2018年4月23-25日，由投中信息、投中網主辦，投中資本協辦的“第十二屆中國投資年會(hui) ·年度峰會(hui) ”在上海金茂君悅酒店舉(ju) 辦。本次會(hui) 議主題為(wei) “價(jia) 值的力量”，來自國內(nei) 外上百家私募股權機構匯聚一堂，對當前行業(ye) 熱門話題展開討論。
在此次峰會(hui) 上，yth2206游艇会智能CEO虞正華就“無人駕駛的幻想與(yu) 前景”主題進行了精彩分享。
虞正華表示，無人駕駛更大規模的測試，是隻有真正進入量產(chan) ，經過幾十萬(wan) 輛車上百萬(wan) 輛車用同樣的技術進行測試了，才能真正探尋到實現L4自動駕駛所麵臨(lin) 的、所需要解決(jue) 的Corner Case。“真正要解決(jue) 的技術通路是把L3、L4的技術先用到L1、L2的產(chan) 品中，通過這樣的產(chan) 品，能夠驗證到這項技術在100萬(wan) 台廣泛測試下Corner Case到底在哪裏”。
以下為(wei) yth2206游艇会智能CEO虞正華在“第十二屆中國投資年會(hui) ”精彩演講實錄，投中網整理。
虞正華：大家下午好，非常高興(xing) 有機會(hui) 跟大家分享一下我們(men) 關(guan) 於(yu) 自動駕駛的理解。原來的題目希望我講自動駕駛的幻想與(yu) 前景，而我覺得更合適的是講一下幻想與(yu) 挑戰。因為(wei) 所有的前景都是基於(yu) 挑戰已經解決(jue) 的前提之下。
技術進展讓自動駕駛的商業(ye) 模式演變
人類關(guan) 於(yu) 自動駕駛的幻想由來已久，這是1950年代美國的廣告，那時候預想自動駕駛有朝一日實現的那一天。實際上，自動駕駛真正進入大家視野，好像已經觸手可及了，是最近十年之內(nei) 的事。這也伴隨著人工智能技術的進展，大家覺得技術解決(jue) 的步伐已經臨(lin) 近了，在這裏麵Google做了很重要的先驅性工作。
我們(men) 在人工智能領域，過去幾年確實是隨著深度學習(xi) 的進展，取得了很多重要的進步。我們(men) 去年組織了國際競賽，得了世界第一，任務是一個(ge) 像素級的語義(yi) 分割，上麵是原始的攝像機看到的視頻，下麵是計算機算法、人工智能算法所得到的結果。可以看到通過現在人工智能技術，能很準確辯證到道路、人行道、電線杆、交通標識等。
大家過去也經常講說到視覺夜間情況怎麽(me) 樣，我們(men) 這也有相應的對比，這是在伸手不見五指的晚上，這是一個(ge) 深夜，車開著近光燈，左邊是跟人眼主觀感受相近，在這樣的情況下人可能會(hui) 看清近光燈照的主體(ti) ，除此之外都是黑糊糊的一片。現在新一代的寬動態傳(chuan) 感器和高級的圖象處理算法，能讓我們(men) 在新技術之下看清的遠遠不隻是近光燈所及了。
有了這些技術的進展，自動駕駛也有很多想象空間，比如說Waymo做自動駕駛出租，演變的商業(ye) 模式以後我們(men) 的交通出行從(cong) 買(mai) 汽車到買(mai) 服務，包括自動駕駛的卡車OTTO在這方麵做了很多很重要的工作。
無人駕駛的不安全事件可以被避免嗎？
整體(ti) 而言，互聯網企業(ye) 對自動駕駛相對來說是比較激進的，這條路線通常會(hui) 投入到L4、L5的研發，也希望我們(men) 將來能直接提供運營。相對來說車廠反而是比較保守的，會(hui) 一步一步往前走，循序漸進的路徑。我們(men) 沿著不同的路徑，但終點都是一樣的。
要考量的是，沿著不同路徑的選擇，帶來的問題或者風險是什麽(me) 呢？今年3月18日有一個(ge) 事件，對整個(ge) 自動駕駛界有很深遠的影響。大家看新聞也看到了，Uber停止了所有自動駕駛車的測試，Nvidia停止了所有自動駕駛的測試，Toyota停止了所有自動駕駛的測試，這個(ge) 是很不幸的事件，但這類的事件，也許對單一事件而言是可以避免的，但是我們(men) 會(hui) 看到的從(cong) 概率上來說，這類事件是必然會(hui) 發生的。
為(wei) 什麽(me) ？從(cong) 單一事件而言，把同樣的當時相機采集的視頻跑到我們(men) 自己的今天已經量產(chan) 的產(chan) 品中，我們(men) 能很準確的找到這個(ge) 目標，我們(men) 提前1.4秒可以發現這個(ge) 行人，似乎說這個(ge) 事件我們(men) 是可以避免的。所以對於(yu) 這個(ge) 事件，其實我們(men) 並沒有看到最終的調查結果，所以我們(men) 並不知道當時因為(wei) 這輛車上裝了攝像機，我們(men) 並不知道當時發生了什麽(me) 。
但是我們(men) 是否認為(wei) 這個(ge) 事件是完全可以避免的呢？我們(men) 的回答是NO，今天為(wei) 什麽(me) 要進行大量的無人駕駛的測試，就是因為(wei) 你現在還不能證明其安全性，這是雞生蛋蛋生雞的問題，你不能證明安全性的前提必須要進行大量的測試。
