自動(dòng)駕駛已然成為黃金的熱門(mén)賽道，但也面臨著技術(shù)、安全、倫理等多方面的諸多爭(zhēng)議。不久前，31歲的企業(yè)家在駕駛帶有“自動(dòng)駕駛”功能汽車途中發(fā)生事故，不幸逝世。與此同時(shí)，特斯拉輔助駕駛系統(tǒng)Autopilot也面臨來(lái)自美國(guó)監(jiān)管機(jī)構(gòu)的調(diào)查，加上此前上海車展車主維權(quán)事件的輿論持續(xù)發(fā)酵，一時(shí)間自動(dòng)駕駛安全性成為大眾關(guān)注和討論的焦點(diǎn)。
在近期舉辦的第11屆陸家嘴產(chǎn)業(yè)金融論壇上，格物鈦COO吳瓊婧作為主持人，與中海庭、楚航科技、高合汽車、尚頎投資、勁邦資本等自動(dòng)駕駛創(chuàng)新企業(yè)及產(chǎn)業(yè)資本的嘉賓，對(duì)"數(shù)據(jù)如何幫助提高自動(dòng)駕駛安全"這一話題進(jìn)行了深入探討。與會(huì)嘉賓普遍提及數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，并認(rèn)為數(shù)據(jù)開(kāi)放具有重要意義，倡導(dǎo)有條件的、逐步的、有相應(yīng)機(jī)制和標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)開(kāi)放，推動(dòng)安全前提下的數(shù)據(jù)開(kāi)放與車路協(xié)同，對(duì)推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)落地有關(guān)鍵作用。
無(wú)人駕駛落地面臨的挑戰(zhàn)是什么？
中海庭CEO劉奮認(rèn)為當(dāng)前無(wú)人駕駛落地所面臨的挑戰(zhàn)是多方面的，首先是技術(shù)上場(chǎng)景和數(shù)據(jù)的匹配度，其次是政策法規(guī)的制定，以及在無(wú)人駕駛落地過(guò)程中商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)邊界的重構(gòu)。尚頎資本股權(quán)投資部董事總經(jīng)理胡哲俊則認(rèn)為無(wú)人駕駛最大的挑戰(zhàn)仍然來(lái)自于技術(shù)，很多自動(dòng)駕駛車輛在路上因?yàn)橐恍┑图?jí)錯(cuò)誤發(fā)生事故，從側(cè)面說(shuō)明自動(dòng)駕駛技術(shù)還存在一定缺陷，尚未成熟到可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化讓消費(fèi)者放心使用的程度，在軟件、數(shù)據(jù)以及硬件方面還存在諸多技術(shù)難點(diǎn)需要去攻克。
勁邦資本合伙人王榮進(jìn)認(rèn)為無(wú)人駕駛落地的過(guò)程應(yīng)該是漸進(jìn)式的。在不同場(chǎng)景下無(wú)人駕駛商業(yè)化落地的時(shí)間有早有晚，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為無(wú)人駕駛會(huì)在礦區(qū)、港口、園區(qū)等特定場(chǎng)景率先落地，從商業(yè)角度來(lái)看這是個(gè)機(jī)器取代人的過(guò)程，智能化改造所帶來(lái)的效能提升有多顯著會(huì)是一個(gè)非常重要的考量點(diǎn)。
而在楚航科技高級(jí)顧問(wèn)浦維達(dá)教授看來(lái)自動(dòng)駕駛是一個(gè)龐大的系統(tǒng)性工程，需要循序漸進(jìn)、各要素間相互協(xié)作來(lái)提升整體水平。在此過(guò)程中最值得關(guān)注的是安全，一是汽車自身運(yùn)行的安全性，另一個(gè)就是敏感信息的數(shù)據(jù)安全。
