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捨高薪去當小業務 難走的路才通往成功 35歲就當上精品品牌總經理 於保羅

通往智能之路，阿里雲的雲棲大會發布了什麽信息？

黑智 2017-03-29 16:19

人工智能60年後，它開始正式走入商業與生活，並且得到了科技巨頭們的極大重視。3月29日，黑智在深圳雲棲大會現場，再次感受了這種火熱。今天，阿里雲總裁胡曉明在在雲棲大會·深圳峰會上現場演講以“全面通往智能之路”為主題，宣布阿里雲開始了新的征途。在會議現場，阿里雲發布了ET醫療大腦和ET工業大腦，同期發布的還有用可視化的拖拽方式讓開發者使用人工智能技術的機器學習平臺PAI2.0。

胡曉明：機器是人類助手而非競爭者

“我今天非常開心。”胡曉明說。他在開場時，總結了阿里雲在去年一年中取得的成績，這也是他感覺得“開心的事情”。

在胡曉明的總結中，飛天作為超大規模計算操作系統，跟隨阿里雲在全球的數據中心布局走向全球，在全球主要互聯網市場形成基礎設施覆蓋。

去年，阿里雲在日本、歐洲、迪拜、澳大利亞開設了新的數據中心。越來越多的海外的企業開始使用阿里雲的服務。“在阿里雲平臺上，來自於純海外的客戶量大大超過我們的預期，來自海外的業務呈現比中國本土業務更快的增長速度。”胡曉明說。在去年，阿里雲成為了奧運會指定雲服務商。

並且，胡曉明表示，雲計算在中國的市場上已經被全面激發。除了大型企業和國有企業，胡曉明特別提到，雲計算在創業級市場上，也正在被解凍激活。

盡管是在深圳主場，胡曉明還是主動提起了騰訊，“懟”了一下馬化騰。“大家可能也都聽說，馬化騰的團隊不久前投了一分錢的標。（註：在本月中旬，騰訊雲以1分錢的價格中標廈門政務雲。當時參與投標的有五家公司，除了騰訊雲，還有中移動福建公司、中電信廈門公司、聯通雲數據、廈門縱橫等，結果騰訊雲的競標價只有0.01 元，其它家的招標價少則170萬，最高是309萬。）我要對馬化騰說：隨著雲計算已經越來越多成為大企業選擇的時候，我們要想如何為用戶提供更有價值的技術和服務。在所有人都希望用企業的發展成就一個行業的時候，馬化騰和他的團隊用1分錢的投標對行業進行了破壞。”

在一年前，阿里雲提出了阿里人工智能ET，要讓機器成為人類的助手。

“我曾經說過，人跟機器下棋除了證明人的智力比機器差以外，沒有其他可證明的東西。就像我們很多年前用蒸汽機跟人力相比誰更有力氣，沒有必要。所以我們更希望讓機器成為人類更好的幫手，解決人不能解決的問題。”胡曉明說。

ET已經在各種場景進行了落地應用試點。胡曉明提到，在城市治理方面。ET參與了杭州城市大腦項目。“我們的試點階段，通過視覺技術的分析，通過對移動數據的分析，通過對於公交信息數據的分析，我們去指揮紅綠燈的配置方案，使得杭州的部分路段交通暢通率提升了11%。”

在廣州，阿里雲的ET幫助廣州市交警，將路口的擁堵指數下降了19%。阿里雲和華大基因在去年發布了一個計劃，希望到2020年把人體基因的測序成本降到1000人民幣。

在互聯網汽車上，去年7月，上汽和阿里共同發布了首輛搭載YunOS Auto操作系統的互聯網汽車。胡曉明表示，在今年還將有70萬輛基於YunOS Auto操作系統的互聯網汽車投向市場。

一個月前，阿里巴巴集團發布了NASA計劃。胡曉明表示，阿里將專門組建一個研發部門，對這些針對未來20年的技術不斷進行研究。

而阿里的人工智能，和其他平臺相比，在胡曉明看來，“數據”是最基礎和核心的競爭力。“當所有的數據在線，當所有的服務被連接的時候，如何讓數據發揮更大的價值？我們提出了智能引擎，我們希望由於數據的存在，可以讓我們的商業決策更智能，我們可以讓我們對於未來的預測更加精準。很多人問，大數據和人工智能只選其一的話，你選什麽？我說這兩個東西必須是相輔相成，如果沒有大數據談不了人工智能，如果沒有人工智能的技術，這些數據就是一堆垃圾。”

ET的下一個目標：擔任“實習醫生”

在大會上，阿里雲發布了ET醫療大腦，宣布正式進入醫療AI領域。經過一年多的研究訓練，人工智能ET已具備多項醫療能力，可在患者虛擬助理、醫學影像、精準醫療、藥效挖掘、新藥研發、健康管理等領域承擔醫生助手的角色。

