李飞飞“师叔”史建波加盟驭势科技！新智元专访吴甘沙

【新智元导读】今天，宾夕法尼亚大学计算机与信息科学教授史建波（Jianbo Shi）宣布加盟自动驾驶公司驭势科技，担任首席科学家，负责驭势人工智能研究院。在全自动驾驶寒冬论的阴影下，驭势为何还能吸引到大师级人物加盟？新智元不久前到驭势北京的办公区体验了一回驭势自动驾驶系列，并对驭势CEO吴甘沙进行了专访。

驭势科技挖来李飞飞的“师叔”。

今天，世界顶级的人工智能专家、宾夕法尼亚大学计算机与信息科学教授史建波（Jianbo Shi）加盟自动驾驶公司驭势科技，任驭势科技首席科学家并负责驭势即将落地的人工智能研究院组建工作。

史建波

史建波教授领衔的GRASP实验室是世界领先的机器人研究机构，同时，史教授也是宾夕法尼亚大学沃顿商学院（世界排名第一的商学院）在中国的负责人之一。

史建波师承Jitendra Malik教授。Jitendra是计算机视觉大神，弟子满天下，其中业界知名的Pietro Perona教授就是Jitendra的博士生，Pietro Perona早于史建波，是史建波的师兄。

值得注意的是，Pietro Perona的知名弟子之一就是华人AI的顶级人物李飞飞，因此史建波可以算是李飞飞的“师叔”。

加盟驭势，史建波统领驭势人工智能研究院

史建波教授是美籍华人，1994年毕业于美国康奈尔大学，并获得计算机与数学的学士学位，1998年获UCBerkeley计算机博士学位。在CMU机器人实验室工作4年后，史建波于2003年1月加入宾夕法尼亚大学计算机系并出任助理教授、教授。

从1994年开始，史建波教授研究计算机视觉，至今已有24年的时间，培育了大量计算机视觉领域的人才，包括Berkeley、CMU的多位教授均出自史教授门下。

史建波教授提出的Normalized cuts算法，成功地将图论方法应用于聚类与图像分割，并使其成为后期主流的研究方法，为机器学习以及计算机视觉做出了里程碑式的贡献。

驭势科技成立于2016年2月，由前英特尔中国研究院院长吴甘沙领衔创立。经过两年多的发展，驭势科技已经形成了可规模化部署的产品和解决方案体系，同时布局出行和物流两大领域，并接连与多家汽车品牌、国际机场等头部客户展开商业化合作。

加盟驭势科技后，史建波将统领建设驭势人工智能研究院，“研发具备千亿公里验证，百万年驾龄的驾驶AI”。研究院主要有三个研究目的：

一是建设业界顶尖的AI和大数据基础设施，其中包括业界最领先的算力中心。

二是大力推进计算机视觉和复杂决策在高级别自动驾驶领域的产品化，希望提升算法的可靠性和普适性，做到“数九”：把准确度做到小数点之后N位。

三是适应未来需求的人工智能前沿技术，比如从仿真到真实的迁移学习（驭势的仿真环境里跑的东西，能够快速的能够迁移到现实环境当中），以及影子模式下的模仿学习和模拟决策等。

目前，人工智能研究院正在筹备中，将在近期宣布成立。

自动驾驶路线之争：“造火箭”靠VC买单，“搭梯子”长不成参天大树

公司创立将近三年，驭势在国内自动驾驶领域显得与同行相比显得有些“另类”：

• 吴甘沙以英特尔中国研究院院长身份创业，有一个高调的开始，而最近1、2年潜心打磨产品，打造组织，一度不接受媒体采访；
• 公司完成几轮融资，但很少对外公布金额和估值；
• 不同于专注L4级企业，也不同于专注低速限定场景企业，驭势切入多个场景，探索新的商业模式，有“自动驾驶界产品经理”的称号。

带着这些问题，最近，新智元在北京专访了驭势科技CEO吴甘沙，试图勾勒驭势的形象。

吴甘沙

吴甘沙告诉新智元，做自动驾驶，很容易陷入两个误区：

一个是硅谷范儿的“火箭派”，其理论依据是“既然无人驾驶是登月，那就造火箭。既然未来的大方向是出行，就一步到位做无人驾驶出租车的运营。”

但是，即使是Waymo的6.2万辆车，获得数据的能力也是有限的，而且在20、30个道路干干净净的城市跑，数据也不够丰富和多样化。这意味着，Waymo的L4商业化路径有可扩展性的问题。

另一个误区是过于务实的路径，从垂直细分做起，走农村包围城市路线。可是，在“火箭派“眼里，这是“梯子派”：想登月，先造梯子，务实是务实，但未来的天花板太低。

“业界有不少diss这类路线的说法，有些高大上的基金说，现在旱季你为了生存进化成了仙人掌，等明天雨季来了，你顶多只能是更高、更肥的仙人掌，已经长不成参天大树。”吴甘沙认为，固然这些说法有点偏颇，但确实有些垂直细分领域的场景与开放道路L4不搭，而且因为市场规模有限，无法获得算法升华所需的天量数据。

