*Drive.ai聯(lián)合創(chuàng)始人，研發(fā)與工程總監(jiān)王弢

雷鋒網(wǎng)新智駕按：10 月 26 日至 27 日，2018 全球智能駕駛峰會(huì)在蘇州召開，本次峰會(huì)由蘇州市相城區(qū)人民政府主辦，蘇州高鐵新城管理委員會(huì)、雷鋒網(wǎng)新智駕和數(shù)域承辦，邀請(qǐng)到來自主機(jī)廠、科技公司、資本機(jī)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)研究機(jī)構(gòu)等領(lǐng)域的多位專家，共同打造了一場(chǎng)智能汽車和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的頂級(jí)峰會(huì)。

本次峰會(huì)上，Drive.ai聯(lián)合創(chuàng)始人，研發(fā)與工程總監(jiān)王弢發(fā)表了題為《自動(dòng)駕駛技術(shù)的快速迭代與落地》的主題演講。

今年 7 月，Drive.ai 首批 3-4 輛（高峰期 4 輛）自動(dòng)駕駛廂式車開始在德州弗里斯科市的 Hall Park 園區(qū)和 The Star 商業(yè)區(qū)之間進(jìn)行試點(diǎn)服務(wù)，開啟為期6個(gè)月的運(yùn)營(yíng)，為園區(qū)內(nèi)上萬名雇員提供最后一英里的免費(fèi)出行服務(wù)。

10月19日起，去美國(guó)德克薩斯州阿靈頓，就能坐上自動(dòng)駕駛出租車。Drive.ai正式在德州阿靈頓向公眾開放無人駕駛接送服務(wù)。

Drive.ai的思路，自動(dòng)駕駛落地初期，先推出城市自動(dòng)駕駛車輛，然后不斷迭代，直至推出任何時(shí)間能去任何地點(diǎn)的私家無人車。

此外，創(chuàng)立于2015年的Drive.ai現(xiàn)在有170人的團(tuán)隊(duì)，其中75%為工程技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

以下是演講全文，雷鋒網(wǎng)在不改變?cè)獾那闆r下進(jìn)行了編輯：

快速落地的秘訣

1、  強(qiáng)大的技術(shù)基因

目前Drive.ai技術(shù)團(tuán)隊(duì)有130人，大都是汽車制造業(yè)、科技巨頭的軟件行業(yè)和自動(dòng)駕駛行業(yè)的多年從業(yè)者。正是有了強(qiáng)大的技術(shù)隊(duì)伍，才能夠在各個(gè)子系統(tǒng)深入分析和投入。

具體來看，初始團(tuán)隊(duì)來自斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室，屬于將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的先行者。

技術(shù)團(tuán)隊(duì)構(gòu)成上，公司的大部分成員大都來自美國(guó)一流大學(xué)，包括斯坦福、伯克利、麻省理工等，其中計(jì)算機(jī)專業(yè)在團(tuán)隊(duì)中占到多數(shù)，可以解決算法和軟件上的難題。當(dāng)然還有許多來自其他領(lǐng)域的人才，包括電子電器、汽車工程等。

2、  全棧式解決方案

眾所周知，L4、L5級(jí)自動(dòng)駕駛是非常復(fù)雜的系統(tǒng)工程，包括很多子系統(tǒng)以及各個(gè)系統(tǒng)之間的整合和磨合。

歷史經(jīng)驗(yàn)告訴我們，新科技興起之初，通常是全棧式整合供應(yīng)商能夠一步步發(fā)展壯大，原因是新技術(shù)興起時(shí)，技術(shù)本身不夠成熟，需要經(jīng)過多輪迭代和優(yōu)化。而全棧式解決方案供應(yīng)商對(duì)整個(gè)供應(yīng)鏈以及各個(gè)子系統(tǒng)都有非常深入的理解，既能進(jìn)行全局優(yōu)化，又能對(duì)每個(gè)子系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化。因此，對(duì)于全棧式解決方案供應(yīng)商來說，能夠?qū)φw和子系統(tǒng)分別進(jìn)行優(yōu)化，是一大優(yōu)勢(shì)。

汽車行業(yè)里，像通用、福特等整車制造商首先成為行業(yè)巨頭。當(dāng)汽車行業(yè)趨于成熟時(shí)，汽車巨頭們才會(huì)分化出一級(jí)供應(yīng)商，例如德爾福是由汽車巨頭分化出的部門，后來形成了一級(jí)供應(yīng)商。同時(shí)這些一級(jí)供應(yīng)商又會(huì)繼續(xù)分化，形成數(shù)量重大的二級(jí)和三級(jí)供應(yīng)商。

自動(dòng)駕駛正處在興起之初的階段，所以Drive.ai在確定技術(shù)路線時(shí)就強(qiáng)調(diào)，投入自動(dòng)駕駛軟件智能系統(tǒng)以及包含的子系統(tǒng)，包括模擬仿真、地圖定位、感知認(rèn)知、決策規(guī)劃、線控執(zhí)行等。

