吴甘沙:中国无人驾驶的协同立异之路

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编者按:2019年5月11日上午,驭势科技结合创始人、董事长、CEO吴甘沙在出席主题为“勇气”的第十一届中国汽车蓝皮书论坛第二日会议时,并揭橥了题为“犯其至难而图其至远”演讲。

 

他认为,当前无人驾驶最主要的是平安,不克高估手艺的短期影响力,也不克低估其期影响力;而如今的汽车巨头对于无人驾驶都在远交近攻,资源攀亲,共创将来;对于中国来说无人驾驶大戏方才起头,其问题必然要在中国解决;最后,他提出了协同立异的解决方案。

 

下面是吴甘沙演讲的灌音整顿,内容未经本人审定,略有删省,问题为编者所加。



非常感激“中国汽车蓝皮书论坛”的邀请,今天我对“勇气”的诠释就是苏轼的这句话,中国无人驾驶要“犯其至难而图其至远”,而做无人驾驶的体式,我今天想重点谈协同立异。

 

首先,跟人人分享一下我跟无人驾驶的渊源,那是在2005年,我其时在英特尔公司,也是鬼使神差地卷入到了第二届DARPA无人驾驶超等挑战赛傍边,那是无人驾驶的一次“华山论剑”。

 

 

这两辆车上都有英特尔的LOGO,夺冠大热点是下面这辆车——卡耐基·梅隆大学队的,我们研究院又去支撑了上面的这辆斯坦福大学队的赛车,支撑这辆车的成本很低,只有2万美元,在这边车窗上贴了英特尔的LOGO。最后究竟,这辆车成了大黑马,在最后杀出来夺得了冠军。所以我们这2万美元非常值。

 

这件事情对我的启迪有两个:第一个启迪,人人能够看,这个LOGO贴在什么处所?贴在摆布两侧后视镜边上的窗上,一样有人驾驶的车是不克贴的,贴在这个处所意味着什么?意味着无人驾驶车是新物种,它的每个部门都将有新的功能,都将被从新设计。

 

第二个启迪,此外一辆车为什么失败?因为它后半程没气力了。为什么没气力了?在13年今后,到了2018年才查出来原因,是它的引擎掌握模块跟喷嘴之间的一个过滤器失效了。

 

人人看,无人驾驶哪怕再高级,这么一个根蒂的问题就会让你变得没用。所以,这让我感受到对汽车行业有了深深的敬畏之情。

 

 

再看Uber,前段时间显现了一个事变。路透社立时就剖析了,它为什么出事变:本来激光雷达从7个减到了1个,雷达从7个酿成了10个,摄像头从20个酿成了7个,极大地削减了车辆的传感能力,缺乏敬畏之心。

 

当然,最后的结论并不光仅因为它把这些传感器削减了,还包罗它把AEB这么一个根基的功能关掉了,若是说这个功能还在,这起车祸是能够避免的。

 

所以这里面我想分享的第一个认知,用老子的这句话“重为轻根,静为燥君”。

 

重为轻根,静为燥君

 

 

我们如今看到的好多器材用户体验、智能等等是轻,重的部门是什么?基本是什么?是平安。我们应该要有静气,要有定力,让它成为燥的主宰。

 

我们看在这个行业里面燥是什么模样?这是Uber上市今后,它的一些文档透露出来的。

 

人人看,在2016年1月,Uber展望,到2018年无人驾驶汽车就可以匡助它盈利了;

 

2016年5月,Uber展望,到2019年会有1.3万辆主动驾驶的出租车;

 

2016年8月,Uber花了六七亿美元收购了一家创业公司Otto,认为这个历程能够进一步加速,加速到2019年有7.5万辆无人驾驶的出租车,它并不只是说,还去做了。

 

2017年,Uber规划购置2.4万辆的沃尔沃,改装成无人驾驶车队。

 

如今看起来,这个展望是不是有点好笑。

 


我们看一下2018年的数据,左面这一列,是每开了几多英里有一次人工的干涉,像谷歌是1.1万英里,很厉害; Uber是每开0.4英里要有一次干涉,而其在加州一共测试的车辆是29辆,跟适才说的2019年要实现7.5万辆是一个伟大的差距。

 

我们不光仅看到Uber是过度乐观的,再看通用汽车,它在2017岁尾的时候,展望2018年一个月跑100万英里,一年跑1200万英里,实际上2018年它只跑了44万英里。

 

