在 BCW 大會(huì)上，除了博世與 NVIDIA 這樣自動(dòng)駕駛行業(yè)的知名企業(yè)，也少不了國(guó)內(nèi)創(chuàng)業(yè)公司的身影。地平線(xiàn)機(jī)器人公司（Horizon Robotics, Inc）的創(chuàng)始人兼 CEO 余凱就受邀在大會(huì)上做了演講，他們的深度學(xué)習(xí)技術(shù)正是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛所不可缺少的技術(shù)及環(huán)節(jié)。算法公司如何理解自動(dòng)駕駛行業(yè)最近的一些大事件以及他們?cè)谛袠I(yè)中的地位呢？ 我們借此機(jī)會(huì)專(zhuān)訪了余凱，以下是整理后的采訪內(nèi)容（G 代表 GeekCar，K 代表余凱）：

關(guān)于目前的行業(yè)趨勢(shì)

G：我們發(fā)現(xiàn) Mobileye 和英偉達(dá)對(duì)于深度學(xué)習(xí)的理解不太一樣，Mobileye 希望用 AI 模擬人的駕駛行為，而英偉達(dá)的深度學(xué)習(xí)需要在標(biāo)準(zhǔn)化的交通規(guī)則下實(shí)現(xiàn)，在您看來(lái)，他們的深度學(xué)習(xí)有什么不同？

K：?Mobilyeye 以前更多的是在做 ADAS，重視視覺(jué)處理，研究感知層面的技術(shù)，現(xiàn)在也開(kāi)始研發(fā)駕駛控制、決策，他們使用的是增強(qiáng)學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）。我在演講中提到過(guò)，我們也更傾向于算法層面的增強(qiáng)學(xué)習(xí)。你可以把增強(qiáng)學(xué)習(xí)理解成一個(gè)框架或一個(gè)系統(tǒng)，而深度學(xué)習(xí)是包含在其中的模塊。NVIDIA 的深度學(xué)習(xí)需要在一個(gè)固定的規(guī)則下實(shí)現(xiàn)。

G：在您看來(lái)，Intel 收購(gòu) Mobileye 是出于算法層面的考慮嗎？

K：Intel 收購(gòu) Mobileye 是出于三方面的考慮：首先，Intel 專(zhuān)長(zhǎng)于硬件制造，需要 Mobileye 這樣的算法公司及其算法工程師；其次，Mobileye 的一些產(chǎn)品有實(shí)際上車(chē)經(jīng)驗(yàn)；最后，Mobileye 積累了很多的數(shù)據(jù)。Intel 整合了這三方面的優(yōu)勢(shì)，讓他們節(jié)省了很多時(shí)間和精力，走到了很多公司的前面。

G：現(xiàn)在行業(yè)內(nèi)都在提倡數(shù)據(jù)分享，從您的角度看，真正的數(shù)據(jù)共享能實(shí)現(xiàn)嗎？

K：我覺(jué)得未來(lái)可能會(huì)實(shí)現(xiàn)。當(dāng)然，參與數(shù)據(jù)共享的公司也需要分享自己的數(shù)據(jù)。

G：您覺(jué)得自動(dòng)駕駛真正的瓶頸是在硬件上還是在算法和數(shù)據(jù)上？

K：我覺(jué)得都是。自動(dòng)駕駛是一個(gè)系統(tǒng)性工程，算法、軟件、硬件和數(shù)據(jù)需要結(jié)合在一起，否則很難做好。比如一些小概率情況，需要積累成千上萬(wàn)公里的數(shù)據(jù)才可能出現(xiàn)，然后去分析調(diào)整。

G：Tesla 認(rèn)為不用激光雷達(dá)就可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，而老黃這次也說(shuō)要降低對(duì)激光雷達(dá)的依賴(lài)性，您覺(jué)得有可能嗎？

K：首先激光雷達(dá)必須得降價(jià)，否則不利于其在自動(dòng)駕駛車(chē)上的應(yīng)用。理論上，汽車(chē)可以只靠攝像頭實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。但是從提高系統(tǒng)安全性的角度來(lái)看，還是需要有些冗余。在自動(dòng)駕駛的感知環(huán)節(jié)，不同性質(zhì)的硬件應(yīng)該互補(bǔ)。

G：目前 Uber、谷歌等科技公司和傳統(tǒng)廠商都在進(jìn)行自動(dòng)駕駛的研發(fā)，您覺(jué)得他們現(xiàn)在是并駕齊驅(qū)嗎？

K：科技公司和傳統(tǒng)廠商都有技術(shù)實(shí)力去研發(fā)，只是他們的市場(chǎng)定位不同?？萍脊靖胍嵏仓鳈C(jī)廠，成為行業(yè)主導(dǎo)者。

