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12月8日，元戎啟行發布1萬美元的L4級自動駕駛前裝方案，這是繼其今年9月宣布獲得阿里巴巴領投3億美元B輪融資之后的新動作，也是那時起，元戎啟行CEO周光再次活躍在鎂光燈下。
長久以來，這家自動駕駛企業扎根技術，默默耕耘，關于元戎啟行背后的靈魂人物周光，外界所知甚少。
周光，元戎啟行CEO，更早之前，他曾是Roadstar.ai聯合創始人。
近日，新智駕與周光展開了一場對話 ,試圖描繪完整周光以及元戎啟行自動駕駛鮮為人知的故事。
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在深圳福田保稅區見到周光時，新智駕難以將眼前這位打扮時尚的都市年輕人與一家估值超過10億美元的自動駕駛獨角獸公司CEO聯系起來：
頂著一頭蓬松微卷的黃褐色頭發，面容白皙、充滿朝氣，上半身是亮藍色的針織毛衣內搭白色襯衫，下半身搭配質地柔軟的深藍色休閑褲，踩著一雙白色運動鞋，與大眾印象中的“技術宅男”形象出入極大。
同樣，在這樣陽光開朗的外表下，我們也很難猜測，這位年輕的創業者其實才剛剛走出長達三年的人生低谷期。
2017年，周光與兩位同事從百度離職，聯合創立自動駕駛公司Roadstar.ai，在業內引起極大關注，一躍成為行業明星。然而，成立即將2年，Roadstar.ai就因股權分配問題走向崩塌，引來無數唏噓。與此同時，團隊的關鍵技術人才又引來外界的虎視眈眈，打來公司的挖角電話接連不斷。周光形容，那段時間“從早到晚，公司的電話都被打到爆了”。所幸，80%的技術人員不為誘惑所動，仍然堅守在原崗位。
不久，在各方的支持下，元戎啟行成立。新公司的名字取意于《詩·小雅·六月》 中的“元戎十乘，以先啟行”，意思是“大軍出發”，暗示元戎雖經挫敗、不失戰志的創業精神。
然而，新公司成立，由于以往的個人爭議與糾紛風波，周光選擇僅以顧問身份隱于元戎啟行的幕后，長達兩年。在那兩年里，他仍不停奔走，想方設法解決公司融資難題，并思考如何建立運行更好的公司組織架構。
直到今年9月，阿里巴巴向元戎啟行領投3億美元，周光才被任命為元戎啟行CEO，重新回到行業的視野。
那么，周光是如何從一名大廠技術民工，成為今日的獨角獸掌舵人？
回憶起踏上人工智能之路的過往，周光只用六個字總結：如呼吸般自然。
1986年，周光出生于四川省樂山市的一座縣城中。他的成長故事如大多數人熟知的故事般，是標準的“別人家的孩子”：
從小受興趣驅動，在父母的打罵聲中拆卸了家中幾乎一切的機械電子產品。在拆解與還原過程中，他逐步自主發現機械結構的奧秘，初中起便嘗試動手維修包括超薄隨身聽等精密電子產品。隨著一個個機械產品在他手中重新煥發生機，他因此越發癡迷，進而走向更深入的領域。
2003年，周光與另一位同學組隊，代表四川省犍為縣第一中學參加全國第三屆青少年電腦機器人大賽。在275個代表隊中，周光所在隊伍獲得全國第二名，全國第一名為其校友。
圖注：周光獲得全國第三屆青少年電腦機器人大賽獎項，左一為周光
同年11月，周光遠赴韓國，參加亞太地區青少年電腦機器人大賽，獲得第六名的成績。
一年內拿下多項機器人大賽獎項，加深著周光對機器人技術的熱愛，也助他敲開了清華大學基礎科學班的大門。
清華大學基礎科學班（簡稱“基科班”）于1998年創立，其使命為提高清華大學物理系、數學系的生源質量，入選者大多為省高考狀元，或是全國數理競賽的金牌得主。在1998屆-2001屆的基科班畢業生中，已有5位獲得具有“諾貝爾風向標”之稱的斯隆獎。
