AI英雄 | 圖森未來侯曉迪:自動駕駛改變世界？先賺到錢再說

AI英雄 | 圖森未來侯曉迪:自動駕駛改變世界？先賺到錢再說

編者按：網易智能重磅推出大型策劃《AI英雄》，和您一起走近數十位人工智慧行業領袖，深入洞察技術發展趨勢，捕捉「智能+」行業機會，關注人的價值與人的故事。本期對話嘉賓為北京圖森未來科技（以下簡稱圖森未來）聯合創始人兼CTO侯曉迪，他如何看待自動駕駛技術的現在和未來？又為何劍走偏鋒深耕自動駕駛貨車領域，聽聽他怎麼說！

出品 | 網易智能

策劃 | 廣勝

作者 | 廣勝

人工智慧浪潮發酵一年多之後，呼籲回歸理性的呼聲越來越高。

「我們不為改變世界，我們的任務就是想辦法賺錢。」

作為計算機視覺和認知科學領域的專家、圖森未來CTO，侯曉迪給了火熱的自動駕駛當頭一棒。他認為，那些沒有盈利手段卻整天嚷嚷著要改變世界的人，不是在騙自己，就是在騙別人。

在自動駕駛領域，侯曉迪認為，很多自動駕駛從業者信誓旦旦的說要利用自動駕駛解決城市擁堵，其實是一個「大坑」，非常不切實際。

「對於轎車的自動駕駛來說，谷歌的『屍體』已經躺在那兒了，谷歌做了這麼多年，那麼多人紛紛離職，說明這裡面肯定是有問題的。他們陷到一個泥沼裡面出不來了，有大量的問題需要不斷地解決。因為目前人工智慧的聰明程度，還不足以用一個模型解決所有不同城市交通所遇到的問題，現在看這個問題的難度超過了當代人工智慧的能力」。侯曉迪向網易智能表示，圖森的方向是深耕以高速公路為主的自動駕駛卡車領域。

技術方面，Google自動駕駛採用以激光雷達為主以攝像頭為輔的解決方案，特斯拉曾採用Mobileye以計算機視覺配合毫米波雷達實現無人駕駛的方案，但在侯曉迪看來，激光雷達還沒有量產，價格貴，目前無法產生足夠多的價值。「誰敢保證激光雷達會在短時間內降價？有人說，你什麼時候給我100萬個訂單我就什麼時候降價，那又有人說了，你什麼時候降價我就給你100萬個訂單，新技術的降價一定是緩慢的過程。」

而至於圖森未來的解決方案，侯曉迪坦言，我們正在路測computer vision（計算機視覺）的方案，目前公司正在建立各種模型進行評估這種方法在何種程度上會有百分之多少的概率增加撞車的風險。侯曉迪稱，真正考驗我們的並不是擔心車會撞到人或者說不安全，考驗我們的是這個技術有沒有賺錢的能力。所以，圖森在今年的硬指標就是在年底之前讓卡車達到試運行階段。據侯曉迪透露，圖森已經在和國內外的多家貨運物流公司洽談合作。

侯曉迪向網易智能表示，作為圖森未來北美團隊的負責人，他每天幾乎都在瘋狂的工作，但這並不是團隊給了這樣的壓力，而是他認為正在干一件非常有趣的事兒，這讓他感到興奮。

年僅33歲，侯曉迪已經是一位知名的計算機視覺專家，2007年以第一作者身份在CVPR發表論文Saliency Detection: A Spectral Residual Approach，該論文迄今被引用超2300次，他還是AAAI2017自動駕駛和車聯網分會聯席主席，以及即將於今年夏天在夏威夷舉辦的CVPR2017自動駕駛分論壇聯席主席。

對於未來，侯曉迪並未給出解釋。他認為我們暢想的未來肯定與實際有偏差。「我們現在研究L4的自動駕駛汽車，但L5什麼時候到來，誰也說不準，或者說L5本身就是一個臨時的概念，並不是唯一的標準。」侯曉迪說。

以下根據侯曉迪問答實錄整理，網易智能（公眾號Smartman163）做了不改動原意的刪減：

圖森在北美有一支「先遣部隊」 我們負責「趟坑」

網易智能：首先請您談談您在圖森主要負責的工作以及您的團隊。

侯曉迪：我主要負責圖森北美的團隊，分為六個工作小組，每天都會過進度，確保效率，最開始的時候，我們建設北美團隊的初衷是全心投入到演算法方面的研究。但是後來我們在美國也買了車來進行研究，北美的團隊是一支「先遣部隊」。我們會首先去趟很多坑，把最新的演算法用最「不講究」的方式運用，當然，我們的首席科學家在北京，我倆之間的工作其實是有很多交叉的，總的來說圖森在北美的團隊更多的負責演算法，國內的團隊更多的負責產品化。

