雷鋒網(wǎng)按：回頭看，第一屆DARPA自動(dòng)駕駛挑戰(zhàn)賽已經(jīng)是十年前的事了。對(duì)比互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)，十年前手機(jī)還沒(méi)有支付業(yè)務(wù)，而現(xiàn)在支付寶、微信已經(jīng)全面改變了人們的消費(fèi)習(xí)慣。反觀汽車(chē)產(chǎn)業(yè)，尤其是自動(dòng)駕駛行業(yè)的發(fā)展卻慢如蝸牛，自動(dòng)駕駛到底難在哪里？

雷鋒網(wǎng)新智駕近日與智行者CTO王肖展開(kāi)對(duì)話。與多數(shù)投身自動(dòng)駕駛賽道創(chuàng)業(yè)者不同的是，王肖出身汽車(chē)行業(yè)，在學(xué)生時(shí)代就深耕在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，對(duì)技術(shù)研發(fā)和市場(chǎng)落地均有深刻理解。

王肖畢業(yè)于清華大學(xué)汽車(chē)工程系，曾作為核心人員參與 2012、2014 及 2015 年中國(guó)智能車(chē)未來(lái)挑戰(zhàn)賽，并獲得團(tuán)隊(duì)冠軍，還曾參與起草中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)車(chē)輛技術(shù)路線圖，獲汽車(chē)工業(yè)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步一等獎(jiǎng)、軍隊(duì)科技進(jìn)步獎(jiǎng)等多項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)。

智行者選擇兩條腿走路的商業(yè)模式——低速自動(dòng)駕駛車(chē)“蝸”系列＋高速自動(dòng)駕駛車(chē)“星驥”， 又于近期取得了北京市自動(dòng)駕駛T3路測(cè)牌照，可見(jiàn)智行者在這一領(lǐng)域的步伐越來(lái)越快。

“自動(dòng)駕駛十年”專(zhuān)題的深刻意義在于：窺見(jiàn)自動(dòng)駕駛在過(guò)去十余年間的變遷，及創(chuàng)業(yè)者在資本寒冬對(duì)自動(dòng)駕駛未來(lái)的思考。

從自動(dòng)駕駛興起之時(shí)，到后來(lái)的Waymo、特斯拉以及傳統(tǒng)主機(jī)廠的不斷發(fā)展，再到當(dāng)前國(guó)內(nèi)諸多企業(yè)對(duì)自動(dòng)駕駛開(kāi)展的如火如荼。王肖認(rèn)為，任何技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用應(yīng)該遵循客觀規(guī)律，自動(dòng)駕駛不僅要講好故事，更重要的是做到產(chǎn)品落地，然而想要落地，依賴(lài)的不僅僅是規(guī)?；慨a(chǎn)，更多的是技術(shù)的成熟以及市場(chǎng)的認(rèn)可。目前業(yè)界認(rèn)定的自動(dòng)駕駛發(fā)展路線主要有以下三種模式：

可以看出，在AI時(shí)代，有價(jià)值的大數(shù)據(jù)是通向成功的必要鑰匙?；诖耍Ｐ陀?xùn)練-OTA升級(jí)-模型應(yīng)用-模型訓(xùn)練整套閉環(huán)系統(tǒng)完全打通，由此帶來(lái)的大數(shù)據(jù)、模型和體系優(yōu)勢(shì)是壓倒式的。

然而，Waymo 僅數(shù)千臺(tái)車(chē)輛，受制于安全性無(wú)法快速增長(zhǎng)，同時(shí)為了安全考慮不會(huì)去特別復(fù)雜的場(chǎng)地運(yùn)營(yíng)，另外不具備全球數(shù)據(jù)采集渠道，這是同特斯拉相比最為致命的三點(diǎn)缺陷，歸根結(jié)底就是數(shù)據(jù)量以及多樣性。而且?jiàn)W迪等傳統(tǒng)賣(mài)車(chē)模式缺乏數(shù)據(jù)手段作為支撐，同時(shí)其設(shè)計(jì)理念同特斯拉也有根本區(qū)別。

