嘉賓丨王肖
撰稿丨千山
欄目介紹：《技術人訪談錄》是51CTO旗下的一檔人物訪談欄目，通過對不同行業(yè)/領域的技術大咖進行深入訪談，展現(xiàn)他們的人生閱歷、發(fā)掘他們的價值理念、分享他們的職業(yè)經(jīng)驗，帶你走進技術人的世界！
“我國自動駕駛研發(fā)由前期的概念集成轉向更加務實的技術攻關。”這是人民網(wǎng)研究院于近期發(fā)布的《中國移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展報告（2022）》里的論斷。
資料顯示，我國L2智能駕駛輔助產(chǎn)品裝車率連年攀升，同時，傳統(tǒng)和新勢力車企不斷加強智能化技術應用，覆蓋多場景的自動駕駛功能在量產(chǎn)車上集中搭載。但是，時而出現(xiàn)的智能駕駛輔助系統(tǒng)事故讓人憂心，自動駕駛的技術成熟度和相關倫理爭議、法規(guī)缺位也讓人有所猶疑。
如何看待自動駕駛產(chǎn)品化面臨的挑戰(zhàn)？自動駕駛領域，量產(chǎn)商用的前提條件是什么？自動駕駛真正落地的關鍵在哪里？圍繞這些議題，《技術人訪談錄》特邀無人駕駛企業(yè)北京智行者科技股份有限公司（以下簡稱“智行者”）CTO王肖，聊一聊他投身自動駕駛的這些年。
專業(yè)：是“時之所趨”，也是“己之所愿”
王肖畢業(yè)于清華大學汽車工程系，攻讀博士學位時，主持多個橫縱向課題研發(fā)，累計發(fā)表10余篇SCI/EI/行業(yè)頂級論文。2015年，作為聯(lián)合創(chuàng)始人創(chuàng)辦了智行者，擔任CTO一職，全面負責公司整體技術規(guī)劃及實施工作。
談及為何選擇汽車工程專業(yè)，王肖提到兩點：
其一，時之所趨?？陀^來說，中國是汽車大國，但并非汽車強國。而智能網(wǎng)聯(lián)汽車對中國的汽車工業(yè)而言是很大的機遇，也是彎道超車的好機會。
其二，興趣所在。王肖本身對計算機、軟件、人工智能都有很強的好奇心和求知欲，因此考慮到，如果傳統(tǒng)的汽車工業(yè)有這些新興技術的加持，進而打造出自動駕駛的車輛，在王肖看來是一件很酷的事情?！澳軌虬褌€人興趣同行業(yè)發(fā)展結合在一起是非常幸運的，所以我堅定不移地選擇了這個方向?！?/p>
回顧個人的成長軌跡，對于將自動駕駛作為學習和工作的方向，王肖深感這是他人生中最重大的轉折點之一。
“通常來說，傳統(tǒng)的汽車專業(yè)會主攻機械、發(fā)動機、底盤等領域的知識，但在我求學的時候趕上了智能化時代，雖然偶爾也有迷茫，但自然而然地就在這個方向上堅持了下來。”
作家柳青在《創(chuàng)業(yè)史》中寫道：“人生的道路雖然漫長，但要緊處常常只有幾步，特別是當人年輕的時候?！睕]有人的人生是一條直道，站在岔路口，你做下選擇的一個個瞬間累加起來就是生活。
抉擇：智行者開辟的第三條路
近年來，關于自動駕駛的新聞不絕于耳，其發(fā)展有目共睹，其瓶頸也備受關注。從實驗室到市場，自動駕駛的產(chǎn)品化到底要跨越哪些藩籬？王肖認為，自動駕駛作為新生事物，面臨的挑戰(zhàn)眾多，其中難度最大的三點分別是：成本、技術復雜性和場景選擇。
成本。自動駕駛涉及很多昂貴的硬件，包括激光雷達、高算力芯片等等。“我上學的時候，一個傳感器動輒是幾十萬甚至上百萬?！笨梢哉f，自動駕駛行業(yè)整體成本較高，一定程度上拖慢了商業(yè)化速度。
技術復雜性。自動駕駛是一個極其復雜的綜合體，融合了機械、電子、人工智能、自動化等相關技術?！疤貏e是考慮到城市的復雜路況，比如robotaxi等場景應用存在很多長尾問題，Google已經(jīng)做了十多年仍然沒有實現(xiàn)商業(yè)化，可見自動駕駛技術難度之高?！?/p>
