原標(biāo)題：何曉飛首次披露飛步自動(dòng)駕駛方案：無(wú)人貨運(yùn)起步，自研AI芯片

何曉飛離職滴滴創(chuàng)業(yè)，不是新消息。

這位前滴滴SVP、研究院創(chuàng)始院長(zhǎng)、滴滴無(wú)人車團(tuán)隊(duì)開創(chuàng)者，現(xiàn)在是自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)公司飛步科技的創(chuàng)始人及CEO。

但飛步的具體方案是什么？如何在競(jìng)爭(zhēng)日益火熱的無(wú)人車比拼中脫穎而出？

今日（6月12日），何曉飛首次披露創(chuàng)業(yè)進(jìn)展，他向量子位等解答了飛步無(wú)人車的一步，以及下一步。

△?飛步科技創(chuàng)始人及CEO何曉飛

全棧方案

飛步科技，2017年7月正式創(chuàng)立，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域算不上早，但何曉飛目標(biāo)宏大，起步就將無(wú)人駕駛當(dāng)做一個(gè)全棧工程去攻克，整體方案上，飛步不僅要做無(wú)人駕駛算法，還要自主研發(fā)自動(dòng)駕駛專用芯片。

What a 大工程！

國(guó)內(nèi)此前并無(wú)先例。國(guó)際上也只有Waymo，英特爾+Mobileye，以及有公開計(jì)劃但尚無(wú)實(shí)際進(jìn)展的特斯拉。

在何曉飛看來(lái)，無(wú)人駕駛可以分為傳感器系統(tǒng)、計(jì)算平臺(tái)和算法和車等幾部分，而目前最具挑戰(zhàn)之處，在于計(jì)算平臺(tái)和算法融合。

當(dāng)前主流的自動(dòng)駕駛計(jì)算平臺(tái)，由CPU、GPU、存儲(chǔ)和散熱系統(tǒng)等構(gòu)成，不僅成本高昂，而且功耗、穩(wěn)定和計(jì)算速度方面都無(wú)法滿足要求，特別是飛步目前切入的無(wú)人駕駛貨運(yùn)的要求。

于是何曉飛決定迎難而上，自主造芯。

另外，無(wú)人駕駛貨運(yùn)對(duì)軟硬件一體化打磨也有現(xiàn)實(shí)要求。

何曉飛介紹說，主要存在4大挑戰(zhàn)：

• 一是卡車結(jié)構(gòu)松散，需要解決多傳感器在線標(biāo)定的問題；
• 二是盲區(qū)大，需要多傳感器融合；
• 三是穩(wěn)定性差，需要多目標(biāo)優(yōu)化決策；
• 四是機(jī)動(dòng)性差，需要精細(xì)化建模、控制，以及遠(yuǎn)距離感知。
• 歸結(jié)起來(lái)，對(duì)于貨運(yùn)駕駛中的反應(yīng)速度和制動(dòng)距離會(huì)有極大挑戰(zhàn)，所以只有軟硬件一體，把算法和芯片放在一起推進(jìn)，才能更快實(shí)現(xiàn)大規(guī)模商用。

芯片和團(tuán)隊(duì)

具體芯片方面，飛步希望設(shè)計(jì)的是專門針對(duì)深度學(xué)習(xí)的計(jì)算芯片，而且符合車載芯片的需求，在功耗、散熱、穩(wěn)定和速度方面都有優(yōu)質(zhì)表現(xiàn)。

當(dāng)然，自主造芯，光靠AI算法大牛何曉飛和蔡登（飛步首席科學(xué)家）還不夠。

△?飛步科技創(chuàng)始人何曉飛和聯(lián)合創(chuàng)始人曹宇(右)

此次正式對(duì)外亮相的還有飛步芯片核心團(tuán)隊(duì)：

芯片團(tuán)隊(duì)由聯(lián)合創(chuàng)始人曹宇負(fù)責(zé)，他是UC伯克利電子工程博士，大規(guī)模集成電路領(lǐng)域世界級(jí)專家，IEEE Fellow，參與飛步創(chuàng)業(yè)前，是亞利桑那州電子工程系教授，研究成果已經(jīng)成功應(yīng)用在英特爾、高通、IBM等設(shè)計(jì)技術(shù)中。

芯片架構(gòu)負(fù)責(zé)人Hang Nguyen，前英特爾首席架構(gòu)師，芯片架構(gòu)國(guó)際級(jí)頂尖專家，在芯片行業(yè)有35年經(jīng)驗(yàn)，50多項(xiàng)專利。領(lǐng)導(dǎo)了多種英特爾低功耗移動(dòng)芯片的架構(gòu)和微架構(gòu)涉及，開發(fā)了英特爾首款采用PCI Express和存儲(chǔ)加速集成的嵌入式Xeon系列處理器。

系統(tǒng)芯片集成專家Victor Szeto，前高通首席系統(tǒng)工程師，系統(tǒng)芯片（SoC）集成及驗(yàn)證項(xiàng)目主管。之前領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)了多款車用咨詢娛樂系統(tǒng)的產(chǎn)品，包括高通低功耗的Tenuto、Karkata和Diamond芯片。

飛步規(guī)劃

這次亮相，何曉飛被問及最多的問題自然是離職滴滴和貨運(yùn)切入的問題。

何曉飛坦承，之所以離職滴滴，正是被AlphaGo為代表的第三波AI浪潮激蕩心胸，不再甘于以科學(xué)家身份參與宏偉變革，他希望作為創(chuàng)業(yè)者，在AI+交通的領(lǐng)域里成就一番偉大事業(yè)。

而選擇無(wú)人貨運(yùn)，不是因?yàn)楦菀?，恰巧是因?yàn)楦y。

何曉飛表示，相較乘用小汽車，貨車在軟硬件一體化打磨上挑戰(zhàn)更大，比如在高速公路上如何縮短響應(yīng)時(shí)間等問題，就需要團(tuán)隊(duì)費(fèi)心攻克。

另外，無(wú)人駕駛貨運(yùn)的商業(yè)化剛需也顯而易見，經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的貨運(yùn)需求提升，但人類司機(jī)成本、安全駕駛等方面的難題，都無(wú)比現(xiàn)實(shí)。相較而言，一旦無(wú)人駕駛貨運(yùn)實(shí)現(xiàn)，不僅可以解決上述難題，還能7*24小時(shí)運(yùn)轉(zhuǎn)，整體效益將大幅提升。

實(shí)際上，在近1年低調(diào)創(chuàng)業(yè)后，飛步無(wú)人駕駛貨車已經(jīng)能實(shí)現(xiàn)晴天70Km/h，雨天50Km/h，以及雪天20Km/h的24小時(shí)全天候、高精度自動(dòng)駕駛。

何曉飛也透露了飛步發(fā)展規(guī)劃：

• 2018年，主要解決城際貨運(yùn)，由一個(gè)城市倉(cāng)庫(kù)到另一個(gè)城市倉(cāng)庫(kù)貨運(yùn)。
• 2019年，主要解決市內(nèi)貨運(yùn)，涉及市內(nèi)道路，人車混行。
• 2020年，省際貨運(yùn)，中間涉及充電、加油等問題。
• 2022年，走向通用無(wú)人駕駛，打造出一個(gè)集環(huán)境感知、地圖定位、規(guī)劃控制、AI芯片為一體的AI技術(shù)平臺(tái)——這可能也是飛步“飛越極限，步入未來(lái)AI駕駛”的最好詮釋。

目前，飛步已獲創(chuàng)新工場(chǎng)天使輪投資。

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