了,毕竟当前行业竞争激烈,不定期要推送一个小版本 OTA,一年要更新一个大版本,只有快速迭代才能赢得市场。

在开发迭代过程中,地平线员工还可以用知识问答 AI,一搜一问,就能及时获取研发时想要的知识,让知识及时进入研发流程。据了解,现在地平线每天都有数百名员工在用知识问答 AI。

飞书不仅帮助地平线找到了打开知识宝库的钥匙,激活了知识资产,同时还给地平线的知识资产上了道"锁",守护知识资产安全。在飞书上,权限申请可以自动触发对应管理审批流程,同时通过AI 辅助识别资产密级,让研发更高效也更可靠。
为了把知识进一步落实为行动,地平线用飞书的低代码平台aPaaS打造了专属文档管理平台,实现对文档关联待办事项的系统性追踪与闭环管理,研发待办事项的关闭率提升至 80% 以上,增强了研发人员的执行力。
地平线的生态效应,也在提效工具的选取上显现,地平线的部分合作伙伴甚至提出"地平线用什么工具,我们就用什么工具",体现了飞书提效带来的价值。
总结起来,利用飞书管理知识后,地平线研发人员获取知识更快更及时,团队协作更高效,不同工序间衔接更紧密,时间和知识资产的浪费减少了。
地平线的案例是用 AI 把知识管起来,Momenta 则是用 AI 让研发流程自动驾驶起来,讲述了飞书项目对研发的助力。
基于飞书项目,Momenta 打造了研发效率引擎, 打通了从需求导入到项目交付的研发全流程。
现在,Momenta 可以一键批量导入开发需求,耗时从半天缩短到 10 分钟。完成开发进行路测验证时,安全员一键上传问题到云端,飞书项目会自动创建问题清单,然后根据场景自动聚类问题,接着AI 预分析原因,帮问题对应的研发人员减轻负担。

据 Momenta 研发高级总监范小军介绍,利用飞书项目实现信息自动化流转后,项目经理每周和客户的非必要沟通会议减少了很多。
飞书不仅直接帮助研发人员提效,同时还帮助企业建设"不断提效"的组织文化,其中一个重要渠道是" AI 效率先锋大赛"。
AI 效率先锋大赛,就是让企业内部用飞书提效的案例走上舞台,对外展示,同时邀请不同合作伙伴进行交流,加速优秀案例在客户之间传播。
最近,飞书就和四维图新联合举办了 AI 效率先锋大赛,在比赛中就涌现出了很多让人印象深刻的案例。
比如来自子公司四维智联的团队,就借助飞书提供的低代码平台aPaaS和智能体搭建平台aily,创建了一个群消息总结智能体,这个智能体能把群聊消息这种碎片化信息沉淀为经验。这与成体系的文档形成补充,进一步丰富了企业的知识资产。

当遇到此前群聊中出现过的重复问题时,就可以求助该智能体,帮开发人员节省出时间。
类似这样从日常场景入手提效的案例还有很多,其中最受专业评委认可的方案来自地图导航业务中心,其针对专利交底书撰写,利用aily打造了一个 AI 专利智能体,采用多模态方式帮你写好专利交底书。
最直接的是对话方式,就像日常用的 ChatBot 那样,用户需要向智能体介绍专利应用领域,然后它会问用户专利带来的好处。

在用户回答完毕后,智能体会开始思考,给用户提供专利撰写的初步想法,接着会搜索网上已有材料,与用户当前的专利想法对比异同,提炼出新专利的新颖点,并以关键词的形式展示。

接着,用户再输入初步想法与专利关键点,智能体判断条件齐全后会输出一份专利交底书的初稿,并直接转成飞书文档,方便后续协作。

此外你还可以通过飞书妙记和 AI 功能,直接记录相关会议内容,从中提炼专利点。或者直接输入一张图,让它帮你从图片中找出创新点。

通过以上多种方式,智能体能帮你快速撰写专利交底书,节省出大量时间。据四维图新介绍,这小小的一个智能体,能帮助公司 1 年避免 100 项专利累计 320 个小时的无效投入,相当于省去超 30 万元的研发成本。
据说这个方案已经开始在其他公司流传了。毕竟帮助优秀提效案例传播,也是 AI 效率先锋大赛的目的之一。
在四维图新看来,AI 效率先锋大赛让员工有了不断用 AI 提效的意识,培养了不断提效的企业文化。优秀的提效案例会从部门传播到整个公司,再从公司导向集团,甚至最终影响整个行业。这也体现了精益生产"不断改善"的理念。
用 AI 成果提效 AI 研发,这正是自动驾驶行业当前需要的思维和能力。
为什么自动驾驶公司,都在用飞书提效?
为什么自动驾驶公司,都在用飞书提效?
要回答这个问题,首先得从自动驾驶研发的根源上寻找答案。
有从业者表示,行业当前存在着"既要快速迭代,又要安全可靠"的矛盾。
在传统软件行业,可以用敏捷开发模式快速推出一款产品,出问题就改 bug,然后不断迭代。但是自动驾驶和智能辅助驾驶的落地,直接关系到人的安全,不能采用这种方法。