此外，Drive.ai的技術(shù)路線還有自動(dòng)駕駛Robo Taxi出行服務(wù)，包括車隊(duì)管理、遠(yuǎn)程監(jiān)控和遠(yuǎn)程監(jiān)控打車等。該部分雖不在車輛本身運(yùn)營(yíng)，但會(huì)在公司云端和后臺(tái)執(zhí)行。

• 多種車型線控開發(fā)

截止到目前，Drive.ai已經(jīng)完成了三種不同車型的線控整合與開發(fā)，包括最早的林肯MKZ，后來的奧迪A4，以及新近加入的一款廂式車（van）。意味著Drive.ai的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)已經(jīng)可以在混動(dòng)車、燃油車以及商用車等多個(gè)車型之間移植。同時(shí)積累了很多線控開發(fā)經(jīng)驗(yàn)，也為團(tuán)隊(duì)打造下一款自動(dòng)駕駛車型奠定了深厚基礎(chǔ)。

• 高精地圖

高精度地圖是完全自動(dòng)駕駛的必修課。Drive.ai在高精地圖應(yīng)用上擁有整套的知識(shí)產(chǎn)權(quán)，從地圖的數(shù)據(jù)采集、生成、修改、傳輸、儲(chǔ)存、定位等，都有自己的算法。

同時(shí)公司在高精度地圖上做足了準(zhǔn)備，以及定位系統(tǒng)不依賴高精的GPS，只通過商業(yè)化低成本的GPS輔助與高精地圖結(jié)合，就可以實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)定位。另外我們的高精度地圖采取了分布式設(shè)計(jì)，便于儲(chǔ)存和傳輸，也支持快速拼接與修改，對(duì)于落地新區(qū)域，提供了很大的幫助。

• 感知認(rèn)知
  

感知認(rèn)知是自動(dòng)駕駛的“眼睛”，Drive.ai提供了多傳感器，多種算法融合的技術(shù)路線，冗余性上冗余度高。

算法上，我們一貫強(qiáng)調(diào)深度學(xué)習(xí)優(yōu)先，運(yùn)用海量數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)可持續(xù)的提高感知和認(rèn)知算法的性能。不僅能夠探測(cè)到物體的位置，也可預(yù)判該物體接下來幾秒內(nèi)的軌跡，從而提前做出制動(dòng)。

• 決策規(guī)劃

Drive.ai采用的技術(shù)路線是規(guī)則與數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法，規(guī)則是指道路交通規(guī)則，數(shù)據(jù)是指收集到的人類駕駛員的數(shù)據(jù)和路測(cè)數(shù)據(jù)，最終進(jìn)行迭代。同時(shí)能夠應(yīng)對(duì)多種復(fù)雜場(chǎng)景，例如主動(dòng)禮讓行人、遇到障礙物繞行。

剛才的發(fā)言人提到，自動(dòng)駕駛需要積累大量的路測(cè)數(shù)據(jù)，才能夠保證車輛的安全性。有報(bào)告顯示，如果用路測(cè)證明自動(dòng)駕駛比人類駕駛更安全，至少要經(jīng)過100多億公里的道路測(cè)試，此外確定路測(cè)過程中，接管率要低于多少，才能達(dá)到人類駕駛員的標(biāo)準(zhǔn)。

其實(shí)，自動(dòng)駕駛的正常執(zhí)行并不困難，應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況才是最需要突破的。這些偶發(fā)情況稱為邊角案例。

但是邊角案例在路測(cè)中進(jìn)行收集和測(cè)試，效率較低，因?yàn)樾旭値浊в⒗锟赡懿庞龅揭淮芜吔前咐?。為了解決該問題，可以采用模擬場(chǎng)景來獲得真實(shí)數(shù)據(jù)。

• 模擬場(chǎng)景，真實(shí)數(shù)據(jù)

首先，模擬場(chǎng)景支持大規(guī)模云端仿真測(cè)試。如果模擬場(chǎng)景可以在幾萬臺(tái)機(jī)器上同時(shí)運(yùn)行，且不需要人工干預(yù)，可用大量的云計(jì)算來達(dá)到測(cè)試的目的。

此外，Drive.ai設(shè)計(jì)的模擬仿真器可以從實(shí)際數(shù)據(jù)當(dāng)中提取場(chǎng)景，在收集到實(shí)際數(shù)據(jù)以后，可預(yù)判每一輛車或每一個(gè)人所處的位置以及未來路徑，接著通過感知系統(tǒng)人工標(biāo)注來預(yù)知該信息。

大量采集的邊角案例可保證開發(fā)的新系統(tǒng)或者新功能達(dá)到預(yù)期效果。目前Drive.ai已經(jīng)累積130萬英里的模擬數(shù)據(jù)，下一步計(jì)劃會(huì)以每周幾十萬英里的模擬數(shù)據(jù)繼續(xù)進(jìn)行積累。

