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獨家專訪 | 離開百度、樂視之後的「中國自動駕駛第一人」倪凱

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原標題:獨家專訪 | 離開百度、樂視之後的「中國自動駕駛第一人」倪凱

中國自動駕駛領域又多了一個新玩家,這個新玩家卻有一副熟面孔。

昨天上午,倪凱宣布創辦自動駕駛公司 HoloMatic (禾多科技)。一個月前,主管樂視汽車無人駕駛業務的倪凱從樂視低調離職。之後,關於這位無人駕駛專家加入四維圖新的說法甚囂塵上。

事實證明,堅持從事自動駕駛領域才是這位「中國無人駕駛第一人」想要的。與許多初創公司相似,他希望找到極具商業化應用場景的細分領域,並快速在這個細分領域站住腳。

獨家專訪 | 離開百度、樂視之後的「中國自動駕駛第一人」倪凱

倪凱新公司的名稱「 HoloMatic」,寓意「完全地、安全地控制」,將提供構建基於人工智慧技術和汽車工業技術的自動駕駛解決方案。很明顯,這家公司瞄準的是對自動駕駛汽車內在核心的控制——而這個賽道上並不乏「激進」的選手。

在實現自動駕駛的過程中,網際網路公司往往是最激進的,這是由他們的基因所決定的」,倪凱說。

是的,網際網路公司正在這條賽道上「拋頭顱灑熱血」,這一點我們也能夠從以下幾家公司身上得到論證:2009年起,Google 就在研究自動駕駛,其目標是到2020年發布一款不需要人駕駛的汽車,但今天,最先把接近全自動駕駛體驗帶給消費者的公司是特斯拉——一家比 Google 晚成立7年的公司;2015 年,Uber 在 一下從卡耐基梅隆大學機器人研究所挖了 50 多名研究員,專註開發 L3 到 L4 自動駕駛;堅信「軟硬兩手抓」的蘋果公司,其自動駕駛造車項目在近期不斷傳出「縮水」傳聞。

獨家專訪 | 離開百度、樂視之後的「中國自動駕駛第一人」倪凱

按照美國汽車工程學會的劃分,自動駕駛分為五個等級。相比於已經推廣商用的第一級和第二級自動駕駛技術,絕大多數國內外公司瞄準的都是第三級(L3)和第四級(L4)自動駕駛技術。

然而,無論是做軟體還是硬體,或是在 L3、L4 還是 L5 的自動駕駛系統上,所有人都想嘗到自動駕駛最大的「甜頭」——一套能將軟體和演算法結合起來的解決方案,但卻各有各的跟頭要栽。

但倪凱的 HoloMatic 似乎找到了一個新的突破口:我們為什麼不研發一個準 L4 等級的系統,但在產品中將其降維為L3 系統來使用?HoloMatic 將這樣的系統標準稱為 L3.5。 L3.5 自動駕駛系統,正是 HoloMatic 研發的核心目標。

所以,倪凱和他所提出的 L3.5 自動駕駛系統,究竟是自動駕駛的捷徑還是彎路?帶著這個疑問,DT 君獨家專訪了這位新晉 CEO。

獨家專訪 | 離開百度、樂視之後的「中國自動駕駛第一人」倪凱

圖丨倪凱

「用准L4的系統來做L3的技術」

問:是什麼樣的契機讓您產生創業的想法?創建Holomatic的出發點是什麼?

倪凱:今年年初,我產生了創業的想法。之前我一直在不同的軌道上做這件事情,包括從學校的角度,從網際網路人工智慧的角度去做自動駕駛。在樂視的時候,我更多是和汽車行業的供應商一起去做量產車的項目,那個階段也讓我產生了很多對行業的思考。

在這個特定的時間點上,我覺得存在一個自動駕駛的窗口期,我對如何在這個窗口期上找到自己的定位也有了自己的想法,所以我決定創業。

首先,我覺得中國是一個非常獨特的市場,不僅場景獨特,然後市場也很大,它本身就足夠養活自己的每一塊業務,而這些業務也是非常有自己特色的,以至於在歐美做自動駕駛的公司到中國來會有水土不服的問題,比如說,周圍車輛的駕駛習慣,道路的擁擠程度就完全不一樣,這是我的第一點思考。

第二點,自動駕駛整個產業鏈非常長,不少團隊更多的是基於自己的假設來做整個系統。也就是說,他們的做法往往是先獨立做一個原型,然後把這個原型技術使勁去往汽車行業推。但是,事實上汽車行業是相對封閉的。我們之前有和很多汽車行業的人聊過,一個公司要進入汽車行業,進入其中的供應商體系,最後真正能夠成為其量產項目中的一部分,這個過程是非常漫長的。

我的理解是,接下來的幾年,我們要做的事情肯定不是悶著腦袋做一個與世隔絕的系統。

第三點,我在思考公司的核心競爭力在哪裡。我相信,在中國,數據是一個非常關鍵的因素,我認為最近這幾年是自動駕駛的一個窗口期。如果在這個階段,業務和數據能夠同步上升的話,可以帶來最終的壁壘。特別是在偏軟體和演算法的領域,數據會越來越重要,所以說數據是進行技術迭代,推動整個技術主線發展的一個核心因素。

所以,基於這幾點考慮,我們現在更多地希望在中國推自動駕駛,並且是推能夠面向量產的自動駕駛技術。

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圖丨HoloMatic辦公樓外景

問:您提出的L3.5是基於一個什麼樣的考量?

