◎在与记者的对话中，商汤绝影智能汽车事业群商务副总裁杨琳讲述了自己在多种角色和身份中的体验，她说，不要过多关注性别给自己设限，这个世界有太多选择，如果总是被动就很难到达一个终点，
每经记者 可杨 每经编辑 陈俊杰
力量曾与传统意义中的柔美相冲撞，但社会意识的进步正消弭刻板印象，当越来越多人谈论起女性主义，期望在对话之中若隐若现——或有一天，性别不再是桎梏。
这场漫长的沟通中，一些女性的实践和经验为社会提供了更多参考，她们走过少有人走过的路，为后来者开启了更多可能性。
“人和人的差别远远大于性别的差别。”杨琳是商汤绝影智能汽车事业群商务副总裁，专注智能车载和车路协同业务发展，在男性占比明显更高的智能汽车行业，她是性别上的“少数”。2017年加入商汤后，杨琳带领业务团队在手机、互联网、AIOT、AR文旅、智能工业、智能汽车等多个行业实现AI视觉技术的首次落地和业务规模化拓展。
在与《每日经济新闻》记者（以下简称NBD）的对话中，杨琳讲述了自己在多种角色和身份中的体验，她说，不要过多关注性别给自己设限，这个世界有太多选择，如果总是被动就很难到达一个终点，人要做的更多地是了解自己，“坦白说，了解自己这个过程一定会很痛苦，但要想过好这一生，更重要的是自己想要成为什么样的人”。
商汤绝影智能汽车事业群商务副总裁杨琳 受访者供图
NBD：在自动驾驶赛道，女性这个身份会给你带来什么影响吗？
杨琳：我很少从自己性别的角度去思考问题，更多是从业务本身或是问题本身出发。我觉得不用过多关注性别给自己设限，人和人的差别远远大于性别的差别。
如果真的要想一想，是不是因为这个行业女生很少，是女生会更容易被记住。商汤绝影量产智能驾驶研发的负责人石建萍也是位女性，我们一起面对客户时，也有客户可能习惯了男性间的工作沟通，突然出现这样的组合是惊喜吧？我不觉得这是一个针对性别的点，更多的是眼前一亮。
NBD：作为一位女性高管，你的管理风格是什么？
杨琳：我更多希望这个团队是成长型的团队，这可能与我所正经历的行业发展趋势有很大关系。
在商汤之前，我在外企学到的更多是各类职业化的技能，且相对容易触及职业天花板。但加入商汤以后，包括人工智能近年在不同行业的持续落地，背后核心所需要的能力即如何调动团队，共同去找到技术在行业中的突破口，持续从0到1为客户真正带去价值，并最终促成业务的快速增长。
有一本书叫《逆商》，其中对人有三个定义，我经常和我的团队谈及其中的“攀登者”，不断地去寻找下一个目标，寻找向上的意义。从目标到过程，到结果复盘。每一段经历无论结论如何，只要乐于思考和追问，都能变成成长的财富。
NBD：你的管理风格和你作为女性整个成长历程有关联吗？
杨琳：在成长过程中，我很少受限于自己的身份去考虑一些问题，比如作为女生我应该怎么样，更多的是说作为一个人，在某个位置上应该怎么样。
但母亲这个角色对我改变比较大。因为作为母亲，你就对另一个人承担了一些责任，当然是有限责任，一定不是无限的。
从某种意义上来说跟职场类似，当你对一个人、一个组织负有限责任，就要有更多换位思考的能力，怎么让自己更积极承担起一些职责，例如思考Ta的现状、发展路径，要比对方更清楚地知道Ta可能遇到的问题，才有可能在当下做更好地判断和干预。我觉得这实际上是母亲这个角色能给我带来的。
NBD：你成为母亲之后会面临平衡家庭和事业的问题吗？
杨琳：一定会，但我觉得没法做到很好的平衡。所以更多地是思考怎么去面对问题、问题出现时最好的决定是什么。另外一个维度来看，这也是一个需要相对长周期思考的问题。
我习惯于至少以年度为单位做复盘和调整。所以短期来看，就事论事、不要纠结；长期来看，我希望有几个大的时间限度，围绕我的人生目标一起思考和优化。
NBD：在你的职业生涯当中有让你印象深刻的女性前辈吗？
杨琳：在我个人的职场发展过程中，如果是说面对面遇到的人，不管男性领导还是女性领导，对我都有很大的帮助。
如果是女性领袖的力量，我印象比较深刻的是克里斯蒂娜•拉加德，前欧洲银行的行长，也曾在国际货币基金组织任职。她当过花样游泳运动员，在律所任职，后来进政界。从法国到整个欧洲，她做的事情相对来讲都是非常严肃的，但我每次看到她的时候都觉得眼前一亮，因为她太会穿衣服了，让我觉得，原来不是所有的领导都要穿套装。她在一群各国领导人当中，我每次都能看到她非常亮眼的表现。
所以我觉得无论你自己是谁，能够形成自己对外的一种风格，核心是怎么把自己想对外呈现的东西呈现出来，这很重要。
NBD：你对于未来想要进这个行业的女性有什么建议？
杨琳：首先行业本身没有什么限制，不管是女生还是男生，别给自己设限。在年轻时有非常多选择机会的时候，可以更好地打开、丰富自己的视角，让自己有更多见到世界的机会。从我对自己现在的思考来看，在打开自己的过程中，相比于认识世界，可以更早的认识自己。
这个世界有太多选择，如果时常在追逐不同的事物，我们很难到达一个终点。坦白说，了解自己这个过程一定会很痛苦，但要想过好这一生，更重要的是自己想要成为什么样的人。
NBD：你对独立女性这个词是怎么理解的？