場景選擇。自動駕駛可應用的場景非常多，在諸多的場景中，如何選擇到具有剛需的、市場空間足夠大的場景，對企業(yè)來說是一大挑戰(zhàn)。“自動駕駛到底能給用戶解決什么痛點，在什么樣的場景下他們愿意為此買單，找準了切入點才是落地的關鍵。”
放眼當下的自動駕駛賽道，圍繞商業(yè)化進行的探索主要分為兩種典型模式。王肖對此進行了說明。
第一種是Waymo模式，即通過部署復雜的傳感器、昂貴的設備直接定位L4/L5級別自動駕駛。“這種模式主要是想一步到位，把車輛直接全部無人化，以此來做商業(yè)運營。但目前來說，這一路線成本高，技術難度也高，商業(yè)化落地很難?！?/p>
第二種是特斯拉模式，即通過車輛的商業(yè)化應用，不斷收集數(shù)據(jù)，并以此迭代算法，逐漸提升至自動駕駛級別?！斑@種模式通過便宜的傳感器（例如相機）來采集數(shù)據(jù)，越多車輛進入實際駕駛場景，數(shù)據(jù)越豐富，車輛就能被訓練得越聰明。這種漸進模式已經(jīng)被特斯拉證明是非常成功的?！?/p>
面對這兩種發(fā)展路線，成立于2015年的智行者選擇了第三條路——兩者結合的模式。
“我們將自研的L4級別無人駕駛大腦從場景和應用級別上進行降維應用，比如應用到環(huán)衛(wèi)、物流配送等低速場景以及L2/L2+/L3級別的乘用車自動駕駛領域，并在上述場景實現(xiàn)了規(guī)?；逃寐涞亍！?/p>
王肖作了進一步說明：因為智行者的定位是做無人駕駛大腦，因此主要采用的是L4級（即Waymo模式）。但在推進落地的時候，首先落地到低速的封閉園區(qū)一類的特定領域。通過大量的產(chǎn)品落地，來獲得更為多樣化的數(shù)據(jù)反饋，從而豐富多種數(shù)據(jù)的維度和場景。如此一來，讓無人駕駛大腦越來越聰明，最終穩(wěn)步邁向L4級無人駕駛時代。
對于前景，王肖表現(xiàn)得比較審慎：“相信那應該是五到十年之后的事情，但是我們目前必須扎扎實實地做好每一步?！?/p>
落地：以通用型無人駕駛大腦賦能多場景
作為自動駕駛陣營中的“創(chuàng)業(yè)派”，智行者團隊在成立之初就決定將研發(fā)方向定位于“無人駕駛大腦”，七年來也始終將主要精力聚焦于此。
自動駕駛涉及環(huán)境感知、規(guī)劃決策、執(zhí)行控制等各環(huán)節(jié)。為什么要做無人駕駛大腦？王肖將其歸因于兩點。
第一，智行者認為未來的自動駕駛必須要像人腦一樣具有高度的智慧，才能適應不同的場景。“一個合格的無人駕駛大腦要像一個合格的司機一樣，無論是何種場景、何種車型，它都要具備自學習和遷移學習的能力，而不是一個大腦只能適用一個場景，只有這種通用型無人駕駛技術才能更高效地賦能多種場景，真正地實現(xiàn)技術落地?！?/p>
第二，自動駕駛的各個環(huán)節(jié)都有很高的實現(xiàn)難度，但更大瓶頸在于規(guī)劃決策方面?！霸诃h(huán)境感知方面，我認為現(xiàn)在的自動駕駛技術已經(jīng)達到甚至超過了人眼的水平。但規(guī)劃決策方面，自動駕駛技術還遠不及人的思維靈活多變。比如在復雜的擁堵場景中就會涉及到駕駛員之間的博弈策略，在這種情況下，自動駕駛可能因為策略保守而舉步維艱。”從這一層面考慮，“無人駕駛大腦”是更具挑戰(zhàn)性的一個方向。
王肖介紹，智行者無人駕駛大腦包含了自動駕駛中央計算單元（AVCU）、自動駕駛操作平臺（AVOS）、自動駕駛數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)（AVDC）三大模塊。三大模塊之間具有高內(nèi)聚、低耦合的特點，可以保證不同場景的功能復用和快速部署，能夠高效賦能robotaxi、robobus、環(huán)衛(wèi)、物流及特種領域等多個場景，是行業(yè)內(nèi)少有的通用型“大腦”。