因此，最好的模式就是能夠?qū)⒆詣?dòng)駕駛大腦嵌入至量產(chǎn)車(chē)型中，具備搜集數(shù)據(jù)的基本條件，而后通過(guò)建立OTA系統(tǒng)能夠快速驗(yàn)證有效性，讓自動(dòng)駕駛大腦訓(xùn)練得越來(lái)越聰明。

不可思議的十年

回看自動(dòng)駕駛發(fā)展的這十年，如同一個(gè)高冷女孩卻表現(xiàn)出親切的模樣，結(jié)果不可思議！

如今，500億資本助推，200+創(chuàng)業(yè)公司競(jìng)賽，自動(dòng)駕駛的宇宙已經(jīng)大爆炸。據(jù)湯森路透的統(tǒng)計(jì)，在2017年時(shí)，全球的自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)公司就達(dá)到了240家。

王肖表示，在全球玩家們的推波助瀾下，自動(dòng)駕駛已成為產(chǎn)業(yè)鏈廠商傾注的重心所在，中美日歐等政府已經(jīng)在不斷地為其產(chǎn)業(yè)化發(fā)展掃除障礙。

業(yè)界預(yù)計(jì)，2020年將是自動(dòng)駕駛市場(chǎng)商業(yè)化起勢(shì)之年。2020-2025年，自動(dòng)駕駛乘用車(chē)銷(xiāo)量的年化復(fù)合增速將超過(guò)80%；加上自動(dòng)駕駛車(chē)輛銷(xiāo)售、自動(dòng)駕駛出行服務(wù)市場(chǎng)，2020年和2030年國(guó)內(nèi)總市場(chǎng)規(guī)模將分別達(dá)到約400億美元和5500億美元。

時(shí)光穿梭到2015年，一直在清華大學(xué)汽車(chē)工程系讀到博士的張德兆創(chuàng)辦了智行者。也就在那一年，張德兆找到同在清華讀博的王肖咨問(wèn)道，有沒(méi)有興趣來(lái)做自動(dòng)駕駛？

雖然王肖所在的團(tuán)隊(duì)就曾多次拿到無(wú)人駕駛技術(shù)領(lǐng)域比賽的冠軍，但他認(rèn)為產(chǎn)品化才是自動(dòng)駕駛的最高夢(mèng)想，而且時(shí)機(jī)已經(jīng)到來(lái)。

同時(shí)，王肖也深刻意識(shí)到，2015年的中國(guó)汽車(chē)產(chǎn)業(yè)在在國(guó)外主機(jī)廠及Tier1的包圍下，很難找到新的突破點(diǎn)，而自動(dòng)駕駛將是汽車(chē)產(chǎn)業(yè)一個(gè)嶄新的未來(lái)。

基于此契機(jī)，王肖與張德兆一起創(chuàng)立了智行者科技，兩人分別擔(dān)任CEO和CTO。一開(kāi)始，二人就明確了公司發(fā)展的方向，把目光鎖定了L3及以上級(jí)別自動(dòng)駕駛，因?yàn)檫@是智行者團(tuán)隊(duì)在學(xué)校期間所擅長(zhǎng)的領(lǐng)域。

在王肖看來(lái)，L3及以上才是真正的自動(dòng)駕駛技術(shù)。智行者真正想做的是無(wú)人駕駛技術(shù)的大腦部分，也就是決策和規(guī)劃，公司定位于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)方案提供商，主要聚焦中央決策系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)和系統(tǒng)集成。

核心在于自動(dòng)駕駛大腦

自動(dòng)駕駛在技術(shù)上的競(jìng)爭(zhēng)，主要聚焦于決策環(huán)節(jié)。事實(shí)上，區(qū)分一個(gè)系統(tǒng)是ADAS還是自動(dòng)駕駛，也主要是看該系統(tǒng)是否有決策部分。無(wú)論谷歌，還是特斯拉，其核心競(jìng)爭(zhēng)力，都還是體現(xiàn)在其決策算法方面。

