楼天城:芯片 激光雷达 深度学习让自动驾驶成为可能

楼天城:芯片 激光雷达 深度学习让自动驾驶成为可能
2019年12月18日 15:43 北京商报

  12月18日下午消息,新浪“2019科技风云榜”年度盛典今日在北京香格里拉酒店开幕。本次科技风云榜以“重构新科技 赋能新生活”为主题,与众多行业领袖、业内大佬共话科技时代。小马智行联合创始人兼CTO楼天城在盛典上发表《自动驾驶重塑未来交通:打造RoboTaxi商业化生态,为行业赋能》的主题演讲。

  楼天城提到, 最近自动驾驶有很多的争议,大家说自动驾驶还需要很长时间才能落地,用“北京的天比较冷”这样的话来形容。“我刚好今天是从东北来的,我觉得北京的天气还好,一点都不冷。”

  他表示,这十年间,自动驾驶经历了很多变化。早在2012年、2013年,大家讨论的还不是自动驾驶如何落地、如何应用,而更多是说这个技术有没有任何可能。那个时候缺少三样东西,这三样东西在2012年左右突然间都出现了,让人们突然间有了信心:原来自动驾驶真的是有可能做成。

  楼天城指出,这三样东西按照出现的时间顺序,是芯片、激光雷达和深度学习算法。这三个很大的突破,让自动驾驶在今天得到了大家的关注,实现了自动驾驶车能在路上跑。

  “这十年间,自动驾驶技术一直在不断被攻克,一直想前走,才走到了现在。”楼天城表示。

  以下为楼天城主题演讲《自动驾驶重塑未来交通:打造RoboTaxi商业化生态,为行业赋能》实录:

  主持人:无人驾驶在2019年下半年再次成为热门讨论话题,这一次大家将目光放在落地和商业化上,作为无人驾驶领域的先行者,被称为“楼教主”的IT大神楼天城如何看待市场?他带领的小马智行又如何在这波浪潮中脱颖而出?下面有请楼天城先生给我们带来《自动驾驶重塑未来交通:打造robotaxi生态,为行业赋能》的主题的演讲。有请!

  楼天城:大家好,我叫楼天城,我来自无人驾驶初创公司小马智行。创业三年以来,一直有很多机会走到这样的台上跟各位分享跟自动驾驶相关的故事。这三年中,自动驾驶得到了很多的关注,当然跟今天最相关的一点就是这三年来 发生了很大的变化。每次讲这个话题,我做完自我介绍之后就开始介绍行业,但是通过这三年的发展,我应该不需要对行业进行介绍了,所以我就直接跳过对行业的介绍。

  最近自动驾驶有很多的争议,大家说自动驾驶还需要很长时间才能落地,用北京的天比较冷这样的话来形容。我刚好今天是从东北来的,我觉得北京的天气还好,一点都不冷。这十年间,自动驾驶经历了很多变化。早在2012年和2013年,那个时候大家讨论的都还不是说自动驾驶如何落地,如何应用,而是更多的说这个技术有没有任何可能。那个时候缺少三样东西,这三样东西在2012年左右突然间都出现了,让人们突然间有了一个感觉,原来自动驾驶真的是有可能做成的。这三样东西按照时间顺序应该是芯片、激光雷达和深度学习的算法。这三个很大的突破,让今天自动驾驶得到了大家的关注,自动驾驶车能在路上跑。这十年间,自动驾驶技术一直在不断被攻克,一直想前走,才走到了现在。

  robotaxi这个词出现的很早,有一个很重要的时间点,大概四年之前,2015年的10月,那个时候在大洋彼岸,在美国德州的一个城市,当时Google旗下的自动驾驶公司,在奥斯汀做了第一次纯无人驾驶车的展示。当时邀请了一位长期对Google自动驾驶很关注的人士,邀请他坐在根本就没有方向盘的车里,在奥斯汀的市区完成了5公里的全自动驾驶。说得不好听一些,如果那个车真的发生什么意外,那个乘客只有跳车这一种选择。由此我们才真正意识到自动驾驶有一个多么困难的点,那就是从demo展示到真正产品化、真正运营,二者之间有多么大的距离。

  自动驾驶可以很容易以demo的形式呈现在我们面前,然而它难以通过产品化的方式展现在我们面前。小马智行一年前的今天,在广州的南沙进行了试运行,当时只有8个站点,现在我们已经做到了100多个站点。在南沙的居民都可以坐robotaxi到达所有的商业区、学校、医院,以及作为的交通枢纽。到今天刚好是一周年的纪念日。在美国加州我们与现代汽车联合推出了robotaxi,这是加州第一个面向公众开放的自动驾驶出租车的服务,面向的是当地所有居民。我们也做了一个纪录片,来纪念一年时间robotaxi发生了什么。

  (视频)

  小马智行从robotaxi开始运营一周年以来,完成了7万单订单。与此相关,在刚刚推出robotaxi的时候,我们在尝试理解用户,用户是如何看待robotaxi的。最初有一种担心,用户可能觉得这是非常新鲜的事情,会先尝鲜,但是尝完鲜之后这可能就不是他们日常经常使用的工具了。最早我们装的是雷达是非常大的,有一位非常可爱的妈妈专门问我们,我们的激光雷达是不是风力发电用的。事后,我们觉得这个时刻非常有意义,邀请她成为了第一位robotaxi的乘客。