團隊人數方面，我們在北美有一個將近30人的研發團隊，在國內還有將近80人的團隊，當然，還有很多實習生，比如在暑假的時候他們會從全美各地甚至加拿大跑來加入我們。目前，很多加入我們團隊的同事以前沒有過相關工作經驗，但我覺的並不是問題，本來無人駕駛就是一個全新的領域，又有誰是自動駕駛專業畢業的呢？所以我們看重的是個人能力，快速的相應能力以及快速爬坑的能力。

網易智能：你們今年會有哪些計劃？有報道稱圖森最快今年就要完成技術的部署，你們商業模式是怎樣的？

侯曉迪：首先今年我們在北美那邊會測試一個小車，讓這個小車測試我們L4的所有功能，此外，我們提出了一個叫「從圖森到圖森」的測試計劃，圖森是我們公司的名字，而同時圖森（Tucson）也是亞利桑那州一個城市的名字，我們會在這條路上進行路測，從公司到圖森市區大概有400英里的路程，途中包括農村、人跡罕至的沙漠、山路、城市高架橋、立交橋等等，它幾乎涵蓋了我們常見的道路行駛的場景，非常符合路測需求。

此外 ，我們有一個硬指標就是在今年年底之前讓卡車達到試運行階段，真正考驗我們的並不是說擔心卡車會撞到人或者說不安全駕駛，考驗我們的是這個技術有沒有賺錢的能力，圖森未來是一家很實在的公司，我和CEO的核心任務是想明白怎麼賺錢養公司，把公司做大，把事兒做成。我做圖森是因為這事兒好玩有挑戰，而不是因為我悲天憫人想改變世界。公司掙了錢盤子做大了，改變世界是自然而然的事情。但你看那些媒體上蹦躂的感動自己的創業人物，沒有盈利手段還天天嚷嚷要改變世界，這種不是騙自己，就是騙別人。

從事自動駕駛研究非常的燒錢，我們需要投資人和市場的支持，如果從這兩個地方都拿不來錢的話，我們是很難持續下去的，所以我們已經在想辦法讓公司盈利，我們會首先讓演算法達到投入市場的要求，而後與貨運公司達成合作，相比於和汽車廠商，我們更願意和貨運物流公司接觸，我們將技術改裝到貨運卡車上面，這是我們目前的商業模式，圖森已經在和國內外的多家貨運物流公司洽談合作。

城市道路非常複雜 當代人工智慧給不出完美方案

網易智能：目前有很多從事自動駕駛技術的公司，但是深耕貨車市場的相對較少，圖森是怎麼思考的？

侯曉迪：其實，對於小轎車的自動駕駛來說，雖然還沒死，但谷歌的「屍體」已經躺在那了，谷歌做了這麼多年，那麼多人紛紛離職，說明這裡面肯定是有問題的，什麼問題呢？他們到了一個泥沼裡面，有大量的問題需要他們不斷地解決，一個兩個三個，他們進入這個泥沼出不來了，不得不通過打補丁的方式繼續下去。目前，人工智慧的聰明程度，還不足以用一個模型解決所有不同城市交通所遇到的問題。

所以，第一我們不認為我們有這樣的實力，可以以一己之力大幅度全面的推進人工智慧的發展，第二，我們也不認為，這個世界的大環境會發生很快的變化，變成非常適合人工智慧解決問題的城市環境，城市交通就是一個「大坑」，我們肯定不會碰。

我們選擇高速路的自動駕駛切入，當然，並不是說高速自動駕駛就簡單，只是說我們可以把一兩個問題做深，在這個領域以一己之力超過其他人，集中力量解決問題，我認為這是比較適合我們創業公司做的事情。

