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| 本文作者： 利榮 | 2019-10-31 19:05 | 專題：2019 全球智能駕駛峰會 |
雷鋒網(wǎng)新智駕按：10月26日至27日，2019第二屆全球智能駕駛峰會暨長三角G60科創(chuàng)走廊智能駕駛產(chǎn)業(yè)峰會在蘇州高鐵新城正式舉行。峰會主要聚焦“自動駕駛的量產(chǎn)時代、車路協(xié)同，從概念到現(xiàn)實、新型的車內(nèi)交互探索”三大主題，共同探討了智能駕駛的未來發(fā)展方向。
本次峰會由蘇州市相城區(qū)人民政府主辦，蘇州高鐵新城管理委員會、雷鋒網(wǎng)新智駕承辦，江蘇省智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟、江蘇省人工智能學(xué)會智能駕駛技術(shù)專業(yè)委員會、清華大學(xué)蘇州汽車研究院、中國移動通信集團等單位協(xié)辦。來自主機廠、國內(nèi)外一級供應(yīng)商、自動駕駛解決方案商、自動駕駛核心零部件、出行運營商等智能駕駛上下游企業(yè)，車路協(xié)同專家學(xué)者、代表企業(yè)等1500余位業(yè)內(nèi)人士蒞臨現(xiàn)場。
10月27日，滴滴滴自動駕駛公司COO孟醒的演講主題是“我加入滴滴自動駕駛思考”，他分享了滴滴在自動駕駛上的最新進展。
關(guān)于滴滴的自動駕駛商業(yè)模式，孟醒在智能駕駛峰會上表達得非常明確，滴滴的自動駕駛業(yè)務(wù)將開啟一種新的商業(yè)模式，就是車廠把車造出來，然后將車輛一鍵投入到滴滴的平臺中，而且自動駕駛車需要做大量硬件層面的工作，自動駕駛車上路前要做大量測試。傳統(tǒng)的汽車領(lǐng)域已經(jīng)有100多年經(jīng)驗積累，我們非常希望能夠跟頂尖的合作伙伴深度合作。
其實，自動駕駛的的最大前提就是安全保證。即使自動駕駛技術(shù)在不斷完善，但大家仍然感到憂慮，畢竟最終落地載客，安全才是最重要的。
自動駕駛安全系數(shù)問題，自然也是行業(yè)的最大難題，這道難題將如何攻破？在有人駕駛網(wǎng)約車中，司機成本是最大的成本之一，同時也是一部分安全事件的主角，自動駕駛汽車將可以解決掉滴滴面臨的難題。
對孟醒而言，更愿意從另一面解讀自動駕駛的必要性。他透露，投資行業(yè)撲向自動駕駛領(lǐng)域，網(wǎng)約車運營經(jīng)驗所積累的數(shù)據(jù)化，可以用于訓(xùn)練自動駕駛車輛，使自動駕駛車輛變得更加安全。
孟醒表示，獲得路測牌照，改裝的自動駕駛汽車在規(guī)定線路之內(nèi)測試，跟其他人或車輛進行互動，這是第一步。第二步，不僅僅是路測，是載人路測應(yīng)用示范，可以真的帶一個人乘車，這是運營的工作，未來需要更多路徑。需要監(jiān)管機構(gòu)、政府給我們指引一起推進。
“自動駕駛首要任務(wù)是保證安全。通過滴滴目前的網(wǎng)約車運營網(wǎng)絡(luò)，可以分析出哪些訂單適合分配給自動駕駛車輛，哪些超出測試距離范圍或者技術(shù)范圍的訂單需要分配給駕駛員。這個混合派單的過程，可以保證每一步都是循序漸進的。只有當安全標準達到相當高指標以后，才會逐步推進。而網(wǎng)約車運營經(jīng)驗所積累的數(shù)據(jù)化，可以用于訓(xùn)練自動駕駛車輛，使得我們自動駕駛車輛變得安全和智能，以及適應(yīng)各種出行場景?！泵闲烟岬?。
以下是孟醒的演講全文，雷鋒網(wǎng)新智駕進行了不改變原意的編輯：
今天峰會上，與大家分享一下滴滴在自動駕駛里面現(xiàn)在的業(yè)務(wù)和我的一些思考。
2019年我做了一個轉(zhuǎn)型，上半年是一個投資人，在VC基金一直在看這個領(lǐng)域，今年下半年轉(zhuǎn)型加入滴滴去負責(zé)自動駕駛業(yè)務(wù)。尤其是自動駕駛業(yè)務(wù)商業(yè)化進程，我有兩個視角觀點與大家分享一下，從這兩個視角里面看看現(xiàn)階段能做什么，以及為什么在這個時間點要進入到滴滴做這些事情。