具體來說，AVCU即自動駕駛控制器，類似于大腦里的物理結構，是硬件的基礎；AVOS即自動駕駛的操作系統(tǒng)，就像人的思想靈魂，是關鍵的軟件；AVDC即自動駕駛的數(shù)據(jù)中心，猶如人的學習能力，代表不斷模仿、習得、進化的能力。
智行者的無人駕駛大腦之所以可以高效賦能多個場景離不開“一體一環(huán)”的技術優(yōu)勢特點?！耙惑w”是指智行者獨創(chuàng)的積木式架構，即將底層系統(tǒng)架構模塊化，用搭積木的方式做無人駕駛，可大大提升不同場景技術落地效率?！耙画h(huán)”是指智行者打造的數(shù)據(jù)閉環(huán)，通過多場景落地，智行者獲得了海量數(shù)據(jù)回流，打造了完善的數(shù)據(jù)閉環(huán)系統(tǒng)，可以更低成本、更快速度迭代算法，形成更加強大的無人駕駛大腦。
王肖強調：“基于無人駕駛大腦的組成和架構優(yōu)勢，我們才能在乘用車、特種車以及物流、環(huán)衛(wèi)等多個領域實現(xiàn)落地。這些領域看似各有特色，場景多元，實際其底層邏輯是相通的。就像一個具有高度智慧的人類，可以應對任何場景，并不會因為外界干擾而影響行車。我們理想中的無人駕駛大腦能夠通過數(shù)據(jù)迭代不停進化，而非一成不變。能保持進化是區(qū)別于傳統(tǒng)汽車的最關鍵的部分，也是其最核心的意義和價值所在?！?/p>
普及：長路漫漫，任重而道遠
盡管自動駕駛的未來市場空間可達萬億級，但真正實現(xiàn)規(guī)模化的量產(chǎn)商用依舊任重道遠。王肖認為，要達成量產(chǎn)，必須滿足三個前提條件：
安全。對汽車來講，安全永遠是第一位的。智能是安全的提高及輔助，只有在保證足夠安全的情況之下才能談發(fā)展。
規(guī)模。要收集更多的數(shù)據(jù)，必須要有更大規(guī)模的自動駕駛的投放。當下，國內(nèi)的自動駕駛的普及率相對來說還比較低。只有當智能化程度越來越高，民眾的認知和接受程度越來越高，每年有更多的智能汽車投放到市場，才能形成規(guī)模效應。
成本。老百姓愿意付多少錢去購買自動駕駛汽車，這一點非常重要。而且當前老百姓還沒有切實地感覺到自動駕駛帶來的超出預期的好處。如何在控制好成本的前提下更好地解決用戶的痛點問題是業(yè)內(nèi)需要努力的方向。
自動駕駛的長遠發(fā)展除了需要依靠技術的革新、市場的蓬勃外，還需要更多人才的投入。王肖對有志于在自動駕駛領域有所作為的同學給出了自己的建議：
1、打好基礎。建議從底層工程師開始干起，學習包括傳感器的知識、車輛的調試以及編程相關技能等等，一定要打好地基。
2、多關注國外的最新發(fā)展方向，包括閱讀最先進的論文以及關注類似于特斯拉等企業(yè)的研發(fā)方向、研究視頻，這樣才有利于建立起自己的國際化前沿視野。
3、結合自己的研究興趣和優(yōu)勢，選好具體崗位，到底是從事算法工程師、軟件工程師還是硬件工程師，需要自己多加權衡。選好崗位之后，一定要深入地堅持下去，長期地學習，這樣才能形成個人能力的護城河，才能走得更遠。
“自動駕駛需要大量的軟件、算法、芯片以及電子電器類的人才，希望對這個方面感興趣的同學多關注這個領域的發(fā)展。”
結語
在未來的5-10年，自動駕駛有望獲得更具革新性的發(fā)展，改變我們生活和工作的方方面面。但正如王肖所說“再宏大的故事，再激昂的暢想，都需要從業(yè)者踏踏實實的落地，都需要形成正向的商業(yè)閉環(huán)、產(chǎn)品閉環(huán)，讓投資者和大眾都對自動駕駛技術充滿信心”。唯有如此，自動駕駛才有可能像今日的智能手機一樣，真正進入“尋常百姓家”。
