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AutoX创始人肖健雄:要用无人驾驶技术给零售行业带来一场变革 | 科技生活节

“我们做的其实是一个本地商家平台,是想通过无人驾驶技术,让天下没有难开的店。”

AutoX创始人肖在2018科技生活节

AutoX创始人肖健雄在2018科技生活节

在全球众多无人驾驶创业项目中,AutoX无疑是特色鲜明的一个,其在传感器方案中对摄像头的推崇,有着与特斯拉CEO马斯克一样的执着。所不同的是,AutoX创始人肖健雄对激光雷达也并不排斥。

7月29日,“钛媒体 2018T-EDGE 科技生活节”召开,AutoX创始人肖健雄参会并发表演讲时表示,“我们以摄像头为主,不是说我们不用激光雷达,而是我们以摄像头为主要传感器,然后以激光雷达为辅做冗余,能达到最高的安全系数。

同时,肖健雄认为,使用摄像头作为主要传感器,同样能够克服夜间、雨天等极端天气条件对摄像头带来的干扰。而且,摄像头传感器最大的好处是其能够识别形体和颜色,更精准和全面地捕捉对象特征。

在无人驾驶创业模式上,相比于大部分团队都在进行技术探索,AutoX也找到了明确的落地路径。

肖健雄表示,AutoX的愿景是“平民化+自动驾驶”,是想用自动驾驶技术改变大家的生活。美团、滴滴这种LBS商业模式能够快速崛起,因为互联网早期的算力带来了高效连接,“但是想要在服务质量进一步提升,单单依靠互联网是不够的,我们觉得接下来LBS主要是运力之争,无人驾驶恰恰是一个非常好的技术提供一个运力,能够让大家生活变得更加美好”。

具体包括以下服务方式:

  • 第一种大家可以网上下单,用无人驾驶的车把外卖和购买的货品送到你家里;
  • 第二种可以把整个车带着无人货架开到你家里,你在家门口现场购买;
  • 第三种你到店消费,把你用无人驾驶技术带到店里,在那里消费。

为此,AutoX在产品端推出了3个车型:快车、小车和大车,运输货物和载人。

“我们想带给商家的,是用无人驾驶的技术给零售行业带来一场变革。”

以下为AutoX创始人肖健雄的演讲实录,略经钛媒体编辑

大家好,我们公司叫AutoX。我做无人驾驶或者AI自动驾驶已经有10几年。我从香港科技大学到后来去MIT读书,到后来去普林斯顿大学当教授,创立人工智能实验室开始,一直从事这个行业。

这个行业非常有意思的点,就一直在moving forward。

AutoX是一家瞄准“平民化+自动驾驶”的公司

2016年9月的时候,我们公司AutoX在硅谷正式成立。AutoX是一家什么公司?AutoX很明显是一家无人驾驶公司,我们专注于L4和L5级别的无人驾驶。

AutoX可能大家也有所听闻,它是以摄像头为主的感知模块,在这个领域里也算是一面旗帜,打着摄像头的一些解决方案。比如大家可以看到我们的传感器解决方案,下面有一圈8个摄像头环视360度,上面也有激光雷达。

我们以摄像头为主,不是说我们不用激光雷达,而是我们以摄像头为主要传感器,然后以激光雷达为辅做冗余,能达到最高的安全系数。

我们公司成立已经将近2年了,在过去2年内进行了大量的路测。比如这是我们车在加州的马路上进行自动驾驶。可能大家看到很多无人驾驶公司或者自动驾驶公司很多测试,区别可能我们成熟度会更高一点。我们进行了全天候的压力测试,这是一段8个小时的视频,从头到尾一刀未切,展示我们从头到尾零人工干预、零故障的无人驾驶技术。

我们以摄像头为主的感知技术和非常成熟的解决方案,已经获得国际一些主流汽车厂商的认可,也给大家做了大量的联合测试。比如这是跟上汽集团在去年6月份的时候,进行了大量的路测。我们也获得了很多世界级的认可,比如MIT麻省理工被评为TR35,是MITTR35里历史上唯一一家被选中的自动驾驶AI公司。

