当自动驾驶遇上中国式路况，安全问题如何解？

Posted 2021-04-27 长城会

这两年智能驾驶风起云涌，带来了对于整个行业的颠覆以及重构，同时也带来了全新的想象空间。这几年智能驾驶领域大颚进场，资本、产业基本到位，是一个最强队集结的行业。但是驾驶和人的生命安全息息相关，仍然有特别多的考量和无数亟待解决的问题。

4月27日，在GMIC大会上，将门创始人兼CEO高欣欣与图森未来联合创始人兼COO郝佳男、Momenta CEO曹旭东、地平线公司副总裁和首席云架构师吴强，围绕“智能驾驶的今天和未来”的主题进行了圆桌讨论，他们每个人代表了智能驾驶不同的领域和维度，各抒己见。

高欣欣：请问地平线的吴强博士，在你看来智能驾驶现在在一个什么样的状况呢？

吴强：智能驾驶领域其实很广泛，首先我觉得从车内智能方面，例如信息系统、语音交互、车联网方面，我觉得我们国家其实做了很好的成绩。上汽的斑马系统和其他公司的斑马系统，每年都有几百万的出货量。但是在自动驾驶方面，它的软件系统过去一直被控制在一些国际企业手中。我们中国厂商在这里扮演的角色一直是很薄弱的。但是近几年有很多创业公司，无论是在美国或者是中国都加入了自动驾驶行业，包括我们地平线等等都加入进来，从各个角度发力。

总体来说，现在不管是巨头或者是项目创业公司，我们都属于持续发展和迭代的过程，所以还没有说哪一家起到绝对控制的地位，每一家都有自己的特色。地平线更多的是从软硬件结合，我们做自己的自动驾驶芯片，在感知方面、传感器方面尽可能比较便宜，比较薄，比重更多的是放在计算方面，这是我们的特色。

从应用和落地的角度来说，自动驾驶有非常强的地域性，中国的自动驾驶跟美国、日本、欧洲都不同，所以我们必须要适合中国的场景。例如中国很多人过马路不看红绿灯，所以自动驾驶也必须要能够考虑到这种情形。要做成国际化的产品，必须要考虑到各个地域的复杂性。另外一方面，复杂的场景也为创业公司也提供了很好的机会，我们作为中国的本土创业公司，在中国具有很大的机会，甚至跟国际巨头抗衡。

高欣欣：安全是自动驾驶最重要的考量，在这个领域里最难的部分是哪些，你们又是怎么解决的呢？

曹旭东:最难的部分就是安全，解决安全问题需要海量的数据，我们的解决方案就是通过众包的方式。我们提供给商业车队，帮助他们做安全团队，我们可以获得海量的数据，通过这些数据反映出来一些算法的不足。

另外一方面，前装也是获取数据的另外一个渠道。前装可以分成两个阶段，中间有一个巨大的分水岭。因为责任的界定不同，导致它对可靠性的要求有巨大的差别。我们评估下来需要做到一百万公里接管一次，这个要求比现在行业里面最领先的Google高非常多。我们的目标希望做到1000公里接管一次，意味着这将是特斯拉的50到100倍的性能。。当然最开始前装的责任方还是以人为主机器为辅。随着数据的积累，我们相信能够逐渐升级做到百万公里接管一次。

高欣欣：人类开车的时候有很多习惯和逻辑。司机的逻辑对于自动驾驶算法会有什么影响吗？

曹旭东：针对强行加塞等恶劣情况，我们需要在多个维度上优化算法，包括硬件和软件。例如传感器和环摄摄象头预测旁边车的轨迹。驾驶策略的优化在不同场景不同客户下是不一样的。在不同的国家，不同的道路环境，以及这个国家的驾驶者的驾驶习惯不同，你的产品从硬件到软件、算法、驾驶策略都需要做一定的改变，自动驾驶其实有很强的地域性。在每一个地域里面都很有可能出现一个本土或者是多个本土自动驾驶巨头的崛起。

高欣欣：图森未来在智能驾驶做的是特别细分的领域，做的是高速L4无人驾驶卡车细分领域。图森未来的方向主要是商用车自动驾驶，请问郝佳男先生，商用车和乘用车在自动驾驶的开发上有什么区别，图森又是怎么做的呢？