ET醫療大腦的研發大量采用深度學習技術，通過海量的數據作為示例來訓練機器完成特定任務，即由計算機通過學習病例數據來提升醫術。由於可以24小時不睡覺，同時處理成千上萬項任務，ET的學習進步速度大大超過人類。

阿里雲人工智能科學家閔萬里說：“在多個病癥的測試中我們意識機器不僅能夠完成任務，而且在某些方面做的和人類醫生一樣好。ET完全有資格成為醫生的助理。”

除了能大幅提升醫生的工作效率外，ET醫療大腦還嘗試從根本上戰勝癌癥。通過和華大基因合作，ET對大量肺腺癌病例的DNA序列進行分析，尋找致病的關鍵基因突變。

“我們將ET醫療大腦設置為一個開放的人工智能系統。除了阿里雲的人工智能科學家投入到研發當中，我們更希望能吸收外部精良的算法與醫學經驗，這樣ET才能更快地成長為一名高級醫師。”閔萬里說。

浙江德尚韻興的科學家是超聲甲狀腺結節智能診斷算法的研發者，他們利用深度學習處理超聲影像，同時加入旋轉不變性等現代數學的概念，讓系統變得更“聰明”。算法現在被集成到ET醫療大腦當中,並在多家醫院進行試點。

借助計算機視覺技術，這套算法可以對甲狀腺B超快速掃描分析，圈出結節區域，並給出良性與惡性的判斷，大大節省了醫生的診斷時間。一般來說，人類醫生的準確率為60%-70%，而當下算法的準確率已經達到85%。

阿里醫療大腦，自然使人不得不聯想到去年發布的百度醫療大腦，借助百度的海量相關搜索信息和百度大腦平臺，百度將雲計算、大數據、人工智能和醫療行業結合，並表示將向谷歌和IBM的同類產品看齊。而現在，阿里雲借助其在醫藥健康平臺和電商數據上的積累，也同樣向這一領域進軍。

ET工業大腦：發揮“中國智造1%”的威力

阿里雲正式發布ET工業大腦，讓工業生產線上龐大的鋼鐵軀體擁有智能大腦。胡曉明表示，阿里雲希望利用人工智能技術發揮“中國智造1%”的威力。“中國制造業如果提升1%的良品率，意味著一年可以增加上萬億的利潤。”

在制造業發達的蘇州，ET工業大腦已經開始初步顯現“1%的威力”。2016年8月，ET開始入駐國內大型能源巨頭協鑫光伏的切片生產車間。

光伏切片生產有著十分精密的工藝流程：一根僅0.1mm粗細的鋼線不斷摩擦矽錠，最終切出一片片僅0.2mm厚的矽片。車間的濕度、溫度、砂漿上下部溫度、導輪上下部溫度等上千個參數在實時影響著生產。如此複雜的生產環境下，人工經驗很難100%地保障產品質量。

ET工作的第一步，是將標準化車間所有端口的數據傳入工業大腦，隨後通過人工智能算法，對所有關聯參數進行深度學習計算，精準分析出與良品率最相關的60個關鍵參數，並搭建參數曲線，在生產過程中實時監測和控制變量。目前，通過ET工業大腦的幫助，協鑫光伏的生產良品率已經提升1個百分點，每年可節省上億元的生產成本。

阿里雲人工智能科學家閔萬里表示，與其他領域相比，將人工智能技術應用到工業生產的複雜度更高。單從數據而言，一臺民用渦輪風扇發動機的轉速就能達30,000轉/分鐘，不同型號渦輪發動機轉動次數也不同，這相當於1分鐘內就可以產生海量不同標準的數據。閔萬里透露，目前ET工業大腦已經在流程制造的數據化控制、生產線的升級換代、工藝改良、設備故障預測等方面開展工作。

技術後盾：阿里“NASA”計劃

“人工智能要想真正成為普惠科技，需要一款更加通用的生產工具。”阿里雲首席科學家周靖人在現場表示，在過去的一年時間阿里雲協助用戶在醫療、工業領域落地了多項重大的人工智能應用，但如果要把人工智能技術走入每個人的生活，需要更加平臺化的人工智能產品。

大會上，阿里雲正式發布機器學習平臺PAI2.0，以更豐富的算法庫、更大規模的數據訓練和全面兼容開源的平臺化產品，讓人工智能這門綜合多門學科的技術，變成開發者只需要托拉拽就能可視化完成開發的普惠性技術。

PAI 2.0編程接口完全兼容深度學習框架：TensorFlow、Caffe以及MXNet，用戶只需要將自己本地編寫的代碼文件上傳至雲端就可以執行。

對於底層計算資源，PAI 2.0提供了強大的雲端異構計算資源，包含CPU、GPU、FPGA。在GPU方面，PAI 2.0可以靈活實現多卡調度。

PAI 2.0提供100余種算法組件，涵蓋了分類、回歸、聚類等常用場景，還針對主流的算法應用場景，提供了偏向業務的算法，包含文本分析、關系分析、推薦三種類別。

不久前，阿里巴巴董事局主席馬雲在內部啟動代號為“NASA”的計劃，面向未來20年儲備核心科技，機器學習、IoT、生物識別等領域智能化領域被放在突出位置。而據了解，阿里“NASA”計劃的研發成果都將通過阿里雲對外輸出，這無疑將是其強大的技術後盾。