高合汽車CTO馬克·斯坦頓提出了一個(gè)引人深思的問(wèn)題：人工智能下的無(wú)人車到底多安全才能被大眾接受？這是一個(gè)在政策法規(guī)層面需要繼續(xù)磨合、在技術(shù)層面需要繼續(xù)探索、在公眾接受度層面需要提高才能被解決的問(wèn)題。無(wú)人車商業(yè)化落地還有很長(zhǎng)的路要走，在往前走的過(guò)程中，如何高效、規(guī)模化地找到更多實(shí)際有效的場(chǎng)景數(shù)據(jù)會(huì)是很多公司下一個(gè)階段面臨的挑戰(zhàn)。
未來(lái)無(wú)人車落地技術(shù)路線：?jiǎn)诬囍悄芗又悄芫W(wǎng)聯(lián)
目前無(wú)人駕駛落地存在兩種技術(shù)思路，一種是單車智能，另一種是智能網(wǎng)聯(lián)。胡哲俊認(rèn)為單車智能加智能網(wǎng)聯(lián)是最適合我國(guó)國(guó)情的發(fā)展策略，我國(guó)在人口密度、通信技術(shù)和資源上都具備優(yōu)勢(shì)，政府的執(zhí)行力強(qiáng)，從公共交通的層面去推車路協(xié)同相對(duì)來(lái)說(shuō)阻力更小。馬克·斯坦頓深以為然，他表示雖然業(yè)界大家都在討論復(fù)雜場(chǎng)景、稀缺場(chǎng)景，但是這些場(chǎng)景的數(shù)據(jù)需要豐富到什么程度，達(dá)到怎樣的規(guī)模才是我們認(rèn)為夠了的數(shù)據(jù)量，這是一個(gè)需要被討論的問(wèn)題。在關(guān)注單車智能的同時(shí)，也不應(yīng)該忽視智能網(wǎng)聯(lián)車路協(xié)同給無(wú)人車安全性提供的巨大價(jià)值，車路協(xié)同會(huì)是未來(lái)無(wú)人駕駛落地非常好的契機(jī)。
無(wú)人駕駛賽道兵家必爭(zhēng)之地：數(shù)據(jù)
為避免在硬件上與傳統(tǒng)海外巨頭產(chǎn)生較強(qiáng)的正面競(jìng)爭(zhēng)，無(wú)人駕駛的軟件能力成為中國(guó)創(chuàng)新企業(yè)差異化競(jìng)爭(zhēng)彎道超車的突破口。王榮進(jìn)表示汽車產(chǎn)業(yè)投資人現(xiàn)階段會(huì)更加關(guān)注發(fā)展?jié)摿Ω蟮淖詣?dòng)駕駛軟件公司，而軟件的核心是算法和高質(zhì)量數(shù)據(jù)。目前無(wú)人駕駛商業(yè)模式正在發(fā)生深刻變化，數(shù)據(jù)和算法緊密結(jié)合的做法逐漸得到市場(chǎng)的認(rèn)可。無(wú)論是視覺(jué)還是雷達(dá)方案，本質(zhì)上都是一整套服務(wù)于汽車工業(yè)的軟件解決方案，而數(shù)據(jù)在其中扮演的角色是促進(jìn)算法持續(xù)迭代的基礎(chǔ)設(shè)施。
胡哲俊發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)車廠來(lái)說(shuō)越來(lái)越重要了，特斯拉最大的競(jìng)爭(zhēng)力不在于算法，而在于每天路上跑的車和這些車貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)，持續(xù)造血獲取海量數(shù)據(jù)的能力為特斯拉構(gòu)建了堅(jiān)固的護(hù)城河，通過(guò)這些數(shù)據(jù)可以不斷優(yōu)化自動(dòng)駕駛算法和模型，進(jìn)一步提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。國(guó)內(nèi)的自動(dòng)駕駛公司大多都是輕資產(chǎn)運(yùn)作的軟件公司，很難運(yùn)營(yíng)起龐大的車隊(duì)去持續(xù)獲取大量數(shù)據(jù)，這也是國(guó)內(nèi)自動(dòng)駕駛行業(yè)發(fā)展的痛點(diǎn)之一。
