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| 本文作者： 思佳 | 2018-01-23 12:38 | 專題：GAIR硅谷智能駕駛峰會 |
雷鋒網·新智駕按：1 月 16 日，由雷鋒網·新智駕主辦的 GAIR 硅谷智能駕駛峰會在美國加州 Palo Alto 如期舉辦。18 位中美頂尖自動駕駛行業嘉賓到場，7 場主題演講，2 大圓桌論壇，幾乎覆蓋了自動駕駛相關的各個話題。從峰會第二天起，我們開始陸續放出嘉賓演講與論壇的精華部分，并將在后續的《GAIR硅谷智能駕駛峰會》特輯中送上整場峰會的全部內容。
本文來自小鵬汽車自動駕駛副總裁谷俊麗的演講內容總結，谷俊麗是機器學習和自動駕駛領域專家，在任職小鵬汽車之前，她還有一個身份，那就是特斯拉Autopilot的機器學習總負責人。去年10月正式加入小鵬后，谷俊麗為小鵬汽車打造了目標在亞洲本土扎根的自動駕駛產品計劃，并在產品架構上體現了最大化AI效益的差異化思維。這些思路到底在如何幫助小鵬構建具有競爭力的自動駕駛戰略？谷俊麗對于自動駕駛技術的演進還有哪些深入的見解？雷鋒網·新智駕將她的演講整理編輯如下，個中能找到一些答案。
*小鵬汽車自動駕駛副總裁 谷俊麗
谷俊麗：下午好，先做個簡單的自我介紹，我之前在特斯拉Autopilot帶隊機器學習研發。近期，我加入了小鵬汽車，小鵬汽車目前在中國和美國硅谷都有研發中心。今天，我希望分享一些小鵬汽車的抱負和戰略。
我們的核心戰略，是在大規模量產小鵬汽車的同時，在車內規模化部署能夠基于AI進行迭代和自學習的框架，支持我們的自動駕駛技術和功能不斷進化。
先來簡單介紹一下小鵬汽車，小鵬汽車的愿景是成為一家全球化的智慧出行服務商和制造商，小鵬汽車G3將于今年正式上市。未來，我們希望在車內融入更多的智能化內容。小鵬汽車在硅谷的研發中心也正在進行AI等前沿技術的研發。
我博士學位的專業是高性能計算和多線程設計，在加入特斯拉前，我從未想過我的背景會和車企發生關聯。今天我就來分享一下，以我的專業背景來看，交通領域到底在發生怎樣的變革？
事實上，人類自發明汽車以來的交通發展史非常短，只有百年。大約100多年前，人類發明了第一款汽車，而后，我們歷經了發動機等汽車動力技術演進，今天，全球已經有非常多的大型汽車品牌，例如梅賽德斯奔馳、奧迪。
而現在，我們進入了一個新的時代，那就是汽車從機械式設備到數據化、信息化設備變革的時代。汽車將不止是一個行走的機械硬件，而是配備了傳感器、計算單元。汽車將擁有相當強大的計算能力，并史無前例地擁有越來越多MCU等零部件。
基于這種數字化的硬件基礎，我們就可以為車輛建立智能化功能，例如ADAS、自動駕駛等。目前，業界出現了一種有趣的狀態，眾多玩家在通向自動駕駛的道路上各出其招，方案各不相同。從主流OEM廠商、新造車企業，到Tier 1、不同的自動駕駛軟件方案商…據我們了解，目前大家的產品方案已經分化到從Level 2到Level 5等不同屬性產品，例如百度面向不同等級自動駕駛進行布局，Waymo則面向Level 4級以上自動駕駛布局，一些公司甚至提出了Level 2.5和Level 3.5等方案定義。
對于小鵬汽車而言，我們的戰略中最重要的一點，就是要擁有實實在在的產品。就乘用車而言，自動駕駛對于人的價值，在于一步一步降低車主的駕駛焦慮，這些焦慮可能來自于高速公路上漫長的駕駛時間、或是交通擁堵情況下長達幾小時的緩行。所以，我們的愿景是通過迭代構建越來越智能的汽車產品，來減輕甚至解放人類的駕駛焦慮，解放雙手、雙腳，甚至釋放車內所謂的“駕駛員座位”。而這種變革，我個人看來，是必須要一步一步實現的。
*小鵬汽車的自動駕駛戰略
所以，小鵬的自動駕駛戰略，即我們目前正在聚焦的核心戰略，是今年實現車輛ADAS駕駛輔助功能，以及自動泊車產品，這些功能將結合視覺技術和超聲波傳感器等設備，實現在絕大部分場景中的應用，并將大大減輕人們的停車焦慮。此外，我們的高速駕駛輔助功能還將聚焦于降低人們在高速和擁堵路段的駕駛焦慮，如自動跟車、自動超車等功能。
談到自動超車，我們關注的重點之一是如何針對亞洲本土化的駕駛特點來設計自動駕駛系統，這意味著，我們需要檢測比北美區域高出3倍以上的障礙物和交通環境信息，我們還需要對亞洲的駕駛模式進行分析，這其中可能涉及一些不遵守交通規則的駕駛情況的分析和應對問題。
所以，在我們的技術演進到Level 4級自動駕駛的過程中，技術的創新性占據了重要地位。隨著我們將Level 3系統部署到車內，并將車輛投放市場，這些車輛就會開始形成一個云端、車輛和數據架構的閉環，在這個閉環中，人工智能的算法得以生長。
