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智行者張德兆:ADAS不是通往自動駕駛之路,但未來產業鏈頂端是運營商

來源: http://www.iheima.com/zixun/2017/0406/162428.shtml

智行者張德兆:ADAS不是通往自動駕駛之路,但未來產業鏈頂端是運營商
黑智黑智

智行者張德兆:ADAS不是通往自動駕駛之路,但未來產業鏈頂端是運營商

在物聯網時代,一輛智能汽車,將和電腦、手機一樣,成為新的終端。

無人駕駛火了。從奧迪、豐田等車企,到谷歌、百度,都啟動了對自動駕駛技術的研發。從騰訊成為特斯拉的第五大股東,再到英特爾收購Moblieye,作為最引人註目的人工智能應用場景之一,自動駕駛成為國內外車廠、互聯網科技巨頭和創業公司入場爭奪的焦點。

與產線完備的車廠和技術強悍的科技巨頭相比,大多數創業公司往往只憑借某一部分的技術優勢立足,但大多因為資金緊張而難以繼續推進自動駕駛車輛的測試和落地。

在這場技術與速度的比拼中,成立一年多的智行者科技屬於“走得快”的那批公司。作為產品落地最多的創業公司,智行者已經和8家車廠和互聯網公司簽了合作合同,並且去年已經實現了微盈利。在去年雲棲大會上亮相的無人駕駛雞蛋車,其內部的技術方案就來自於智行者。而在2016年,公司更是已經實現了微盈利。

在智行者的創始人張德兆看來,決策與控制是自動駕駛技術的關鍵。而在他的眼中,未來的無人駕駛產業中,智行者這樣的技術解決方案提供商,也將向運營服務轉變。

ADAS不是通往自動駕駛之路

2009年,在清華大學汽車工程系博士畢業後,張德兆和清華汽車工程的學長一起,創辦了智華科技,開發ADAS系統(駕駛輔助系統)。彼時,他任CTO和總經理,負責前裝車道偏離預警系統和前裝 360 度全景系統研發、AEB、ACC、LKS 樣車開發等多項高難度研發工作。雖然“智華”在網絡上並不出名,但自2009及2010年先後通過“碰撞預警+車道偏離”和“360度環視”切入商用車及乘用車市場以來,它在基於攝像頭的前裝駕駛輔助領域的產品,以及進入長安、廣汽、吉利、東風日產啟辰、通用五菱等多家車企。

但是,張德兆在兩年前,選擇了新的征程。

2015年5月,他找到原來同事和清華的師兄弟,6個人組成了一個團隊,註冊了智行者公司。聚焦於自動駕駛技術的研發,尤其是汽車“大腦”的開發。張德兆和黑智介紹,現在,公司團隊已經擴充到近50人,差不多有五分之一的員工是清華的畢業生,分別來自於汽車工程、電子、互聯網、人工智能、生產制造等各領域。

黑智接觸過的大多數技術創業者心中,都有個武俠夢,對“仗劍走天涯”的灑脫與豪邁的向往,而這種對自由的追求,引領者他們走上了創業之路。張德兆也不例外。而他在公司的書架上,放置了不少車模之外,也擺了眾多的文學、武俠、歷史書籍,給這家理工科人為主的公司里,染上了人文和理想主義主義的色彩。

張德兆對創業的向往,也更多地是基於他對產業的認知。“我看到了國內存在一個非常嚴重的問題:核心技術空心化。現階段,國內已有的車企也好,大公司也好,都存在整個駕駛導向和自由度的問題,導致核心的零部件落後於國外。因此,我們想通過自己的努力改變現狀。”張德兆說。

但這次創辦智行者,和以前不同,他從ADAS領域,向自動駕駛轉型。

目前,業內有自動駕駛的實現路徑兩種不同的看法。一種以傳統車企為主,它們基本開發L1、L2的輔助駕駛起步,從ADAS逐步過渡到自動駕駛階段;另外一種則是類似於谷歌、百度等公司,它們直接跳過ADAS,研發自動駕駛。

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去年,智行者接到了兩個車廠的ADAS訂單,給他們配AEB系統,後來被張德兆拒絕了。

這是他深思熟慮後,作出的公司戰略選擇。

早在1999年,張德兆的導師從日本回來,就成立了自動駕駛實驗室,所以在他讀研究生的時候,就開始做自動駕駛的課題。而經歷了產業實踐後,張德兆的體會也是,從ADAS做起,是無法過渡到完全的自動駕駛的。

