走低成本路线的驭势科技，已经率先让无人车跑了起来 | 公司调研
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视频中是驭势科技目前已经实现的无人驾驶，没有驾驶座、方向盘、刹车油门等，只有单排或双排座位，自动开车、自动行驶、自动泊车、自动充电。
这款外形小巧的无人车可以在限定区域内实现自动行驶，目前已经在房山区投入试点。
这样的项目进度，对于今年年初才成立的驭势科技来说，并不算慢。
自动驾驶风口到来，团队顺势而成
驭势科技脱胎于计算机视觉创业公司格灵深瞳。
2013年，赵勇从谷歌离职创办格灵深瞳，并出任CTO。从2014年下半年开始，格灵深瞳由ADAS切入汽车领域。但是后来，随着做ADAS的公司越来越多，他发现，这条路的门槛在降低，已经到了拼价格而非技术的阶段。与此同时，越来越多的科技企业在自动驾驶上加快布局。于是，他将眼光放到了更远的自动驾驶。
但是，由于自动驾驶还涉及到决策和控制，而格灵深瞳的专长只在视觉，因此，他决心建立一家新的公司，除了拥有计算机视觉技术，还要有最好的复杂系统设计和汽车规划控制技术。
在复杂系统设计方面，英特尔是当之无愧的第一。于是他找到了时任英特尔中国研究院院长的吴甘沙。
吴甘沙在英特尔工作了16年，从手机系统做到并行计算，再到物联网、大数据、5G、人工智能、机器人。与此同时，他也先后错过了互联网、移动互联网、以及大数据的创业风口。
2015年，新一波的人工智能创业热潮兴起，他意识到又一个机会来了，这一次，他不能再错过。
而之所以选择自动驾驶，是因为在他眼里，这世界运行的三大基础——信息流、能量流和交通流前所未有地三流汇一，而前者解决得很好，后两者则严重落后。选择做智能驾驶，就是为了重构交通流。
有了复杂系统设计，还差一个汽车规划控制。于是赵勇找来了“车辆规划控制”第一人姜岩。
姜岩博士毕业后在北京理工大学研究自动驾驶，2013年获得“中国智能车未来挑战赛”冠军，2015年开始在北京三环上测试自动驾驶汽车。但学术研究很难进行商业化落地，只有从学界转向业界，才能真正把自动驾驶推向市场。赵勇的到来正好给了姜岩一个机会。
除此之外，吴甘沙还找来了在英特尔做系统架构的周鑫和彭进展。自此，驭势科技联合创始团队集结完毕，正式开干。
图：驭势科技团队
低成本方案，两条线并行
驭势要提供的是包括环境感知、规划决策、执行控制在内的全方位自动驾驶解决方案。
而现在主流的自动驾驶方案主要基于三种感知技术——高精度激光雷达、高精度GPS和高精度惯性导航，价格分别为70万、50-100万人民币、30万。光是感知设备就将近200万元，这样的高成本方案，对于想要快速实现产品落地的创业公司来说根本不现实。
因此，驭势选择了一套低成本方案——用双目摄像头和深度学习算法代替几百万的感知设备，同时辅以雷达和超声波传感器，把整套解决方案的成本控制在1000美元之内。
由于一步到位实现全天候、全区域的无人驾驶在3-5年内无法实现，而考虑到成本可接受、技术足够可靠、法律法规允许，驭势最终确定了两条路线：
第一， 限定区域无人驾驶；
第二， 全天候半自动驾驶。
第一条路线就是文章开头视频中所展示的技术。这种新型自动驾驶汽车专为封闭园区、景区等限定区域设计，不需要司机，只要设定好路线和停车点，机器可以全权负责驾驶和泊车。
之所以选择从这些限定区域开始，是因为相对来讲，这些环境和场景情况已知、不会太复杂，因此不需要高精度设备，只用摄像头视觉方案就可以保证安全性和可靠性。而且由于一些园区内定点班车司机的工作相对枯燥又缺乏挑战性，因此，越来越多的司机不愿意从事这种工作，驭势的无人驾驶汽车正好可以解决这个问题。
本月初，驭势科技正式和房山区政府合作，在房山区几个点启动自动驾驶汽车试运行。驭势希望从这样的低成本方案去着手，通过某些领域和应用场景落地，从而以点带面，一步步实现任意区域自动驾驶。
图：驭势科技自动驾驶汽车