除此外,还有组织架构上的需求。
自动驾驶的开发和测试往往需要打通多个部门,比如一辆测试车需要去指定地点,有时候需要呼叫拖车运输。叫拖车这一个环节,需要商务、运营、司机、财务和外包公司等多方联动,牵涉人员多且耗时,延缓了发现问题然后给研发反馈问题的速度。
所以,行业研发自身的需要,期待着一款既能让研发流程更快、更可控,还能打破部门壁垒的提效工具。

与此同时,近两年行业发展势头向好,更进一步加强了提效需求。
L2 层面,有数据显示,今年 1-7 月国内乘用车辅助驾驶渗透率已达 63%,预计到 2030 年 L2 搭载率会达到 100%。
Robotaxi 层面,2025 年被称为"量产元年"。特斯拉强势入局带来了泼天流量,在全球掀起资本热潮,同时按下了竞争加速键,L2 渐进式路线和 L4 终局路线的竞争空前激烈。
机会和挑战同时摆在从业者面前。正如小马智行高级研发总监罗锦坚所说,当前行业竞争已经是一场长跑比赛,每天都比别人跑得快一点点,这就不得了。
要做到每天"比别人跑得快一点点",尽可能获取更大的市场份额,需要提高效率,需要提效工具,而传统的工具和方式,在这方面有局限性。
比如打电话、发邮件、拉群聊,这些传统的沟通方式,不仅过程繁琐,还要切换多个工具,时间成本更高。在交流过程中即便产生了有价值的信息,也会在不经意间流失,不能借助飞书云文档、AI 会议、多维表格等工具沉淀成宝贵的经验,进而转化为内部知识资产。
甚至在行业出现快速增长后,传统方式还会给工作造成阻碍。
据文远知行的员工讲述,他本人三年前入职时,公司还在用传统表格管理车辆售后的数据维修工作。当年公司车少问题还不大,后来车辆规模达到成百上千台后,表格一打开就卡。
如今文远知行切换到飞书多维表格,工作起来就丝滑多了,能记录的车辆信息也更多了,直接从 2 项扩展到了 57 项,AI 还会帮你汇总本月概况,总结问题,让去年下半年文远车辆的维修情况比上半年降低了大约 80%,保障了研发测试安全开展。
所以,从研发自身的矛盾出发,加上外部竞争压力的催化,行业来到了一个需要提效,需要精益生产 AI 的时刻。

而飞书则提供了一系列精益生产 AI 的工具,减少了知识浪费,激活了知识资产,加快了研发流程,让 AI 成果促进生产 AI,成为物理 AI 玩家们的共同伙伴。
用飞书加速 AI 进入真实世界
由点到链再到面,飞书正在成为物理 AI 浪潮的加速器。
通过与前面提到的一系列玩家合作,飞书已经影响了背后整个产业链。比如前面提到的地平线和其合作伙伴。以及小马智行,也在用飞书和外部伙伴进行技术交流,小马智行副总裁莫璐怡就点赞飞书的权限管理让小马很安心,和外部的沟通越来越顺畅。
飞书在自动驾驶产业的成功应用,也正在影响着整个物理 AI 赛道。许多具身智能明星率先拥抱飞书,比如智元机器人、优必选、银河通用和松延动力……具身智能和自动驾驶的交集,真是越来越多了。
这也意味着飞书已经抢滩登陆了新一波 AI 浪潮,加速 AI 进入真实世界。而 AI 触及真实世界,不仅考验着软件算法,对硬件本体也是一种挑战,更加需要 AI 精益生产 AI 全面赋能,提效软件研发,加快本体量产。
黄仁勋曾经断言,AI 的下一波浪潮是物理 AI。而实践已经证明,物理 AI 的未来属于那些率先使用先进工具的玩家。
先进生产力企业,还是得先用先进生产力工具。
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