首先是商業上。“在競爭格局上,對於創業公司來講,ADAS的窗口期已經非常短了。類似於博世這樣的大公司,很快就會占據70%的市場規模。第二大的大約占20%。剩下的10%由創業公司去分,窗口期是非常短的。”張德兆說。

其次,則是從技術上的選擇。目前在現階段,智行者暫時沒有直接做無人駕駛,而是做自動駕駛的L3。

在張德兆看來,ADAS和L3的開發目標完全不一樣。ADAS的目標是輔助駕駛,責任在於人,而不在於機器和系統。而到L3,它的責任主體在系統,兩者的開發目標和系統架構完全不一樣。

“舉個例子,在軟件架構上,L2實現功能的代碼是10行,實現功能安全的代碼可能兩行就夠了。但是在L3這個級別,假設實現功能的代碼還是10行,但是實現功能安全代碼至少是15行。也就是說在L3級別,實現功能安全的代碼,要遠遠多於實現功能的工作。”張德兆告訴黑智,“其次,在硬件及其架構上,像ADAS的輔助駕駛,傳感器和執行器能覆蓋95%的範圍就可以了,剩下5%不用管。但在L3,可能要覆蓋到120%的範圍,也就是說還要有20%的冗余。”

張德兆認為,L3和L4的整個架構是相通的,兩者最大的難點不在於算法,而是在硬件能力,在於芯片的計算能力上。而未來從L3過度到L4,也是順理成章的事情。

以決策控制系統為核心

張德兆之前在智華積累的經驗也起到了重要的作用。在公司正式成立之前,基於對他的信任,張德兆獲得了一筆種子輪的融資。2015年7月,智行者正式運營。2016年,智行者啟動了天使輪融資,張德兆和英諾天使的合夥人見面後,一天後,英諾就決定了投資。

目前,張德兆對黑智透露,智行者的A輪融資也已經接近close。

張德兆總結了智行者的優勢,主要體現在三點上:技術,落地能力,團隊。

經過清華大學汽車系主任李克強的推薦和幫助下,張德兆最初組建了智行者科技的6人創始團隊。其中除了張德兆外,還包括CTO王肖、首席科學家李曉飛、技術總監霍舒豪,和張德兆一樣,他們都出自於清華大學汽車工程系。他們不僅經驗豐富,共同的經歷和聯系,也讓這支團隊具有更強的穩定性。

張德兆對智行者團隊的自信也來源於,和其他同行相比,這是一支熟悉技術更了解汽車的團隊。作為當年的學霸,2011年,他自己在讀博期間,就在日本的一個知名國際會議上發表了關於智能車縱橫向安全協同控制的論文,被評為優秀論文(註:每個洲只有一篇優秀論文),而且是中國汽車行業學者第一次在國際會議上獲此獎項。

智能汽車產業鏈非常長,涉及環境感知、控制決策、線控執行等各方面。雖然通曉全流程,但智行者的定位是自動駕駛系統方案提供商,主要聚焦中央決策系統的開發和系統集成。

中央決策系統包括三部分:多傳感器信息融合;決策規劃;車輛控制。智行者並不研發生產傳感器,而是找合作方供應,智行者則負責傳感器融合。

智行者利用多年采集的數據,通過基於傳統規則和深度學習結合,實現決策規劃功能。“像谷歌等,它們在決策這塊,也是基於傳統規則,現在逐漸和深度學習結合起來做,來保證安全性的。”張德兆說。

基於傳統規則的方法,主要是以某一個或某一些固定的變量作為條件切換的判斷依據,例如跟車的時候,規定和前車的相對速度或距離小於某一值就不跟了,馬上換道。但實際上這種完全基於規則的方法無法讓智能車適應人的特性,無法讓智能車“正常”地融入整個交通流。

深度學習方法恰好可以解決這個問題,實現智能車輛的擬人化控制。但是深度學習有一個過程,並且他決策出來的路徑會有一個偏差和概率的分布,不能完全避免碰撞和駛出馬路等事故的發生。“所以我們還得結合傳統規則的方法來保障安全,用深度學習實現擬人化決策。”

目前,智行者的決策控制系統已經在低速有限場景下的車輛上實現商用,而它也是當前國內跟車廠、互聯網公司產生實際案例最多的公司之一。“我們已經和北汽、上汽、長安等8家車廠和互聯網公司實際簽了合作合同。”張德兆說。

