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专访AutoX肖健雄 : 自动驾驶不存在泡沫 ,现在竞争远远不充分| 自动驾驶这十年

本文作者:Dude 2018-12-31 01:39 专题:自动驾驶十年
导语: 自动驾驶十年,从学者到创业者的转身。

编者按:对于自动驾驶行业而言,2018年必将是一个关键年。

这一年当中,Waymo one正式上线,自动驾驶正式走向大众;与此同时,自动驾驶由于需要大量的资金支持,迟迟未现落地,也被外界认为是泡沫泛起的行业。在银根收缩的一年,风头正劲的自动驾驶行业在融资节奏上也未免受到波及。

乐观者恒常乐观,悲观者则认为自动驾驶凛冬已至。

这是一个希望与焦虑并存的时刻,雷锋网新智驾采访数十位行业人士,用他们的视角,从潮水的源头开始追溯,复盘自动驾驶这十年,窥视未来的趋势和动向。

专访AutoX肖健雄 : 自动驾驶不存在泡沫 ,现在竞争远远不充分| 自动驾驶这十年

本文由腾讯新闻、新智驾共同出品,作者系新智驾 Dude ,腾讯新闻同步首发,未经授权,不得转载。

正文:

身为最早一批涉足自动驾驶的人士,肖健雄经历了无人驾驶寂静到爆发的曲线。

大约是十年前,肖健雄在香港科技大学,坐冷板凳研究计算机视觉之时,他未曾预料摄像头在汽车上的强大潜能。回顾自动驾驶这十年,肖健雄认为计算机视觉带来感知的突破,使得自动驾驶迅速发展。

在过去几年的创投热潮当中,自动驾驶是一个无法令人忽视,又尚未能见到的大规模落地的行业。掘金自动驾驶的道路上,很多的疑惑也未曾消除,很多的商业模式亦尚需要摸索。

浸淫自动驾驶行业十年,从学生到教授、到一线创业者,身份在不断地切换,而航道始终如一。雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾对话AutoX创办人肖健雄,他跟雷锋网新智驾讲述的不仅仅只是一个商业故事,更是带着从事自动驾驶十年以来对行业的思考与观察。

从起点开始回溯

事情都从起点开始追溯。

肖健雄大一、大二就读的是计算机有关于系统部分,随着研究的深入,发现系统的突破囿于许多的生产技术,诸如芯片的生产工艺等。由此肖健雄决定改行,在看遍了一轮港科大的教授研究项目,发现权龙教授的项目—— 计算机视觉最为酷炫,肖健雄决定师从权龙。

彼时,权龙刚刚拿到了Google  Maps的一笔研究费用,由谷歌团队提供数据,权龙实验室的团队负责处理街景地图当中感知,高清地图扫描,高清三维地图定位等部分,突破感知层的部分,这也是谷歌自动驾驶事业的开端。肖健雄担纲了这次Google项目的主要负责人,成为了该论文的第一作者。

除了谷歌的项目以外,权龙团队也承接了微软的感知项目。此次,肖健雄也做了大量的道路感知分析,当时团队还没有车可以直接进行道路采集,都是基于现有的城市数据进行研究。

由此打开了自动驾驶道路的历程,自此,肖健雄的每一站都和自动驾驶事业紧密相关。

远赴美国,就读MIT,专攻深度学习和物体识别方向;再后来,执掌普林斯顿教鞭,一手创立计算机视觉和机器人两个实验室,每一个点都是打通自动驾驶的层层关节。

时间轴拨到2016年。这一年,肖健雄认为是创业窗口的顶峰年。这一年当中,出现了肖健雄印象最为深刻的一件事情,也是自动驾驶的里程碑式事件——Waymo的正式面世。

也正是由于Waymo的正式面世,资本收到了鼓励,纷纷开始寻觅自动驾驶相关项目。与此同时,身在校园的肖健雄也感受到了资本的热度。

一方面无数的offer发到肖健雄的手上,包括福特在内的主机厂大小公司邀约,在和一家又一家公司洽谈以后,肖健雄认为自己掌握方向才是最高概率的做法,因为大的主机厂行动迟缓、政治派系斗争复杂,整体流程非常缓慢,即使自己加盟也难以扭转大的方向;创业公司则存在着诸多不稳定的因素。

另一方面,2016年也让肖健雄感受到资本市场对于自动驾驶公司的友好。肖健雄和徐小平吃了一顿水果,真格基金就敲定了对AutoX的融资。2016年的AutoX都没有认真正式地融资,就轻松地完成了天使轮的融资。

资本的友好和外界的真诚,让肖健雄意识到机会的到来。也由此,肖健雄决定成立AutoX,辞去了MIT 助理教授一职,从新泽西到硅谷。

专访AutoX肖健雄 : 自动驾驶不存在泡沫 ,现在竞争远远不充分| 自动驾驶这十年

跨界的Professor X

跨界的出身,使得肖健雄非常打破学术和业界之间的隔膜。

肖健雄认为学术界对于技术有着非常扎实的了解,但学术界囿于资源有限,例如一个导师最多带10个学生,然后每个学生又要承接项目当中的每一个细分的方向,难以集中火力解决一个问题。因此,这样的模式只能停留在验证以及发论文的阶段,难以真正地解决实际问题。

事实上,造成学术和工业界的脱节正是资源的受限造成的。学术界没有足够的力量搭建一个系统,以致于只能够将自动驾驶系统的每一个部分进行切割以及单点突破。肖认为这样的操作方法造成学术界对于单点技术的理解特别深刻,但与此同时,容易造成认知上的局限,不能全面地掌握各个单点技术之间应该如何进行配合,恰恰无人驾驶则是一个全面系统而繁杂的工程。