  这一年,我们除了了解用户之外,很多用户除了尝鲜之外,自动驾驶开始成为了他们生活中的一部分,我们也有机会接触到了很多早期自动驾驶的乘坐者。

  这个乘坐者叫丹尼尔,是一个商学院的学生。他日常出行靠公交车和滑板,滑板的出行距离是非常有限的,然而在美国公交车存在巨大的不确定因素。丹尼尔得到机会之后,开始尝试这样一种不同的出行方式。对他来说特别是对学生来说,半夜一、两点,robotaxi比很多公交车和他的滑板更高效更规律方便他出行。对我个人而言,我个人曾经也是工程师的一员。作为工程师来说,每当半夜一、两点下班的时候,其实是很难打到出租车的。因为出租车司机的策略是要做到最优化,当前存在一个机制,在这个机制中每个人都改变的话,他不会得到最优的状况,所以所有的出租车都是在均衡的情况下进行的。不会有司机刻意在一、两点等待乘客,或者到偏远的地方等待乘客。于是大家会集中挤在交通和时间比较拥堵的时段,而自动驾驶有机会能够做全局的调度,很好地提升整个区域交通的效率。

  最早我们提供robotaxi的时候,并没有对用户进行筛选,当然目的是希望更多样的用户可以体验自动驾驶出行的服务。运营一段时间之后我们收到了一封邮件,这封邮件来自于Ramos,他需要借助轮椅出行。在美国借助轮椅出行很麻烦,因为残障通道没有办法完全达到要求。他乘坐Uber的时候,后备厢会经常堆上各种各样的物品,根本无法收纳他的轮椅。推出robotaxi之后,他开始乘坐,他就逐渐接受了原来机器人开车也可以做到很安全、很稳定。

  往前走真正做成robotaxi需要多方的努力,其实这并不是自动驾驶技术公司单方才能做成的事情,至少包括两个非常非常重要的合作伙伴。他们是汽车OEM以及TNC,也就是共享出行的出行端的出行提供方。对于OEM,我们非常好理解,经常有一个比喻,自动驾驶好比作为一个汽车的大脑,这个时候它需要一个非常强壮的身体,有百年积淀的汽车行业刚好是最重要的基础。这是我们选择丰田等领先的OEM厂商合作的原因。另外,对于用户的出行服务也需要很好的合作伙伴。

  回到技术,robotaxi技术至少有两个非常大的难点。首先安全肯定是第一位的。在人类驾驶中,都有很多对人来说非常难,有时候会有安全隐患的点,比如夜间行驶,比如对面逆光的强光,这些自动驾驶都可以很好的处理。与此同时,复杂情况也非常多,比如恶劣天气、暴雨暴雪,比如人车混流非常复杂的路口,还有突如其来的加塞。如何能够在如此复杂情况下保持安全,是自动驾驶遇到的非常大的挑战。

  还有一条,如果做到robotaxi服务,需要一定的数量和规模,需要在一个区域内部署几十,甚至几百辆的自动驾驶汽车,能够7×24稳定运行。robotaxi对车辆的稳定性提出了非常高的要求,这个难度并不亚于真正做到安全。

  下面一个视频展现的是我们通过一年的发展,是如何处理在道路上的各种复杂场景的。

  这个地方是一个购买海鲜的市场,里面充斥着各种各样的人、自行车、摩托车。在这个路口,要同时识别上百个物体。这是一个逆行的案例,施工的时候,人会放一些便于人类司机理解的标识,这个时候自动驾驶也要具有这个能力,能够像人类司机一样理解施工队留下的标志以及它们的含义。

  有时在路边有一些临时的停车,我们也需要很好的避让。这是路边每周末的垃圾筒会被推到路上,我们要能够做到非常好的让行。这是非常窄的路,两边停着各种车辆,这个时候会出现与对面的车辆共用道路的情形。

  行进路线上有比你高的物体以及突如其来的行人或非机动车,自动驾驶需要避让。雨天也是需要我们处理的情况,特别是在广州亚热带气候会经常有各种雨天,雨天对人类驾驶都会造成信息收集的障碍,这个时候我们仍然需要做到非常安全。这是我第一次看到向天上喷水的洒水车。如上的很多场景都是我们robotaxi需要解决的场景。有时我们会先在简单的路上开,这是肯定的。但是很多复杂场景不在于它出现的频率是多少,而在于它会不会出现。如果高速上真的有行人出现,我们也要做到非常合理地避让行人,这些都需要AI算法的发展以及现在处理。

  刚才我提到的很多AI技术指的都是通用的AI,通用AI要像人一样简单读写,还能像人一样分析推理拓展。具有这样能力的AI,才为今后科技的发展提供了无限可能。包括无人驾驶,很多人会问到无人驾驶需要多久才能完成,在我来自动驾驶出现的第一天到今天为止的技术发展是超过预期的,但仍然需要3—5年的时间才能在特殊的区域内真正做到无人驾驶。其中还有非常多的挑战需要去克服。包括我个人在内,我个人也是极客黑客出身,包括公司里也集中了大量的极客,我们非常感谢有这样的机会。我经常想对自动驾驶说一声谢谢,因为很有幸在我们有生之年得到了这样一个机会,利用平生所学去发展自动驾驶。希望自动驾驶能够早日走进我们的生活,成为我们生活的一部分。

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