全國數理精英被高度濃縮于此，也意味著天之驕子的光環在此不再生效。
首先是往日榮耀所帶來眾星捧月般的稱贊與優待將不復存在，繼而是過往信奉努力就能成功的法則失靈，最終是自信心被巨大落差迅速擊潰后土崩瓦解。部分難以接受現實的高材生因此一步步走向崩潰，不少人選擇退學。
如此環境下，周光強烈感受到其強大的適應能力開始出現，或許他也沒想到，日后這種能力也將支撐其走出人生低谷。
在不知同學實力深淺的第一個學期，自認為玩心極強的周光與其他同學一樣，堅持每天早上八點起床，一同“內卷式學習”。與同學熟識之后，周光開始顯露本性，跟隨同學征戰在Dota的游戲世界，同時也不忘參加“挑戰杯”等競賽。
本科畢業，周光加入清華大學高能物理研究中心工作。一年后，他前往得克薩斯大學達拉斯分校，師從Farokh Bastani，攻讀人工智能博士。
初到美國，周光購入一輛德國品牌汽車作為出行交通工具。如大多數留學生一樣，他也曾經歷因車輛故障，難以承擔數千美元修理費用的窘境。想起年幼時曾維修不少電子產品，從未修理過汽車的周光在沒有任何資料的幫助下，愣是成功修好了車。
如同通過修理汽車接觸到全新領域的知識般，在美國的博士學習期間，他學習到更為龐雜的知識。
2012年，如今廣泛影響AI工業應用的深度學習，因Geoffrey Hinton課題組用其在ImageNet圖像識別比賽取得碾壓第二名的成績而嶄露頭角，包括計算機視覺、自然語言處理、語音識別等領域還未形成各自的學科，統歸于人工智能專業之下。
在此情況下，周光將多個領域的知識融會貫通，深入研究人工智能與機器人兩大領域。
2012年至2017年期間，周光共發表9篇論文，其中7篇入選IEEE會議。這些論文，大多與機器人系統、物聯網、無人機等領域相關。
周光認為，博士學習過程中，論文無法完全證明個人實力，還需參與多種實踐項目。因此，他曾在德州儀器參與三年的項目工作，其中包括一項名為“ Agribot” 的自主農業機器人系統項目。
圖注：周光與Agribot機器人模型
一篇名為《AGRIBOT-MODEL: COMPACT SOLAR POWERED SPRA YER DEVEI OPMENT》的論文具體闡述該項目，其對Agribot機器人如此介紹：由帶有電機，控制器單元，動力單元和噴霧器單元的一塊底盤，以及搭載具備監視和偵查功能的攝像頭組成。用戶通過iOS應用向機器人下達命令，機器人通過藍牙接收信號后，在太陽能或是WERCA電池驅動下向農田噴灑農藥。
Agribot機器人
某種程度上，這一作品可視作周光關于機器人與人工智能知識的結晶之一，其理念可概括為通過盡可能簡單的零部件，打造自動化產品。
2015年，周光臨近博士畢業，在選擇工作時卻犯了難。
“我想去全球最好的地方工作，但是只有兩種途徑，一種是拿了頂尖大獎，一種是頂級名師?！?/p>
盡管周光已在機器人與人工智能領域擁有深厚理論基礎與大量實踐經驗，但他自認為硬件條件并非頂尖，進入業內頂尖公司并非十拿九穩。因此，他亟需通過一項競賽證明自己的實力，恰逢第二屆DJI 大疆創新開發者大賽報名開啟，邀請全球開發者參與比賽，為其提供了自我證明的絕佳機會。
彼時，大疆無人機市場全球占有率高達70%，在周光看來，其行業地位與蘋果公司無異。
抱著穩進前三名的信心，周光毅然加入本校與賓夕法尼亞州立大學組成的隊伍“UT-Dronefly”，共同參與比賽。
相對于往屆，第二屆比賽的要求更為貼近商業應用——參賽者必須提出不同尋常且可執行的無人機利用計劃，并要求其商業前景最大化。
