驭势科技无人驾驶的场景结合与商业化探索

 

李雨嘉在加入驭势科技前是梅赛德斯奔驰中国研究与发展中心的一名研究员，在2013年就开始接触无人驾驶。2013年的10月份，早在F015概念车宣发之前，梅赛德斯奔驰曾经做过一段一百多公里无人驾驶试驾“bertha drive”，当时李雨嘉很惊讶无人驾驶的技术已经这么先进，传统车厂的技术储备相当了得。
 

在驭势科技的产品理念中，产品的顶层设计是定义未来智慧城市的问题，雨嘉重点说到“这是人与空间的关系”。比如说，我们在城市交通中碰到一个很大问题，过交通灯的时候需要等待，越拥堵就越会加塞。如果未来车都是无人驾驶，可以通过大数据统一调度，交通流会更加顺畅，从技术上可以最大能力的减少等待时间，提高社会生活效率。
 

当然这需要统一规则与大数据的操作，是很具未来属性的一件事，当下的无人驾驶环境中还存在诸多困难。
 

李雨嘉继续说到：“在落地的过程中，其实最重要的还是要解决安全问题。我们都说安全，怎么样能够形象告诉普通用户，什么叫做安全系数比较高呢？也就是说你干预的次数比较少，以及就是事故的伤亡率可以控制下来。”
 

李雨嘉又提到在奔驰的时候发现，车厂会先把无人驾驶技术放在卡车上。这是因为不管在中国也好，欧美也好，卡车出事故的伤亡率非常高。当然，卡车车身庞大，设计上会有一些视觉上的盲点，而在光线的变化过程中，前挡风玻璃也有很大部分视觉盲区。此外，在中国的高速公路上卡车野蛮驾驶，司机比较注重节约成本，要省油。”如果再碰上疲劳驾驶和超载，遇到事故卡车的处理速度又会下降。这也是为什么主机厂会先把无人驾驶技术放到卡车的原因，可以大幅度减少车祸事故的死亡率。
 

今年3月份，驭势科技的摆渡车在广州白云机场试运营。抵达旅客可以在停车场内“自动约车”，并搭乘无人驾驶车到指定的停车位。无人驾驶车内设有4个座位，没有方向盘、油门和刹车。
 

 

乘客提着行李上车，只需按一按钮，车即可自行启动，按照优化的路线前往目的地。驭势科技的无人驾驶车配备包括激光雷达、双目摄像头等在内的多种先进传感器，以及基于深度学习的人工智能算法，真正实现“眼观六路耳听八方”。试乘的旅客们欣喜地发现，“遇到停车场内其他车辆以及行人，它会自动识别停顿。”整个接送行驶的过程，都在真实的道路环境中，并没有因为有无人驾驶车而特别“清场”。
 

但李雨嘉提到，“解决一些技术问题后，我在跟机场沟通需求的时候，发现一些非常有意思的挑战，需要我们抛弃掉工程师、科学家那种有点小傲娇的思维。因为最开始，你并不知道在真实的场景下顾客的需求到底是什么？”
 

李雨嘉做了举例，这款摆渡车最开始在北京做的时候是把门拆掉的，因为工程师研发过程中，跳上跳下非常方便。但到了南方后发现没有门还真不行。比如，广州一直在下雨，雨会淋到乘客。另外对一些电脑、元器件还会有安全的隐患。类似的需求，还有车上要加空调和电扇，此外，客户会提出来新的需求，比如行李搁到哪里？这些来自于市场“倒逼”的需求，和研发人员形成一股合力，推动人工智能技术尽快落地，造福于民。
 

还有一个非常重要的观察，在于科学家要学习如何消解民众对于无人驾驶的恐惧。比如安全不安全，会不会出事？举个例子，驭势科技无人驾驶原型车，去掉了方向盘，很多人开始会有点害怕，不敢上来坐。因为乘客不知道车的行驶轨迹，也担心自己碰到了什么、车会失控，还会担心如果想停车的时候不知道怎么干预，就会因为这些“陌生”，而怕怕的。
 

“大众经常觉得高速听起来比较高级，低速听起来比较LOW。甚至会觉得为什么这些博士啊技术大牛要选择低速来切入无人驾驶？你们为什么要选择做一个看起来很低端的事情呢？”对于无人驾驶的“速度迷思”，雨嘉说到。
 