王肖表示，自動(dòng)駕駛的基礎(chǔ)是感知、定位及控制技術(shù)，核心及靈魂是決策規(guī)劃，也就是自動(dòng)駕駛大腦。經(jīng)常開(kāi)車(chē)的人們都知道，現(xiàn)在的汽車(chē)基本都需要我們?nèi)藶椴僮?，而自?dòng)駕駛汽車(chē)控制層便是替代人為操作，根據(jù)獲取的信息數(shù)據(jù)，將做出的決策規(guī)劃落到實(shí)處，即實(shí)時(shí)操作。用簡(jiǎn)潔語(yǔ)言描述，便是自動(dòng)駕駛。這需要車(chē)輛的控制系統(tǒng)與決策系統(tǒng)相配合，并且能夠精確的按照需求，對(duì)汽車(chē)做出加速、減速、制動(dòng)、轉(zhuǎn)向、變道以及超車(chē)等操作。

決策規(guī)劃是自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵部分之一，它首先融合多傳感信息，然后根據(jù)駕駛需求進(jìn)行任務(wù)決策，接著在能避開(kāi)可能存在的障礙物前提下，通過(guò)一些特定的約束條件，規(guī)劃出兩點(diǎn)間多條可選安全路徑，并在這些路徑中選取一條最優(yōu)的路徑作為車(chē)輛行駛軌跡。

對(duì)于智行者來(lái)說(shuō)，做無(wú)人汽車(chē)駕駛的“大腦”，一直是它給自己的定位。目前，智行者主要聚焦于自動(dòng)駕駛智能車(chē)中央決策系統(tǒng)開(kāi)發(fā)及大系統(tǒng)集成，特別是限定區(qū)域內(nèi)的低速無(wú)人駕駛這一垂直應(yīng)用領(lǐng)域的無(wú)人物流配送和無(wú)人作業(yè)車(chē)兩個(gè)方向。

深度學(xué)習(xí)只是工具 但要用好

自動(dòng)駕駛涉及環(huán)境感知、規(guī)劃決策、執(zhí)行控制三個(gè)方面。

其中，環(huán)境感知包括視覺(jué)感知、毫米波雷達(dá)感知、激光雷達(dá)感知等。后兩種感知方法主要用于障礙物檢測(cè)、深度感知、距離測(cè)量、目標(biāo)測(cè)速等，而基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)感知是自動(dòng)駕駛感知的最主要方式。

相比于傳統(tǒng)的圖像處理算法，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。基于深度學(xué)習(xí)的視覺(jué)感知技術(shù)具有如下幾個(gè)優(yōu)點(diǎn)：

可擴(kuò)展性：支持多個(gè)目標(biāo)類(lèi)型的識(shí)別，可擴(kuò)展性更強(qiáng)；

高精度：在檢測(cè)、識(shí)別等任務(wù)中均具有更高的準(zhǔn)確率；

可靠性：在部分遮擋、模糊等條件下性能依舊可靠；

魯棒性：抗干擾性佳。

問(wèn)題是，深度學(xué)習(xí)如何用于自動(dòng)駕駛呢？

自動(dòng)駕駛是需要汽車(chē)像人的大腦一樣來(lái)辨識(shí)一些車(chē)前出現(xiàn)的事物并做出決策。深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)相當(dāng)于是人的大腦，對(duì)安裝在車(chē)前的攝像頭的圖像進(jìn)行采集，并通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)提出圖像的特征，通過(guò)模型計(jì)算來(lái)得出幾個(gè)輸出量，比如加速、減速、剎車(chē)、方向盤(pán)的角度等信息。

但是，深度學(xué)習(xí)或者說(shuō)人工智能技術(shù)現(xiàn)在是不能做到100%的，這個(gè)是至關(guān)重要的問(wèn)題，這是現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)一直無(wú)法實(shí)現(xiàn)應(yīng)用的原因之一。因?yàn)槿魏我粋€(gè)駕駛者都不愿把生命交給一個(gè)無(wú)法100%的概率性事件上。