G：互聯(lián)網(wǎng)公司和傳統(tǒng)廠商可能合作嗎？

K：比較難。傳統(tǒng)廠商對(duì)互聯(lián)網(wǎng)公司的供應(yīng)更多是在幕后，互聯(lián)網(wǎng)公司在消費(fèi)者端發(fā)聲很強(qiáng)，傳統(tǒng)廠商有點(diǎn)像被綁架。

G：您覺(jué)得博世和英偉達(dá)的合作是出于什么樣的考慮？

K：博世和 Mobileye 在 ADAS 領(lǐng)域算是競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，Mobileye 與 Intel 聯(lián)合后會(huì)變得更強(qiáng)大。為了增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)，博世要和計(jì)算平臺(tái)較強(qiáng)的英偉達(dá)合作。

G：老黃認(rèn)為今年年底到 2018 年間就能實(shí)現(xiàn) L3 級(jí)別的自動(dòng)駕駛，2018 年底到 2019 年可以實(shí)現(xiàn) L4 級(jí)別的自動(dòng)駕駛，博世的公關(guān)負(fù)責(zé)人則認(rèn)為 2025 年可以實(shí)現(xiàn) L4 級(jí)別自動(dòng)駕駛。您認(rèn)為自動(dòng)駕駛技術(shù)成熟時(shí)間是什么時(shí)候呢？

K：我認(rèn)為，目前業(yè)界的水平普遍能達(dá)到 L2 級(jí)別，2020 年以后 L3 技術(shù)會(huì)成為產(chǎn)品被使用。

地平線(xiàn)在行業(yè)內(nèi)的定位

G：地平線(xiàn)的名稱(chēng)使用 Robotics 而非 AI 定義，您可以談一下兩者的區(qū)別嗎？

K：Robotics 和 AI 本質(zhì)上沒(méi)有區(qū)別，他們的核心都是做決策，使用的算法技術(shù)一樣。只是 AI 是純軟件層面，而 Robotics 是硬件的決策。

G：據(jù)我了解，地平線(xiàn)也在針對(duì)中國(guó)市場(chǎng)收集駕駛數(shù)據(jù)，之前和 NEVCARD 有合作，是以共享出行的方式來(lái)收集，您覺(jué)得這是一種比較好的數(shù)據(jù)收集方式嗎？還是您認(rèn)為和主機(jī)廠共享數(shù)據(jù)更困難一些？

K：我覺(jué)得和主機(jī)廠、運(yùn)輸企業(yè)合作都是很好的方式。

G：我們發(fā)現(xiàn)您之前有和博世合作，后來(lái)也有和 Intel、英偉達(dá)合作，就您個(gè)人而言，和他們的合作有所偏重嗎？

K：我覺(jué)得地平線(xiàn)現(xiàn)在要和整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈保持合作，自動(dòng)駕駛是比較大的工程，一家公司是無(wú)法搞定的。我們有深度學(xué)習(xí)技術(shù)，但沒(méi)有傳感器，沒(méi)有上車(chē)經(jīng)驗(yàn)，而這些博世有；再比如硬件平臺(tái)，投入巨大，我們認(rèn)為硬件平臺(tái)很重要，但不一定非要自己做，我覺(jué)得這一點(diǎn)上態(tài)度一定要開(kāi)放。我們還會(huì)尋找更多合作伙伴。

G：您認(rèn)為博世和英偉達(dá)在 AI 上的積累如何？

K：他們都有一定積累，不過(guò)都是剛開(kāi)始積累。傳統(tǒng)上，博世主要做硬件，英偉達(dá)主要在做芯片，最近他們都開(kāi)始重視算法，加大投入，當(dāng)然他們可能也需要和我們這樣的算法公司合作。

G：國(guó)內(nèi)有一些類(lèi)似 Mobileye 的 ADAS 創(chuàng)業(yè)公司，您覺(jué)得地平線(xiàn)的優(yōu)勢(shì)是什么？

K：ADAS 的技術(shù)門(mén)檻很高，從研發(fā)到技術(shù)成熟，再到產(chǎn)品上車(chē)，驗(yàn)證技術(shù)，需要經(jīng)歷很長(zhǎng)的時(shí)間。Mobileye 在行業(yè)內(nèi)起步較早，現(xiàn)在被收購(gòu)會(huì)變得更強(qiáng)，ADAS 創(chuàng)業(yè)公司不太可能趕上 Mobileye 的發(fā)展步伐，而且只研發(fā) ADAS 也不能滿(mǎn)足目前自動(dòng)駕駛對(duì)技術(shù)的需求。創(chuàng)業(yè)公司應(yīng)該要有更清晰的方向，在產(chǎn)業(yè)鏈中找到需要自己的一席之地。地平線(xiàn)把汽車(chē)看作公司發(fā)展最重要的領(lǐng)域，所以現(xiàn)在的技術(shù)研發(fā)更多的在向人工智能和深度學(xué)習(xí)切入。