首先，低速并不比高速简单，甚至可以说在无人驾驶的实现方面挑战更多。
 

高速环境的无人驾驶相对而言技术发展比较成熟，因为封闭的环境和有规则的环境起了很大限制作用。但是大家知道目前高速无人驾驶路测是不合法的，没办法做大量实测，所以低速上的发力成为了驭势科技的一个思路。
 

80公里是行驶感受的一个分界，那80公里下的低速环境，在哪个方面有很大的机会？李雨嘉将驭势科技的探索和思考总结为“小”“大”“新”“奇”。
 

小车代表小型两座的代步车，李雨嘉透露，驭势科技已与自主品牌传统车厂合作一款城市两座代步车，具备L4的自动泊车功能。它是一款可以理解为“一辆老百姓眼里正常的车”，有牌照的，可以上路的。数据显示，工作日城市通勤车辆内平均人数为1.6。在城市中，两座车的确是未来发展的趋势。
 

大车是指公交车一类的车辆，有数据统计，北京巴士的成本70%是人力成本，愿意开公交A照的司机会越来越少。自动驾驶可以节约人力、节约时间。在公交领域有机会可寻，特别是城市中的快速公交，这也许是一个突破口。
 

新车则是全新设计的产品，驭势科技做了一款车命名为New Lounge Car，像城市移动会客厅一样。李雨嘉解释到，这辆车上有非常突破的设计，除了车上激光雷达是外显的之外，在车身上看不到任何传感器，一方面是把传感器保护起来，例如前面的智能摄像头完全内置。另外从车辆的外形美观来讲，这样的设计才像是一个“完成”的产品，而不是一个实验中的demo。
 

 

奇则代表了一些特定场景下的车辆，例如园区场景的摆渡车。但在这种限定场景条件下，法律法规突破会成为关键性的制约问题。此外，近期讨论比较多的场景还有矿区、工厂等新的落地场景。
 

落地大法
 

技术的突破不代表落地变得容易，李雨嘉分享了驭势科技在产品落地方面的一些关键经验。
 

第一，算法决定上限，系统决定下限。
 

算法决定了技术能力，而你的系统就决定了使用的范围和空间。自动驾驶跟生命安全直接相关，系统稳定很重要。
 

第二条，场景牵引功能。
 

李雨嘉展示了驭势科技的一段场景训练视频，视频中在地库中，无人车通过两种方式的训练对比效果，收集反馈数据。
 

第三条，成本。
 

有些技术永远在实验室里边，夺得各个比赛的桂冠，但是有些技术能飞入寻常百姓家。早期的激光雷达一条线需要一万块钱，如果要挂四个激光雷达造价就高达两百万，而且美观度极差。驭势科技希望自己的传感器成本可以降到原有的十分之一或者更低水平。并且，智能驾驶的企业都希望有更低的成本，这样技术才可以尽早推广和取得商业化成功。
 

第四条，快速突破。
 

天下武功，唯快不破。比如说，智能驾驶的企业都想解决真实路测的问题，需要不断更新不断测试。目前上公有道路不合法，所以众多公司的做法大多是一方面在封闭的园区内每天测试。另外在仿真环境中，做一些数据的跟踪训练，这就是所谓的快速迭代快速反应，和时间赛跑。
 

作为智能驾驶领域中的先行军，驭势科技在场景应用中已经有所突破。今年夏天，在杭州来福士购物中心，驭势科技首次试水大型地下停车场的无人驾驶车自动摆渡服务模式。
 

此项应用中，消费者可以在电梯口呼叫车辆，系统将自动识别其停车位，进而将乘客送至停车位。此类应用需要克服多重挑战，这是中国范围内，无人驾驶技术和商业地产的首次跨界合作，是无人驾驶技术商业化应用的又一次重大突破。
 

 

在这一次的技术落地上，因为车库没有GPS信号，处理方案基本靠计算机视觉。李雨嘉表示“这是我认为今年做的最自豪的商业化运营。”的确，用人工智能的技术解决了实际的问题，看到了未来的方向和空间，没有比这样的结果更让创业者欣慰。