車東西（公眾號：chedongxi）
作者 | 曉寒
編輯 | 漠影
自動駕駛離不開車，但又非常缺車。
最近一兩年在國內快速落地的無人出租車，絕大部份都是基於普通乘用車改裝而來，屬於湊合能用的狀態。低速自動駕駛公司可選的車輛更是以個位數來計算，一些創業較早的公司，甚至不得不自行造台車（線控底盤）才能順利研發各類自動駕駛車輛。
為了解決行業困境，國內也陸續出現了幾家專註於研發自動駕駛線控車輛底盤的公司，坐落於貴陽的PIX就是其中之一。
經過數年的發展，PIX已經研發出了7款車輛底盤平台，客戶覆蓋阿裏、清華、哈工大等諸多自動駕駛玩家和研究機構，助力其研發出了無人配送車、零售車、安防車，甚至是無人植樹車、飛機發動機清掃車等車型。
PIX的線控底盤家族
此外，PIX還與奧迪旗下汽車設計公司ITAL DESIGN合作開發了面向高速乘用車領域的自動駕駛車輛底盤平台Ultra-Skateboard， 為乘用車自動駕駛公司也提供了一套靈活和專用的車輛底盤。
那麽PIX研發的車輛底盤到底具備哪些優勢，能讓其同時獲得阿裏、奧迪等大企業的青睞？坐落於祖國西南的他們又有著怎樣的創業故事和發展規劃呢？
就在最近，車東西奔赴貴陽PIX總部，與其CEO喻川進行了一場長達四個小時的深入交流，找到了這些問題的答案。
PIX CEO喻川
一、70後建築師帶隊創業 從無人機玩到無人車
5月底全國不少地區已邁入夏季，到了開空調的時候。但車東西在抵達貴陽的時候氣溫仍然只有十七八度的水平，還時不時地下著一絲小雨，非常涼爽。
幾十分鐘車程後，車東西來到了位於貴陽郊區的PIX總部。見到CEO喻川的時候他正在辦公室裏擺弄電腦，穿著一個黃色的反光馬甲，很容易被誤認為是公司保安。
右側穿馬甲者為喻川
喻川告訴車東西，PIX辦公室隔壁就是生產線，因為經常需要去工廠工作，所以他和COO曹雨騰等高管日常都會穿著件反光馬甲在辦公室和工廠之間來回穿梭。
喻川生於七十年代末，在創業之前是一位建築師，因為對電腦很感興趣，就自學了編程做一些軟件產品開發，尤其喜歡折騰各種影像辨識相關的演算法。
2012年，喻川開始思考如何將自己的影像辨識演算法實作商業變現，就跟朋友一起發起了一個名為Flexbot的開源無人機專案，給極客玩家提供可以自主編程的無人機。該專案還曾登入知名眾籌網站Kickstarter眾籌了56萬美元（約合356萬人民幣）。
三年後，大疆成為無人機領域當之無愧的巨頭，這一賽道的競爭基本結束。喻川帶領的Flexbot團隊尋找新的機會，在智能制造、VR、無人車等方向開始了新的探索。
那時候也恰逢百度自動駕駛事業部成立，國內開始了自動駕駛創業潮，湧現出了大量自動駕駛公司。
「當時我們發現，自動駕駛車輛都是基於現有乘用車改裝而來，缺乏專用的車輛底盤。」喻川回憶道，「於是在2017年的時候停掉了其他專案，專門研發自動駕駛車輛線控底盤。」
確定新方向後，基於此前做無人機時的融資、銷售收入和政府科研資金支持，喻川的這支團隊正式轉型為PIX。
PIX團隊
在研發專用底盤的同時，PIX也進行了多次自動駕駛培訓、黑客馬拉松等活動，為自己招募到了一批員工並接觸到了潛在客戶，其中還包括多名外籍專家。
2019年底，在叠代了四次之後，PIX的第一款線控底盤實作了商業化，以數萬元的價格賣給了哈工大的一個下屬企業，後者用這個底盤做了一款無人車套用在建築領域。
拿下第一個客戶後，PIX一邊擴充套件客戶，一邊豐富產品陣容，到現在已經研發出了7個底盤平台。
PIX的客戶以這些底盤為基礎，在此基礎上又研發了23種不同用途的各類無人車，除了常見的無人配送、安防、接駁、零售車外，還有無人植樹、無人飛機發動機清掃車等少見的專用車輛。
二、底盤專為自動駕駛設計 可研發各種車輛
PIX的辦公室與工廠處於同一棟建築裏，辦公室三樓設有一個陽台，站在這裏可以俯視整個車間——首先映入眼簾的就是一大批正在進行總裝的車輛底盤。
