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无人车:人类最伟大的AI尝试
发布时间:2019-08-09  信息发布人:管理员  

  在软件和互联网之后,从来没有一个单个的细分市场受到如此大的关注、得到如此多的资本支持、并且有如此多的人才涌入。

  在我看来,无人车是整个汽车软件化、互联网化、智能化中的一个重要环节,它是人类迈向自动化社会的关键技术。但是,由于第三波AI的主要贡献——监督学习的特点,无人车发展需要大量数据的积累。因此,真正的第四级乃至第五级无人车技术商业化还有待时日。而擅长产品化的公司、有技术突破能力的公司将突颖而出。

  同时,我习惯性地以商业的角度、投资的角度来审视这个领域。我认为,目前的无人车公司仍处于技术突破阶段,但是一旦能够实现无人车的部分商业化,则为AI在其他更大的领域,如机器人领域的商业化打下技术、经验和人才的基础。

  本文将讨论以下话题:

  1。 无人车技术诞生的背景:汽车市场的历史沿革和现状—从制造到软件

  2。 无人车公司的三种模式:AI驱动、造车驱动及服务运营驱动

  3。 团队组建:文化的冲突

  4。 未来的挑战和趋势

  1。 无人车技术诞生的背景

  1)汽车市场的历史沿革和现状——从制造到软件

  自1908年亨利·福特的福特公司推出“T型车”并把它量产之后,汽车工业在之后的近50年并没有太大的革命性变革,以内燃机驱动并大规模的量产是工业革命之后的显著特点。

  直到日本丰田在二十世纪50年代发明了“丰田生产体系” 即 “TPS(Toyota Production System)”,后来麻省理工学院称之为“精益生产(Lean Production)”。精益生产是一种以最大限度地减少企业生产所占用的资源和降低企业管理和运营成本为主要目标的生产方式。这一生产方式迎合了后来兴起的小批量定制的消费需求,使得日本汽车在国际市场大行其道。

  同样在制造业具备强大优势的是欧洲国家,尤其是德国,其追求质量和完美设计的精神使得德国汽车一直是中高端汽车的首选之一,在二战之后至今的超过半个世纪的时间内一直占据市场领导地位。

  长久以来,汽车用户已经习惯了将汽车作为一个普通的交通工具,我们所期望的功能无非是方向控制、动力控制、以及简单的娱乐信息系统如电台、CD播放机。一直以来的设计理念是,开车是需要专心和安全地进行,而其他的功能并不重要。

  直到2004年Elon Musk入主当时的汽车初创公司Tesla, 并将诸多革命性的理念带入到汽车领域(如重视软件、互联网等设计理念)。2013年,Tesla在其Model S型车上加载尺寸达到17英寸的Pad显示屏,使得汽车能够提供如iPhone般的体验,这是汽车业迈向软件化和智能化的里程碑。

  在智能手机之后,人们突然发现,一个我们天天都在使用的平台,而且是刚性需求的平台-汽车,仍然停留在20年前的状态,因此,在汽车上打造一个软件和互联网的生态,成为过去5~10年投资界的热点。

  由于行车电脑的发展,安全和功能安全以及不断变化的车辆架构带来了巨大的计算平台需求,从而促进了汽车软件市场的增长。据MarketsandMarkets的统计,2018年全球汽车软件市场已经达到187亿美元的规模,据估计,自2019年到2025年,汽车软件市场年增长率将保持达18.12%,预计到2025年达到600亿美元的规模,这个增长率是非常令人震惊的,汽车业在催生新的软件巨头。

  汽车软件的革新点主要有以下几点:

  Advanced Driver Assistance Systems(ADAS),即高级驾驶辅助系统

  Autonomous drive:无人驾驶技术

  Vehicle electrification:汽车电气化

  Digital cockpit technologies:数字座舱技术

  Vehicle to Vehicle technologies: 车联网以及车上互联网技术

  2)汽车创新中心:从德国、日本到美国、中国

  上图是2017年硅谷商业地产公司CBRE做的北加州汽车技术相关公司的分布图,我们吃惊地发现,硅谷的汽车公司竟然如雨后春笋般冒了出来,达到400多家。

  为什么这些新兴公司没有出现在底特律、日本、或者德国?

  答案如上面描述,汽车在向软件化、智能化和互联网化发展,拥有这些基因的人才不在日本、德国和底特律,而是在硅谷,在中国!

  或者日本和德国已经意识到这一点,在过去的几年内,他们通过投资,大量入股美国新兴汽车技术公司,如无人车技术Cruise得到软银和丰田超过20亿美元的投资,而大众也蠢蠢欲动,一度欲以10亿美元收购前Waymo无人车负责人Chris Urmson创立的Aurora, 但遭到拒绝,后又传言欲投资福特所收购的Argo AI。

  不仅是人才方面的限制,同样在人力资源法律制度方面,德国和日本的软件创新受到极大的桎梏。德国的离职交接通常要几个月甚至半年,而且两国企业普遍难以裁员,这造成企业很难根据瞬息万变的市场来调整其人力部署,长此以往,则造成迭代缓慢,延误市场时机。

  在我看来,孙正义的软银看到了日本企业面临的危机,因此大量投资中美新兴出行公司如Uber,滴滴,以及无人车技术公司Cruise、Uber ATG, 其出售的下家已经备好,那就是丰田、本田、尼桑、马自达等等亟待变革的日本企业。

  在汽车软件化的趋势下,仍然有非常高的汽车事故率以及事故死亡率。据统计,仅仅在2017年,全美的机动车事故死亡人数就将近4万人,那也就意味着,每天有近100人死于交通事故,相当于每天有一架波音747飞机掉下来。这样的数字是非常可怕的。

  最根本的原因是,每一辆汽车后面,都有一个拥有“自由意志”的驾驶者,这样的自由意志会因为吸毒、喝酒、疲惫、意识错乱、受干扰等等各种原因造成人身伤亡的事故。于是业界开始考虑,能否通过人工智能技术来训练素质最高的机器驾驶员、而代替容易出错的人类的驾车呢?

  2。 无人车公司的三种模式:AI驱动、造车驱动及出行服务运营驱动

  “今日的无人车就像马拉车一样,AI的智力最多能够达到马的智力。”

  ——Jesse Levinson,无人车独角兽Zoox联合创始人,CTO

  16年前的2002年,当我参与开发今天无人车里的毫米波雷达技术,并把雷达装在上汽的车上在路上测试的时候,我们并没有想到日后视觉技术、深度学习会如此颠覆汽车,也无法想象无人车变得如此炙手可热。

  归根结底,人类是用视觉来驾驶汽车的。而视觉也能探测到最丰富的环境信息。自2012年深度学习得到广泛关注以来,计算机视觉因此获得长足发展。感知作为计算机视觉的典型应用,在过去几年内获得了巨大的进步。