谷俊丽:从特斯拉到小鹏汽车,同样是智能车,不同基因的自动驾驶

李根 发自 On the road 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

谷俊丽从特斯拉跳槽小鹏汽车,不算意料之内。

这位Autopilot 2.0的负责人、特斯拉机器学习团队的一手搭建者,在特斯拉在华建厂传闻最盛时官宣转会,她的下一站是小鹏汽车,依然领队自动驾驶业务。

不过,从特斯拉到小鹏汽车,谷俊丽认为将有完全不同的挑战,亦是完全不同的机遇。

这不是一趟原样再走一遍的路程。

“中国智能车”、“本土自动驾驶”、“从基因去重新定义”,“自主原创”……

履新后,谷俊丽在她的首次对外采访中,多次向量子位强调以上关键词。她认为这些既是中国自动驾驶从业者面临的机遇,也是她加盟小鹏的核心原因。

关于这趟从头开始的自动驾驶旅程,谷俊丽有更进一步的思考。

小鹏汽车研发副总裁、自动驾驶负责人谷俊丽

从特斯拉到小鹏汽车

量子位:什么原因让你决定从特斯拉走?

谷俊丽:打造中国智能车,然后解决中国本土化的自动驾驶,这是我个人认为的使命。

量子位:特斯拉不能实现这样的使命吗?

谷俊丽:这涉及对自动驾驶的看法。首先自动驾驶核心驱动是技术,但它同样是一个实践科学。在中国实践,涉及两个关键点:一是信息密度,可能比国外要高10倍以上,比如人口量级、密度,行人量级、汽车密度;二是车辆的决策及交互过程,西方可能基于规则就可以,但在中国可能不work,所以从技术上到形成产品,自动驾驶在中国落地,肯定要基于中国实际形成闭环,才能深入、彻底地解决落地问题。

量子位:所以这对你是从头开始的一趟旅程?

谷俊丽:对,中国的自动驾驶本质上可能比美国更难,要在中国形成闭环,就要有深入理解中国文化的技术人员,从最开始的技术到产品设计,从头开始生长,从基因重新定义,这样更现实,突破力也会更强。

量子位:怎么理解自动驾驶中的“文化”?

谷俊丽:现在之所以自动驾驶产品,智能做到辅助驾驶级别,更高级别的无人驾驶落地很难,最关键的可能在两部分。

一是传感器和感知方面,即长尾效应问题;二是产品的交互与决策,像自动驾驶这样复杂程序的交互和决策不太好做,算法上还有待突破,而算法的突破又赖于数据,“文化”就表现在数据中。

比如你在中国落地自动驾驶,就需要考虑中国式加塞的问题,美国加塞3米以外,中国加塞可能只有30厘米,非环路和高速,可能还有行人、自行车突然出现在你面前,这些中国国情因素都需要在产品设计中考虑到。

量子位:但加盟小鹏,也就意味着再一次从0到1.

谷俊丽:我个人非常喜欢从0到1的过程,从头再做一遍,我想从产品技术到框架,都能更加创新。

此外,小鹏也有优势。打个比方,小孩发育生长,最佳方式是大脑和身子同步进行,而不是先这个后那个。所以现在自动驾驶也有多种力量在进行,但如果你在造车的过程中,能够软硬件方案是同步的,或者空间留足,软件和硬件可以协同迭代,就能形成一个科学的演进模式。

所以小鹏汽车是一个绝佳的平台,一切正在生长,一切都可以去定义。而一旦我们的汽车在路上跑起来,它马上又能源源不断产生运行数据和反馈,能够不断指导我们更加深入去做进一步地革新。

小鹏汽车首批量产车下线

自动驾驶实现路线

量子位:具体实现路线上会有区分?先L3,再L4/L5?

谷俊丽:其实是并行的,但L3会优先一些,因为产品层面来说,我们明年会先在量产车上实现辅助驾驶,解决交通拥堵时的驾驶疲劳、高速上的驾驶问题等。

L4/L5的技术演进,有赖于数据和空中升级形成闭环后,数据驱动下我们对问题的进一步定义、认知,然后更好打磨算法。L4/L5现在需要突破和创新的在于算法,而算法的创新永远都是针对真实问题的,这样也才具有落地意义。

总之,我们是一个实干的团队,最终目的肯定是要在量产车上最大化实现无人驾驶,但节奏也会基于产品,一步一步向前。

量子位:传感器呢?