倪凱:面向量產的自動駕駛有L2的,也有一些車廠在做L3的,還有一些不是量產的L4的技術。對於HoloMatic來說,首先,我們希望做一個面向量產的技術,但是L3存在一個爭議較多的地方:讓人去接管這件事情本身是否具有實操性。Google就認為,因為人對機器的依賴,人不見得能及時到位進行有效接管。但是,你反過來想,如果一個L4系統增加了一個人為接管的選項,其實它在安全性上是一個加分項。畢竟,即便是一個L4系統,也不能百分之百保證自動駕駛的安全性。我相信,大多數人還是會選擇在任何時候至少還掌握著一部分控制權。

我覺得把駕駛員的接管從整個產品體系里完全拿走,還是值得爭議的。

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因為Google的宣傳,直接做完全的無人駕駛L4系統的呼聲一度很高,但是,一些傳統車企後來也有了反思。目前來說,大部分車企還是認同L3相對來說更容易落地。

市場上對實現 L3的技術路線並沒有一個明確的認識,最後的技術方案還有很大的想象空間。L3自動駕駛的定義是有的,但並不涉及人接管的頻率,也不會去定義人接管不了的情況下,車會怎麼樣。一個極端的例子,最不靠譜的L3一有事情就停下來讓人接管。從定義上來說,這也是L3,但這是無法商業化的。

我們要考慮怎麼做一個更好更安全的L3,怎樣處理緊急情況,怎樣實現更好的人機交互,讓人介入的頻率儘可能低,整個技術的趨勢是更往L4靠攏.

所以,我們之所以提出L3.5這個想法,是想明確表述我們自身正在做的事情區別於一般定義上的L3,是要體現出我們的技術方案充分借鑒了很多L4的考量。

簡單來說,我們是在用准L4的系統來做L3的事情。

問:在L3.5的系統中,如何平衡介入頻率和安全性之間的關係?

倪凱:首先,駕駛員接管的頻率本身會很低。其次,即使駕駛員無法及時接管,L3.5的技術肯定是在這一方面也需要有所考慮。即使在人介入不了的情況下,車自己也有一套緊急方案能保證安全,比如說靠邊或者自己緩慢停下來。這些是L3本身不要求,但是在做L3.5時需要考慮的事情。

自動駕駛這個涉及到人身安全的技術如果不做到100分,那基本就沒有成為產品的可能。所以自動駕駛的產業鏈細分是有一定道理的,這樣每個公司集中精力做自己的部分,才有可能做到100分,否則很難有公司可以從硬體到軟體都做到滿分。

在全世界範圍內,自動駕駛在很大程度上還是一個尚未解決的問題,而解決這樣的問題,我相信對於任何技術型的初創公司都是一個非常享受的過程。

圖丨HoloMatic已加入了Nvidia Inception計劃,該計劃對表現突出的AI公司進行虛擬加速器的扶持,在產品開發,原型設計和部署等關鍵階段提供支持

問:那現在這個系統進展到哪個階段?

倪凱:我們現在正在進行一些核心模塊的開發,同時跟一些合作夥伴推進聯合開發的項目,後續如果有新的進展的話,會和大家及時分享。

從產品的角度來說,L4更適合共享用車,但是現在的共享用車並沒有足夠發達。那麼在這之前,數據的主要獲取渠道還是大眾消費者的自購車輛。所以我覺得這一條道路是可持續的,從技術上來說也是可以往前走的。

我們現在的產品計劃都是會在2019、2020年發布,但是中間比如明年會有一些階段性的成果出現。

「我們不希望搞一個大而全的自動駕駛系統」

問:除了L3.5之外,我們與其他自動駕駛初創公司還有哪些不一樣的地方?

倪凱:第一,我們希望把產品和技術聚焦於中國的道路、中國的市場。 中國的市場不僅夠大,而且又足夠獨特,這些都有助於形成壁壘;第二,在技術路線上,我們會和汽車行業的合作夥伴深度合作,而不是找輛車來,在上面自己搞自己的一個系統;第三,我們的核心技術會直接為最後的功能或模塊服務,我們不希望搞一個大而全的自動駕駛系統。

問:在數據收集方面,有沒有什麼比較獨特的地方?