之前，馬雲曾經提出“五新”理論，包括新零售、新制造、新金融、新技術、新能源，那麽，阿里將如何在這些領域切入？現在，答案看來就是阿里雲。承載了大數據、GPU通用計算、物聯網、區塊鏈、VR、AI等新技術，以數據智能作為核心優勢，阿里雲，將在這條“智能”之路上，展開更大的對未來的聯想。

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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

黑智 2017-04-06 18:00

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。

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

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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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 2017-04-06 18:00

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。

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

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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京霸鐵路2019年完工 通往雄安的鐵路網密集鋪開

由中國中鐵北京工程局北京公司承建的(北)京霸(州)鐵路21日正式開工建設。京霸鐵路是京九客運專線的重要組成部分，未來也是連接北京新機場和雄安新區的鐵路快速通道。

據介紹，京霸鐵路設計時速350公里，計劃於2019年完工。京霸鐵路是京九客運專線的重要組成部分。京九客運專線北起北京，南至廣東深圳、香港九龍，最新的設計連接到雄安新區，是連接環渤海和珠三角的重要鐵路通道。

而北京新機場也將於2019年下半年通航。北京大興國際機場建設大興區籌備辦公室副主任趙建國接受第一財經記者采訪時表示，新機場的建設和雄安新區的規劃發展相輔相成，新機場功能的發揮也離不開周邊的鐵道交通線路。

京霸鐵路新機場站全部位於新機場地下，總建築面積11.5萬平方米，包括3公里地下隧道。車站建成後，將大大提高旅客輸送能力，實現高鐵站與新機場的零換乘，組成方便、快捷的現代化綜合交通樞紐。

業內專家分析，雄安新區與京津之間交通的高效便捷聯系對雄安新區的發展將起到決定性作用。雄安新區要建設開放發展先行區，實現與京津冀三地機場“無縫對接”也是必要之舉。

中央確定雄安新區七大重點任務之一是，構建便捷高效交通路網，打造綠色交通體系。目前，距雄安新區最近的三個高鐵站分別為保定東站與津保鐵路上的白洋澱站與白溝站，三站離新區起步區核心地塊都有一定距離。

中國鐵路總公司總經理陸東福在媒體上表示，要根據雄安新區總體規劃，鐵路部門將加強規劃對接，推動實現河北省域內軌道交通網、京津冀協同發展鐵路網、全國高速鐵路網與雄安新區規劃的緊密銜接，促進多種交通方式融合發展，為雄安新區建設提供可靠的交通基礎設施保障。

考慮到新設立的雄安新區，天津市與中國鐵路總公司4月28日簽署《關於推進天津鐵路建設發展的會談紀要》，在此前《京津冀地區城際鐵路網規劃》的基礎上增加雄安節點，京雄鐵路、津雄鐵路首次露面。在站點方面，新區將新設雄安站和雄安東站兩座高鐵站。

根據天津衛視披露的與上述會議紀要相關的天津高鐵規劃圖，京雄鐵路、津雄鐵路將從雄安直達北京、天津。此外兩條是去年11月獲批、計劃於三年內建成的固保鐵路、京石鐵路，途經雄安。此外，原津保鐵路還將開設支線至雄安站。

在鐵路建設資金方面，4月18日成立的京津冀城際鐵路發展基金總投資規模達1000億元，初期規模600億元，京津冀城際鐵路投資有限公司出資60億元，吸引社會資金540億元,基金存續期為10年。其中70%的投資可用於京津冀區域內的城際鐵路建設,30%投資可用於沿線土地綜合開發。

第一財經記者了解到，雄安核心區域周圍，城際鐵路網也在密集鋪開。發改委去年12月批複的京津冀地區城際鐵路網規劃顯示，新的路網將涉及雄安新區的安新縣和緊鄰雄縣的白溝鎮，全部規劃估算投資約2470億元。其中包括北京至霸州鐵路、北京至唐山鐵路、北京至天津濱海新區鐵路、崇禮鐵路、廊坊至涿州城際鐵路、首都機場至北京新機場城際鐵路聯絡線、環北京城際鐵路廊坊至平谷段、固安至保定城際鐵路、北京至石家莊城際鐵路等9個項目。

國家發改委綜合運輸經濟研究所研究員董焰在媒體上表示，現在雄安新區已有的鐵路規劃，基本是站在京津冀的立場來安排的，聯通北京、天津與雄安。雄安新區是千年大計，可供挖掘的潛力巨大，未來交通網是否會向更北、更南方延伸，或接軌鐵路幹線都有可能，未來還有無限可能的發展空間。

【Pantone宣佈】紫外光色成2018年代表 「照亮通往未來的道路」