以无人驾驶当中的识别框为例,学术界的评分是静态结果为测评依据,但汽车在行驶过程当中,是动态的画面,这样的评分体系对于自动驾驶而言,就是极度的不合理。

类似这样的不合理地方,唯有投身工业界才能理解往日学术界的症结所在,也更加能够调度更多的资源集中火力解决问题。

但肖健雄认为自动驾驶得以突破也和学界有着密不可分的关系,学术界为计算机视觉的发展做出了不可磨灭的贡献。感知能力的突破,让汽车真正地有看清周围事物的可能。

此外,在肖健雄看来,大数据对于自动驾驶的发展同样功不可没,正是这么多的训练数据,使得自动驾驶在内的AI行业得到迅猛的发展。尽管现在看来数据非常重要是一个常识,肖健雄说,此前人们认为算法才是王道,数据并不重要。

这些认知的革新以及技术本身的进步是使得技术得以推进的重要原因。

第一桶金来自美国

和一贯的华人创业者归国创业的选择不同,肖健雄所选择的创业起点选定在硅谷。 

肖健雄坚决地认定无人驾驶的第一桶金必然是来自于美国。美国路况简单,大力成本更加高昂,因此美国推动无人驾驶的动力更加充分。这也是为什么Uber比滴滴在无人驾驶上走得更加激进的原因,利益是第一驱动力。事实上,Uber的出现是对生产力的提高,现阶段也到达了一定的瓶颈,现阶段 Uber 和 Lyft意识到唯有将人类驾驶员“踢出局”,才是盈利的唯一法门。 

除了创业土壤以外,人才也是肖健雄选择硅谷的重要原因。肖健雄将人才划分为三个层次:头部人才、中部人才以及基层人才。而头部人才稀缺是全球性问题;此外中部人才也是推动前进的重要力量,而硅谷恰恰就是中部人才的摇篮。肖健雄认为中国并不缺基层的人才,通过一定的培训以及引导,基层人才也能够通过培养成为骨干力量,而现阶段国内的问题就是出自于中层人才的稀缺。

在肖健雄看来,无论是在人才储备,还在技术累积,路测里程数量上,国内还有相当一段的距离需要追赶。在此前肖健雄接受网易科技的访谈当中,他认为现在即使是一流的中国无人车公司,到了硅谷也算二流,中国和美国的无人驾驶技术还有差距,而感知技术就是其中最重要的短板。

此外,在美国能够无人驾驶能够选择清晰的商业模式,也是肖健雄所认为的中美之间重要的区别所在,他认为在美国,只要技术上走通以及有清晰的商业思路就能够走通,如Waymo选定以出租车为开拓点、AutoX以外卖为商业落点,在这些选定了领域上,运营并不存在太难的困难。

肖健雄以外卖市场为例,“外卖市场的蓬勃发展是举世瞩目的,但这一市场受到限制,主要是因为高昂运费的限制。”,比如在美国市场,如果能提供廉价运力,那么外卖市场在美国最起码能拿到2200亿的市场份额。

此外,他也向新智驾讲述了AutoX在国内的商业化模式,主要以技术供应商的角度进行切入。因为国内由于政策的严监控以及道路设施规划太快,使得落地的难度大大地增加,因此AutoX选择联合合作伙伴进行推广落地。

肖健雄认为选择好的落地场景是事关整个场景模式能否走通的重要原因,创新公司应该避开了巨头竞争较量的赛场,独辟蹊径地找准即是刚需又是高频的落地场景才是胜利的不二法门。

不存在的泡沫

Waymo One的上马大大地提振了自动驾驶落地的信心。 但有关于无人驾驶如何大规模落地,中美双方都在探索当中。与2016年相比,今天资本看待无人驾驶的公司多了一个落地的维度。一轮又一轮数额越来越大的融资,估值居高不下,使得外界认为无人驾驶涌动着一层泡沫。

肖健雄认为自动驾驶并不存在泡沫,相反他认为自动驾驶热度还不够,在可预见的20-30年内,自动驾驶是人类社会的重大变化机遇。无人驾驶将是媲美互联网的下一个重大增长支柱,交通并不是一件小事,而是人类社会当中最重要的组成部分。 他向新智驾举了一个例子:单以物流来讲,就有足够大的想象空间。肖健雄认为今天的无人驾驶行业远远未到竞争充分的时候。

此前朋友圈疯狂刷屏的Waymo CEO John Krafcik公开表示, L5级自动驾驶几乎是不可能的。并不是指L4级的自动驾驶。

除此之外,肖健雄辅助驾驶和无人驾驶是能够并存的两条路线,在肖健雄看来,之所以特斯拉的L3路线和Waymo的L4路线不同,根本原因是双方所在的位置不同,因此所衍生出来的商业模式自然不同。Google不是主机厂,因此Waymo的思维必定是互联网思维,是以出行平台为主要的商业导向;但特斯拉则是主机厂,以销售汽车为主业、以功能扩张为主业,因此所衍生出的技术路线,自然是出现分歧,没有对错之分。

最后一里路

作为最早涉足自动驾驶的企业家之一,从学术界到业界,肖健雄几乎见证了自动驾驶从冷板凳到资本热捧的全过程。

肖健雄预言实现自动驾驶只是时间问题,已经没有科学上风险。一旦实现到来将快速地颠覆人类的交通生活。他跟新智驾说自己的目标并不是实现财富自由,而是真正为人类的出行方式改变,贡献自己的力量。

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