我们公司的愿景是“平民化+自动驾驶”,是想用自动驾驶技术改变大家的生活。

大家的生活一般指什么?一般是指衣食住行、吃喝玩乐普通人的生活,所以我们做的自动驾驶功能想非常贴近大家的生活,这就引到一个概念,跟今天的主题包括城市和昨天的主题新零售其实息息相关,这也就引到一个概念LBS(location based service基于移动位置服务)。

LBS指的是什么?比如美团、滴滴这种商业模式,就是基于本地移动位置的一种生活服务模式。

所以,这里我指出一点,过去几年因为美团滴滴让LBS这个概念非常火。因为有了互联网所以我们提升了算力,把大家互联互通起来,把需求方和供给方连接起来,提高了生产力,从而带来了这个行业的变革。

我们觉得LBS现在达到这一程度,因为有了互联网,当LBS服务质量进一步提高,单靠互联网是不够的,我们觉得接下来LBS主要是运力之争。无人驾驶恰恰是一个非常好的技术提供一个运力,能够让大家生活变得更加美好。

我们公司AutoX做的其实是什么产品,是一个本地的无人驾驶运力服务平台,LBS平台。

在这个平台上我刚才说的是从消费者端的方面,但如果你从商家的角度看,它其实就是一个新零售平台,我们想带给商家的,是用无人驾驶的技术给零售行业带来一场变革。

这场变革包括各种各样的服务方式,比如第一种大家可以网上下单,用无人驾驶的车把外卖和购买的货品送到你家里;

第二种可以把整个车带着无人货架开到你家里,你在家门口现场购买;

第三种你到店消费,把你用无人驾驶技术带到店里,在那里消费。

这三种技术都可以通过无人驾驶,给大家带来更好的消费体验。所以我们套用马云先生的话,我们做的其实是一个本地商家平台,是想通过无人驾驶技术,让天下没有难开的店。

在这个平台下我们有三款车:快车、小车和大车:

快车快速就是一款普通的轿车,它可能送货也可以送人。比如这一款送货车,我们很快在美国会开始运营我们的无人驾驶的车队,通过我们无人驾驶的技术开始向大家送菜、送饭这种服务;

小车偏向是一种低速物流园区的概念,比如大家的大学、工业园区、居民区里都可以通过这种小的匀速车辆,低速的进行配送。比如大家买东西,比如我们几天前跟美团外卖达成了战略合作协议,通过我们低速给一些大学校园提供外卖服务,用无人驾驶的技术;

大车有点不一样,它不止是送货,还包括卖货,它其实包括送和售两种功能,这也是我刚才说的,大家以前一定要在网上先买好,然后用无人驾驶送到你家。以后不一样,你可能想现场挑,看这个看起来好不好吃,新鲜不新鲜,通过把整个无人店送到家门口,在那里现场挑选,然后再进行购买。

因为公司已经成立一段时间,通过技术上的创新已经比较成熟,现在已经进入小批量量产和试运营阶段,我们虽然很多工程师也在美国,其实我们量产在中国也有我们相应的团队和工厂。

AutoX的原创技术能力

说了很多商业的事,我们公司为什么能快速达到这种程度?主要得益于我们非常强的原创技术能力。

我个人本身在美国以外,公司很多其他的工程师都是美国各大高校,比如斯坦福、MIT、伯克利的博士毕业,也在美国硅谷各大工程公司,比如像Google、苹果、Facebook等工作。

所以,过去两年内我们做大量技术的研发。

我们团队的特点是,以原创技术为研发。

这里我简单列了4项我们独创的技术。比如有人说现在有一些无人驾驶公车像百度开源了,我们还在做什么呢,其实我想指出的是这4大独创技术,都是百度阿波罗里要么没有,要么没有开源的,所以我们公司有非常独特的技术方案,也避免了将来在无人驾驶领域可能会出现专利大战,因为我们走的技术路径可能跟大家不大一样。

