“讓無人駕駛擺脫方向盤” ——馭勢科技商業(yè)化之路
“讓無人駕駛擺脫方向盤?” 這句話看起來有點奇怪,無人駕駛和方向盤好像本就是一對矛盾的詞組。然而事實上,目前無人駕駛還遠遠離不開方向盤。
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。

按照上述分級標準,當前大量傳統(tǒng)車企均已實現了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)架構的自動駕駛領域,又稱ADAS。
“ADAS與無人駕駛,好比靈長類與智人,看著挺像,其實不是一回事兒。” 馭勢科技聯合創(chuàng)始人趙勇解釋道,“舉個例子,ADAS前方碰撞預警誤報(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,無人駕駛的復雜程度和難度呈指數級增加。真正的無人駕駛之路才剛開始,挑戰(zhàn)與機遇并存,許多互聯網巨頭和傳統(tǒng)車企都在押寶這一領域。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***的計算機視覺技術,還要有***的復雜系統(tǒng)設計、汽車規(guī)劃和控制。”談到創(chuàng)立馭勢科技的初心,趙勇認為,中國需要真正高含金量的技術公司,不希望去挑戰(zhàn)某種已經存在的不良現象,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(原北京理工大學無人車項目負責人)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,幾位聯合創(chuàng)始人已經做好了最初的「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駕駛,又被馭勢稱之為“人機共駕”。在這里,人依然是駕駛的主導方,機器則是協(xié)同方,兩者之間進行協(xié)作駕駛,即駕駛時,機器會根據收集到的信息,在需要時提供轉向、助力或者剎車的輔助,也可以在某些特殊場景下實現自動駕駛。
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。之所以強調“限定”,代表周圍環(huán)境已經為車輛熟知并掌控,并不會出現未知和不可控的情況,而且這個模式的車輛是低速狀態(tài)。
要實現這一目標,吳甘沙認為目前還存在兩大難點:
- 算法,現在的人工智能還缺乏足夠的學習能力,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雜、動態(tài)并且充滿不確定性的。
- 系統(tǒng),智能駕駛系統(tǒng)的復雜程度,僅就單代碼量而言,奔馳S級轎車是波音787客機的16倍,這么一套復雜的系統(tǒng)如何支撐它良好運行就是一個問題。
算法需要大量時間和數據去驗證,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。
馭勢科技現有的GPU都用來跑生產數據,大量GPU資源都在滿負荷運轉,但同時研究團隊還需要ImageNet數據來做Pre-training,如果使用現有的GPU資源,那么就需要排隊等待使用,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產品。UAI-Train底層有海量P40資源,可以通過界面選擇一次訓練需要的資源量,上層把系統(tǒng)、驅動、框架都已經封裝好,用戶只需上傳代碼即可。
在使用時,不同于租用GPU主機空閑時也要收取費用,UAI-Train只有任務開始時才會產生費用,任務停止則計費停止,真正做到按需收費。訓練效率上,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(國際消費電子展)上,馭勢科技發(fā)布了首輛無人駕駛電動車并進行了技術演示。
(圖:馭勢科技無人駕駛電動車)
按照馭勢科技的時間軸,未來1年內會加速推進這款車的量產,初步實現園區(qū)內低速無人駕駛應用,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。”趙勇堅定地說。