2017年開始，我在香港做投行，主要負責(zé)科技行業(yè)投融資、并購等這些方向。2011年底做了第一家AI公司，當時算是AI非常不火的時間點，比較有意思是，當時我們是第一家把深度學(xué)習(xí)框架，以及比較流行的平臺轉(zhuǎn)變成產(chǎn)品化的公司，后來這家公司賣給了亞馬遜。2014年又做了一次AI創(chuàng)業(yè)，在國內(nèi)做的，也是利用圖像識別做商業(yè)化變現(xiàn)。
其實，我們都是嘗試把一個很前沿技術(shù)，推到更廣闊商業(yè)化前景里面來，而且是在AI非常早的時間，遠遠沒有今天這么好政策條件、資金支持，以及商業(yè)化客戶需求前提之下做的。
這是我大概的背景和職業(yè)經(jīng)歷，大致經(jīng)歷了人工智能，尤其計算機視覺完整的周期。
2016年加入VC（風(fēng)險投資）做投資，當時做了兩次人工智能創(chuàng)業(yè)，人工智能最大一個應(yīng)用場景-自動駕駛成為了我當時非常關(guān)注一個重點。那個時間點，恰巧也是國內(nèi)自動駕駛公司冉冉升起和成立，尤其是一批做深度學(xué)習(xí)人，跨行進入到汽車行業(yè)開始做自動駕駛，當時我也投了幾家公司。
2018年之前，2016年開始投，到2017年我們投資已經(jīng)會放慢了，很多行業(yè)里面其他更晚期基金參與投資，最開始成立的時候只有團隊，有些團隊成員在開始的時候做些相關(guān)領(lǐng)域，是非常優(yōu)秀團隊。
不過，更多團隊是跨行做這件事，有很好的基礎(chǔ)和素質(zhì)，手上武器是可以輔助他們能夠搭建一個很好自動駕駛公司，尤其是數(shù)據(jù)驅(qū)動的自動駕駛公司，所以基本上當時有的是團隊從溝通往下走一步是做到Demo，大家能拿出一輛車在路上跑，大家比的是誰更快，能夠把這輛車拿出來，拿出來之后能夠做哪些事情，能夠在什么樣場景下跑，在什么惡劣前期時間和路況復(fù)雜環(huán)境下做這件事。
這里面一直存在一種假設(shè)是，大家比的也是誰能最快拿出最復(fù)雜技術(shù)驗證，誰有可能成為真正把它實現(xiàn)商業(yè)化，或者變成一個業(yè)務(wù)型公司。此外，技術(shù)先進性等同于商業(yè)化進展速度這也是一個比較公平的判斷，因為確實沒有更好的判斷標準和驗證邏輯，我們能看到其實就是潛在的這些“標準”支撐商業(yè)化落地。
從投資角度來看，近兩年的發(fā)展變化很大，我認為是從海外市場開始發(fā)生的，在美國近幾年形成了規(guī)?；?lián)盟，原來講自動駕駛行業(yè)是一些創(chuàng)業(yè)公司做什么，現(xiàn)在是車廠和其他一級供應(yīng)商加入進來，他們帶著很多資源，很傳統(tǒng)資源和能力進入到這個場景里，可能都是成群結(jié)伙進來，從而形成了自動駕駛聯(lián)盟。
把競爭和推動自動駕駛進展，上升到另外一個階段，這個發(fā)生過程中，對于自動駕駛多快，判斷原則和假設(shè)發(fā)生一些變化，一些其他因素重要性會上漲。
具體而言，包括技術(shù)、車輛、元器件，以及其他供應(yīng)商和地圖等這些都很重要，在實際落地過程中，它們都包含在我們平臺里面。
值得一提的是，其中有兩方面特別重要：一個是數(shù)據(jù)，一個是運營網(wǎng)絡(luò)。
數(shù)據(jù)能夠更快迭代和更快上線，更好選擇商業(yè)化場景；
運營網(wǎng)絡(luò)使得在冷啟動業(yè)務(wù)的時候不至于說遇到困難和尷尬，逐步上線也能夠使上線節(jié)奏更加安全。
今年滴滴網(wǎng)約車攝像頭安裝量已經(jīng)達到幾十萬的規(guī)模采，同時可以收集很多在路面，尤其是特殊場景上的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以幫助我們自動駕駛在感知和路徑規(guī)劃上進行迭代和升級。
通常來講，采集數(shù)據(jù)這樣工作是用自有的自動駕駛采集車來做，但這樣一方面成本很高，也很難擴大規(guī)模；另一方面真正的自動駕駛需要更多的數(shù)據(jù)量，才能收集到有效的數(shù)據(jù)。比如路徑規(guī)劃預(yù)測上都會出現(xiàn)一些問題，只有當數(shù)據(jù)量足夠大時，才能預(yù)知、預(yù)判、疊加到機器學(xué)習(xí)框架里面，從而使判斷更加準確。