这是业内存在的两种自动驾驶路径。

用造火箭的技术造飞机，用飞机赚的钱和数据来造火箭

吴甘沙看到了上述两种路线的利弊，他的设想是：用火箭的技术造各种飞机，基于用飞机的钱和数据再来提升火箭技术。

具体而言，是用基于开放道路L4的技术，再降维到具有确定边界的L3/L4商业化场景，大规模部署确定边界的L3/L4，获得现金流和大量数据后，进一步突破开放道路L4。

驭势形成了自己的方法论：任何一个垂直细分市场，真正要实现无人，其实都需要大量的研发投入，不可能多头并进，以创业公司的资源，顶多做一个。这样的选择有机会成本，所以必须精挑细选。

驭势的方法论必须符合5个条件：

1、真正能实现无人。有安全员不叫商业化，如果单车的技术做不到完全可控，那就靠人-车-环境的整体方案来解决。

2、高频、刚需。客户是因为痛、而不是因为痒，而迫切要上无人驾驶。

3、客户的行业和领导地位使其愿意拥抱新技术、对早期的不成熟包容、对成本不那么敏感。

4、应用的行业属性和客户的头部地位使该产品具有高势能、强口碑。

5、 行业具有天生的垄断属性，一旦形成商业化，就具有很宽和很深的护城河。

在方法论的指导下，驭势最后找到了两个选择，并在其中一个领域重兵投入：无人驾驶机场物流拖车。目前，驭势的物流拖车已经跟国际机场等头部客户展开商业化合作。

驭势无人驾驶机场物流拖车

虽然机场物流拖车这类的产品已经商业落地，但驭势没有局限于低速限定场景的专用车辆。驭势从2016年开始做高速公路L3，2017年开始做自动代客泊车，两个产品目前都已经开始规模化的测试，尤其是自动代客泊车。

不久前，驭势跟上汽通用五菱合作的宝骏E200智能泊车产品，成为国内首个全自动代客泊车商业项目，用户只要在手机APP上选择一键停车，车辆自动寻找车位，完成停车后，自动熄火。

搭载智能泊车的宝骏E200汽车

至此，驭势的商业模式也逐渐清晰，吴甘沙称之为“铁人三项“的商业模式：

上面是厚积薄发做好L3和自动代客泊车，赚数据但不赚利润。

下面是全力以赴做好机场无人物流的整体解决方案，赚利润但不赚数据。

真正巧妙的是第三招，把上面经过乘用车考验的低成本、高可靠产品用于下面的机场物流场景，对竞争对手来说，这是压倒性的成本和质量优势；同时，把下面的现金流和运营经验反哺上面，保证上面能够不为低利润所困、坚持长期目标。

这样的模式在全国的自动驾驶公司里面只有驭势一家在做，吴甘沙认为，因为“铁人三项“太难，需要全面的人才结构、兼容并蓄的文化环境和铁一般的执行，多数人知难而退。吴甘沙经常拿苏轼的“犯其至难而图其至远”，来印证自己的道路自信，同时勉励和鞭策自己。

Tier0.5：不做一锤子买卖

驭势独自探索这条道路已经有2年，并且还在不断地学习和进化。吴甘沙认为，走好这条路有两个方面的经验：

第一，今天的人工智能仍不够鲁棒，软硬件方案也不能完全确保零缺陷。按照Waymo的话来说，现在无人驾驶已经完成了90%，但剩下的10%还需要90%的努力（When you are 90% done, you still have 90% to go），这10%也是最难的部分。

这时候人-车-环境整体解决方案是更快解决这10%的灵丹妙药。驭势科技从2017年开始探索LTE-V2X/5G和车路/车云协同的方案，目前与三大电信运营商和三大通信设备商都开展了相关的合作。明年，驭势将与合作方在雄安、柳州等地探索车路协同的实质性落地。

第二，自动驾驶不仅仅关乎产生了天量有价值数据，更重要的是如何用好这些数据。这需要与主机厂的全新协同创新模式。吴甘沙称之为“Tier0.5”模式，这在世界上面还没有先例。

做Tier0.5有三层概念：

首先，与主机厂不是简单的买卖关系，而是协同创新。这意味着驭势会协助主机厂建立和培养研发力量，共享知识产权，发挥各自的互补性优势，共同成长。

吴甘沙展示驭势智能驾驶处理器“桂冠”

其次，与主机厂共同探索商业模式的转型，从卖产品到提供服务和平台，从销售模式到运营模式。驭势不是简单提供零部件，而是全生命周期在和主机厂进行共同运营和运维。无人驾驶系统毕竟不像普通的一个机械的零件，它是要随时保证是正常工作的，这需要实时性、预测性的运维。无人驾驶的功能也有服务化的想象空间，可以转向运营的商业模式。