同样,行业的领头者Waymo在2018年10月说,终于能够把平安员拿掉了,酿成了真正的无人驾驶,然则仅仅一个月今后,又说照样得把平安员放回车里。包罗比来方才曩昔的5月8日,Waymo跟Lyft合作,说放10辆无人驾驶车在Lyft的收集里面,然则这10辆车照样要有平安员。

 

这后背反映了什么?用Waymo的这句话来讲,无人驾驶是如许一条非常非常漫长的道路,就是你似乎已经走完了90%,但剩下的10%的道路还需要90%的起劲去走完,它是一个短板效应的市场。

 

我们经常说,互联网是长板效应,一招鲜吃遍天,然则无人驾驶任何一块板短了都不成。

 

人们往往会高估手艺的短期影响力

 

我的第二个认知,无论是无人驾驶照样好多其他的高科技VR、AR等等,人们往往会高估手艺的短期影响力,认为它两年、三年征服这个世界,都邑显现如许的乐观,这个我们要注重。

 

当然我们也弗成否认,不克去低估它的历久影响力,因为究竟有一天它发生的时候是推翻性的。如许一种推翻性,其实内行业的估值逻辑或许说游戏划定傍边能够看得出来,华尔街是很伶俐的,或许说他们是很势利的,他们看的是将来。

 


人人看这几家公司,上面黑色的部门是它在客岁岁尾的市值,蓝色的部门是它2018年的收入,非常诡异的是,收入越高,市值反而越低。

 

像特斯拉,它才215亿美元的收入,有500多亿美元的市值,而福特1600多亿美元的收入,只有300亿美元摆布的市值。

 

对照有趣的就是Uber,Uber不造一辆车,甚至不拥有一辆车,它只有113亿美元的收入,但有720亿美金的市值,这两天它方才上市,差不多就这么一个市值。

 

更让人难以懂得的是Waymo,这家公司的收入是0,而投行给他一个估值是1750亿美元,个中关于出行的是800亿美元。为什么?这后背就是一个估值逻辑的转变。

 

通用汽车每卖一辆车净利润1500美元,若是这辆车在生命周期里面跑了15万英里,1500美元÷15万英里,1英里赚1美分,然则Waymo用无人驾驶去实现共享出行,1英里赚0.5美元,并且这个车不知疲倦,一天到晚跑,生命周期里面跑了50万英里。所以贸易模式上,通用的车跑15万英里,1英里赚1美分,Waymo的车跑50万英里,1英里赚0.5美元,它们的不同是167倍。

 


如今出行范畴有伟大的念头往来鞭策无人驾驶,这是我凭据赛迪的数据做了点窜,人人看滴滴出行2017年47.3亿单,天天2000万单,每单单价23元,司机分成正本是80%,然则还此外多出了8%往来激励司机接活,这么算起来一年要给司机1500亿元。

 

若是说经由无人驾驶往来实现,每单酿成8元,比地铁贵那么一丢丢,如许促使一天可以达到1亿单,1亿单并不是稀奇了不得,人人知道中国一天有车出行是11亿次,1亿单就是10%摆布,如许365亿单×8%,又不消跟司机分成,收入应该是3000亿元,而不是说给司机1500亿元,本身还要亏100亿元。

 


远交近攻,共创将来

 

所以人人能够看到,如许一种伟大的厘革的吸引,导致了通用汽车2016岁首花了10亿美元买了CRUISE,只有几十小我,本田客岁又花27.5亿美元投了它,投完今后,它的估值达到146亿美元。

 

什么概念?通用汽车本身客岁岁尾的时候只有479亿美元估值,本田是480亿美元估值,而这么一个小的无人驾驶部门已经达到146亿美元,比来它又酿成190亿美元,190亿美元是什么概念?跟比亚迪的市值差不多,同时远远跨越了吉利和长城。

 

丰田,一起头投了Uber,比来它又跟电装(DENSO)一路进一步投了Uber的主动驾驶部门,别看Uber数据不怎么样,然则它的主动驾驶部门估值也达到了72.5亿美元。

 

这后背看到的就是各家大厂的风云幻化,他们在玩他们的策略。


像这几家大厂,一起头福特和本田都想跟Waymo合作,然则Waymo太傲慢了。通用汽车一看跟Waymo合作不成,本身买了一家创业公司。公共一起头进展靠奥迪本身往来做,后来发现不成。福特跟Waymo合作不成,也花10亿美元投了一家创业公司。公共一起头跟一些创业公司接触,好比跟Moblieye合作,发现也无法深入合作,所以它又跟福特进行了深度结盟,而丰田的无人驾驶就绑定在Uber身上。