即便找到了數(shù)據(jù)獲取的途徑，數(shù)據(jù)的長(zhǎng)尾效應(yīng)也一直困擾著自動(dòng)駕駛研發(fā)團(tuán)隊(duì)，如何高效獲取和使用2%稀缺復(fù)雜場(chǎng)景下的高質(zhì)量數(shù)據(jù)始終是個(gè)難題。王榮進(jìn)提出可以通過(guò)一些AI的方法，或者模擬仿真來(lái)豐富場(chǎng)景庫(kù)去做算法優(yōu)化，這是非特斯拉系的企業(yè)可以考慮的方向。這與輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO于騫此前提出的“仿真測(cè)試是通向自動(dòng)駕駛的必由之路”這一觀點(diǎn)不謀而合，于騫認(rèn)為自動(dòng)駕駛對(duì)測(cè)試?yán)锍痰囊蠓浅８?，只有大?guī)模的路測(cè)才能保障真正的安全。而實(shí)際上稀缺場(chǎng)景的路測(cè)數(shù)據(jù)量是十分有限的，需要?jiǎng)?chuàng)造一種虛擬環(huán)境把現(xiàn)有數(shù)據(jù)的價(jià)值重新發(fā)揮出來(lái)，驗(yàn)證算法的修改、系統(tǒng)的變化是否安全可靠，加速開(kāi)發(fā)流程，提升路測(cè)效率。
格物鈦COO吳瓊婧也分享了格物鈦在汽車行業(yè)的解決方案，幫助車企的算法團(tuán)隊(duì)快速找到高質(zhì)量數(shù)據(jù)，創(chuàng)造更豐富的場(chǎng)景庫(kù)。無(wú)人駕駛行業(yè)每天會(huì)采集大量行車數(shù)據(jù)，一輛數(shù)據(jù)采集車每天會(huì)采集10TB的數(shù)據(jù)，100臺(tái)車就是PB級(jí)的數(shù)據(jù)量。吳瓊婧指出長(zhǎng)期路側(cè)采集的成本很高，如果能在海量的數(shù)據(jù)中快速找到符合需求的復(fù)雜場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)入模型訓(xùn)練階段，并且把采集的真實(shí)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成仿真場(chǎng)景庫(kù)，在仿真場(chǎng)景庫(kù)中做調(diào)優(yōu)，例如把旁邊并線的車速提高或者降低15%、或調(diào)整角度。這種做法可以仿真創(chuàng)造出更多的數(shù)據(jù)，來(lái)替代高成本的數(shù)據(jù)采集工作，這一方面的解決方案都可以用數(shù)據(jù)平臺(tái)的方式來(lái)實(shí)現(xiàn)。
破局稀缺場(chǎng)景的另一種可能：數(shù)據(jù)開(kāi)放
除了增加用戶端數(shù)據(jù)獲取的渠道和仿真測(cè)試，胡哲俊提出了另一種可能性：數(shù)據(jù)集的共享，通過(guò)車廠、自動(dòng)駕駛公司之間的數(shù)據(jù)共享去豐富各自的數(shù)據(jù)庫(kù)和數(shù)據(jù)集，進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高安全性。
浦維達(dá)教授頻頻點(diǎn)頭，他認(rèn)為數(shù)據(jù)的安全利用是很有商業(yè)價(jià)值的。現(xiàn)在在馬路上各家車企積累的上百萬(wàn)公里的行駛數(shù)據(jù)，是通過(guò)很多輛車疊加起來(lái)的，單一車輛的行駛里程和區(qū)域也是相對(duì)有限的。這個(gè)時(shí)候就需要大家把數(shù)據(jù)放在一個(gè)公共平臺(tái)上進(jìn)行共享、交流，甚至進(jìn)行交易。小企業(yè)或許沒(méi)有太多人力物力投入到高成本的采集數(shù)據(jù)運(yùn)營(yíng)工作中，這些都可以通過(guò)購(gòu)買(mǎi)服務(wù)來(lái)解決。綜合而言，這些數(shù)據(jù)是可以不斷復(fù)用產(chǎn)生規(guī)模效益的，無(wú)論是政府還是行業(yè)組織都應(yīng)該倡導(dǎo)這種做法。