如上圖所以，左邊是通常傳統(tǒng)自動駕駛迭代模式，也是過去最開始用數(shù)據(jù)驅(qū)動自動駕駛方向時候的模式，我們用自己有限的采集車上路跑，采集車也不會特別多，收集路面上有限路測數(shù)據(jù)，把這部分數(shù)據(jù)放到模擬器里面做仿真、機器學(xué)習(xí)，然后改進算法，最后再回到路面上進行測試。
今天我們做的是更大規(guī)模車隊，甚至把網(wǎng)約車隊加進來，去做數(shù)據(jù)采集，從而擁有超大數(shù)據(jù)體量，我認為這是一種更有效、更快方式來解決問題。
此前，有一個報告提出一個核心問題是，每個司機駕駛會出現(xiàn)0.19個死亡事故，要驗證你的技術(shù)已經(jīng)與人類死亡概率，或者開始概率差不多，這不是說開發(fā)，是假設(shè)已經(jīng)有一個很完善的技術(shù)，要去驗證這個技術(shù)與人類一樣，需要開多少英里？
如果做到失敗率與人類上下區(qū)間20%之下，需要開88億英里。幾十億英里，百億英里概念，拿有限測試車，需要100個車去跑，同時需要上百年時間，用這樣的方式做安全性測試上線也需要非常長的時間，幾乎是不可能一個過程。
換言之，我們需要有更好的迭代方式，以及更大量的數(shù)據(jù)去采集，才能夠支持。
此外，還值得注意的是數(shù)據(jù)還能幫我們做什么？
我認為數(shù)據(jù)能夠幫我們?nèi)プ錾暇€結(jié)構(gòu)，例如自動駕駛出租車在相當長一段時間內(nèi)不會像今天的出租車一樣，是全功能車，并配備上一個全功能司機，可以到任何地方。
當然，理論上有路的地方汽車就能去，這已經(jīng)是一個逐步上線和逐步克服的過程，最開始非常局限的過程，慢慢擴張到更多的地方，以及更多車輛，是這樣一個節(jié)奏。
基于此大前提下，我們先做哪些，后做哪些？
我們只能選擇一部分上線，我們先會拿滴滴網(wǎng)約車的數(shù)據(jù)去看經(jīng)營方式，哪些路徑上它的價值最大，哪些道路上所產(chǎn)生經(jīng)濟數(shù)據(jù)最好，在什么時間段、起點和終點跑，同樣道路上，在哪些平臺上出現(xiàn)了安全事故，為什么出現(xiàn)，事故概率是什么？
技術(shù)層面，哪些路口場景，我們在今天自動駕駛技術(shù)體系里面容易實現(xiàn)，或者已經(jīng)解決，有哪些需要更長時間去解決。如此三層數(shù)據(jù)加在一起，可以得出，哪些起點和終點是我們做商業(yè)化落地的場景，同時商業(yè)化能力高，安全性已經(jīng)能夠保證，通過這樣的分析我們?nèi)サ贸鲞@樣的結(jié)果。
從運營角度講，數(shù)據(jù)總結(jié)出來以后能做什么？
乘客可以通過滴滴出行APP叫到這樣的車，從乘客角度出發(fā)，不需要關(guān)心該車是自動駕駛，還是有人駕駛，我們會匹配最適合你的路徑和路況復(fù)雜度，以及天氣復(fù)雜度情況，如果適合自動駕駛就配一個自動駕駛車，如果不適合就配一個有人駕駛的車輛。如此以來才能讓你逐步上線，一輛車也可以上線，幾百輛都可以。
做一個網(wǎng)約車市場是雙邊市場，需要足夠基礎(chǔ)規(guī)模才能跑的起來，只有逐步上線這種模式才能保證安全，問題是在開始的時候得到一個規(guī)模，使得服務(wù)運轉(zhuǎn)不起來，網(wǎng)約車可以讓我們上線，同時把市場運轉(zhuǎn)起來。
滴滴自動駕駛團隊組建于2016年，擁有高精地圖、感知、行為預(yù)測、規(guī)劃與控制、基礎(chǔ)設(shè)施與仿真、數(shù)據(jù)標注、問題診斷、車輛改裝、云控與車聯(lián)網(wǎng)、車路協(xié)同、信息安全等多個專業(yè)團隊。
2019年8月，滴滴將自動駕駛團隊升級成獨立公司，滴滴出行CTO張博出任自動駕駛新公司CEO，孟醒（原順為基金執(zhí)行董事）出任COO。2019年9月，滴滴確認安波福全球工程副總裁韋峻青加入自動駕駛公司任CTO。
目前，滴滴已經(jīng)分別在美國加州，北京以及上海獲得路測資格。前不久，我們獲得了蘇州公安局頒發(fā)的5張路測牌照。
同時，我們蘇州設(shè)立了研發(fā)測試中心，在整個自動駕駛團隊中占非常大的比例，我們也在蘇州建設(shè)了唯一封閉測試廠。
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