L4級無人駕駛再添重磅玩家，Pony.ai曝最新進度
Theroadislife
若干年后，自動駕駛普及，車輛供給形態(tài)或發(fā)生巨變，車廠、用車服務商或將進入一個動態(tài)博弈的新格局，雙方角力的戰(zhàn)場是產(chǎn)量銷量均破9000萬輛大關的汽車市場，競逐的目標是無人駕駛可能會帶來的7萬億美元的客運經(jīng)濟。
無人駕駛技術，無疑是左右戰(zhàn)局的重要因素之一。這樣的預期之下，無人駕駛的賽道上，不僅吸納了幾乎全球所有的車廠、用車服務公司，也吸引有無人駕駛相關技術的初創(chuàng)公司竟逐。
Pony.AI正是這場戰(zhàn)局中備受關注的一家初創(chuàng)公司。這家要做L4級別自動駕駛的公司，中文名為小馬智行，由前百度知名工程師JamesPeng和樓天城創(chuàng)辦。
JamesPeng2002年在斯坦福獲得博士學位，曾在Google就職七年，2015年開始專注研發(fā)無人車項目。樓天城是圖靈華裔得主姚期智的得意門生。兩次ACM全球總決賽的亞軍得主，連續(xù)兩年獲得Google全球CodeJam的冠軍，亦連續(xù)兩年蟬聯(lián)百度之星大賽冠軍，在編程界被稱為樓教主。在topcoder圈內被譽為能夠以一己之力挑戰(zhàn)對手一個隊，然后把對手打得抬不起頭的人。2012年于清華博士畢業(yè)加入Google，在Google無人車團隊專注研發(fā)多年。
這樣的行業(yè)前景、公司愿景、加上團隊背景，獲得了國際知名投資機構的青睞，創(chuàng)業(yè)之初就成功融資，因此也受到行業(yè)的極大關注。
在Pony.ai的推想中，無人駕駛普及，私家車的使用渠道很可能由購買變?yōu)樽庥梅⻊铡Ｔ谶@樣的客運經(jīng)濟很可能會分為三類大玩家處于底層的車廠、處于中間的無人駕駛公司、處于上層的運營商。目前處于底層的車廠與上層的運營商出于焦慮及布局，均有可能涉足其他一項或者兩項業(yè)務，處于中間層的無人駕駛公司既是左右戰(zhàn)局的重要因素，也有可能借助合作的方式涉足其他一項或者兩項業(yè)務，分食客運經(jīng)濟的蛋糕。
但這一切都需建立在公司可以提供穩(wěn)定、可靠的商用無人駕駛技術之上。根據(jù)SAE的分類，要做到L4級別，意味著只要給定事先定好的區(qū)域，就可以實現(xiàn)完全無人駕駛。團隊認為，即使Google已經(jīng)做了8年，短期內也并不能達到完全商用技術水平。
對于Pony.ai同樣做L4的自動駕駛公司來說，如何盡快做出樣車，收集數(shù)據(jù)至關重要。Pony.ai去年年底成立公司，半年內就已經(jīng)研發(fā)出第一代樣車，已經(jīng)進入每日實路測試階段。據(jù)透露，樣車采用了包含64線激光雷達的多傳感器融合的方案，庫卡機器人，以50KM/H的最高速度在加州的道路上自動行駛，車輛不僅可以識別周圍環(huán)境、紅綠燈、行人等，也可以精準操控汽車按照交通法規(guī)的要求做出實時反饋。
之所以選擇多傳感器融合的方案，庫卡機器人驅動器維修，主要是出于無人車的安全性和可靠性考慮。從傳感器、軟硬件可以實現(xiàn)的結果來考慮，多傳感器融合方案是目前技術上最為可行的方案。市面上很多團隊出于成本的考慮，將重心放在了攝像頭上，但JamesPeng認為純靠視覺和DNN，基本上很難實現(xiàn)Level4要求的安全性；而未來傳感器中成本高昂的激光雷達價格則會大幅降低。
現(xiàn)階段，全球的LiDAR供應幾乎被Velodyne壟斷，16線售價8千美元左右，64線成本在8萬美元左右。價格高昂主要原因在于需求量少，多為純手工，良品率低；但如果需求提升到百萬，雷達的價格就有望大幅下降。目前這一領域也出現(xiàn)了不少新玩家，計劃推出高性價比產(chǎn)品，未來降價會是必然。團隊之所以選擇售價高的64線LiDAR，主要是考慮到64線的有效范圍可以達到100米，而16線產(chǎn)品用在Level4無人駕駛上必須要多個組合才能有效覆蓋，KUKA機器人維修，且范圍也不及64線。近期Velodyne將推出32線方案，價格會下降而有效范圍會有提升。雙方有良好合作的基礎，Pony.ai作為試點用戶正在跟進評估中。
JamesPeng向36氪表示，無人車是一項系統(tǒng)的集成工程，宏觀上涵蓋定位、感知、預測、決策、控制部分，具體又包括傳感器融合、定位導航、物體識別與跟蹤、高精度地圖、行為預測、路徑規(guī)劃、避障、控制等諸多環(huán)節(jié)，對團隊的經(jīng)驗要求非常高。在James看來，做大系統(tǒng)的經(jīng)驗十分重要，目前市面上還很少有像無人車一樣復雜的系統(tǒng)，功能多、模塊多，且各個模塊之間需要進行數(shù)據(jù)傳輸、交互。互聯(lián)網(wǎng)公司解決的多是大數(shù)據(jù)問題，無人車單位時間內產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，又追求絕對的實時性，兩者本質上是矛盾的，但需要同時兼顧并處理好。做大規(guī)模分布式計算、存儲或類似大系統(tǒng)的經(jīng)驗會十分有幫助，這也是團隊的優(yōu)勢之一。
另一方面，匯集優(yōu)秀的人才，培養(yǎng)良好的工程習慣，也是團隊的重要競爭力。目前Pony.ai組建了數(shù)十人的團隊，團隊部分成員來自Google、Facebook、Uber、NVIDIA等技術公司，不少參加過編程競賽并拿過獎，迭代速度快。同時，團隊也對工程習慣（EngineerPractice）有嚴格要求，短期內雖然會在代碼、流程等方面多花費時間，但從中期來看則會加快開發(fā)的效率。James強調，除了實際路測之外，以工程能力支撐，建立強大的仿真平臺亦很重要。自研開發(fā)的仿真系統(tǒng)目前已經(jīng)能夠仿造比實際路況復雜許多的虛擬場景，從而確保上路之前就已經(jīng)能夠建立系統(tǒng)信任度。
無人駕駛行業(yè)目前還沒有公認的評價體系，平均無故障里程（MPI）被認為是其中的一個，做了8年無人駕駛的Google目前的數(shù)據(jù)已經(jīng)可以達到8000，Uber的數(shù)據(jù)則在200多。JamesPeng分析，對于不少公司來說，100是一個十分重要的坎，從0-100是從無到有的過程，很多時候會遇到突發(fā)情況，但此后就有可能呈現(xiàn)爆發(fā)式的增長，團隊計劃今年可以突破100。