杨琳：我觉得人最好都要独立一点。所谓的独立首先是要做成年人，知道自己要什么，同时愿意为自己目标和结果承担责任。另外，独立不等于“一个人”，反而是了解自己以后，去积极地与人、与社会建立关系。独立不是意味着只能单打独斗，除了来自于对自身的认知外，稳定的优质的社会关系是人生幸福的基础。这两方面才构成所谓的成年人和独立。
NBD：你的成长过程中有没有什么话是给你带来力量，或者让你受到鼓舞的？
杨琳：勇于选择不后悔，从心所欲不逾规。人最可贵是有选择的自由，更要在人生旅途上不断成长，让自己拥有更多选择的能力。
NBD：商汤这样的人工智能企业在自动驾驶领域的竞争优势是什么？
杨琳：对于自动驾驶，业界此前讨论较多的有两条路径选择，一条是跨越式的L4；一条是渐进式的辅助驾驶L2。其实，绝影早在2016、17年就开始与全球顶尖车厂建立合作，做整个自动驾驶的关键技术研发。相对来说，商汤在自动驾驶领域的优势是能够选择做什么和不做什么。相较于L4，目前商汤在做的L2也是更多被行业认可的路线。
另外，商汤的核心技术是视觉，在这个技术上我们有非常深的积累，这也是自动驾驶的核心问题，同时也是自动驾驶赛道相对重要且稀缺的能力，依托于视觉来感知、融合、决策以及规划。
NBD：商汤有什么对标的竞争对手吗？
杨琳：驾舱一体融合发展，已经成为未来智能汽车发展的核心趋势。作为业内少有同时拥有自动驾驶和智能车舱量产实力的供应商，商汤绝影的定位还是比较独特，绝影要做智能汽车时代的人工智能（AI）核心供应商。
NBD：商汤推出的智能汽车解决方案品牌SenseAuto商汤绝影，包含了智能驾驶、智能座舱，甚至车路协同。你认为这个平台在自动驾驶赛道扮演的角色是什么？
杨琳：国外很多技术路线是单车智能的路线，车路协同涉及到自动驾驶技术在中国落地的本土优势，政府本身有统筹能力，路被加上智能化设备之后，对自动驾驶能够起到积极的作用，这是国家级别的优势。我们希望能够积极参与进去，并验证车路协同和单车智能之间，匹配的节奏、技术，最终能够在有中国特色和中国优势的自动驾驶环境里，把技术扎实落地，成为行业里的重要参与者、建设者。
NBD：在L4领域商汤推出了自动驾驶接驳小巴，为什么选择这样的形式在L4落地？
杨琳：这依托于场景和需求考虑，商汤的车路协同业务当前更多的是落在一些示范区建设、无人驾驶园区打造等等，在这个场景里，当前能够更好地展示我们自动驾驶能力并且相对有一定承载量的，就是小巴的形态。
NBD：L2+和L4两个技术路径，一个是纯视觉，另外一个还涉及到激光雷达，同时对两条技术路径做探索有什么难点吗？
杨琳：在单车智能这个方向，比如路侧信息的获取要不要依赖激光雷达或相关传感器，这些问题都还在验证周期里。有些人认为高精地图很重要，有些人认为激光雷达是必不可少的，单车智能而言，大家有很多技术路线的选择与尝试。
NBD：自动驾驶非常依托于落地场景，商汤在自动驾驶场景选择上有什么难点以及优势？
杨琳：从目前前装市场做的自动驾驶来看，大家挑战的是高速的NOA（自动辅助导航驾驶）和城市的NOA两个场景。商汤的优势在于视觉技术在这两个场景中的价值是比较大的，我们也始终在与客户一同打磨产品，最终为消费者带来超越其预期的体验。
同时从本身视觉的技术路线来看，大数据、大模型以及大算力，这样整体迭代体系，能够把这个事情做成，已逐渐成为行业共识。得益于对技术及行业的超前认知与果敢投入，商汤非常早地布局了这条路线并不断持续加码。
2018年商汤就开始部署人工智能计算中心AIDC，这也是当前亚洲顶尖的人工智能计算中心之一。此外，在多年研发经验的累积下，商汤也推出了支撑软件平台的通用人工智能基础设施SenseCore AI大装置，打通算力、算法和平台，大幅降低人工智能生产要素价格。
在这个行业里，商汤拥有底层技术的优势，来帮助车企实现最终的功能体验及成本的优化，让AI创新技术实现规模化落地。
NBD：在优势之外，商汤有什么难题要解决吗？
杨琳：我们面临的难题在于，如何真正把体验做好，这也是目前来看从来没有人完成的事情。在行业曲线成熟过程中，可能会遇到一些波峰波谷，难点就在于0到1的过程中，怎么让大家对这个事情有信心，一步一步地把事情做出来。这个过程肯定不易，但我觉得容易的事情也非常不适合商汤干。
NBD：商汤在自动驾驶领域实现商业化的重点还是在L2+量产这条路线上？
杨琳：我觉得是两边并行。有点像左腿和右腿，车是左腿，先走一步，未来路怎么跟上，路跟上之后，车再往前走一步。这背后更多是一个节奏感，不是说会有偏向。大的重点是从整体维度上，单车智能与车路协同两条方向能够共同演进。
NBD：在自动驾驶赛道，行业很关心规模化量产的问题，商汤有没有找到自己的解法？
杨琳：如果从L4这个定义来看，确实需要一段时间的突破和积累。但从L2+的角度来看，行业已经在规模化的黎明，很快会迎来规模化。这件事情其实也仰仗于国内的很多消费者和用户需求，车厂也愿意往这个方向上投入，接下来就是多方协作，不断突破技术边界，实现真正从0到1的突破。
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