一凡发自副驾寺
智能车参考 | 公众号 AI4Auto
2025，什么是自动驾驶研发的关键要素？
算力，算法，还是数据？都是，但这还不够。
因为今年形势正在发生新的变化，相关应用快速落地，智能辅助驾驶渗透率大幅增长，除了 AI 三要素之外，效率正在成为关键变量，影响着行业竞争。
典型案例就是 Momenta，其率先崛起为超级供应商，手握量产项目 1 年翻了数倍，对接客户遍布全球，一线研发压力剧增。
但神奇的是，Momenta 只用小规模人员增长，就解决了业务数倍增长的挑战。
如此高效，背后的秘诀是什么？
带着疑问，趁着 Momenta 研发高级总监范小军出席飞书项目发布会，智能车参考与他对话，找到了 Momenta 技术飞轮背后的效率引擎。
幸福的烦恼
2025 年，是 Momenta 业务高速增长的一年。据范小军现场透露，截至今年 4 月，Momenta 累计合作量产车型已超 130 款，这个数字当前仍在快速刷新。
截至目前，方案搭载量也突破了 40 万台
其朋友圈同步快速扩张，东起慕尼黑，西至底特律，合作伙伴遍布全球。
短短一年，Momenta 合作的车型数量翻了数倍，幸福的烦恼随之涌来。
研发团队要并行开发多个项目，项目上有大量需求要导入研发流程，流程的标准又很复杂，最后准出的要求也很严格，开发工作量剧增。
举个例子感受一下，比如说欧洲主机厂常用的 ASPICE 标准，该标准要求全链路可追溯。
全链路可追溯就是说，从客户提出一个原始需求，然后关联的架构设计、详细设计、代码，再到开发后的单元测试、模块测试和集成测试，最终到产品交付，以上每个环节要环环相扣，新增或者改动一个需求，每个环节都要随着变化，双向可追溯，而且改动的原因和内容都要被记录下来，形成相应的文档证据。
从提出需求到最终交付，研发体系会产生很多文档，每个文档也需要版本管理，文档需要记录的内容也很多……总之流程复杂，要求很多，如果人工维护，效率很低。
除此之外，不同于传统软件开发的是，智能辅助驾驶和自动驾驶研发还要进行大量路测，在范小军看来，路测是研发的核心环节，决定用户的最终体验。
传统路测方式一般需要两个人，一个是在主驾负责监控车辆辅助驾驶的安全员，一个是跟车专门记录问题的路测员。随着 Momenta 合作车型越来越多，版本迭代越来越快，需要的路测资源也跟着成倍增长。
听上去，这一系列问题也许可以靠堆人解决，但这治标不治本。所以 Momenta 另寻他法，团队规模小幅扩张，就解决了高速增长带来的挑战。
让研发流程自动驾驶起来
“也有朋友问我，Momenta 用这么少的研发人员增量，去撬动几十倍的客户项目，以及客户车型增量， ‘秘诀是什么’？”
据范小军介绍，Momenta 应对高速增长的挑战，首先依靠的是内功：
组织架构和工程化能力。
在他看来，Momenta 本身的组织架构就很适合去做批量化落地量产。
比如聚焦到研发体系，Momenta 内部有一条“复用主线”，提高了研发效率。范小军透露，Momenta 会尽量将所有客户项目的需求，回流到这条主线上开发迭代，而不是由项目自身独立解决。
在这一过程中，Momenta 会追求“回流主线率”，即每个模块和项目到底有多少需求回流到了主线，哪些问题没有回流，Momenta 会追踪对比，计算回流主线率。
范小军表示回流主线率越高，意味着项目的风险就越小，如果所有项目的回流主线率都很高，那意味着只要把主线做好，所有项目都能跟着受益。当然，有些需求确实只存在于个别项目，没有回流到主线，这也是允许的。
然后是 Momenta 的工程化能力，范小军表示 Momenta 的软件算法可落地多个平台，包括但不限于英伟达的 Thor 和 Orin，以及高通芯片。碰到各种问题，Momenta 都能很快地定位问题源头，判断其到底是源自整车，还是来自传感器，或者是软件算法存在 bug。
除了 Momenta 的自身素质，解决高速增长带来的问题还离不开外援，也就是飞书项目的助力。
在范小军看来，Momenta 选择飞书项目实际上是一个“双向奔赴”的过程。他回忆称，Momenta 实际上在 2022 年就导入了飞书，不过最初多是用于日常沟通协作，双方有一定合作基础。
导入飞书两年后，也就是 2024 年初，Momenta 决定优化项目管理，实现研发体系的 SPA 即标准化（Standard）、流程化（Process）和自动化（Automation）“公司要求，一件事重复干了两次、三次后，必须用工具做，不能再用人去做”
随后，公司开始考察市面上的主流工具，最终选择先深度体验一下飞书项目。试用 2 周后，Momenta 决定从需求管理开始，逐步将飞书项目导入到研发全流程，以此为基础搭建了研发效率引擎。
谈到为什么选择飞书项目，范小军表示，其有两大特性很符合 Momenta 的需求：
一个是流程配置的灵活性，另一个是平台提供的开放能力。
