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何晓飞首次披露飞步自动驾驶方案:无人货运起步,自研AI芯片

李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

何晓飞离职滴滴创业,不是新消息。

这位前滴滴SVP、研究院创始院长、滴滴无人车团队开创者,现在是自动驾驶创业公司飞步科技的创始人及CEO。

但飞步的具体方案是什么?如何在竞争日益火热的无人车比拼中脱颖而出?

今日(6月12日),何晓飞首次披露创业进展,他向量子位等解答了飞步无人车的一步,以及下一步。

飞步科技创始人及CEO何晓飞

全栈方案

飞步科技,2017年7月正式创立,在自动驾驶领域算不上早,但何晓飞目标宏大,起步就将无人驾驶当做一个全栈工程去攻克,整体方案上,飞步不仅要做无人驾驶算法,还要自主研发自动驾驶专用芯片。

What a 大工程!

国内此前并无先例。国际上也只有Waymo,英特尔+Mobileye,以及有公开计划但尚无实际进展的特斯拉。

在何晓飞看来,无人驾驶可以分为传感器系统计算平台算法等几部分,而目前最具挑战之处,在于计算平台和算法融合。

当前主流的自动驾驶计算平台,由CPU、GPU、存储和散热系统等构成,不仅成本高昂,而且功耗、稳定和计算速度方面都无法满足要求,特别是飞步目前切入的无人驾驶货运的要求。

于是何晓飞决定迎难而上,自主造芯。

另外,无人驾驶货运对软硬件一体化打磨也有现实要求。

何晓飞介绍说,主要存在4大挑战:

  • 一是卡车结构松散,需要解决多传感器在线标定的问题;
  • 二是盲区大,需要多传感器融合;
  • 三是稳定性差,需要多目标优化决策;
  • 四是机动性差,需要精细化建模、控制,以及远距离感知。
  • 归结起来,对于货运驾驶中的反应速度和制动距离会有极大挑战,所以只有软硬件一体,把算法和芯片放在一起推进,才能更快实现大规模商用。

芯片和团队

具体芯片方面,飞步希望设计的是专门针对深度学习的计算芯片,而且符合车载芯片的需求,在功耗、散热、稳定和速度方面都有优质表现。

当然,自主造芯,光靠AI算法大牛何晓飞和蔡登(飞步首席科学家)还不够。

飞步科技创始人何晓飞和联合创始人曹宇(右)

此次正式对外亮相的还有飞步芯片核心团队:

芯片团队由联合创始人曹宇负责,他是UC伯克利电子工程博士,大规模集成电路领域世界级专家,IEEE Fellow,参与飞步创业前,是亚利桑那州电子工程系教授,研究成果已经成功应用在英特尔、高通、IBM等设计技术中。

芯片架构负责人Hang Nguyen,前英特尔首席架构师,芯片架构国际级顶尖专家,在芯片行业有35年经验,50多项专利。领导了多种英特尔低功耗移动芯片的架构和微架构涉及,开发了英特尔首款采用PCI Express和存储加速集成的嵌入式Xeon系列处理器。

系统芯片集成专家Victor Szeto,前高通首席系统工程师,系统芯片(SoC)集成及验证项目主管。之前领导开发了多款车用咨询娱乐系统的产品,包括高通低功耗的Tenuto、Karkata和Diamond芯片。

飞步规划

这次亮相,何晓飞被问及最多的问题自然是离职滴滴和货运切入的问题。

何晓飞坦承,之所以离职滴滴,正是被AlphaGo为代表的第三波AI浪潮激荡心胸,不再甘于以科学家身份参与宏伟变革,他希望作为创业者,在AI+交通的领域里成就一番伟大事业。

而选择无人货运,不是因为更容易,恰巧是因为更难。

何晓飞表示,相较乘用小汽车,货车在软硬件一体化打磨上挑战更大,比如在高速公路上如何缩短响应时间等问题,就需要团队费心攻克。

另外,无人驾驶货运的商业化刚需也显而易见,经济发展带来的货运需求提升,但人类司机成本、安全驾驶等方面的难题,都无比现实。相较而言,一旦无人驾驶货运实现,不仅可以解决上述难题,还能7*24小时运转,整体效益将大幅提升。

实际上,在近1年低调创业后,飞步无人驾驶货车已经能实现晴天70Km/h,雨天50Km/h,以及雪天20Km/h的24小时全天候、高精度自动驾驶。

何晓飞也透露了飞步发展规划:

  • 2018年,主要解决城际货运,由一个城市仓库到另一个城市仓库货运。
  • 2019年,主要解决市内货运,涉及市内道路,人车混行。
  • 2020年,省际货运,中间涉及充电、加油等问题。
  • 2022年,走向通用无人驾驶,打造出一个集环境感知、地图定位、规划控制、AI芯片为一体的AI技术平台——这可能也是飞步“越极限,入未来AI驾驶”的最好诠释。

目前,飞步已获创新工场天使轮投资。

本文分享自微信公众号 - 量子位(QbitAI)

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原始发表时间:2018-06-12

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