“讓無人駕駛擺脫方向盤?” 這句話看起來有點(diǎn)奇怪，無人駕駛和方向盤好像本就是一對矛盾的詞組。然而事實(shí)上，目前無人駕駛還遠(yuǎn)遠(yuǎn)離不開方向盤。

國際汽車工程師協(xié)會(SAE)把自動駕駛分為了5個階段，L0~L5 ，其中L0是指人工駕駛，L5則是完全自動駕駛。

按照上述分級標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)前大量傳統(tǒng)車企均已實(shí)現(xiàn)了L1的駕駛支援，也就是輔助駕駛。部分車型的定速巡航、自動跟車等功能也已步入了L2階段——由系統(tǒng)架構(gòu)的自動駕駛領(lǐng)域，又稱ADAS。

“ADAS與無人駕駛，好比靈長類與智人，看著挺像，其實(shí)不是一回事兒。” 馭勢科技聯(lián)合創(chuàng)始人趙勇解釋道，“舉個例子，ADAS前方碰撞預(yù)警誤報(false positive)一下無傷大雅，但變成自動駕駛總是無端踩剎車，會煩死人，反之，如果為了減少誤報而導(dǎo)致少報(false negative)，ADAS不會有大問題，畢竟人是主要操控者，但自動駕駛是機(jī)器為主，對危險的錯判將會引發(fā)大問題。”

與ADAS相比，無人駕駛的復(fù)雜程度和難度呈指數(shù)級增加。真正的無人駕駛之路才剛開始，挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存，許多互聯(lián)網(wǎng)巨頭和傳統(tǒng)車企都在押寶這一領(lǐng)域。作為一家成立不到2年的創(chuàng)業(yè)公司，馭勢科技則顯得非常與眾不同。

“我們必須建立一家新的公司，這個新公司首先要符合車規(guī)，除了擁有***的計算機(jī)視覺技術(shù)，還要有***的復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計、汽車規(guī)劃和控制。”談到創(chuàng)立馭勢科技的初心，趙勇認(rèn)為，中國需要真正高含金量的技術(shù)公司，不希望去挑戰(zhàn)某種已經(jīng)存在的不良現(xiàn)象，而是希望去開創(chuàng)一種全新的、更高級的生態(tài)。

抱著這一愿景，趙勇拉上吳甘沙(原Intel中國研究院院長)、姜巖(原北京理工大學(xué)無人車項(xiàng)目負(fù)責(zé)人)連同其他幾個小伙伴一起創(chuàng)立了馭勢科技。

盡管成立時間不長，幾位聯(lián)合創(chuàng)始人已經(jīng)做好了最初的「兩年計劃」，在自動駕駛的前后分別加上了限定詞，定下了兩條路：

全天候的半自動增強(qiáng)駕駛，又被馭勢稱之為“人機(jī)共駕”。在這里，人依然是駕駛的主導(dǎo)方，機(jī)器則是協(xié)同方，兩者之間進(jìn)行協(xié)作駕駛，即駕駛時，機(jī)器會根據(jù)收集到的信息，在需要時提供轉(zhuǎn)向、助力或者剎車的輔助，也可以在某些特殊場景下實(shí)現(xiàn)自動駕駛。

限定區(qū)域的無人駕駛。在這個場景下，“人”只是乘客，駕駛由機(jī)器一手操控，發(fā)生的環(huán)境會有所改變，可能是某個園區(qū)、公共交通的***一公里或者某個限定路線。之所以強(qiáng)調(diào)“限定”，代表周圍環(huán)境已經(jīng)為車輛熟知并掌控，并不會出現(xiàn)未知和不可控的情況，而且這個模式的車輛是低速狀態(tài)。

要實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，吳甘沙認(rèn)為目前還存在兩大難點(diǎn)：

1. 算法，現(xiàn)在的人工智能還缺乏足夠的學(xué)習(xí)能力，在一個確定的場景中可能沒有問題，但自動駕駛的真正場景是一個復(fù)雜、動態(tài)并且充滿不確定性的。
2. 系統(tǒng)，智能駕駛系統(tǒng)的復(fù)雜程度，僅就單代碼量而言，奔馳S級轎車是波音787客機(jī)的16倍，這么一套復(fù)雜的系統(tǒng)如何支撐它良好運(yùn)行就是一個問題。

算法需要大量時間和數(shù)據(jù)去驗(yàn)證，也需要大量GPU資源;系統(tǒng)需要不斷地去完善代碼，也需要不斷嘗試和大量資源。因此，為了解決這些問題，馭勢科技選擇與UCloud合作。

馭勢科技現(xiàn)有的GPU都用來跑生產(chǎn)數(shù)據(jù)，大量GPU資源都在滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，但同時研究團(tuán)隊(duì)還需要ImageNet數(shù)據(jù)來做Pre-training，如果使用現(xiàn)有的GPU資源，那么就需要排隊(duì)等待使用，這勢必會減緩算法和系統(tǒng)的研發(fā)速度。

針對馭勢科技的情況，UCloud推薦了UAI-Train產(chǎn)品。UAI-Train底層有海量P40資源，可以通過界面選擇一次訓(xùn)練需要的資源量，上層把系統(tǒng)、驅(qū)動、框架都已經(jīng)封裝好，用戶只需上傳代碼即可。

在使用時，不同于租用GPU主機(jī)空閑時也要收取費(fèi)用，UAI-Train只有任務(wù)開始時才會產(chǎn)生費(fèi)用，任務(wù)停止則計費(fèi)停止，真正做到按需收費(fèi)。訓(xùn)練效率上，利用UAI-Train底層資源的優(yōu)秀性能，P40的GPU加上SSD磁盤的配置，使用戶在享受低廉價格的同時，還可以有超過本地GPU服務(wù)器的性能。

UCloud 為馭勢科技在算法和系統(tǒng)兩個核心問題上提供了很好的助力，使其無人駕駛的商業(yè)化之路走得更好更快。在2017年拉斯維加斯CES(國際消費(fèi)電子展)上，馭勢科技發(fā)布了首輛無人駕駛電動車并進(jìn)行了技術(shù)演示。

按照馭勢科技的時間軸，未來1年內(nèi)會加速推進(jìn)這款車的量產(chǎn)，初步實(shí)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)低速無人駕駛應(yīng)用，覆蓋主題公園、景區(qū)、度假村等場景，到2019年逐漸向中高速自動駕駛過渡。

“現(xiàn)在需要做的事情就是把它變成真的，未來五年計劃，雖然不一定是說這個東西一定能成，但一定要走出一條讓它能夠可行的路子來。”趙勇堅(jiān)定地說。