網易智能：圖森選擇了計算機視覺演算法的識別方案，沒有選擇價格高昂的激光雷達，目前來看進展是否順利，有沒有達到預期效果？

侯曉迪：很多場合大家都會問我，你們為什麼黑激光雷達，首先我需要申明，我沒有黑過激光雷達，我們需要考慮怎麼把東西賣出去，所以首先會考慮價格相對較低的方案。

那麼，我們對激光雷達的態度是什麼？它目前的價格還太高了，如果你說明天激光雷達降價到五百塊錢一個，那我會第一個排隊去買，但是摸著良心說，誰敢保證激光雷達會在短時間內降價。有人說，你什麼時候給我100萬個訂單我就什麼時候降價，那又有人說了，你什麼時候降價我就給你100萬個訂單，這是一個踢皮球的過程，所有新技術的降價一定是緩慢前進，螺旋上升，不可能一朝一夕可以解決。再舉一個例子，很久很久以前計算機是非常貴的，為什麼貴呢？因為產量太少了，為什麼少呢，因為計算機上能跑的軟體太少了，比如連個遊戲都沒法打，那為什麼軟體這麼少這麼弱呢？因為計算機根本不普及呀。看今天LiDAR市場也一樣，現在這還是一個「雞蛋問題」。

激光雷達的發展路徑是一個此起彼伏的過程，需求量增加一點，價格降一點，需求再增加，價格再降一點，這個迭代的過程沒幾年的時間是無法完成的，所以，圖森清楚的看到這點，我們現在不會押寶在激光雷達上面。

至於我們是如何解決這方面需求的，現在進展還是比較順利的，比如激光雷達告訴你50米之外有一輛車，但我們用計算機視覺的方案它告訴我們48米以外有一輛車，其實這對我們的影響不大，車也是可以跑的，但它在何種程度上會有百分之多少的概率增大撞車的風險，我們正在建立各種模型進行評估，但我並不認為這會對撞車造成直接的影響。

這是一個八仙過海各顯神通的時期

網易智能：您如何面對競爭？中國有很多公司宣布進軍自動駕駛技術的研究，另外，前不久Google Waymo起訴Uber剽竊自動駕駛技術的事件還在發酵。

侯曉迪：Google告Uber已經是板上釘釘的事情了，證據確鑿，Uber肯定是手上不幹凈了。在矽谷，谷歌大多數時候被大家認為是一家非常nice的公司，甚至有一些偏軟弱，就是說他不太願意追究員工和前員工私底下做的一些事情，所以釀成了萊萬多斯基這樣的事情。

但是，我覺的談競爭還是比較早的，無人駕駛的路還很長，我們今天還沒有看到一家真正商業化的無人駕駛公司出來，現在就像是兩個原始人，要一起飛往月球，然後兩個人討論誰先飛誰後飛爭奪隕石坑命名權的問題。

無人駕駛技術不是一個普世的技術，它不會像手機，當造出一個的時候，就自然而然的可以造出第1萬個，也不會像是共享單車，只要有足夠的錢，製造出來在街上鋪量就可以了，而無人駕駛當你做好了三藩市之後，不一定在其他城市就可以上路，更別說中國幅員遼闊那麼多地方，這一定是一個緩慢的過程。

網易智能：那您願意評價對手嗎？相比OTTO、百度等公司，圖森具備哪些獨有的優勢？

侯曉迪：我們和百度、馭勢他們都不是直接競爭對手，最多可以算是同行，百度更多的是在研究乘用車，而馭勢主要研究園區車方面，如果真正說競爭關係的那就是OTTO，他們和我們一樣都在從事自動駕駛卡車方面的研究。不過，首先，這個市場還處於早期，而且市場非常大，我們還是希望更多的人進來的，玩家多了以後，哪家發展的好了其實並不是壞事，大家都可以跟著沾光。

另外，每家都有自己的思考和運營模式，有的公司選擇做一個黑盒子，然後賣給你，而我們就是選擇做運營，這是一個八仙過海各顯神通的時候，每家公司的基因是不一樣的。

人工智慧還是早期 談倫理問題未免太無聊了

網易智能：我們知道從Demo到實現還有一段差距，可不可以和我們談談圖森現在遇到的難題？

侯曉迪：其實，問題分兩種，可以解決的問題是挑戰，不可解決的問題是限制。

不可否認，有些問題會使我頭疼，但這些問題也是世界難題，大家都沒有拿出方案，但是，有時候我們遇到一些難題，我會覺的非常爽，比如距離估計這件事，計算機視覺領域在意的是你有沒有關注到這個框，但並不會在意你離這個框有多遠，所以，這也是我們提出的新問題，我們自己已經有了很多非常有意思的解決方案，計算機視覺估計距離這件事，其實還是空白，大家需要一起定義新的挑戰、新的問題、新的研究方向，但我願意帶領我的團隊往前趟。