為了用戶的安全性體驗(yàn)，Drive.ai開發(fā)了遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)：支持普通4G網(wǎng)絡(luò)，每輛車實(shí)時(shí)傳輸壓縮數(shù)據(jù)回后端服務(wù)器；遠(yuǎn)程監(jiān)控員能夠隨時(shí)調(diào)取車輛運(yùn)行數(shù)據(jù)，或應(yīng)答乘客需求；在偶發(fā)的復(fù)雜情況下，幫助車輛進(jìn)行決策。

Drive.ai的廂式車得到了業(yè)界的肯定，在人車互動(dòng)設(shè)計(jì)主要采取如下措施區(qū)分自動(dòng)駕駛汽車與普通車：醒目的車輛外觀設(shè)計(jì)；四塊外置LCD顯示屏，隨時(shí)與外界溝通；顯示內(nèi)容與車輛決策系統(tǒng)緊密結(jié)合，準(zhǔn)確傳達(dá)車輛意圖。

在停車避讓行人時(shí)，車輛前方和后方的顯示屏?xí)@示不同內(nèi)容，前方告訴行人，避讓功能開啟，行人可以放心通過；后方會(huì)提醒后方車輛前方有行人正在通過，盡量不要從側(cè)方超車，以免對(duì)行人造成傷害。

3、  多系統(tǒng)閉環(huán)迭代

擁有全站式的解決方案之后，就可在各個(gè)子系統(tǒng)上進(jìn)行快速迭代。

• 閉環(huán)形成越早越好

閉環(huán)迭代、實(shí)驗(yàn)測(cè)試、獲取反饋、調(diào)整策略形成循環(huán)機(jī)制。在多系統(tǒng)閉環(huán)迭代方面，Drive.ai的經(jīng)驗(yàn)是閉環(huán)形成越早越好，可以幫助設(shè)定目標(biāo)，協(xié)助團(tuán)隊(duì)找準(zhǔn)方向。此外，早期閉環(huán)迭代的基礎(chǔ)架構(gòu)投入會(huì)有長(zhǎng)期匯報(bào)。

• 迭代關(guān)鍵指標(biāo)

關(guān)鍵指標(biāo)必須可量化，且每個(gè)閉環(huán)關(guān)鍵指標(biāo)不要超過3個(gè)，否則很難追蹤。

• 外環(huán)與內(nèi)環(huán)結(jié)合使用

我們的系統(tǒng)是整合系統(tǒng)工程，有外環(huán)和內(nèi)環(huán)之分，內(nèi)環(huán)作為某個(gè)子系統(tǒng)，而外環(huán)測(cè)量的是整個(gè)系統(tǒng)指標(biāo)，例如一些指標(biāo)稱作MPI，每次接管之間所間隔的歷程數(shù)，可以作為整個(gè)系統(tǒng)指標(biāo)。

視覺算法方面，檢測(cè)率是內(nèi)環(huán)指標(biāo)，而外環(huán)指標(biāo)可決定內(nèi)換指標(biāo)的選擇，可以通過發(fā)現(xiàn)它們之間的相關(guān)性來決定內(nèi)環(huán)指標(biāo)。因?yàn)閮?nèi)環(huán)迭代速度較快，所以可以用局部?jī)?yōu)化來促進(jìn)全局優(yōu)化。

在自動(dòng)駕駛中，感知認(rèn)知和決策控制是核心的智能模塊，也是通過深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的算法。而機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)算法本身就是內(nèi)環(huán)迭代。

我們把決策控制和感知認(rèn)知系統(tǒng)放到路測(cè)環(huán)境中，就可收集到路測(cè)數(shù)據(jù)，路測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注就可以繼續(xù)訓(xùn)練該系統(tǒng)，從而構(gòu)成一個(gè)外環(huán)。當(dāng)然，外環(huán)還包括車輛路測(cè)、仿真測(cè)試。最后，標(biāo)注數(shù)據(jù)還可幫助團(tuán)隊(duì)生成高精地圖，從而進(jìn)一步影響車輛路測(cè)和仿真性能。

Drive.ai成立于2015年，晚于waymo和cruise公司的成立時(shí)間，但首先實(shí)現(xiàn)了面向公眾開放式的落地項(xiàng)目，同時(shí)實(shí)現(xiàn)了商業(yè)營(yíng)收。

落實(shí)計(jì)劃，2020年計(jì)劃拓展至15個(gè)城市，我們與全球多個(gè)城市的當(dāng)?shù)卣秃献骰锇檫M(jìn)行協(xié)商，商討具體落地事宜。最后，希望Drive.ai能夠以快速的落地帶動(dòng)技術(shù)的迭代，從而全面加速智能駕駛的新征程。

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