劉奮也對(duì)數(shù)據(jù)開(kāi)放抱有持堅(jiān)定不移的支持態(tài)度，必須承認(rèn)汽車工業(yè)還是相當(dāng)保守的，數(shù)據(jù)掌握在每個(gè)車企手中，它的流動(dòng)性和價(jià)值被遠(yuǎn)遠(yuǎn)低估了。如果一旦數(shù)據(jù)能被開(kāi)放出來(lái)，一個(gè)超過(guò)所有人想象力的商業(yè)時(shí)代就真的來(lái)臨了，在這個(gè)讓人熱血沸騰的“數(shù)智化”時(shí)代，數(shù)據(jù)開(kāi)放會(huì)極大促進(jìn)社會(huì)運(yùn)行效率。
王榮進(jìn)認(rèn)為數(shù)據(jù)共享是有條件的，應(yīng)該視具體情況來(lái)決定是否開(kāi)放。帶有一定公共屬性的、和交通路況相關(guān)的數(shù)據(jù)是應(yīng)該拿出來(lái)被積極共享的，但是用戶和單車的數(shù)據(jù)可能車企還會(huì)有所保留。胡哲俊進(jìn)一步補(bǔ)充道：數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是在特定生態(tài)圈里有限度地被共享，而不是完全面向全社會(huì)的、不加限制的開(kāi)放。這種不加限制的數(shù)據(jù)共享可能會(huì)帶來(lái)負(fù)面的安全隱患。數(shù)據(jù)具體應(yīng)該以什么樣的形式被共享，會(huì)受到怎樣的限制是需要整個(gè)行業(yè)的參與方進(jìn)一步深入研究的。
格物鈦看到了數(shù)據(jù)開(kāi)放的重要性也認(rèn)可數(shù)據(jù)開(kāi)放應(yīng)當(dāng)有條件地、逐步地、有一套機(jī)制和標(biāo)準(zhǔn)地來(lái)向社會(huì)做倡導(dǎo)。在今年世界人工智能大會(huì)上，格物鈦和上海白玉蘭開(kāi)源開(kāi)放研究院共同發(fā)布了《木蘭-白玉蘭開(kāi)放數(shù)據(jù)許可協(xié)議》，希望從法律層面提供一種“社區(qū)行為標(biāo)準(zhǔn)”去加速數(shù)據(jù)開(kāi)放共享。
8月一場(chǎng)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)造成的車禍引發(fā)了全社會(huì)對(duì)自動(dòng)駕駛安全性的擔(dān)憂，然而就在一周后的特斯拉AI日上，特斯拉發(fā)布了一款人形機(jī)器人，開(kāi)始把在汽車行業(yè)里獲得的軟件持續(xù)迭代方法用于布局高階人工智能算法突破，重新點(diǎn)燃了外界對(duì)單車智能完全市場(chǎng)化的憧憬與向往。
道阻且長(zhǎng)，生而又有幸。試想未來(lái)在全球范圍內(nèi)自動(dòng)駕駛的滲透率達(dá)到10%甚至15%以上，所有的技術(shù)問(wèn)題會(huì)從汽車工業(yè)的智能網(wǎng)聯(lián)化拓展到智慧交通的運(yùn)營(yíng)管理，自動(dòng)駕駛將重塑城市形態(tài)與生活方式，商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)邊界會(huì)經(jīng)歷重構(gòu)，全新的規(guī)則體系會(huì)應(yīng)運(yùn)而生，身處于這樣一個(gè)變革時(shí)代值得每一個(gè)人去證明、實(shí)踐自己，而現(xiàn)在所有自動(dòng)駕駛賽道玩家正在做的就是提前布局規(guī)則，加速這一時(shí)代的到來(lái)。作為一家專注于打造人工智能新型基礎(chǔ)設(shè)施的初創(chuàng)企業(yè)，格物鈦正在以數(shù)據(jù)為中心的開(kāi)發(fā)方式，向全球AI創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)、前沿高校實(shí)驗(yàn)室和機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者社區(qū)提供數(shù)據(jù)平臺(tái)支持，助力自動(dòng)駕駛安全發(fā)展。
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