最貼近商業化，即參賽者的作品必須貼近現實應用場景、切合市場需求，同時整體成本需低廉至可大規模推廣應用。
圍繞這一要求，周光團隊提出用圖像處理技術對輸電線路進行實時抓取、檢測和分析。同時，根據已抓取的輸電線路信息（如方向，間隙，位置等）對大疆精靈Phantom 3進行飛行控制，從而達到對輸電線路的自動巡檢。
最終，周光團隊在全球200余個隊伍中，憑借“電力系統線路巡檢App”方案摘得競賽桂冠，其獲獎理由為：簡單，低成本，且方便控制。
這一獎項，某種程度上助其獲得Waymo及百度硅谷無人車項目的工作機會。
2016年，百度在硅谷組建無人車項目團隊。為達成年底組建百人團隊的目標，百度廣納天下英才，并稱其對無人駕駛部門的投資規模將遠超200億美元。
大手筆的投資，以及行業一流的項目，吸引業內最頂尖的一批人才加入百度。感受到百度無人車項目科研實力雄厚的周光，放棄了Waymo的工作機會，毅然加入百度。
在百度工作期間，周光主要負責傳感器標定、時間同步和感知深度學習算法。他曾在兩周內，成功解決團隊三個月無法解決的傳感器標定難題。當問及背后原因時，周光笑道：“完全是技術更牛。”
如今再度回顧百度的工作經歷，周光仍然掩蓋不住對百度的感激之情。
在百度，周光不僅親自參與了無人駕駛技術研發從無到有，從實驗室到應用落地的過程，同時收獲了寶貴的朋友圈：“我的工位對面是彭軍，斜對面是樓天城，斜后方是韓旭?！?nbsp;
2017年，周光選擇離開百度，與兩位同事在硅谷創立自動駕駛公司Roadstar.ai。此后，周光協同技術團隊創立了元戎啟行。
創始人的個人特征，某些情況下將投射至一家公司發展之中。
從農業機器人項目，到大疆開發者大賽，周光主導的產品風格總是極力追求低成本、低功耗、易操作、貼近實際商業需求等特點，而縱觀元戎啟行過往推出的產品，也帶有以上印記。
其計算平臺解決方案DeepRoute Tite，在大幅降低計算平臺成本和體積同時，整體功耗低至45瓦。
而即便是車規級計算平臺的NVIDIA AGX Pegasus ||，其功耗也高達300瓦，此外還需要增加冷卻系統對設備進行冷卻。
圖注：計算平臺解決方案DeepRoute Tite
而在今日，元戎啟行正式發布面向前裝的L4級自動駕駛解決方案——DeepRoute-Driver 2.0，其成本僅需一萬美元。周光預估，隨著未來與主機廠達成合作，其量產的解決方案成本或將低至5000美元。
相比于目前市場成本動輒數十萬元的L4級自動駕駛解決方案，其相對低廉的成本無疑更貼近主機廠的需求。
據悉，該方案采用5個固態激光雷達及8個攝像頭，實現360度超200米的感知范圍，整體功耗為150瓦。
具體而言，該方案設定在汽車頂部搭載兩顆固態激光雷達，后視鏡下方及后車輪上方的左右兩側各搭載一顆激光雷達。而攝像頭，則環繞在車身四周。
事實上，目前自動駕駛公司多采用機械式激光雷達，鮮少公司如元戎啟行般大量采用固態激光雷達，并且拋棄毫米波雷達。
不過，盡管固態激光雷達成本相對較低，穩定性較高，但其探測距離僅覆蓋80米左右，且點云稀疏，噪點較多，難以利用其實現較準確的物體探測。
基于其博士期間在機器人感知與融合技術的深厚積累，早在創立Roadstar時，周光便以3D檢測為根本，探索多傳感器前融合技術。也正是其過往經歷及持之以恒堅持沿著這一路線研發，使得元戎啟行成功突破前裝難題。
圖注：搭載DeepRoute-Driver 2.0解決方案的Robotaxi