這些底盤的尺寸大小不一，但整體架構基本類似——動力系統由四個輪轂電機和車身中央的電池組組成，懸掛則采用前後雙叉臂設計。
PIX的總裝車間
自動駕駛專用底盤的第一個關鍵點在於線控系統——電機、轉向和制動系統要能透過數碼訊號進行控制。
PIX從供應商處采購的輪轂電機和EPS電控助力轉向系統本身就是線控系統，直接裝車就行。
難點是目前市面上可選的線控剎車系統（比如鼎鼎大名的博世iBooster）都是專門給高速乘用車或商用車所設計的，尺寸大、成本高，並且效能過剩，並不適合低速小車。
沒有現成的線控剎車可選，PIX就自己動手，拿車規級的轉向電機作為伺服電機，造了一個類似iBooster的電液伺服制動系統，接上制動卡鉗和制動盤就構成一套完整的電控剎車了。
PIX自研的類似iBooster的電液伺服制動系統
然後再將電機、轉向和制動系統的控制器與VCU整車控制器用CAN總線連在一起，寫好車輛的控制演算法，一台線控底盤就造好了，軟件給出命令後即可讓車輛動起來。
但客戶覺得這還不夠。
「到這一步我們其實造的還是傳統汽車，但自動駕駛客戶最想要的是機器人。」喻川說道。
比如PIX有一家客戶希望在無人車上安裝機械臂進行各類復雜作業，但現有車輛內部基於CAN總線的電子電氣架構在傳輸速率上根本無法滿足機械臂的控制要求。
索性PIX就在車內引入了千兆以網台，用自主研發的RCU機器人控制器替代了原來的VCU整車控制器，方便自動駕駛客戶在底盤上接入機械臂等各種外設，相當於是徹底升級了車輛的電子電氣架構。
完成總裝的一款線控底盤
與此同時，PIX還更進一步，對車輛底盤進行了ROS（機器人開發中介軟體）節點對映，既讓開發者能對底盤的所有硬件進行獨立控制，並且還具備了對車輛進行組隊控制的能力。
「這個特性跟無人機非常像，飛機的四個旋翼可獨立控制，也可以透過軟件對機隊進行編程，做出各種炫酷的團隊動作。」喻川解釋道。
這樣一台「機器人」性質的線控底盤已能滿足大部份自動駕駛公司的需求——以此為基礎安裝上自動駕駛軟硬件和車輛上艙，即可開發出無人配送車、無人零售車、無人植樹車、無人飛機發動機清潔車等各種類別的自動駕駛車輛。
三、演算法自動設計底盤 產品半年竟能叠代四次
還是站在PIX辦公區的大陽台上，視角從總裝區向右平移，就來到了底盤生產線，這裏擺著各種工業機器人與折彎、切割車床器材，還有一個3D金屬印表機。
喻川告訴車東西，自動駕駛毫無疑問是未來方向，目前各自動駕駛公司最重要的工作就是尋找細分場景打磨演算法，然後實作產品商業落地。
「尋找細分場景，就意味著要對無人車不斷進行調整。」喻川向車東西說道，「我們有一個客戶為了讓無人車能夠順利進入不同的門，就不斷地更改車輛尺寸，有一次甚至提出了讓車輛窄上5厘米這樣一個非常小的改動需求。」
在喻川看來，線控底盤行業講求一個「快」字，需要不斷滿足客戶的叠代需求。
「德國一家知名汽車Tier1基於我們的底盤在開發無人配送車，半年內我們幫助他們叠代了四次。」喻川介紹道。
那麽PIX為什麽能做到這麽快？喻川給出的答案是數碼化研發和制造流程。
研發層面，PIX開發出了一套自動化底盤結構設計演算法。
基於設定好的力學結構、制造工藝、重量控制等約束條件，輸入車輛的長度、軸距、輪距等參數，即可自動生成幾套車輛底盤結構設計圖。
PIX透過軟件自動設計底盤結構
再經過底盤工程師的稽核微調、電腦仿真後，一套底盤設計方案就完成了，整體耗時大概15天左右。
而如果采用傳統設計方式，則需要工程師團隊在CAD軟件中畫圖，用時要多上不少。
設計好了底盤結構，下一步就是要造出實車，這時候工廠內部的3D金屬印表機就能發揮用處了。
向其匯入底盤結構設計圖，機器會直接打印出底盤的主體結構部件，再透過螺栓、鉚接、膠接的方式安裝上其他結構件，裝上懸掛、輪胎、轉向、制動和電子部件，一台線控底盤就成功下線了。