在我看來，自動駕駛是一個相當有挑戰性的、需要融入創新思考的技術，但同時你必須有實在的產品去迭代，因為自動駕駛的場景實在太復雜了。
所以，我們的計劃是，隨著我們Level 3級自動駕駛產品的部署，技術處于不斷進化的過程，我們的模型將會對亞洲駕駛行為有越來越深的理解，而對不同駕駛場景、問題的定義，將是最終實現自動駕駛能力的關鍵。
而在向Level 4甚至更高階自動駕駛能力的演進中，我們需要包括AI、人機交互等多方面的創新技術，并需要對駕駛行為做出預測，所以高階自動駕駛決策的形成不只是基于過去，還需要對未來進行預測。
*自動駕駛技術在車輛上的部署框架
如我們剛才提到的，在大規模量產的乘用車中部署機器學習框架，是與傳統研發路線最重要的不同之處。小鵬汽車今年在自動駕駛上的戰略重點之一，就是建立這種供自動駕駛不斷自學習的數據閉環。
從最上層的駕駛數據庫（也就是算法在其中得以生長的數據基因組），到云端的訓練和部署（將被部署在高性能GPU上），到車內的高性能計算單元，最終到車內的OTA軟件升級。只有在大規模部署量產車，形成數據閉環后，我們才有資格說我們的算法正在演化和迭代。
在上面所說的架構中，我們的數據將開始生長，智能化算法也將從數據中學習到更多的知識。所以，所謂智能化，并非憑空出現，而是隨著海量數據積累和硬件計算力的提升所引發的質變。
所以，我們必須有真實的駕駛數據以及盡可能多的駕駛場景測試，同時我們也需要能夠跑在汽車內的穩定、安全的計算硬件。
*建立AI演化閉環
所以，數據+硬件，是實現自動駕駛產品落地的兩個關鍵要素。而更長遠得看，我們在構建一個AI算法演進的閉環：
云端：支持高準確度、大范圍的障礙物檢測算法，具備本土化的差異駕駛特征屬性，例如不同的社會規范等。
部署：將云端算法通過一個高性能、低延時的計算引擎部署在車內；在算法有效時驗證數據，在算法無效時觸發數據收集。
數據基因組：上述被觸發收集的數據將進入數據基因組，以提升算法的計算能力和平衡性。
畢竟，100%相信你所部署的算法是有效的，這是不明智的，我們無法窮舉所有駕駛情況中遇到的可能性。所以我們會把數據回收，然后利用這些數據，使我們訓練算法的數據集更加均衡、合理和完善。但要構建一個完全完整的數據集是不可能的，你無法在一個數據集中囊括所有的駕駛場景和動態的可能性，但我們會不斷讓數據趨于完善。
隨著小鵬的量產車更多地投入市場，我們將逐漸開發一種讓人們更舒適的自動駕駛產品。滿足這一點的前提就是，我不認為自動駕駛車都應該按同一種方式駕駛。人們在去工作的駕駛途中、去旅行的駕駛途中……不同場景下的駕駛感覺應該是不同的。
所以，“個性化”，將成為未來自動駕駛產品的趨勢之一。一些情況下，自動駕駛系統需要與不同種類的人群適配，另一些情況下，自動駕駛系統要與不同的駕駛環境適配，甚至，自動駕駛系統未來將可能和地理屬性以及社會文化適配。
在這部分，我的個人觀點可能會有些不同，我在想，比如在硅谷研發的自動駕駛系統如何能對亞洲駕駛環境適配呢？所以跨地域的自動駕駛技術移植將帶來相當大的，也是很實際的挑戰。
最后，駕駛問題是社會文化的真實直觀反應，我們離自動駕駛在亞洲的本土化還有很長的路要走，因為我們還沒有一個AI模型能夠詮釋亞洲和西方的文化差異。但如果我們真的希望解決自動駕駛在不同國家、地區之間的“水土不服”問題，我們必須更深入地研究，采用創新的方案。
因將眾多傳感器、計算硬件、控制單元、算法軟件等等部件都融合在一起，設計一輛穩定、可靠的自動駕駛車，互聯網汽車真的可以稱得上是一個質的變革，也是小鵬汽車的使命和我們努力的方向。
這就是小鵬汽車的一些觀點和看法，非常感謝！下面是一段小鵬汽車最新自動泊車功能的演示demo。
以上就是谷俊麗演講的全部內容。作為新造車勢力的成員之一，小鵬汽車無疑在整車開發和智能化上都走在了前列，其對智能駕駛的理解尤其令人印象深刻。
與此同時，新造車的同行者們也不甘落后，2018年也將成為各家公司實現當初PPT上的承諾的一年。在雷鋒網·新智駕原創出品的《中美智能駕駛白皮書》中，就對目前新造車的產業現狀，以及中、美兩國在該領域的10個主要玩家做了深入的分析，小鵬汽車也在其中。
此外，在白皮書中你不僅能看到新造車公司在智能駕駛中的發展與布局，更可以深入了解其它實現智能駕駛的關鍵技術領域的現狀與機遇。《中美智能駕駛白皮書》共收錄了13個細分領域近100家公司，智能出行的未來必定有它們的一席之地。
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