何曉飛首次披露飛步無人車方案,國內第一個「演算法+AI晶元」項目

何曉飛首次披露飛步無人車方案,國內第一個「演算法+AI晶元」項目

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李根 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

何曉飛離職滴滴創業,不是新消息。

這位前滴滴SVP、研究院創始院長、滴滴無人車團隊開創者,現在是自動駕駛創業公司飛步科技的創始人及CEO。

但飛步的具體方案是什麼?如何在競爭日益火熱的無人車比拼中脫穎而出?

今日(6月12日),何曉飛首次披露創業進展,他向量子位等解答了飛步無人車的一步,以及下一步。

飛步科技創始人及CEO何曉飛

全棧方案

飛步科技,2017年7月正式創立,在自動駕駛領域算不上早,但何曉飛目標宏大,起步就將無人駕駛當做一個全棧工程去攻克,整體方案上,飛步不僅要做無人駕駛演算法,還要自主研發自動駕駛專用晶元。

What a 大工程!

國內此前並無先例。國際上也只有Waymo,英特爾+Mobileye,以及有公開計劃但尚無實際進展的特斯拉。

在何曉飛看來,無人駕駛可以分為感測器系統計算平台演算法等幾部分,而目前最具挑戰之處,在於計算平台和演算法融合。

當前主流的自動駕駛計算平台,由CPU、GPU、存儲和散熱系統等構成,不僅成本高昂,而且功耗、穩定和計算速度方面都無法滿足要求,特別是飛步目前切入的無人駕駛貨運的要求。

於是何曉飛決定迎難而上,自主造芯。

另外,無人駕駛貨運對軟硬體一體化打磨也有現實要求。

何曉飛介紹說,主要存在4大挑戰:

  • 一是卡車結構鬆散,需要解決多感測器在線標定的問題;
  • 二是盲區大,需要多感測器融合;
  • 三是穩定性差,需要多目標優化決策;
  • 四是機動性差,需要精細化建模、控制,以及遠距離感知。
  • 歸結起來,對於貨運駕駛中的反應速度和制動距離會有極大挑戰,所以只有軟硬體一體,把演算法和晶元放在一起推進,才能更快實現大規模商用。

晶元和團隊

具體晶元方面,飛步希望設計的是專門針對深度學習的計算晶元,而且符合車載晶元的需求,在功耗、散熱、穩定和速度方面都有優質表現。

當然,自主造芯,光靠AI演算法大牛何曉飛和蔡登(飛步首席科學家)還不夠。

飛步科技創始人何曉飛和聯合創始人曹宇(右)

此次正式對外亮相的還有飛步晶元核心團隊:

晶元團隊由聯合創始人曹宇負責,他是UC伯克利電子工程博士,大規模集成電路領域世界級專家,IEEE Fellow,參與飛步創業前,是亞利桑那州電子工程系教授,研究成果已經成功應用在英特爾、高通、IBM等設計技術中。

晶元架構負責人Hang Nguyen,前英特爾首席架構師,晶元架構國際級頂尖專家,在晶元行業有35年經驗,50多項專利。領導了多種英特爾低功耗移動晶元的架構和微架構涉及,開發了英特爾首款採用PCI Express和存儲加速集成的嵌入式Xeon系列處理器。

系統晶元集成專家Victor Szeto,前高通首席系統工程師,系統晶元(SoC)集成及驗證項目主管。之前領導開發了多款車用諮詢娛樂系統的產品,包括高通低功耗的Tenuto、Karkata和Diamond晶元。

飛步規劃

這次亮相,何曉飛被問及最多的問題自然是離職滴滴和貨運切入的問題。

何曉飛坦承,之所以離職滴滴,正是被AlphaGo為代表的第三波AI浪潮激蕩心胸,不再甘於以科學家身份參與宏偉變革,他希望作為創業者,在AI+交通的領域裡成就一番偉大事業。

而選擇無人貨運,不是因為更容易,恰巧是因為更難。

何曉飛表示,相較乘用小汽車,貨車在軟硬體一體化打磨上挑戰更大,比如在高速公路上如何縮短響應時間等問題,就需要團隊費心攻克。

另外,無人駕駛貨運的商業化剛需也顯而易見,經濟發展帶來的貨運需求提升,但人類司機成本、安全駕駛等方面的難題,都無比現實。相較而言,一旦無人駕駛貨運實現,不僅可以解決上述難題,還能7*24小時運轉,整體效益將大幅提升。

實際上,在近1年低調創業後,飛步無人駕駛貨車已經能實現晴天70Km/h,雨天50Km/h,以及雪天20Km/h的24小時全天候、高精度自動駕駛。

何曉飛也透露了飛步發展規劃:

  • 2018年,主要解決城際貨運,由一個城市倉庫到另一個城市倉庫貨運。
  • 2019年,主要解決市內貨運,涉及市內道路,人車混行。
  • 2020年,省際貨運,中間涉及充電、加油等問題。
  • 2022年,走向通用無人駕駛,打造出一個集環境感知、地圖定位、規劃控制、AI晶元為一體的AI技術平台——這可能也是飛步「越極限,入未來AI駕駛」的最好詮釋。

目前,飛步已獲創新工場天使輪投資。

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