離開滴滴首次公開露面，何曉飛的這家自動駕駛公司還自研AI晶元

離開滴滴首次公開露面，何曉飛的這家自動駕駛公司還自研AI晶元

來自專欄機器之能18 人贊了文章

撰文 | 高靜宜

編輯 | 微胖

這是何曉飛離任滴滴出行高級副總裁兼研究院院長，轉身創業後的首次公開露面，其創設的自動駕駛公司飛步科技也終於走到聚光燈下。

「在過去漫長的時間裡，我看著一個又一個風口的到來，說實話心裡挺痒痒的。」何曉飛說。

「在第三波人工智慧浪潮里，毫無疑問，交通是相對啟動較早而且真正能夠看到開始落地的方向，我確實比較激動，所以從滴滴出來創立了這家公司。」

較之自動駕駛公司扎推成立的 2016 年，成立於 2017 年 7 月的飛步科技似乎顯得有點姍姍來遲。

為什麼這個時候還需要這樣一家自動駕駛創業公司？或許因為，仍然有不少問題需要這樣的人來參與解決。

「過去都是作為科學家進行研究，學了這麼多年的知識，終於能夠派上用場了。」何曉飛說。

公司成立後不到半年，2017 年 12 月，公司獲得自創新工場的天使輪融資（具體數額尚未披露）。何曉飛在滴滴積累的深厚產業經驗，再加上足夠亮眼的學術履歷，也讓飛步科技打上了「實力派」的標籤。

從貨運切入，提供包括 AI 晶元在內的一體化解決方案

儘管自動駕駛早期始於乘用車，但在何曉飛看來，從長遠來看，商用車擁有一個更加廣闊的市場，貨運市場空間巨大。

因此，在自動駕駛領域的眾多場景中，飛步科技選擇從無人駕駛貨運切入，並致力於發展通用無人駕駛。

不過，在商用車上實現自動駕駛技術也面臨不小的技術挑戰。

比如，卡車的車身結構相對鬆散，需要多感測器實現在線標定；卡車盲區相對較大，需要配合多感測器融合。由於卡車還存在穩定性差的特點，需要有力的多目標優化決策。另外，卡車機動型較差，離不開精細化建模和控制以及遠距離感知能力。

為了解決這些技術落地過程中的痛點，飛步科技採用了演算法結合專用晶元的一體化設計解決方案。

環境感知、地圖定位、規劃控制以及 AI 晶元，構成了公司 AI 技術平台的四個主要部分。

在解決環境感知方面，飛步科技會使用當前最為常見的感測器融合方案，通過攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等感測器感知周圍世界。

地圖定位包括無人駕駛車輛的位置定位以及周圍車輛的位置定位，通常的方法是建立一個高清地圖。與乘用車場景下需要構建整個城市的地圖不同，貨運場景下往往是固定路線。

在掌握了周圍環境及自身位置之後，為車輛設計行車路線及軌跡並控制其沿著規定的軌跡行駛就是所謂的規劃控制。控制涉及剎車、轉向、油門等汽車零部件，不同於大部分零部件來自進口的乘用車，出於成本方面的考慮，商用車會在核心技術指標參數上存在更大誤差。

擁有了優質的演算法後，強大的計算能力必不可少。因此，AI 晶元成為這套方案中非常引人注目的部分。

「想要無人車比人類司機表現得更好，純粹只優化演算法是不夠的，我們的想法是通過優化演算法，再把演算法放到專用晶元，而不是通用晶元，這樣最終可以縮短 10 倍以上的反應時間。」飛步科技聯合創始人曹宇說。

「從晶元的發展來看，深度學習架構還是處於早期，現在沒有專門針對無人駕駛的晶元。在無人車上用的要求更高，包括功耗、防震等等。我們的晶元功耗 5 瓦，比普通晶元快 100 倍。

英特爾、高通在硬體方面有很深的積累，但他們也許並不擅長軟體和演算法。」

為此，飛步科技擁有專門的一個晶元團隊，聘請業內頂尖的晶元領域專家，致力於設計針對無人駕駛的專用晶元。

據何曉飛透露，公司將於今年年底或明年年初進行流片。

目前，公司已有幾十人，美國團隊的規模也為幾十人左右。據介紹，團隊研發成員佔比超過 90%，博士比例約為 25%。

此外，公司還邀請了浙江大學計算機科學與技術學院教授、人工智慧、機器學習專家蔡登擔任公司的首席科學家。

分四步走，2020 實現通用無人駕駛

目前，飛步科技的無人駕駛車輛使用的是純電動車，已經可以在晴天、雨天、雪天分別以 70km/h、50km/h、20km/h 的速度，實現 24 小時全天候、高精度的行駛。

根據規劃，公司將於 2018 年實現城際貨運，主要針對兩個城市之間，例如杭州到寧波，倉庫到倉庫之間的貨運。

接下來，還將繼續分三個階段最終實現通用無人駕駛。

在 2019 年實現室內貨運，可以理解為店鋪到店鋪之間的貨運，涉及市區中的道路，因此會更加複雜一點。

在 2020 年實現省際貨運。如果說，城際貨運覆蓋的是 200 公里的範圍，那麼，省際貨運覆蓋的則是 800 公里以上的路段。例如，從北京到上海。這個過程涉及的問題又會更多，例如電動車的充電、汽油車的加油。

最終，希望在 2022 年實現通用無人駕駛。

不斷轉換的人生角色

2015 年，當時正與 Uber 中國激烈競爭的滴滴請來了何曉飛。

何曉飛正式加盟後，負責滴滴出行平台核心交易引擎建設。後來滴滴出行中的拼車、動態調價、訂單分配、運力調度、供需預測，路徑規劃等項目，均出自交易引擎。

而在此之前，他一直從事學術研究。

2000 年，何曉飛前往芝加哥大學攻讀計算機博士學位，之後以實習生的身份進入微軟亞洲研究院，並加入美國雅虎公司擔任雅虎研究科學家。2007 年，他加入母校浙江大學，任職教授。

然而，出乎大家意料的是，2016 年 8 月，滴滴贏得與 Uber 中國之戰後僅一個月，何曉飛離職。一段時間的沉寂後，他又以飛步科技創始人兼 CEO 的身份出現在了公眾視野。

「我希望在未來的十年、二十年里可以在人工智慧結合交通這個領域做一番偉大的事業，也算是圓我自己的一個夢想。」

在被問及為何孤注一擲創業做自動駕駛時，何曉飛的回答耐人尋味：

「難不難在於，你是否確定一件事情是否一定會發生。」他說，

「今天的自動駕駛可能在技術上還有方方面面的困難，但它就是一件一定會發生的事。只要堅信它一定會發生，並把它當做一輩子的事業去追求就好。」

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