正是因為軟件自動生產底盤結構+3D打印這一組合拳，所以PIX才能快速給自動駕駛客戶提供出原型車，並實作快速叠代，並且還大幅降低了成本。比如其給德國Tier1公司叠代了4次，費用還不到50萬人民幣。
上下分別為PIX的3D金屬印表機和成品車身結構
原型車階段，PIX講求快。在規模量產階段，PIX講求低成本。
喻川認為，即使過了原型車驗證階段，一種自動駕駛車輛的量產規模仍然只有數百台的規模，屬於小批次生產的範疇。如果按照傳統汽車的制造模式，每台車的成本極高。
因此PIX設計出了一套柔性數碼化生產模式，不需要傳統制造的模具、夾具即可生產。
上下分別為PIX車間內的車床和庫卡機器人
金屬材料入場後，先進行自動化的折彎和切割操作，然後進行無模具殼體成型，隨後用螺栓、鉚接、膠接或焊接等工藝連線不同元件，一個底盤結構就生產完畢，最後安裝懸掛和電子部件即可。
因為沒有模具和夾具，所以這套生產線非常靈活，不需要改裝產線即可生產不同類別的底盤——只用更換機器人和數控機床的演算法即可實作。
喻川表示，因為PIX擁有這樣的柔性生產能力，所以即使每個客戶只需要一兩百台車，對PIX來說依然是積少成多，相當於擁有了規模量產的數量，進而就讓自家的產品擁有更好的成本優勢。
他透露，根據尺寸不同，PIX的底盤售價範圍從兩三萬到十萬左右不等，如果加上自動駕駛軟硬件，售價則在十萬到幾十萬之間。
四、底盤訂單已近千台 阿裏為其客戶
車東西前往PIX辦公室那天恰逢貴州數博會開幕首日，就在我跟喻川交流之前，商湯和國內某通訊巨頭自動駕駛相關團隊也前往PIX進行了拜訪，可見其自動駕駛底盤的需求之旺。
喻川告訴車東西，阿裏的小蠻驢團隊也采購了底盤進行測試。
在PIX工廠內，車東西還見到了國內某出行巨頭客製的無人小巴底盤，以及PIX和奧迪旗下車輛設計公司ITAL DESIGN聯合開發的Ultra-Skateboard乘用車線控底盤。
Ultra-Skateboard乘用車線控底盤
這兩個底盤意味著PIX已經從要求較低的低速載物市場，向著要求較高的低速載人，以及要求最高的高速載人市場切入。
Ultra-Skateboard的外形設計極其亮眼，並且具備乘用車輛的效能指標，透過四個標準的快速連線介面即可安裝不同類別的上艙，打造無人出租車等不同類別的車輛。
喻川透露，PIX累計接收到了近千台底盤訂單，訂單金額達到了近億元的規模。
PIX貴陽工廠在去年年底建成，到今年5月份已經可以達到1000台/月的產能。目前PIX的團隊規模在80人左右，除了貴陽工廠和總部，在北上深三城也設有辦公室。
PIX工廠外景
今年年初，PIX還完成了一輪數千萬元的PreA輪融資，估值達到3億元。
接下來，PIX將著力把AI技術引入到底盤設計演算法和制造演算法中，透過收集無人駕駛車輛的行使數據，以及生產制造中的數據，來不斷提升底盤設計演算法和數碼制造控制演算法的能力。
按照喻川的設想，未來PIX的底盤演算法和制造工廠都將登入雲端，自動駕駛客戶在系統上輸入車輛尺寸等參數即可即時生成車輛設計預覽和制造演算法。對設計滿意後一鍵下單，數碼工廠即可直接開啟生產。
「這是對現有車輛制造範式的一次徹底升級。」在交流最後，喻川這樣向車東西總結道。
結語：自動駕駛產業鏈正在豐富
自谷歌2009年開啟自動駕駛技術研發後，自動駕駛產業發展已有10年的時間。但發展過程中軟、硬件的發展速度其實並不一致。
因為大量科技公司和軟件人才湧入，演算法的發展速度很快。而相應的傳感器、底盤和執行器等硬件則要慢上很多。
以至於很多自動駕駛演算法公司為了推出無人車，還得自己研發底盤甚至是執行器才行。
但隨著越來越多PIX這樣的公司出現，自動駕駛產業軟硬件發展不一致的局面正在轉變，真正走向成熟。