先说流程配置。据范小军介绍，行业的迭代速度很快，今天研发搭建好一个流程，第二天可能就要改，需要一个工具能快速搭建和修改流程，而且既要可视化做得好，实现所见即所得，也要实现可追溯性，飞书项目恰好能满足这方面的需求。
然后是飞书项目的开放能力，允许用户通过标准化接口，将研发的各个核心环节都串起来，实现信息顺畅流转。
Momenta 就基于平台提供的开放能力，开发了超 50 款插件，日均调用 120 万次 API，将内部 20 多个平台集成整合。
据范小军介绍，这背后意味着大量数据通过自动化的方式在平台之间流转，每个环节的效率都得到了很大提升。
举个例子，比如研发人员在飞书项目上发起了一个仿真测试，接下来的工作就流程化了，研发人员只要等最终测试完成，系统会自动通知其结果，研发人员对着结果调整修改后，再次发起评测就可以了。
不仅如此，利用多个二次开发的插件，打通内部不同平台，甚至还帮助 Momenta 实现了标准化
典型案例就是 ASPICE 插件，前面提到 ASPICE 标准要求很严格，沉淀出海量文档管理很繁琐。所以 Momenta 联合飞书项目和高远华信开发了 ASPICE 插件。
这款插件能打开欧洲主机厂使用的特殊格式文件，批量导入客户的需求，从源头对需求描述进行规范，这也是标准化的体现。
研发链路实现标准化，打通了全流程，整个体系“自动驾驶”起来了。
起始的需求管理环节，过去很容易存在两个卡脖子难题：一是客户需求样式五花八门，格式不统一、内容不统一、颗粒度不统一；二是需要反复导出和客户核对进展，效率比较低。现在，客户数千条需求直接一键批量导入，支持多种格式，耗时从半天缩短到 10 分钟，帮研发人员节省了大量时间。“需求管理跑通了，开发环节才‘跑得快’。”
问题管理方面，过去需要先找项目对接人，再询问对应问题的负责人。现在 AI 会根据问题场景，自动聚类，自动分配给研发人员。
据范小军介绍，原来导入 4000 多个问题，AI 自动聚类后可能减少到 300 多条，然后还会进行预分析，图文并茂地写出可能的原因，如果研发觉得不准确，还能反馈到 AI 预分析系统，处理和解决问题都在一个系统，加上 AI 赋能，这不仅减小了研发人员的压力，而且还提高了效率。
甚至就连开发后的测试工作也自动化了。
Momenta 将飞书项目中沉淀的几十万条结构化测试用例，输入到其自研的大模型，AI 就能自动生成测试集。路测的测试用例可以图文并茂自动下发到车端，路测只需要一个安全员，不仅省去了路测员，而且让流程更加标准，问题被自动记录下来，便于后续追溯和修正。
最后来到准出管理，Momenta 基于飞书项目建立了多层级准出机制，任何代码提交都要经过检查和单元测试，并入软件模块后再对模块进行台架验证。
模块集成为产品后，还要经过仿真测试和实车验证，最终在客户项目落地时，仍有对应流程进行准出，保证量产版本可靠合规。Momenta 用效率引擎守住了安全红线，锤炼了量产基石。
从导入到准出，Momenta 在导入飞书项目后实现了全流程 SPA，让研发流程也“自动驾驶”起来了。因此尽管手头的量产项目剧增，但 Momenta 并不需要大规模扩张团队。其通过飞书项目，解放了研发人员精力，减少了沟通成本。
以前一周要跟客户开 20 次会，现在一周只用开一两次，交付周期也更短了。
伴随着方案加速量产上车，Momenta 向着“超越摩尔定律”，即性能 1 年翻 10 倍甚至 100 倍的目标加速前进。
用项目管理工具提效降本，这不仅仅是 Momenta 当前所急需的能力，更是整个行业在未来的关键竞争力。
高速增长的幕后英雄
2025 年，是行业空前繁荣的一年。智能辅助驾驶渗透率正在迅速增长，相关数据显示截止 2024 年底，乘用车领航辅助驾驶功能（即 NOA，含城区 NOA 和高速 NOA）渗透率还不到 10%，今年年底预计渗透率将达到 20%。
按照国内市场超 2500 万辆的规模来计算，2025 年 NOA 车型销量将翻倍增长，预计会超过 500 万辆，比上一年多了两百多万辆，增量很高，但仍有巨大市场潜力，特别是考虑到更广阔的海外市场。
百万增量背后，是一个个用户用脚投票的结果。这表明智能辅助驾驶正在赢得越来越多用户的信任，用户心智正在发生变化，倾向于购买搭载 NOA 功能的车型。
智能辅助驾驶也因此成为行业发力的关键，将会有越来越多的玩家像 Momenta 这样，不可避免地迎来项目管理上的挑战，被幸福的烦恼击中，在高速增长中寻求提高效率。飞书项目就是应对高速增长的最佳解决方案之一。
据范小军介绍，Momenta 就是基于飞书项目搭建了研发流程，打通了内部体系，提高了研发效率。
一个时代有一个时代的汽车，对应的，一个时代也有一个时代的效率工具。智能车时代行业竞争激烈，产品开发软硬结合，飞速迭代，让项目复杂度空前增高，呼唤着更高效的项目管理工具。
毕竟提效就是降本，时间就是金钱。产业链对成本极度敏感的当下，实现高质量降本，需要一个已被头部玩家验证，受到先进团队认可，越用越好用的工具。