下面我逐条讲述一下一些技术,因为我们公司本着比较公开透明的方式,所以会展示一些除了路测以外,比如路测看到一个车一直在开,其实大家并不知道电脑里想的是什么。其实电脑里AI想的是什么,这才是真正重要的。

所以,我们逐条展开:

第一,以摄像头为主的感知。

这是我们最擅长的也是我们最举世闻名的一条。刚才我们也强调,我们摄像头为主并不是排斥激光雷达,但摄像头感知除了价格便宜以外,它还有很多很重要的功能,就是它能大大提高安全性。刚才我说我们的无人驾驶是辅助大家的生活,让大家的生活更美好,所以我们的无人驾驶技术是开在城市里面,开在大家的居民区里面的。

所以,有很多小的物体,比如说非常小的小孩、小猫、小狗、滑板,这些我们都需要认的很清楚,所以分辨率对我们的要求非常高。但是,以现在最高级别的比如说10万美元的高清激光雷达,分辨率仍然是不够的。所以,摄像头的分辨率是一个数量级以上的提升,可以大大提高它的安全性。

第二,摄像头有颜色信息,能够大大提高对物体类别的识别,物体类别的识别非常重要。

比如这是一个邮筒,还是一个行人,完全不同的判断,会导致无人驾驶技术的安全性得到保障,才能通过摄像头感知的技术。

当然,激光雷达有一定的好处,比如说测距特别准,但是这并不意味着摄像测距就不准了,比如说里是通过双目摄像头算出深度场,我们也可以把我们的摄像头测距和我们的激光雷达测距进行对比。

比如这边马上有一个人走进来,大家在蓝色的那个图中可以看到,我们用摄像头可以算出的深度图,左下角这个三维护的点云可以看到,有一个人在那里,然后是树的背景。

然后右边对比的是这些固态激光雷达,你可以看到,固态激光雷达目前技术还不是特别成熟,机械式的激光雷达技术比较成熟,噪声比较低,但是它并没有看的很密,大家可以看到点非常稀疏。

这也证明的激光雷达和摄像头其实是互补的,一起用的话,可以提高安全系数。

除了双目大家靠两个眼睛,其实单目,就是靠一个摄像头,也可以做,比如说物体三维识别,有一个框,知道物体的大小、朝向、位置,而且这个框是非常紧的一个框,你如果看到同行的一些展示,有时候看到大家用多个激光雷达,那个物体很小,但是框还是很大,这就意味着他们的准确率还没有办法达到这种水平。

这些计算其实都是实时的,比如说语义分析,也是实时的。比如说我们可以把全部的机动车、汽车都用出来,用深度学习的方法认出来,然后把行人和非机动车也认出来,在城市的复杂路况里面,进行安全的自动驾驶。

然后也有人说用摄像头,阳光折射怎么办?我在这里展示一个视频,在夕阳阳光折射情况下,看到右边我们的地面切割、车道线检测、双黄线检测,仍然是可以非常稳定的。

也有人说下大雨怎么办,我们除了下大雨进行路测以外,我们也把我们内部的视频,计算机到底看到的是什么给大家展示一下,让大家放心,这个行驶是非常安全的。

你看现在大雨瓢泼,时不时还有雨点会打到镜头,但是仍然可以看到,我们的车辆检测是非常稳定的,只通过一个摄像头。

也有人夜间怎么办?夜间特别暗,光照情况下,怎么自动驾驶呢?然后我们的车在自动驾驶,有人说你们头顶上有一个激光雷达,所以我们派工作人员把激光雷达盖起来了,可以看到这是纯视觉的进行自动驾驶。

有人说现在还是夜间嘛,但是路灯比较亮,所以我们这一段的路灯就更暗了,其实这个是半夜1点钟拍的,当然也有车灯,就像人开车一样,车也是有车灯才能确保安全的。

我们不止在硅谷,也在国内……比如这段视频是在深圳拍的,进行了大量的路测,包括在园区、校园、工业园区里面,有大量复杂的场景,比如说有共享单车会乱放,有乱扔东西,我们都非常智能的处理它们。

