汽车|小马智行楼天城：做到无人化和规模化前，自动驾驶都无法称之为产品( 二 )
就长达40多分钟乘坐体验来讲 ， 无论是常规行驶 ， 还是面对突发情况 ， 小马智行RoboTaxi的处理结果都难得的十分“平滑” 。
即便如此 ， 楼天城依旧不认为公司产品已达到“产品”标准：“自动驾驶始终是由技术主导的硬科技 ， ‘无人化’和‘规模化’决定了这项技术的高门槛 ， 在做到这两点之前 ， 所有自动驾驶都是测试 ， 无法称之为产品 。 ”
在他看来 ，在做到不依赖驾驶员和安全员后 ， 自动驾驶车才能称之为“无人化”；而在几百、几千个城市中实现布局 ， 才能达到“规模化”标准 。
为达到此目标 ， 小马智行仍将打磨技术视为现阶段业务重点 ， “通往产品的路上 ， 提升技术以达到门槛是我们最关注的事情 ， 没有之一 。 ”
技术上的进步与人才密切相关 。 有“教主”楼天城的坐阵 ， 小马智行堪称“国内自动驾驶圈的人才高地” 。 除了吸纳大量来自斯坦福、麻省理工等名校毕业生外 ， 这家自动驾驶初创公司还拥有诸多全球各类编程大赛冠军 。
02 造一个“虚拟司机”
过去一段时间 ， 业内曾为“实现自动驾驶的最优路线”而争论不休 。 对此 ， 楼天城不以为意 ， 在他看来 ， 目标比路径重要得多：“方向和战略才是公司之间的本质差别 。 ”
作为无人驾驶的拥趸 ， 小马智行的目标就是打造虚拟司机（Virtual driver）——自动驾驶大脑 。
去年4月 ， 小马智行宣布进军自动驾驶货运领域 。 “左手运人、右手运货” ， 其背后的逻辑是先切入人类出行两大领域 ， 进而打造能驾驶多种车型和适应多样路段的虚拟司机 。
在小马智行看来 ， RoboTaxi和自动驾驶卡车是相互促进的关系 。 控制方面 ， 后者能反哺前者的控制精准度；视觉方面 ， 双方则可以共同进行训练 。 基于乘用车领域的技术积累 ， 小马智行仅花费16周的时间就完成了自动驾驶卡车的原型车验证 。
“此前的技术积累让虚拟司机拥有适应不同场景、路况、车型的能力 。 ”莫璐怡表示 。 她口中的技术积累是小马智行在全球多地路测过程中实现的 。
“更多复杂的交通及天气场景 ， 能够更好地覆盖长尾场景 。 只有在复杂场景中 ， 我们才能收集更多数据 ， 为无人化和规模化提供重要技术支持 。 ”楼天城表示 。
本文插图
自动驾驶汽车/小马智行
2018年进入广州路测前 ， 小马智行的主要测试阵地为常年阳光明媚的加州 ， 雨水场景数据收集十分有限 。 在广州的500多天测试中 ， 接近半数为雨天场景 。
为了适应广州天气 ， 小马智行在软硬件方面都进行了改进：其自研的自动驾驶传感器清洁系统可在下雨时自动触发；该公司还借助深度学习模型 ， 优化了多传感器深度融合技术 ， 以规避单一传感器短板 。 如今 ， 其已经能够避免雨水对激光雷达、高精度摄像头等传感器精准度的影响 。
广州只是小马智行多地路测情况的一个缩影 。 目前 ， 该公司已在弗里蒙特、尔湾、广州、北京、上海五个城市进行测试 。
“北京有非常繁华的主干道和无保护左转路口 ， 广州南沙的特点是人车混杂 ， 美国加州的车速较高 。 而即将测试的上海有着狭窄的道路、巨大的车流量 。 ”莫璐怡介绍道 。
各具特色的路测场景 ， 为小马智行的自动驾驶系统提供了丰富的训练场地 。 而为了确保安全 ， 小马智行在正式路测前还要经过多层流程 。 在总结、归纳问题后 ， 研发者会提出创新解决方法 ， 再经过代码和设计审查、仿真环境大量测试等环节之后才能“上路” 。 “要形成技术迭代的全闭环 。 ”杨哲道出多流程的核心目的 。
03 看得见的进步
多场景和安全性外 ， 车辆深度整合能力被小马智行视为技术发展过程中另一高优目标 。 “我们造的是自动驾驶大脑 ， 选择与车企合作 ， 就是要与强健的‘身体’强强联手 。 ”楼天城表示 。
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