第三，与主机厂合作，基于数据持续进化，让无人驾驶系统越来越安全、适应越来越复杂的环境，这需要影子模式。

“所以我们现在就是在试图去趟无人区，把Tier0.5的这样一种商业模式做出来。”吴甘沙说。

驭势2020年实现量产，将建世界最先进的测试场

驭势的竞争对手是谁？吴甘沙说，驭势没有对标的企业。

驭势在成立的时候，文化上学了好几家公司，集各家之长。集成的软硬件平台“车脑”+“云脑”，学习的是Waymo；从软硬件平台不断拆分出来垂直领域，有些类似小米的生态链；跟车厂合作的Tier 0.5模式，希望自己能探索出来独特的道路。

吴甘沙给驭势科技的战略蓝图定了个小目标：去年年底有几十台套规模，今年年底将达到数百台，数量增长十倍，明年达到至少2000台的目标，“三级跳”确保2020年量产，2023年达到数百万台装机，确保能在数据的采集和算法验证上有领先地位。

为了达到这个目标，驭势已经在全国布局，上海、浙江（嘉善）、深圳和柳州都有驭势的分支机构。除了即将落地的人工智能研究院外，驭势的各个机构布局如下：

北京：驭势的总部，主要做“车脑”，以及面向L4的产品。

上海：主要做“云脑”，和面向高速公路L3的产品。

嘉善：是驭势创新试制中心及产品测试场。再真正部署之前，驭势会对产品做大量的测试和应用创新。目前，驭势在嘉善已经有一个麻雀虽小五脏俱全的小测试场，预计明年，一个占地面积达200亩地的大型测试场将在嘉善启用，该测试场有望成为世界上最先进的测试场，具有几千种复杂场景。

深圳：统筹华南细分市场，将解决方案快速应用在厂区、机场、港口等场景。

柳州：“开放的、进化的、没有围墙的城市实验室”。驭势联合上汽通用五菱在柳州开展无人驾驶和智能交通运营试点。

现场体验：车辆完美自动泊车

目前，数台搭载自动代客泊车技术的宝骏E200新能源纯电动汽车，已经交付给到种子用户。

不久前，新智元在驭势科技位于房山窦店镇的办公区，体验了一把驭势的开放道路技术和宝骏E200自动代客泊车技术。

宝骏E200智能泊车

在视频中，用户通过手机APP操控驭势的自动驾驶车辆，车辆能够完成自主泊车。

驭势科技CTO姜岩带新智元体验了E100自动驾驶汽车。姜岩此前是北理工教授，自动驾驶“学院派”人物。

姜岩

姜岩认为，目前的L4自动驾驶车开得太慢了。一个是车速慢，无论是Waymo、通用Cruise、还是福特，时速大概都是40-50公里左右，其次是反应慢，部分是因为线控底盘的原因，部分是因为决策算法的保守。前不久Waymo也被曝出来在亚利桑遭到了居民抱怨。

确实，红灯停的时候启动慢，后面车就会按喇叭催，而作为一个乘客的话，更会感到焦急。未来1-2年，通过生态链的合作，有望解决“慢“的问题。

驭势科技仿真测试系统

驭势也在车上部署了“影子模式”的智能驾驶系统，“影子模式”运行过程中，汽车的传感器和计算单元不会闲着，能在后台跑L4算法。但是它跑的时候不会直接控制车辆，因为毕竟还是可能会有判断错的情况，这样不安全。

“影子模式”只是把汽车的决策跟人开的结果作比较。特斯拉最早做引入影子模式，但是吴甘沙相信驭势未来要比他更快，“因为我们会跟很多车厂合作，这是驭势获得数据的一个很重要的途径。”值得一提的是，在真实的系统中，并不是简单的比较，而是融合了模仿学习和模拟决策的算法，这恰恰是史建波老师领衔的人工智能研究院着重研发的内容。

未来，驭势的做法跟特斯拉相似，把系统尽可能多的装到车上去，这样的结果就是每一辆车都变成了数据采集器和算法验证器，不断积累下来数据。

不久前，Waymo掌门人和苹果联合创始人都发声，认为自动驾驶普及还要几十年，“自动驾驶寒冬论”再起，这主要针对的是L5级车，实际上，作为自动驾驶界产品经理的驭势“Tier0.5”的做法已经在各种场景中找到落地，提前入春。

体验之后，新智元创始人兼CEO杨静女士评论：

今天邱巍（驭势首席生态官）特地接我们到房山驭势科技总部交流，甘沙拆解了驭势如何成为无人驾驶新生态的“中场发动机”，又身兼自动驾驶商业落地的“产品经理”。姜岩带我们到窦店镇体验L4无人驾驶。还有宝骏的自动泊车，这一天体验到无人驾驶的商业落地越来越近，就在身边。驭势就像一匹战马，即将在三周年之际迎来历史性的飞跃！