 

所有这些大公司都完成了结构。在完成这个结构的同时,它必需得对现有的买卖进行整合,好比通用把好几款不赚钱的车型作废了,福特甚至把整个轿车系列根基上都作废了,只保留赚钱的SUV跟皮卡,然后把精神投入到无人驾驶上,本田比来也押宝在通用汽车CRUISE上面。

 

我这里总结,就是大公司+快公司,远交近攻,资源攀亲,共创将来。

 

这是我的第三个认知,我们有远虑,也有近忧,要先计后战,经由远交近攻这种体式,能够先胜后战,我先要让本身成为弗成战胜,然后再去打。

 

中国无人驾驶大戏才方才起头

 

第四个认知,是关于中国的。我认为中国的无人驾驶大戏才方才起头,暗潮潜涌。在这个后背,我们看到的是伟大的市场,人人知道,截止到2017年,滴滴完成的共享出行次数是Uber的3倍,滴滴平台上的司机是Uber司机的7倍,这是一个伟大的市场,当然这个市场需要犯其至难,因为太难了。


这是Waymo在亚利桑那做无人驾驶办事,人人看这个感受就是,道路上面很清洁,人很少,车也很少,我们在国内跑无人驾驶,很显然道路的状况就复杂了好多。

 

不光仅道路的根蒂举措加倍复杂,介入交通的各类脚色也加倍复杂。我们从车里面看一下,这是一个十字路口,我在等交通灯,十字路口左转对于无人驾驶来说是一个非常凶险的动作。

 

走到一个直路上面,立时就是一个环岛,环岛是一个夹杂车流,有行人、有自行车、有汽车。进入到城区,道路就变得加倍复杂了,人人能够看到各类汽车、非灵活车从各个分歧的角度往来挤压你的生存路径,这种驾驶手艺在美国绝对是练不出来的,在中国必然要眼观六路、耳听八方,并且既要包管平安,同时也要充沛激进,否则你就无法获得路权。


我们做算法的知道,一旦显现数量级的差别,你的算法必需得改。在中国永远有你没有看见过的场景,这是我在重庆拍的,人人看,五层的立交桥、100个进口出口,或者外国的车就转晕了,海浪形的道路,车直接从楼里面出来。所以我认为若是把中国的无人驾驶解决了,世界的无人驾驶就不再是个问题。

 

中国的无人驾驶必然要在中国解决

 

我的第五个认知,是中国的无人驾驶必然要在中国解决。

 

为什么呢?《收集平安法》要求主要数据不克出境,无人驾驶的好多数据是不克出境的,并且外资企业是不克进行测绘的,高精地图是碰不了的。

 

怎么办呢?必需得在中国进行研发。公共这个新闻说,中国供给商将匡助公共集体首先解决中国的主动驾驶问题,同时这个主动驾驶能力还会在全球进行推广。

 

“指鹿为马”和“草船借箭”,完成协同立异

 

最后一个认知,我们认为需要一个大款式,生态大款式的协同立异。为什么这么说呢?人人看Waymo,1.1万英里1次干涉,一共开了2000万英里,好欠好?很棒,然则它的能力跟人类比起来差了一大截。

 

2000万英里绝对不敷,人人看我们适才说人类9400万英里才出一次致命的事变,我究竟要几多数据可以证实无人驾驶比人开的更平安呢?

 


兰德公司给出了一个数据叫110亿英里,这需要你要有100辆车不吃不喝不睡开500年。Waymo如今有接近1000辆车,一个月开100万英里,要开900年才能开获得。Waymo说要买8.2万辆车,每个月跑8200万英里,也要开11年。

 

就是说要证实这个算法是平安的要11年,万一算法转变了呢,更新了呢?再证实还得11年。

 

怎么办?我有一个非常朴实的设法,就是让1000万辆跑车如许的算法,如许一辆车只要跑1100英里。

 

怎么让这1000辆车跑这个算法呢?我们感觉有两个策略:第一个是“指鹿为马”,明明是L2的一个车,它是一个鹿,然则我能够赛马跑L4,明明是人在开,是鹿,我在后台能够跑我的L4的算法,是马。

 

这有什么优点?因为鹿是平安的,马是不确定的。所以我在平安的幌子下面去跑不平安的算法,去验证,这叫“指鹿为马”。此外一个是“草船借箭”,就是我要借大量如许的车,往来借到我的数据。

 