在今天任何一套完全自動駕駛的車都是一輛不安全的車。自動駕駛本身是非常複雜的係統，有很多的模塊組成，從(cong) 感知到定位到決(jue) 策到最後的控製，這樣一個(ge) 複雜的係統，我們(men) 認為(wei) 你要通過如何驗證其安全性，如果把所有的東(dong) 西混在一起驗證，你要跑大量的實驗，驗證的周期非常漫長。
所以我們(men) 認為(wei) 一個(ge) 複雜係統的驗證，更需要拆解到某一個(ge) 獨立驗證安全的模塊，這之後你整個(ge) 係統，整個(ge) 驗證周期反而能夠縮短，反而能夠實現整體(ti) 係統安全的目標。而安全的自動駕駛離不開安全的傳(chuan) 感器。
傳(chuan) 感器到99%準確率依然不安全
對任何一個(ge) 傳(chuan) 感器而言，我們(men) 認為(wei) 99%或者更高夠不夠。這裏舉(ju) 一個(ge) 簡單的車道線檢測的例子，車道線而言常見的有直線有虛線，如果直接開上路去測，99%能碰到都是類似這樣的場景，是不是你如果達到99%準確率就安全呢？你可能還會(hui) 發現其他的類型，有魚骨線，還有車道合並和分拆。這些1%不能解決(jue) ，碰到這種Corner Case就是100%不能解決(jue) 。所以我們(men) 要解決(jue) 的問題是我們(men) 不斷探尋係統的邊界，我們(men) 係統的CornerCase，隻有把這些探索完畢了係統才有可能是安全的。
我們(men) 過去已經做了很多工作解決(jue) Corner Case。為(wei) 了這些Corner Case，做了很多工作，Waymo花了差不多兩(liang) 年的時間在美國測試500萬(wan) 英裏，對於(yu) 自動駕駛的公司來說，財力如Waymo做了500萬(wan) 英裏這個(ge) 測試夠不夠？人類開車每一億(yi) 公裏出一次嚴(yan) 重的事故。對任何自動駕駛的公司而言，測500萬(wan) 英裏或者跟事故發生的概率而言是很微不足道的事。
我們(men) 自己也花了兩(liang) 年多的時間，在進行超過500萬(wan) 公裏的測試，我們(men) 也看到中國的公路確實非常複雜，有各種各樣的板車、農(nong) 用車、三輪車等，我們(men) 對這500萬(wan) 公裏進行充分的測試，但我們(men) 認為(wei) 還是不夠的，因為(wei) 任何一個(ge) 自動駕駛公司也好，創業(ye) 團隊也好，如果自己搞幾百台車，你就算一輛車一年跑十萬(wan) 公裏，幾百萬(wan) 公裏這樣測試的量，對於(yu) 你真正在自動駕駛工況中發生的Corner Case是遠遠不夠的。Waymo是在美國定幾千輛車開始運營，更重要的目的是開始進行大規模的測試。
量產(chan) 才會(hui) 知道Corner Case在哪兒(er)
我們(men) 實際而言，更大規模的測試是隻有你真正進入量產(chan) ，你經過幾十萬(wan) 輛車，上百萬(wan) 輛車用同樣的技術進行測試，才能真正探尋到實現L4自動駕駛所麵臨(lin) 的、所需要解決(jue) 的Corner Case。真正要解決(jue) 的技術通路是把L3、L4的技術先用到L1、L2的產(chan) 品中，通過這樣的產(chan) 品能夠驗證到我這項技術在100萬(wan) 台廣泛測試下Corner Case到底在哪裏。這是我們(men) 做的一項工作，這段視頻不知道能不能放出來，這是麵向L3的。我把這個(ge) 說一下就行了，前麵類似比較典型的方案，今天如果做L3，也是這樣的視覺感知的係統，但是我們(men) 把這個(ge) 首先在海量的L1、L2進行充分的驗證。
圍繞這條路，我們(men) 把這個(ge) 東(dong) 西做成產(chan) 品，我們(men) 做到乘用車、商用車，我們(men) 今天已經有量產(chan) 車，明年會(hui) 有更多的量產(chan) 車進行相應的驗證。為(wei) 了實現這個(ge) ，我們(men) 在相應的人工智能方麵，在核心的算法上已經進入了深入算法芯片化的工作，因為(wei) 這套人工智能算法都需要很強有力的計算芯片來承載。我們(men) 在量產(chan) 的產(chan) 品中是我們(men) 第一代的芯片化、嵌入式的計算平台，後續也會(hui) 開展進一步的自動駕駛的芯片工作。
我們(men) 認為(wei) 自動駕駛的發展是三個(ge) 階段。今天已經很多量產(chan) 的是輔助人工進行智能的駕駛，下一個(ge) 是行業(ye) 要解決(jue) 的關(guan) 鍵性問題是實現安全的自動駕駛。這可能是將來五年之內(nei) 能把這個(ge) 解決(jue) 好，已經是最重大的突破。
但真正未來舒適的自動駕駛，需要整個(ge) 行業(ye) 更長久的努力。我們(men) 認為(wei) 一輛自動駕駛的車首先是安全的車，而安全的車一定是經過充分認證的車。所以我們(men) 認為(wei) 對這個(ge) 行業(ye) 最大的挑戰，如何你能夠以用戶可以接受的成本提供安全的自動駕駛的量產(chan) 車。