在很多時(shí)候，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為機(jī)器學(xué)習(xí)中不可否認(rèn)的力量，也是任何數(shù)據(jù)建模工具庫(kù)中的一個(gè)重要工具。它的普及帶來(lái)了諸如TensorFlow和pytorch等必要的框架，這些，即便在深度學(xué)習(xí)之外也是非常有用的。深度學(xué)習(xí)這一段從失敗者成長(zhǎng)為超級(jí)巨星故事，使研究者們重新審視了以前其他一些晦澀難懂的方法，如進(jìn)化策略和強(qiáng)化學(xué)習(xí)。

但是，天下沒(méi)有免費(fèi)的午餐，深度學(xué)習(xí)模型非常微妙，需要仔細(xì)并且有時(shí)非常昂貴的超參數(shù)搜索、優(yōu)化及測(cè)試。此外，在許多情況下，從實(shí)際的角度來(lái)看，使用深度的學(xué)習(xí)是沒(méi)有意義的，因?yàn)楹?jiǎn)單的模型效果更好。

王肖直言，行業(yè)對(duì)人工智能、自動(dòng)駕駛宣傳的泡沫太大，似乎讓人覺(jué)得AI能解決一切問(wèn)題，歸根結(jié)底，AI只是一種工具而已，但工具并不是無(wú)人駕駛研究的目的，我們的目標(biāo)不是做一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的無(wú)人駕駛汽車(chē)，而是以產(chǎn)品為導(dǎo)向，綜合考慮成本、應(yīng)用場(chǎng)景以及成熟可靠的技術(shù)。

回歸現(xiàn)實(shí)的下一個(gè)十年

自動(dòng)駕駛發(fā)展至今，可以看出以深度學(xué)習(xí)為突破的人工智能時(shí)代大風(fēng)口下，自動(dòng)駕駛被給予了前所未有的關(guān)注，包括互聯(lián)網(wǎng)公司，傳統(tǒng)車(chē)廠，新興創(chuàng)業(yè)公司，有數(shù)據(jù)顯示，2018年全球無(wú)人駕駛汽車(chē)規(guī)模約達(dá)48.2億美元；到2021年，預(yù)計(jì)全球無(wú)人駕駛汽車(chē)市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)70.3億美元。

自動(dòng)駕駛的高光時(shí)刻，各路資本爭(zhēng)相競(jìng)逐，熱度一次又一次霸占新聞?lì)^條，那么自動(dòng)駕駛的未來(lái)在哪里？

王肖直言，自動(dòng)駕駛是人工智能的終極場(chǎng)景，沒(méi)有之一。

對(duì)于自動(dòng)駕駛的理解需要回歸到汽車(chē)行業(yè)本身，汽車(chē)發(fā)展的趨勢(shì)電動(dòng)化、智能化、網(wǎng)聯(lián)化、共享化。自動(dòng)駕駛實(shí)際上是汽車(chē)在自動(dòng)化水平上的智能化提升，驅(qū)動(dòng)力在于汽車(chē)產(chǎn)業(yè)，準(zhǔn)確說(shuō)是汽車(chē)電子產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級(jí)。

但目前離真正的完全自動(dòng)駕駛，仍然任重道遠(yuǎn)。

舉例來(lái)看，感知與決策算法技術(shù)仍需加強(qiáng)，在技術(shù)的魯棒性足夠的情況下要實(shí)現(xiàn)100%的安全命題；以激光雷達(dá)為代表的核心傳感器的成本仍是商業(yè)化量產(chǎn)的最大阻礙；政策、法規(guī)以及車(chē)輛聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)等。

因此，現(xiàn)階段無(wú)人駕駛依舊是一門(mén)不夠成熟的生意，其商業(yè)化也只能在特定的場(chǎng)景之下，比如園區(qū)、港口等封閉場(chǎng)景。