郝佳男：我觉得有两个纬度，第一个是商用车跟乘用车的区别。第二个是轿车跟卡车的区别，我分别在这两个纬度说。

首先是商用和乘用，商用跟乘用，通俗来讲我们认为就是ToB跟ToC的区别，商用车包括货运和出租车，用于创造价值。乘用车是通过给最终的用户增加自动驾驶的功能，来提升驾驶本身的乐趣或者提升安全。自动驾驶是相对新兴的技术，我认为在商用车可能更方便推广。

另外一个纬度是轿车，首先的区别是车大小明显不一样，运营场景有区别。小车更多的是在城市路段或者是城乡接合部的路段运行，它所面临的场景跟卡车这样走干线物流或者在一定的区域内完成运输活动的场景会不同，这个不同点会造成我们需要在技术上突破和着重解决的问题是不一样的。

高欣欣：芯片话题一直是国家的重点，但是最近变成社会的热点了。如何在绝对算力和算法的演进上做取舍，产品设计的策略是什么样的呢？

吴强：芯片复杂，自动驾驶的芯片更复杂。阿尔法狗下围棋很复杂，但它毕竟是在一个封闭的环境下。自动驾驶面临的是开放的环境，信息是不完整的，所以要想做出自动驾驶的芯片就更复杂。另外，它还不能出错，这是最大的挑战。对自动驾驶芯片，它的安全可靠性要比普通芯片高三个数量级，因为汽车出错就是人命关天的事情。

地平线作为一个中国本土的创业企业，我们不能跟巨头们拼工艺。我们更多的是从算法和计算机架构的角度来做出我们的特色。通过场景决定算法，算法决定计算机架构，软硬件结合的方式来达到最好的效果，我们不是通过工艺来把性能提升，我们更多是通过算法和我们对计算机架构的理解和调整来达到最优的效果。所以这是我们的策略。我们也在组建我们车轨的芯片团队，联合英特尔的战略资源打造车轨迹芯片，对应自动驾驶复杂的场景。

高欣欣：展望一下如果真的能够实现自动驾驶，你觉得需要一个什么样规模的计算力，什么样的平台才能撑起这样一个计算力呢？

吴强：刚才说了自动驾驶场景很复杂，我们需要一个很强的计算能力。计算能力很难量化，但是我们认为它必须是专用的处理器。所以从这个角度来说，它的性能参数并不一定能转换成在自动驾驶场景下需要的性能，因为自动驾驶的场景是不同的。对自动驾驶场景重新设计我的架构，在这种专属场景下，性能是优于其他芯片的。所以我一直坚信自动驾驶将来的未来一定是向专用的方向走，这样才能不断地打磨提供足够的算力来满足这个场景的需求。

高欣欣：汽车行业是严谨安全的，所以他必然在过程中肯定要慢下来，软件和算法则需要不断迭代，如何平衡这两点呢？

曹旭东：车企非常重视流程，而这些流程都是经过了上百年的积淀沉淀下来的，当我们深度沟通的时候我们发现完全可以理解的，我觉得是一个熟悉的过程，对于我们来说也有很大的帮助。其实我们可以跟车企沟通，这样的流程背后的初衷到底是什么，我们是不是存在另外一个创新的流程，它的节奏更快。但是现在遇到汽车产业百年未有大变局的时候，每个人都知道快才能抓住机会，这个时候我们跟他们充分交流沟通合作以后，提出来一个新的流程，仍然能够保证他们之前对安全性的要求。我觉得是双方都特别愿意去做的事情。

高欣欣：自动驾驶行业其实不缺钱，特别缺人。从人才的纬度在创业公司他会获得什么样的学习呢？

郝佳男：自动驾驶现在是一个非常好的时机，也是一个非常难得的时机，整个自动驾驶或者说人工智能，实际上提出是非常早的，中间有它的兴衰，如今又迎来了一次热潮。

在人工智能整个大的话题下面，我觉得自动驾驶是非常好的平衡点。比如说现在我们研究一些非常通用的人工智能，它离商业化很远。自动驾驶所需要人工智能的技术，在今天它是处于相对比较好的状态，它已经有一个很好的基础。这样一件事情能够体现出技术人员的价值所在。所以我觉得对于想进入这个领域的同学们来说，现在真的是千载难逢的时机，你们可以在今天进入这个领域一起去创造一个历史。

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