G：地平線(xiàn)在行業(yè)內(nèi)的定位是什么？像 Mobileye 嗎？

K：在算法層面有點(diǎn)像。我們和 Mobileye 都在研發(fā)算法，都在用增強(qiáng)學(xué)習(xí)，只是切入點(diǎn)不同。不過(guò)，Mobileye 自己也在做芯片，這一點(diǎn)我們有所不同。

G：您如何看待和博世的合作？是否像 Mobileye 和德?tīng)柛５暮献鳌?/span>

K：有一點(diǎn)像。我們?yōu)椴┦捞峁┮恍┧惴?，他們?Tier 1，我們是 Tier 2。

G：您覺(jué)得目前有哪些自動(dòng)駕駛巨頭在中國(guó)有比較好的數(shù)據(jù)積累？

K：巨頭對(duì)中國(guó)的積累基本為空白，目前全世界的數(shù)據(jù)積累都比較少。我認(rèn)為只有特斯拉和 Mobileye 有一定的積累，其他公司都沒(méi)有。主機(jī)廠之前可能積累了一定的駕駛數(shù)據(jù)，但不是自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)。國(guó)內(nèi)本土化的駕駛決策算法和數(shù)據(jù)收集是一個(gè)比較好的機(jī)會(huì)。

G：目前還沒(méi)有巨頭對(duì)中國(guó)進(jìn)行本土化的數(shù)據(jù)收集，您覺(jué)得國(guó)內(nèi)駕駛決策和數(shù)據(jù)優(yōu)化收集是否是個(gè)很好的機(jī)會(huì)？

K：理論上是這樣的，巨頭還沒(méi)針對(duì)中國(guó)市場(chǎng)做什么，像 Mobileye，一開(kāi)始就在進(jìn)行消費(fèi)端的推廣。這點(diǎn)行業(yè)內(nèi)都清楚，大家都在努力。

G：那么百度呢？

K：百度一直在做自動(dòng)駕駛，但是也一直在進(jìn)行結(jié)構(gòu)調(diào)整，人員流動(dòng)頻繁，組織架構(gòu)還沒(méi)有穩(wěn)定下來(lái)，比較難靜心做事情。

G：您覺(jué)得國(guó)內(nèi)主機(jī)廠對(duì)于自動(dòng)駕駛的接受度較國(guó)外是否更開(kāi)放？

K：其實(shí)還比較開(kāi)放，不過(guò)他們目前對(duì)于自動(dòng)駕駛技術(shù)了解比較少，不太了解技術(shù)的進(jìn)度，等技術(shù)成熟后他們就敢用。

 

可以看到，雖然地平線(xiàn)的公司名稱(chēng)上面寫(xiě)著 「機(jī)器人」 ，但是實(shí)際上重點(diǎn)在做的是人工智能在自動(dòng)駕駛當(dāng)中的應(yīng)用。從目前自動(dòng)駕駛的行業(yè)來(lái)看，不管是汽車(chē)還是科技行業(yè)的巨頭，在中國(guó)這個(gè)細(xì)分市場(chǎng)上都還沒(méi)有一個(gè)十分明顯的優(yōu)勢(shì)，這在人工智能算法優(yōu)化以及數(shù)據(jù)積累方面體現(xiàn)得尤為明顯。這對(duì)地平線(xiàn)這樣得創(chuàng)業(yè)公司來(lái)說(shuō)，無(wú)疑是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)。

聯(lián)想到最近王勁、吳恩達(dá)從百度的離職，以及 Uber 在自動(dòng)駕駛發(fā)展商的受挫，我們就可以得到以下的幾個(gè)結(jié)論：

1. 中國(guó)的自動(dòng)駕駛是一個(gè)非常龐大的潛在市場(chǎng)，這會(huì)吸引來(lái)很多人工智能以及之前做 ADAS 的創(chuàng)業(yè)公司。

2. 人工智能算法，以及激光雷達(dá)企業(yè)將成為行業(yè)巨頭眼中的香餑餑。

3. 自動(dòng)駕駛需要消耗龐大的成本以及精力。任何一家科技公司如果想把自動(dòng)駕駛做為一個(gè)副業(yè)來(lái)干都會(huì)出現(xiàn)一系列的結(jié)構(gòu)與協(xié)同問(wèn)題。最簡(jiǎn)單的解決方式就是將自動(dòng)駕駛部門(mén)獨(dú)立出來(lái)，或直接成立子公司。

不管是 Intel 收購(gòu) Mobileye 后對(duì)其獨(dú)立性的保留，還是 Google 將 Waymo 獨(dú)立出來(lái)，都意味著自動(dòng)駕駛是需要踏踏實(shí)實(shí)深耕的一件事情。真心希望在這個(gè)耕耘的過(guò)程當(dāng)中，我們中國(guó)的自動(dòng)駕駛企業(yè)，也能像我們的互聯(lián)網(wǎng)公司一樣，走在世界的前列。

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