能夠驗證的事實是，Roadstar.ai于2018年提出的基于多傳感器前融合的自動駕駛方案，可通過多個傳感器的高精度空間同步、時間同步，降低空間精度誤差。其Cityscapes 數據集在計算機視覺基準測試為第一名，并獲得KITTI 3D檢測數據集的前三名。
而在2020年，元戎啟行也曾在提出3D物體檢測的論文，并被CVPR2020收錄。
回顧第一段創業經歷，周光認為，Roadstar.ai失敗的原因是他所無法接受的：“我可以接受公司技術不好被市場淘汰。像Roadstar這樣明明技術一流，但其他原因導致的失敗，是我無法接受的?！?nbsp;
周光的自信，是源于對自身團隊在技術上的深厚積累。成立不到一年的Roadstar如風而去，難以證明周光的說法，但細觀今日的元戎啟行，仍可窺見一二。
具體而言，元戎啟行在過去短短兩年的時間里開發了一系列算法、硬件，提前為自動駕駛載客作了充足的準備。
基于點云的3D物體檢測網絡模型，元戎啟行提出的深度學習模型HVNet可幫助Robotaxi在雨天、黑夜等情況下依然能精準感知周邊物體。
在硬件方面，元戎啟行開發了包括ADS控制器、車載相機DeepRoute-Vision、DeepRoute-Syntric等在內的智能設備，可同步傳感器時間、空間信息等原始數據。
而今年7月，元戎啟行在深圳市福田區開啟Robotaxi的載人測試，成為深圳市首家開展自動駕駛載人應用示范的企業，更可說明其自動駕駛技術已得到福田區政府的認可。
過去兩年，周光除了在幕后主導公司技術路線之外，也從上一段創業經歷中吸取教訓，將大部分時間研究如何疏通公司的組織架構，使其成為“可自我調節的神經網絡”。
盡管元戎啟行如何運轉，是否良性運轉無從得知，但從周光對于公司戰略的把控也能側面證明周光的個體已經與公司融為一體，其理念正在影響公司發展。
盡快獲得融資，極力推高估值，快速謀求上市，這是大部分自動駕駛公司的發展路徑，也是當下公司商業化難以實現，借外部輸血維持生存的一項手段。
不過，這一過程可能在元戎啟行難以實現。
在同一時期成立的公司之中，元戎啟行的融資進程或是最晚的一家，其A輪至B輪融資的時間相差一年之久，然而周光卻不以為然。
周光看來，元戎啟行的目標是真正實現無人駕駛技術，而非在短期登陸資本市場。因此，在過去兩年，與其說周光四方尋求融資，不如說他在努力挑選雙方意見一致的投資對象，而與樂于長線投資的阿里巴巴合作，則是周光心目中完美的案例。
如今，周光已完成由幕后走至臺前的身份轉換，其鐫刻在元戎啟行的印記，未來或將愈發明顯。
當回憶起在清華大學基科班的學習經歷時，周光認為其在人才濟濟的環境中，收獲了一個珍貴的特質——延遲滿足感。這一特質此后貫穿著他的求學生涯，工作、乃至個人創業。
這一點也隱約體現在周光對于元戎啟行的發展規劃。在與新智駕長達兩個多小時的交流中，周光曾多次提及“終局思維”，元戎啟行如今近乎所有的公司業務，其雛形在兩年前就已初步形成在他的腦海。
如今，元戎啟行的兩大業務——Robotaxi服務與同城貨運，其出發點均基于城市道路的L4級自動駕駛，尋找各種生活場景應用，如此其資金利用效率也將極大提高。
在以“快”為特征的時代下，元戎啟行沉心靜氣，追求業務穩步發展的行為或許稍顯另類，但不置可否，它在穩扎穩打之中交出一份亮眼的成績，將自動駕駛解決方案的極大壓縮。
糧草儲備充足，兵器磨礪鋒芒，元戎啟行呈“大軍出發”之勢，攻向自動駕駛戰局終場。
周光與元戎啟行，已經準備好了。
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