2016年,智行者與千尋位置、杭州鑼蔔科技共同推出了低速的自動駕駛電動車,並首先在杭州阿里巴巴的園區進行試運營。在這輛車上,智行者提供了自動駕駛解決方案。

低速場景下的商業化運營

雞蛋車

智行者與千尋位置、杭州鑼蔔科技共同推出的雞蛋車

和千尋位置、杭州鑼蔔科技合作的這輛雞蛋車,有手動與自動駕駛兩個模式,乘客可以選擇自己駕駛車輛,也可以進入“觀光模式”,讓車輛進入自動駕駛狀態。在自動駕駛模式下,車輛速度上限被設定在20公里/時。張德兆表示,具體實施時,可能會比20更低。而這輛車,基本實現的是園區通勤車功能。

雞蛋車的解決方案,采用的是“攝像頭+激光雷達”感知設備,因為是低速場景,所以激光雷達采用的是單線結構,基於千尋的北鬥高級定位。智行者提供技術解決方案,與兩位合作夥伴聯合運營,收取服務運營費用。

在自動駕駛的場景中,低速、特定場景是最常見的。例如雞蛋車的園區場景,園區的路況簡單,沒有大量的行人和十字路口。因此,它也是人工智能自動駕駛解決方案公司,最常見的切入口。但同時,它也仍然面對著巨大的環境感知難度。園區等場景下也包含了樹木、道路、行人等多種因素,而且它直接面對行人和使用者,對安全和可靠性的要求也就非常高。“我們在低速、風險可控的情況下去做訓練,但最重要的仍然是安全問題。”張德兆說。

僅僅通過測試,是無法滿足自動駕駛對安全性驗證的需求的。因此,張德兆也認為,在風險可控的情況下,實現商業化和上路推廣,是可行的途徑。

而另外一個令他在意的,則是在現有的環境下,自動駕駛車輛的責任認定問題。例如前段時間引起熱議的無人駕駛的道德規範問題。“但我認為,首先還是要從技術上解決這個問題。”張德兆說,“如果要實現真正無人駕駛的話,一定是誰都不會撞。但是機器不會100%地去解決問題,如果出現事故,系統肯定是要保護服務對象優先。”

2017年,智行者仍然主要在低速車上發力。除去園區通勤車之外,智行者也將會與地方政府合作,在自貿區等地區推廣無人通訊車。智行者也會與車輛制造商合作垃圾車、清掃車等小型特定車輛。

張德兆也對黑智透露,智行者的高速行駛的無人駕駛物流車輛也在研發中,即將落地。“先在限定區域內的、風險可控的情況下實現產品和技術的驗證,”張德兆說,“到2019年開始,我們會研發貨運車。2020年以後,才會做真正的乘用車的落地。前邊特定場景下的商業模式能夠閉環,再去做馬路上的。”

做一家AI應用公司

技術總監霍舒豪說,自動駕駛時代,汽車將不僅僅是駕駛功能的實現。“互聯網時代,手機和電腦作為終端,而在物聯網時代,一輛智能汽車,也能夠獲取和交換信息,汽車將和電腦、手機一樣,成為新的終端。”

這也是張德兆勾畫無人駕駛時代產業形態的基礎。當無人駕駛車輛進入我們的生活,車輛不僅僅只是代步工具,而這些智能車輛,也必將靠服務來獲得收益,而不是和現在一樣,僅靠車輛售賣來賺錢。

因此,張德兆認為,目前的市場培育階段,或許傳統車廠掌握了話語權,但在未來,“整個市場價值鏈的頂端一定是運營商。而車廠則將解決方案和車輛賣給運營商。”至於智行者這樣的技術解決方案提供商,則排在第三位,成為車廠的供應商,也不將只是一家出售技術的公司,而是提供更多的運營服務。而傳統車企,也必將向制造和服務並重的模式轉型,而這一趨勢,如今已見端倪。

智行者也在聯合上下遊公司,共同提供服務。上遊是運營商,下遊則是傳感器等OEM相關廠商。智行者在與上遊廠商合作時,現在基本上做到了交鑰匙工程。盡管現在處於行業發展的初期,這樣的鏈條還顯得脆弱,但這也是張德兆認可的公司的核心能力之一。“一輛車給我,我可以把前端的傳感器,最中間的大腦,以及最後的執行器都完成。我們之前給某車企做了兩臺車,實現了交鑰匙工程,現場運行了10天,累積接待了3000多人次,實現了零故障累積運行2000多公里。”張德兆總結:“對於智行者而言,我們只是一個AI應用公司,我們不會成為AI平臺公司。”

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