针对这两个策略,我们做了一套系统,这套系统是能够跟主机厂深度合作的平台,我们把它叫做永一直歇的数据轮回,这个核心不是在车上,是在数据上。把各个步伐分拆叫“DOLE”,我把它叫做“到来”。人人看这个虚线上面是车,下面是云。

 

首先,我把算法布置在车上叫Deploy,算法有两套,一套是主驾驶,是鹿,此外一套是影子驾驶,是马,它们跑下来,我比比两套算法,看看有什么分歧。若是有分歧我认为是高价格数据,我把它传回来,或许我对这个鹿也能够进行打分,驾驶得好欠好,把数据传回来,这是第二步,Observe的过程。

 

第三个过程就是在云端了,首先是Learn,我对数据主动进行标注,标注今后主动进行模型练习,然后主动进行仿真和验证,酿成靠得住的算法,再布置进去,这是永一直歇的轮回。

 

当然这个轮回里面,有几种应用场景,个中有好多部件,好比这是数据剖析平台,我们都邑开放给主机厂合作伙伴,包罗一个大的仿真系统,看着非常真切,实际上是一套仿真系统,这是我们在嘉善自有的测试场,这个仿真系统里面能够模拟各类分歧的天色前提、各类分歧的交通状况、分歧的路面前提、分歧的交通流等等。

 

如许的仿真情况里面算法验证今后,我们就能够在这个测试场里面进行实车测试,实车测试完后,再把算法布置到影子模式傍边。

 

我们如今和主机厂分享几种合作模式:


一种是影子模式,主驾驶系统人在开,无人驾驶系统在影子下面开。这是我们布置的一套系统,这辆车布置了主动代客泊车,人把车开到电梯口就下车了,用手机一键让它去泊车。

 


这套系统基于非常廉价的传感器,6个摄像头、10-11个超声波雷达。同时,它也能够一键招车,让它本身开出来。这中央的几百米就酿成无人驾驶,而这套系统我们已经交付给50个种子用户,用了半年,零事变,97%的成功率。在这套系统里,中央有一段时间是人开的,只如果人开的时候,传感器和掌握器就闲置,意味着我能够在后背开启影子模式。

 

这个影子模式就是模拟在路面上、在泊车场里面分歧状况,它能够经由影子模式进行练习。

 

这是一个告白,面向将来的主动驾驶优化系统,这是DOLE“到来“的第一种使用场景。

 

第二种使用场景,我们和一些主机厂合作的此外一种体式,人人看主驾驶系统是预设的主动驾驶系统,副驾驶系统是主机厂自有的模块。

 

这意味着什么呢?能够洋为顶用,许可主机厂自立立异。好比我是一个合资公司,我能够把国外的模块拿过来放到这边,作为一个副驾驶。数据不克出去,然则算法能够拿进来,基于中国的数据进行验证,双系统能够进行设置,匡助主机厂进行立异。


第三种使用场景叫平行驾驶,主系统照样主动驾驶系统,而副系统酿成了一个长途进行监控的把持员。这是一个使用场景,机场无人驾驶的物流拖车,在这个车上,我们真正实现了车上无人的运营。

 


人人看这个车上是没有人的,我们经常看到无人驾驶,究竟车上还得坐着平安员。我们这个车真正实现了车上无人的运营,能够拖行李,拖货色。不是从飞机上运过来,接近航站楼就完了,它能够本身开下航站楼,开到传送带。它不光仅是能够在室外跑,也能够在室内跑。

 

真正实现无人驾驶的一个非常主要的要害,就是我有这套平行驾驶系统。在长途能够坐一小我,在这辆车碰着潜在风险的时候,他能够进行接管。如许我这个双系统形成了一种新的设置。

 

人人看我们有三种设置,一种设置是影子模式,主系统是人在开,副系统是我们的无人驾驶。第二种设置,主系统是我们的一套尺度的无人驾驶系统,副系统酿成了主机厂自有的算法模块。第三种设置,主系统是无人驾驶系统,副系统是长途的把持员。这是我们和主机厂进行协同立异的一个平台,草船借箭,1000万辆车需要好多好多主机厂一路往来做。

 

我们如今跟好多主机厂开展了合作,最终我们是进展真正用1000万辆车把无人驾驶跑起来,协同立异才能平安达阵。

 

最后做一个总结,我想我们蓝皮书论坛群集的都是这个行业的先行者和开创者。我们非常等候以一种非常开放的心态,协同立异的心态,跟人人一路同业,一路共创。感谢人人!

 


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