倪凱:數據收集上,我們會和戰略合作夥伴包括地圖廠商緊密合作。因為目前在中國,高精度數據採集的資質是嚴格受控的。通過合作我們即避免了法律風險,也增加了我們的數據源。

不過,雖然傳統的地圖廠商有他們的優勢,但是對於自動駕駛來說,數據的概念就擴大了,收集感測器和車身的數據也是很重要。未來的數據採集不會僅僅是地圖廠商現有模式下的採集車跑出來的。如何實現真正的眾包採集,這需要產業鏈上下游的合作夥伴一起合作。

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問:HoloMatic一開始就是決定要做軟體的嗎?

倪凱:其實不能簡單地說我們是做軟體,因為自動駕駛本身是個系統工程,而我們要做的是「封裝」的自動駕駛,包括感測器、嵌入式設備大部分硬體,現在做的最好的都是國外的公司。但這不代表中國在自動駕駛這件事上沒有機會,重點還在於整合。而我們就是一要把軟體做好,二要把系統工程整合這件事做好,畢竟整合之後的系統才是可以量產的系統。

在技術技術路線這部分,初創公司與百度之間還是有差異的。百度畢竟作為大公司,可以嘗試不同的方案,而作為創業公司來講,我們還是要找准自己的定位,按自己的路來做。

「過度關注人工智慧,很有可能會忽略系統性的問題」

問:目前自動駕駛領域的「玩家」特別多,有傳統車廠、網際網路巨頭、初創公司等,你覺得哪一方表現得更激進?

倪凱:肯定是網際網路公司。激進本身不一定是一種優勢,但是如果一個公司帶有這種基因,會讓它跳出思維定式來思考如何解決問題。

另外,這些公司在人工智慧上的技術儲備相對要強一些。打個比方,一個名校畢業學圖像識別的學生,他更可能去選擇一個更加朝氣的做人工智慧的創業公司,而不是傳統車企。不同的公司對不同的人才的吸引力也是不一樣的。

而且自動駕駛的最終實現也不是單靠人工智慧這一項技術。如果你過度關注人工智慧技術,很有可能會忽略系統中其他的問題,最後演變成系統的短板,反而會讓整個自動駕駛的進程變慢。而且由於自動駕駛的產業鏈非常長,不是一家公司就能把持整條產業鏈的。贏家通吃的局面不會在整個產業鏈上出現。但是在某些細分的環節上,這可能發生。

問:很多問題可能有更好的解決方案,但是由於人工智慧太火了,都想從人工智慧入手,這個現象你怎麼看?

倪凱:這個問題要看怎麼去定義人工智慧。如果是寬泛的定義,自動駕駛本身就是人工智慧的應用,做自動駕駛離不開人工智慧。如果從具體的人工智慧技術,比如深度學習和增強學習,這些技術如何快速做到產品中,其實還有很大的挑戰。

僅有人工智慧軟體上的技術肯定是不能解決問題的,尤其是跟車相關的硬體。我們的研發從一開始就跟汽車行業緊密合作,我們做的是面向量產的自動駕駛技術。

「自動駕駛的技術壁壘要與汽車行業緊密結合」

問:你對「自動駕駛第一人」這個名號有什麼看法嗎?

倪凱:其實我並不是特別看重這個名號,它頂多是對過去的事情的一種肯定。自動駕駛就像跑馬拉松,誰跑在前一百米並不重要,關鍵是有一個正確的跑步姿勢,穿了一雙合腳的跑鞋,擁有足夠的體力和耐力。而對於初創公司來講,就是要求有一個可行的技術路線和業務模式,有一個比較好的現金流,然後有一個核心競爭力的積累。總之,要建立技術的壁壘,並與汽車行業相結合。

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問:你如何看待百度的阿波羅計劃?

倪凱:阿波羅計劃對於做L4原型方案的公司會有較大影響,因為阿波羅計劃的實質目前主要還是著眼於L4的功能。而阿波羅跟整車自動駕駛解決方案的重合度就要小很多,做量產方案一直不是百度最強的基因所在。

此外,阿波羅計劃的落地和商業化不會很快,尤其是考慮到其中較明顯的L4基因。那麼這個過程中可能會面臨幾個問題:首先,這個計劃需要持續的大量的投入,需要有很大的耐心和很強的執行力;其次,因為戰線拉長,就要考慮中間是否會出現顛覆性技術(例如某些新型感測器的技術,定位的技術),將先發者和後發者的技術水平拉回到同一起跑線,這是一個比較大的系統風險點。

問:可以介紹一下您團隊里的成員嗎?

倪凱:我們團隊主要來自兩種背景,第一類來自像賓士、寶馬和博世這樣的汽車行業,他們主要做一些產品、技術的定義的工作,就是和汽車行業產品化相關的事情;第二類來自百度、微軟和樂視這樣的網際網路行業,他們主要做一些新技術的研發。

人才始終是我們需要面對和克服的問題。但首先我覺得社會對自動駕駛這個方向還是認可的,不管要多長時間才能實現,還是有很多志同道合的人來做這個事情;其次是我們團隊在自動駕駛行業積累了很久,一個比較好的團隊就是以舊帶新、不斷成長,我們還是有一個較高的起步點。

-End-

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