目前最大的「不可解決的問題」還得說是時間限制。就算我一直不睡覺，一天也只有24個小時可以用。以前曾經有過為了解決技術問題自己連續通宵好幾天。但這樣不過是最大化了自己的效率，並不等於最大化團隊的效率。怎麼優化好這個老大難問題，我還在不斷學習中。

網易智能：圖森未來的數據來自哪裡？又如何看待自動駕駛安全方面的問題？例如如果保護用戶隱私等等。

侯曉迪：首先說說隱私方面，我覺的現在這個節點談隱私、倫理這些問題，都是閑的沒事，就好比今天開一場辯論大賽，討論如果有一天兩個機器人能生孩子，應該隨媽媽姓還是隨爸爸姓一樣無聊。十年以後，技術的具體實現形態一定是超過我們今天想像的，社會發展就更是了。對於「自動駕駛的隱私」這類問題，我們連到時會發生什麼問題都想不清楚，根本輪不到現在談解決。

此外，現在的數據採集其實是非常容易的，一輛車在路上跑，如果一天跑十個小時，時速按照50公里，然後跑六個月，這麼短的時間它所能採集到的數據其實是非常可觀的，一輛車就有幾十萬公里的數據了。

現在很多小公司談大數據，80%都是沒有數據分析能力的，大家都在說要大數據，彷彿只要能把一大堆硬碟給塞滿就非常的厲害，其實不是這樣的，很多夸夸其談大數據的公司根本就是人工智慧外行，根本不具備分析這些數據的能力。

至於安全方面，如果說怕黑客攻擊的話，我覺的現在自動駕駛還沒普及，安全問題還可以往後放一放，另外，圖森的技術可以粗略的理解為不聯網，如果自動駕駛達到互聯網一樣的發展程度，到那時安全肯定會成為重要課題。

網易智能：您認為人工智慧接下來會超哪個方向發展？您希望自動駕駛又會解決哪些具體的社會問題？

侯曉迪：我挺討厭「風口論」的，我認為還是得看這個事情是真需求還是偽需求，開車確實是真需求，另外，一輛卡車省一名司機，一年節省6萬到8萬美元，這一定也是真需求，沒有人和錢過不去，它可以實打實的創造價值，所以自動駕駛這個事情一定是有生存空間的。

但如果說用自動駕駛解決城市擁堵等問題，我個人認為目前還不現實，我反正不太願意為了自動駕駛就靠打車（自動駕駛計程車）出行了，如果我有錢，還是會買一輛小轎車，或者說我到時候還得買兩輛車，一輛是自動駕駛汽車、另一輛是普通汽車。

關於人工智慧未來的發展，讓我想到1900年的人對2000年的展望，他們認為到了2000年天上會有很多螺旋槳的飛機在飛，但事實並沒有，所以我們對未來的想像肯定是存在偏差的，跨度越遠差異越大，我們現在研究L4的自動駕駛汽車，但L5什麼時候到來，誰也說不準，或者說L5本身就是一個臨時的概念，並不是唯一的標準。

網易智能：前段時間熱映的《金剛狼3》有這樣一幅畫面，自動駕駛貨車川流不息，狼叔駕車穿行其中，您認為這樣非常自然的無人車畫面，還有多久可以實現？

侯曉迪：當時我看也非常激動，看完電影回來讀背景介紹才知道那部電影其實是發生在未來平行世界裡面的故事，這麼說來也就不足為奇了，我認為他變成現實應該會非常快，就像我剛才所說，這是剛需，而且把這些東西做好了，基礎設施的成本一定會帶來可預期的回報，三年回本五年賺翻都是可能發生的。

而且，這個社會的進步，一定會不斷的消滅舊的職業，隨著創造出新的原來不曾存在的職業，我們不能是因噎廢食的思路，這是社會的進步，因自動駕駛下崗的司機，可能有其他的崗位等著他，就比如當初隨著農業的進步，農民說我們就會種地，不種地能去幹什麼，但後來不就有了進城務工、工廠工人這些職位，市場一定會吸納這部分勞動力。

人工智慧一定與更多的行業有著千絲萬縷的聯繫，現在雖然無法枚舉出來，但它們之間一定存在著聯繫，而且是極強的聯繫，它所帶來的改變，將為這個社會帶來更多價值。（完）
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