王肖表示，即使到了自動(dòng)駕駛的下一個(gè)十年，也就是2020年，自動(dòng)駕駛也很難實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用，那時(shí)沒(méi)有資本加持的企業(yè)，約有一半以上的自動(dòng)駕駛公司關(guān)閉。所以說(shuō)，自誕生之初，智行者就選擇兩條腿走路的商業(yè)模式——低速自動(dòng)駕駛車(chē)“蝸”系列＋高速自動(dòng)駕駛車(chē)“星驥”。即首先落地安全性更高的低速車(chē)，逐步推出技術(shù)難度更高的高速車(chē)。目前無(wú)人掃地車(chē)（蝸小白）、無(wú)人物流車(chē)（蝸必達(dá)）及無(wú)人園區(qū)車(chē)（蝸來(lái)了）相繼落地。智行者被稱(chēng)為“產(chǎn)品落地最快的無(wú)人駕駛創(chuàng)業(yè)公司”，其低速車(chē)產(chǎn)品已經(jīng)陸續(xù)成型。去年11月份，智行者首批“蝸”系列量產(chǎn)產(chǎn)品也將正式下線。

王肖強(qiáng)調(diào)，無(wú)論資本是否寒冬，自動(dòng)駕駛行業(yè)不能再單純以先進(jìn)技術(shù)研發(fā)為驅(qū)動(dòng)，而是要綜合考慮場(chǎng)景、落地及產(chǎn)品，以產(chǎn)品為導(dǎo)向，不單純依靠技術(shù)賺錢(qián)，要做產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)型公司。

有人會(huì)產(chǎn)生疑問(wèn)，從科技公司向產(chǎn)品公司轉(zhuǎn)型，是否會(huì)受到缺少核心技術(shù)的質(zhì)疑？

王肖告訴雷鋒網(wǎng)，自動(dòng)駕駛?cè)珬Ｊ介_(kāi)發(fā)模式未來(lái)會(huì)遇到很大瓶頸，智行者的策略是同各領(lǐng)域國(guó)內(nèi)外最先進(jìn)供應(yīng)商一起合作成長(zhǎng)，比如在高精度地圖領(lǐng)域與百度Apollo合作，依靠有資質(zhì)的地圖公司采集數(shù)據(jù)，視覺(jué)跟地平線合作等。

以選擇與某一領(lǐng)域技術(shù)最好的公司合作，比如在高精度地圖領(lǐng)域與百度Apollo合作，依靠有資質(zhì)的地圖公司采集數(shù)據(jù)。智行者定位為自動(dòng)駕駛的產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)公司，技術(shù)、資源、場(chǎng)景，再加上公司的軟硬件一體最后做成一個(gè)產(chǎn)品，最終依靠產(chǎn)品實(shí)現(xiàn)盈利。

所以說(shuō)，自動(dòng)駕駛的未來(lái)發(fā)展一定是回歸現(xiàn)實(shí)，盡快實(shí)現(xiàn)公司的自我造血能力。王肖表示，智行者正在推動(dòng)低速非載人車(chē)的商業(yè)化應(yīng)用，提高公司的自我造血能力，與此同時(shí)，加快高速乘用車(chē)的布局。

當(dāng)然，自動(dòng)駕駛的重中之重依然還是安全問(wèn)題，如果國(guó)內(nèi)發(fā)生類(lèi)似與Uber的撞人事故，對(duì)整個(gè)行業(yè)的打擊不可想象。

信任是成就自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵。王肖最后強(qiáng)調(diào)，自動(dòng)駕駛的普及需要一個(gè)契機(jī)，滴滴、Uber的風(fēng)靡，也是因?yàn)橐环N契機(jī)的出現(xiàn)，比如資本的支持、車(chē)輛保有量的增加、高精度定位、智能手機(jī)的普及等。只有先提高安全性的可靠技術(shù)以及建立廣泛測(cè)試信任，再做小范圍試點(diǎn)和推廣，確保安全性，才能不斷推動(dòng)整個(gè)行業(yè)的發(fā)展，千萬(wàn)不要辛辛苦苦幾十年，一朝回到解放前。

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