*“Professor X”、AutoX創(chuàng)始人肖健雄

2016年春天，被同學和同事親切地稱為“Professor X”的肖健雄結束了其為人艷羨的普林斯頓大學教授生涯，也離開了其一手創(chuàng)辦的“計算機視覺與機器人實驗室”（Computer Vision and Robotics Labs）。

同年秋天，肖健雄舉家橫穿美國，從新澤西搬到硅谷。在這里，肖健雄開啟了創(chuàng)業(yè)之路——他創(chuàng)辦了一家名為 AutoX 的科技公司，為自動駕駛汽車提供軟件（包括感知、決策和控制）解決方案。

目前 AutoX 已獲美國加州交管局認可，被允許在該州進行自動駕駛路測。同臺競技的還有特斯拉、Waymo、Uber 以及汽車汽車廠商、Tier 1以及其他科技公司。

身處群狼環(huán)飼的境況，肖健雄并不擔心。在接受采訪時，他表示，AutoX 團隊在計算機視覺方面的專業(yè)知識是那些大公司無法比擬的。正是憑借著這些專業(yè)研究，這家公司在成立六個月后，迅速開發(fā)出了自動駕駛原型車，在花費較少成本的情況下，效果據(jù)稱并不亞于那些資本實力雄厚的競爭對手們。

X 教授創(chuàng)立 AutoX

肖健雄是 MIT 人工智能實驗室的博士。創(chuàng)立AutoX前，他是學術圈里的明星人物，周圍的朋友和同事喜歡稱他為 Professor X（「X 教授」）。

在學生時代，肖健雄曾先后獲得包括 ECCV（歐洲計算機視覺會議）、Google Research 在內(nèi)的最佳論文獎等。2013 年從 MIT 畢業(yè)后，他在普林斯頓大學計算機系擔任助理教授，后創(chuàng)辦了普林斯頓大學計算機視覺和機器人實驗室（Computer Vision and Robotics Lab）。

在他的個人網(wǎng)站上，肖健雄是這樣介紹自己的：在計算機視覺，自動駕駛和機器人技術方面有十多年的研究和工程經(jīng)驗，也是 3D 深度學習、RGB-D 識別和地圖、大數(shù)據(jù)、機器人深度學習等領域的先鋒。

有了這樣的背景，又是華人創(chuàng)業(yè)者，這讓他很快成為駐扎在硅谷的中國資本追捧的對象。比如種子輪資金，投資者為硅谷最大的華人背景創(chuàng)投基金之一丹華資本（DHVC）。最新的消息是，國內(nèi)自主品牌上汽也參與了 AutoX 的新一輪融資。

值得一提的是，2018 年 1 月 16 日，在雷鋒網(wǎng)在硅谷舉辦的GAIR硅谷智能駕駛峰會上，肖健雄教授將出席本次大會并參與圓桌討論，到時我們可以聽聽這位技術大牛又會帶來哪些新的思考。關于GAIR硅谷智能駕駛峰會更多詳情，請訪問我們的官網(wǎng) https://gair.leiphone.com/gair/gairsv2018。

「自動駕駛并不是奢侈的」

「為什么是（選擇）自動駕駛？」今年 5 月，在 TiEcon 2017 上，肖健雄在演講上回答了這一問題。

他說，自動駕駛是一個「讓人興奮的領域」?；仡欉^去幾十年在科技領域發(fā)生的變革，從個人電腦、互聯(lián)網(wǎng)再到智能手機，幾乎改變了每個人的生活。而未來三十年能改變每個人生活的將會是自動駕駛汽車。

更讓他「超級興奮」的是，自動駕駛是他所擅長領域（計算機視覺和機器人）的大規(guī)模應用。

在自動駕駛的生態(tài)系統(tǒng)中，參與者有汽車廠商、Tier1、芯片公司、出行服務公司等等，肖健雄指出，要將自動駕駛生態(tài)打通，需要一個非常好的 AI 軟件平臺——這是 AutoX 可以施展拳腳的地方。

在自動駕駛的世界里，特斯拉是為數(shù)不多使用基于攝像頭的方法來實現(xiàn)全自動駕駛的公司。在特斯拉第二代 AutoPilot 硬件上，特斯拉希望通過 8 個攝像、前向雷達、超聲波雷達和 GPS 數(shù)據(jù)來實現(xiàn)全自動駕駛。沒有激光雷達，這是特斯拉與主流自動駕駛公司最大的區(qū)別。

但 AutoX 選擇了一條比特斯拉更激進的方式。今年 3 月，AutoX 拿到加州 DMV 頒發(fā)的自動駕駛路試牌照，隨后這家公司對外公布了一段在不同天氣下的自動駕駛路測視頻。

值得注意的是，這輛改造自林肯 MKZ 的原型車并沒有搭載諸如激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達、差分 GPS 等傳感器，取而代之的是總成本不到 500 美金的 7 個攝像頭——這相當于一臺智能手機的價格。