谷俊丽:传感器目前确实是一个挑战,因为有两个方面的挑战。一是不同传感器提供不同维度的信息,如何通过算法实现融合,比如激光雷达、相机、毫米波雷达等等;二是多种不同信息,要完成一个系统的三维世界建模,这极具挑战。

但我个人认为,传感器也好、计算单元也好,这几年都在不断前进,核心还是从业者需要搭建好生长机制,在闭环及算法生长中,传感器、硬件也都有空间在一同生长。

量子位:围绕这个自动驾驶方案,哪些自己做,哪些依靠产业?

谷俊丽:我觉得无人车到最后肯定是一个新形态的高科技产物,它会集机械、计算、数据、智能于一身。其中机械行业本身已经非常成熟,很多厂商有很长时间的积累,我们会尊重和采纳这种积累。而计算、数据和智能,可能是21世纪才成熟的行业,我们会重点围绕这些方面下功夫,去创新和突破,但会以解决问题角度出发,而不是说最终一定要占领某一个领域。

量子位:但结合会很紧密,比如处理器?

谷俊丽:对,我在清华做的是高性能处理器研究,所以知道处理器、芯片都是从需求出发的——你有什么样的需求,就要分析它的算法和计算,最后在芯片上优化。

现在也到了一个时间点,做处理器的人非常需要做算法的人关心,因为一切迭代更加迅速,面临的问题也更加具体。我们现在还没有考虑芯片的问题,因为首先要积累自己的算法,把自己的闭环打通,但到一定阶段,可能会跟合适的处理器厂商,一起去解决某些具体问题。

量子位:所以小鹏自动驾驶方案,在计算方面,也会是嵌入式的?

谷俊丽:一定是嵌入式的,因为自动驾驶中,很多东西上了云,控制性会差很多。云在我们方案中,相当于一个词典,会有一些辅助性、全局的信息,比如地图、交通信息来自云,但车本身,一定要做到没有云也能正常行驶,没有云依然能够做决策,我觉得这极其关键,因为车最首要的还是安全。

今年8月,小鹏汽车天使投资人何小鹏出任董事长

团队

量子位:打造这样的方案,有团队规模预计吗?

谷俊丽:我觉得不会特别大,不会一个部门动辄几百人,核心技术团队不在量,而在质。之前无人车鼻祖塞巴斯蒂安-特龙也谈过,无人车这个事情非常难,所以你需要的是一个能够形成超级大脑的团队,能够小步快跑,是一个金刚钻。

不过,一旦小而精的团队完成技术突破并落地成产品,后续产品支撑的团队可能会规模大一些,比如测试车队、数据团队等,但“金刚钻”团队不会动辄几百人规模去铺设。

量子位:金刚钻团队搭建会困难吗?

谷俊丽:难,但我们有信心。小鹏汽车是一个绝佳的平台,一切都在生长、一切都可以重新定义,我想很多人也会有这个想法,我们后续还会有重磅嘉宾宣布加盟,还会带来惊喜。

量子位:也会搭建一个机器学习团队,就像在特斯拉那样?

谷俊丽:会,而且是一个更成熟的团队,现在AI领域的人才全球稀缺,但我相信随着AI进一步向前推进,能够把人才聚集起来,肯定能做出更酷的事。

这个机器学习团队发挥的作用也会是方方面面的,从云端到自动驾驶,包括工厂、交通等场景中,都可以发挥作用。现在外界看到的小鹏汽车,是一家造车新势力,但一旦我们的汽车跑起来,马上就是一个大数据公司,车的数据、交通的数据,工厂的数据,汽车只是整个智能化的一个“金刚钻”、点睛之笔,机器学习会让数据更加有用有效,智能化变革也会随之更加深入。

量子位:就没有什么担忧、顾虑?

谷俊丽:肯定有,机会很大,但挑战也很大,小鹏把这么多优秀的人聚集到一起,把不同频率的人聚拢,如何形成一个共振,创造出更大的价值,这本身就是非常大的挑战。所以团队如何磨合,磨合中怎样形成凝聚力、创新力,如何搭建这个团队,我觉得是最大的挑战。

量子位:什么时候能看见你们产品?

谷俊丽:自动驾驶产品会跟量产车对齐,何小鹏已经对外透露过,明年我们的量产车就会交付。我们的自动驾驶不会闭门造车,不会在实验室贴数据,它一定会是一个产品形态,展现整个交互过程,敬请期待。

原文发布于微信公众号 - 量子位(QbitAI)

原文发表时间:2017-11-20

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