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离开滴滴首次公开露面,何晓飞的这家自动驾驶公司还自研AI芯片

责任编辑:zsheng |来源:salon36沙龙  2018-06-13 22:04:16 本文摘自:机器之能
这是何晓飞离任滴滴出行高级副总裁兼研究院院长,转身创业后的首次公开露面,其创设的自动驾驶公司飞步科技也终于走到聚光灯下。  
  飞步科技创始人兼 CEO 何晓飞(左)和飞步科技联合创始人曹宇(右) 「在过去漫长的时间里,我看着一个又一个风口的到来,说实话心里挺痒痒的。」何晓飞说。 「在第三波人工智能浪潮里,毫无疑问,交通是相对启动较早而且真正能够看到开始落地的方向,我确实比较激动,所以从滴滴出来创立了这家公司。」 较之自动驾驶公司扎推成立的 2016 年,成立于 2017 年 7 月的飞步科技似乎显得有点姗姗来迟。 为什么这个时候还需要这样一家自动驾驶创业公司?或许因为,仍然有不少问题需要这样的人来参与解决。 「过去都是作为科学家进行研究,学了这么多年的知识,终于能够派上用场了。」何晓飞说。 公司成立后不到半年,2017 年 12 月,公司获得自创新工场的天使轮融资(具体数额尚未披露)。何晓飞在滴滴积累的深厚产业经验,再加上足够亮眼的学术履历,也让飞步科技打上了「实力派」的标签。  
  何晓飞名片 从货运切入,提供包括 AI 芯片在内的一体化解决方案 尽管自动驾驶早期始于乘用车,但在何晓飞看来,从长远来看,商用车拥有一个更加广阔的市场,货运市场空间巨大。 因此,在自动驾驶领域的众多场景中,飞步科技选择从无人驾驶货运切入,并致力于发展通用无人驾驶。  
  不过,在商用车上实现自动驾驶技术也面临不小的技术挑战。 比如,卡车的车身结构相对松散,需要多传感器实现在线标定;卡车盲区相对较大,需要配合多传感器融合。由于卡车还存在稳定性差的特点,需要有力的多目标优化决策。另外,卡车机动型较差,离不开精细化建模和控制以及远距离感知能力。 为了解决这些技术落地过程中的痛点,飞步科技采用了算法结合专用芯片的一体化设计解决方案。 环境感知、地图定位、规划控制以及 AI 芯片,构成了公司 AI 技术平台的四个主要部分。 在解决环境感知方面,飞步科技会使用当前最为常见的传感器融合方案,通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等传感器感知周围世界。 地图定位包括无人驾驶车辆的位置定位以及周围车辆的位置定位,通常的方法是建立一个高清地图。与乘用车场景下需要构建整个城市的地图不同,货运场景下往往是固定路线。 在掌握了周围环境及自身位置之后,为车辆设计行车路线及轨迹并控制其沿着规定的轨迹行驶就是所谓的规划控制。控制涉及刹车、转向、油门等汽车零部件,不同于大部分零部件来自进口的乘用车,出于成本方面的考虑,商用车会在核心技术指标参数上存在更大误差。 拥有了优质的算法后,强大的计算能力必不可少。因此,AI 芯片成为这套方案中非常引人注目的部分。 「想要无人车比人类司机表现得更好,纯粹只优化算法是不够的,我们的想法是通过优化算法,再把算法放到专用芯片,而不是通用芯片,这样最终可以缩短 10 倍以上的反应时间。」飞步科技联合创始人曹宇说。 「从芯片的发展来看,深度学习架构还是处于早期,现在没有专门针对无人驾驶的芯片。在无人车上用的要求更高,包括功耗、防震等等。我们的芯片功耗 5 瓦,比普通芯片快 100 倍。 英特尔、高通在硬件方面有很深的积累,但他们也许并不擅长软件和算法。」  
  为此,飞步科技拥有专门的一个芯片团队,聘请业内顶尖的芯片领域专家,致力于设计针对无人驾驶的专用芯片。 据何晓飞透露,公司将于今年年底或明年年初进行流片。  
  目前,公司已有几十人,美国团队的规模也为几十人左右。据介绍,团队研发成员占比超过 90%,博士比例约为 25%。 此外,公司还邀请了浙江大学计算机科学与技术学院教授、人工智能、机器学习专家蔡登担任公司的首席科学家。 分四步走,2020 实现通用无人驾驶 目前,飞步科技的无人驾驶车辆使用的是纯电动车,已经可以在晴天、雨天、雪天分别以 70km/h、50km/h、20km/h 的速度,实现 24 小时全天候、高精度的行驶。  
  根据规划,公司将于 2018 年实现城际货运,主要针对两个城市之间,例如杭州到宁波,仓库到仓库之间的货运。 接下来,还将继续分三个阶段最终实现通用无人驾驶。 在 2019 年实现室内货运,可以理解为店铺到店铺之间的货运,涉及市区中的道路,因此会更加复杂一点。 在 2020 年实现省际货运。如果说,城际货运覆盖的是 200 公里的范围,那么,省际货运覆盖的则是 800 公里以上的路段。例如,从北京到上海。这个过程涉及的问题又会更多,例如电动车的充电、汽油车的加油。 最终,希望在 2022 年实现通用无人驾驶。  
  不断转换的人生角色 2015 年,当时正与 Uber 中国激烈竞争的滴滴请来了何晓飞。 何晓飞正式加盟后,负责滴滴出行平台核心交易引擎建设。后来滴滴出行中的拼车、动态调价、订单分配、运力调度、供需预测,路径规划等项目,均出自交易引擎。 而在此之前,他一直从事学术研究。 2000 年,何晓飞前往芝加哥大学攻读计算机博士学位,之后以实习生的身份进入微软亚洲研究院,并加入美国雅虎公司担任雅虎研究科学家。2007 年,他加入母校浙江大学,任职教授。 然而,出乎大家意料的是,2016 年 8 月,滴滴赢得与 Uber 中国之战后仅一个月,何晓飞离职。一段时间的沉寂后,他又以飞步科技创始人兼 CEO 的身份出现在了公众视野。 「我希望在未来的十年、二十年里可以在人工智能结合交通这个领域做一番伟大的事业,也算是圆我自己的一个梦想。」 在被问及为何孤注一掷创业做自动驾驶时,何晓飞的回答耐人寻味: 「难不难在于,你是否确定一件事情是否一定会发生。」他说, 「今天的自动驾驶可能在技术上还有方方面面的困难,但它就是一件一定会发生的事。只要坚信它一定会发生,并把它当做一辈子的事业去追求就好。」
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