肖健雄想要解決的問題，正擊中自動駕駛領域痛點——造價高昂的傳感器無法快速將科研成果商業(yè)化。其中一個例子是，在谷歌分拆出來的自動駕駛公司 Waymo 長達 10 年的研究中，最大的一個進展是將傳感器價格降低由原來的 75000 美元降低到 7500 美元。

在 TiEcon 2017 上，肖健雄說：「AutoX 的使命是使自動駕駛技術平民化，自動駕駛并不是奢侈的，而是人人都能享受到的技術?！?/p>

「Make AI stronger，make software better」

攝像頭的好處是，即使是非常低端的攝像頭，依然有較高的分辨率。攝像頭對物體的識別包括交通燈的識別非常清晰。當然，這一方案的最大優(yōu)勢是硬件成本非常低并且易于集成。

但問題是，目前僅僅依靠純視覺方案可靠嗎？肖健雄答：「Make AI stronger，make software better.」（讓 AI 更強，讓軟件更好。）

聽完他在 TiEcon 的演講后，臺下一位觀眾評價：AutoX Jianxiong Xiao has more faith in camera-based rather than sensor-based autonomous driving.（肖健雄對基于攝像頭而不是基于傳感器的自動駕駛更有信心。）

作為新創(chuàng)公司，AutoX 目前的收集的數(shù)據(jù)還不夠多，不足以讓其系統(tǒng)做出更好的決策。未來，AutoX 希望打造一個自動駕駛車隊來收集更多數(shù)據(jù)并不斷完善這一解決方案。

今年 7 月，在 CVPR（國際計算機視覺與模式識別會議)的現(xiàn)場，雷鋒網(wǎng)與肖健雄博士聊了聊 AutoX 的動向以及他關于自動駕駛的思考。以下是對話實錄（有刪減）：

雷鋒網(wǎng)：AutoX 的方案是舍棄激光雷達、差分 GPS ，使用汽車前端的 7 個攝像頭，這樣成本也很低。但從安全性的角度說，你們是如何考慮的？如果只用攝像頭可以做到什么樣水準的自動駕駛？遇到惡劣天氣、逆光等極端情況，如何應對？

肖健雄：我們從來沒有說要放棄安全性，但很多人就把安全性當成一個不努力做視覺的借口。

安全性并不是說物理世界信息不足，而在于軟件要足夠好。我覺得在理論上絕對可以靠 Camera 做到非常安全。只要有所投入，在這個領域花更多精力，跑出來的效果并不會差。

惡劣天氣和逆光主要靠提高算法的魯棒性，提高數(shù)據(jù)級，當然相機也不能太差?；谶@個前提，其他就是拼軟件了。

雷鋒網(wǎng)：你是否覺得視覺可以解決自動駕駛一切問題？

肖健雄：我覺得長遠來說，肯定可以解決自動駕駛一切問題，問題是這個時間我們是否有耐心等待，比如說花 10 年、20 年實現(xiàn)完全無人駕駛。

我們從來不排斥其他傳感器，也不排斥其他技術，只是說專攻在相機上。我們的論點是：大家太小看相機了，導致沒有努力把它的功能提高。它還有很多油水可「榨」，只是大家沒有努力「榨」而已。

雷鋒網(wǎng)：你之前演講說要打造「自動駕駛大腦」，這個「大腦」是怎樣的？

肖健雄：自動駕駛大腦有點像操作系統(tǒng)，往大說，比如 Windows；往小說，比如 Linux Kernel 的核心代碼。

我們現(xiàn)在做的是最核心的 kernel，包括感知和決策兩個模塊。我們把 kernel 搭建好，然后在這個基礎上加上其他傳感器、其他服務層。

雷鋒網(wǎng)：現(xiàn)在很多公司目標是做 Level 4 級別的自動駕駛技術，目標是非常遠大的，但離落地產(chǎn)業(yè)化很遠，你如何看待這一級自動駕駛的商業(yè)化問題？

肖健雄：我覺得大公司像谷歌可以這樣玩，因為它有足夠多的錢，但絕大部分的創(chuàng)業(yè)公司不行。初創(chuàng)公司每一到兩年需要融資，然后沒賺到一分錢，我覺得這是不健康的方式。

我一開始為什么選擇 Camera ，因為激光雷達在將來 10 年后才可能很便宜，但兩到三年后可以便宜嗎？絕對便宜不了，沒那么快的。

雷鋒網(wǎng)：你覺得在無人駕駛這個領域，創(chuàng)業(yè)者或后來者還能從中找到哪些機會？

肖健雄：我覺得要做得有特色，比如集中在 niche market（小眾市場）。沒有特色、大而全，就做 Level 5，十幾年后才賺到錢，我覺得基本沒有機會，也沒有辦法生存。

這與普通初創(chuàng)公司并不一樣，比如滴滴或 Uber，做一個 App、搭建一個服務器就可以開始了，然后大家集中火力干 6 個月，短期內(nèi)就能占領市場，取得很好的成績。