第二项核心技术就是我们大规模高清地图的建立,我们大规模高清地图的建立是一个非常……比如扫描硅谷一整片地图,而且我们的高清地图不止是黑白的,大家看到Google、百度无人驾驶高清地图都是黑白的,为什么呢?恰恰是因为他们只用激光雷达,没有用摄像头帮忙做定位。

所以,我们里面是彩色的,可以看到树、房子的颜色,这就是因为我们采取了摄像头和激光雷达融合的技术,进行了感知。

比如说这里是我们的一个视频,可以看到我们已经具备了大规模片状式扫描地图的能力,所以可以支持城市里面点到点、任意两点的自动驾驶,而不是像一些其它公司,固定路径,一个圈一个圈的自动驾驶。

第三点就是我们也原创了,我们是世界上少数几个具有原创能力(的公司),我们建造了一个纯三维的仿真器。

我刚才也说我们公司一直在做大量的路测,已经路测两年了,每天都在测,但是有三维仿真器是我们为什么能够这么快的达到这么成熟的水平,就是因为这个三维仿真器。

这个三维仿真器仿真的不止是图形学,还仿真了全部物理和汽车的动力学,其仿真了多传感器,所以我们可以进行快速的迭代。

比如说程序员写好程序,第一秒钟就可以知道这个行不行,因为他在仿真里面跑一下,不行的话马上可以修改。所以,我们的迭代速度、开发进度会比同类公司更快。

这种三维仿真器也是Google和百度这种公司不具有的,它们的仿真器都是二维的,所以只能测一部分,而不能测整套无人驾驶AI。

我们有了这套仿真器之后,比如我们可以仿真我们的激光雷达输入,在这个仿真器里面,激光雷达看起来像什么?我们在摄像头里的输入,在每个摄像头里面看起来会怎样,进行仿真。

我们就可以这样实时的把我们整套AI系统、自动驾驶系统接在仿真器里面,足不出户,就已经能知道这个到底行不行,如果不行的话就去改,如果行的话,就去进行大量的路测,确保万无一失。

所以,这也是得益于这些三维仿真器,虚拟仿真器技术上的突破,所以让我们的开发进度比同行都大大的提升了,提高了我们自己内部的生产力,让我们的AI技术更加成熟。

然后最后一个特点,就是我们的技术,我们的公司不止是一个纯软件公司,也是一个硬件公司,因为我们相信要打造一款产品,比如说一个iPhone,你要达到性能、性价比非常高、体验非常好的话,一定要软硬件一体化,全靠软件肯定不行的。

所以,除了和大量主机厂一起合作以外,我们也具备了我们内部的硬件核心设计能力。

比如这是我们设计的线控系统,可以让电脑非常高精准的控制油门、刹车、转向,同时带来巨大的价格上的降低。

这是我们线控系统现场的展示,我们工程师按一下键盘之后,后轮就开始转起来了,前轮也开始摆起来了,这就是展示我们自己研发的独创线控系统,这些其实是无人驾驶里面产品化非常必备的一方面。

通过过去2年的实践,我们的人工智能技术已经达到很高的成熟程度了,我们目前主要的重点是如何量产,进行大规模的试运营,所以这些技术显得尤为重要。

总结一下,今天我介绍我们公司AutoX这一个平台,这一个本地无人驾驶、运力LBS平台。我们有两个重点:

1、我们公司特别擅长原创技术开发,因为依托于硅谷的人才资源,但是我们也是以产品为导向,原创技术开发。

2、我们有三款车型(快车、小车、大车)。

3、还有四大重大技术发明,包括以摄像头为主的感知,大区域的摄像头和激光雷达融合地图的建立,还有仿真,最后还有我们的软硬件一体化设计,能提高安全性。

平民化自动驾驶任重而道远,我们公司很开心能够参与这个过程,我们相信科技能够改变生活,我们正在积极的用自己最大的努力,用无人驾驶技术来改变大家的生活。

谢谢大家!(本文首发钛媒体)

本文系作者 李勤 授权钛媒体发表,并经钛媒体编辑,转载请注明出处、作者和本文链接
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