但自動駕駛不是這樣的，即使我們集中火力干 6 個月，還是不能實現(xiàn)全自動駕駛。這不是錢可以解決的問題，而是需要更多技術積累。

所以我更看好漸進式的路徑，先輔助駕駛，然后再升級，我覺得這是有道理的。絕大部分汽車廠也是這樣，他們不會馬上就實現(xiàn)自動駕駛，消費者就能買上這樣一輛汽車。

雷鋒網(wǎng)：在自動駕駛領域，從 2009 年到 2017 年，你印象最深刻是什么？

肖健雄：我覺得印象最深刻的就是大家觀念上的變化，以前自動駕駛覺得不可能實現(xiàn)，覺得不 work，只是純科學研究。大家對這一領域過于悲觀。

現(xiàn)在很多人覺得自動駕駛可能實現(xiàn)了，又過于樂觀。很多人包括像 Elon Musk、黃仁勛都覺得無人駕駛問題已經(jīng)解決，我覺得他們想得太簡單。

無論是過于悲觀還是過于樂觀，這兩種方式都不正確。最好是理性看待：你要看到它確實很有前途，但又是一種漸進式的進化。

雷鋒網(wǎng)：AutoX 期待與什么樣的公司合作？

肖健雄：我們對整個交通和移動出行都非常感興趣，合作伙伴主要有四種：

第一是汽車廠商。這是我們最想合作的伙伴，主流的主機廠可以讓我們的產(chǎn)品進入主流車型。一開始可能不是完全無人駕駛，而是輔助駕駛，可以是 L2、L2.5、L3，不同 Level（級別）的輔助駕駛。這是我們與其他自動駕駛公司的區(qū)別，我們更喜歡漸進式的模式——一軟件逐步升級、數(shù)據(jù)逐漸積累。

第二是與主機廠相關的 Tier1，通過與他們合作，我們聯(lián)合開發(fā)將軟件、硬件，然后銷售給主機廠，將它裝進主流車型。

第三是 Uber、滴滴這樣的出行公司。但這種模式的問題在于：要真正達到無人駕駛才能開始商業(yè)化。這個門檻會更高、周期會更長，可能要很多年后才會普及。

第四是物流公司，包括快遞、卡車等等，無人駕駛?cè)绻禽d人，可能要求更高，載貨要求則會低一些。

雷鋒網(wǎng)：談一談你參加 CVPR 的感觸。

肖健雄：現(xiàn)在這個領域真的引起了大家的關注。以前始我從事 CV 研究的時候，這算是一個冷門行業(yè)，根本沒什么人關注，當時會議規(guī)模也很小?，F(xiàn)在都四五千人，太夸張了。

CVPR 受到這么大關注對我們這個領域的好處是，可以吸引到社會最杰出的人才進來，這對整個領域快速發(fā)展非常重要。

*在CVPR的Workshop上，從左至右：Fisher Yu、彭軍、肖健雄、倪凱、吳甘沙、侯曉迪 圖片來自馭勢CMO雨嘉

雷鋒網(wǎng)：今年 CVPR 很多自動駕駛相關的中國公司，比如滴滴、圖森、地平線、Momenta、AutoX 都在積極參與，這些公司或多或少都做著與深度學習相關的事情。你覺得深度學習給自動駕駛帶來什么改變？

肖健雄：深度學習對自動駕駛、對 AI 領域的影響是巨大無比，不能小覷。

現(xiàn)在自動駕駛公司使用深度學習，已經(jīng)成為常識。比如，我以前在普林斯頓教書，有兩個星期就是教深度學習，學生們學完后都懂了，然后他們各自去做自己的項目。

我覺得深度學習已經(jīng)有一點像「你會不會使用電腦、使用 office?！顾栽诓痪玫膶砦覀儾粦撎柗Q「我是基于深度學習的公司」，這就好象說「我們是一家基于使用電腦的 IT 公司」一樣。

深度學習進展還是很快的，同時我覺得有一些進展不一定真正可以實用。

比如 GAN（生成式對抗網(wǎng)絡，Generative Adversarial Networks），我覺得這在非人命相關的領域是十分有用的，但在自動駕駛上我會持保留態(tài)度。因為外界沒區(qū)分清楚這到底是純學術研究還是可以真正使用的技術。

現(xiàn)在很多技術還不完美，可能只是一個非常初級的想法，還需要更多時間才會演變得更好。比如 CV（計算機視覺），也是 20、30 年前有了初步的 idea，進化到現(xiàn)在才達到適用的水平。

PS：2018 年 1 月 16 日，雷鋒網(wǎng)在美國科技大本營硅谷舉辦 GAIR 硅谷智能駕駛峰會上，肖健雄教授將出席在現(xiàn)場帶來主題演講。此外，還有將有近百家自動駕駛產(chǎn)業(yè)鏈公司在現(xiàn)場交流。詳情請訪問 https://gair.leiphone.com/gair/gairsv2018。

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。