第二条路线又称人机共驾，类似于特斯拉的Autopilot。人依然是驾驶主导方，机器作为协同方进行协作驾驶。驾驶时，机器实时收集信息，并在需要时提供转向、助力或刹车辅助，也可以在某些特殊场景下实现自动驾驶，但人还不能完全从驾驶中解放出来。
这条路线目前也在同步推进，但是由于国内路况更复杂，标准尚未建立，交通法规等一系列政策措施尚未成型，因此落地起来会相对较慢。据驭势科技系统架构总监彭进展介绍，人机共驾方案预计会于2018年装车，由于从装车到出厂，大约需要2年时间，因此正式进入市场可能会在2020年。
未来畅想：自动驾驶+共享乘车
虽然目前自动驾驶汽车的商业模式尚未成型，但是关于未来，驭势科技却已经有了比较清晰的畅想——基于自动驾驶的共享经济。
当前的出行存在两大问题：按需出行服务的车辆太少，成本太高。自动驾驶新能源出行工具，不仅可以解决需求问题，还可以降低成本，同时也有利于改善环境和交通拥堵问题。
此外，与当前的共享汽车不同，未来的自动驾驶汽车会有单排两个或一个座位，解决出行的个性化需求。这样的车所需电池少，成本会大幅降低，还会有配套的充电桩和换电站。同时，基于车联网和大数据，运营者还可以了解每个人的出行规律。
驭势关于自动驾驶+共享经济的设想，早已有传统车企和科技巨头争相布局。
通用汽车就是个典型。这家底特律老牌车企在今年年初颇为高调，先是以5亿美元领投乘车共享公司Lyft F轮融资，后在3月份以10亿美元收购自动驾驶创业公司Cruise Automation，希望赶上这波智能驾驶和共享经济的热潮，其野心可见一斑。
此外，Uber也在今年9月启动了自动驾驶汽车的上路测试，并与沃尔沃共同投资3亿美元布局基于自动驾驶的共享乘车。
当然，通用场景下的自动驾驶对大家来说都还较远，要让自动驾驶服务于人们的日常出行，交通法规、配套基础设施等都要先到位，现在看来，这起码需要5-10年。
巨头争抢，驭势科技优势何在？
回到当前，驭势科技的两条商业化路径也充满挑战。
首先，限定区域自动驾驶虽然不容易受到监管约束，但是要真正实现商业化，还是要能够解决企业实际需求，比如园区班车、景区游览车、夜间作业等，并且保证以更低的成本、更优的效果替代企业现有方案。此外，由于自动驾驶汽车前期需要了解环境、收集数据，因此在真正投入使用前，驭势还需要花大量的时间进行实地路测。
其次，人机共驾方面，驭势面临着来自科技巨头、创新车企、传统智能驾驶技术提供商的多方竞争。
谷歌、百度的高成本方案虽然短期看来难以落地，但是一旦硬件成本降下来，就可以迅速实现量产；特斯拉的Autopilot硬件也刚刚升级到第二代，其首代 Autopilot 已经累积了 13 亿英里数据，这些数据进入机器学习系统后，可以帮助特斯拉快速学习，向增强版Autopilot和全自动驾驶迈进；Mobileye作为智能驾驶领域的行业领头羊，也正在从其传统的ADAS转向自动驾驶，驭势接下来要做的很多事情都会与Mobileye产生交集。
而且，按照驭势的计划，限定区域无人驾驶将在近两年逐渐实现商业化，而全天候半自动驾驶的人机共驾真正面世还要等到2020年，这一时间与绝大多数布局自动驾驶的车企不谋而合。
图：10家代表车企自动驾驶项目进度及商业化时间
当然，驭势也有自己的优势。
首先，无论是互联网公司、科技巨头，还是传统车企，自动驾驶方案的落地一定先从豪华高配车型开始，而选择低成本方案的驭势则有可能在中低端市场上实现突围。同时，驭势科技以开放的心态和互联网车企合作，更有助于降低汽车成本，快速实现商业化落地。
其次，Mobileye更擅长用低分辨率的单目摄像头以及单一的非深度学习算法来做ADAS，而要做自动驾驶，一方面ADAS本身算法比较单一，另一方面对硬件体系、软件算法都要大改，因此和创业公司相比，优势并不明显，甚至可能成为劣势。
最后，驭势科技是国内唯一一家专注做自动驾驶，并提供从感知、定位、规划、控制完整解决方案的创业团队。这个团队不仅有来自格灵深瞳的赵勇提供视觉技术支持，还有多年潜心钻研低成本感知配置、无需高精度地图自动驾驶的姜岩，更有吴甘沙带领的英特尔骨干团队，将视觉感知、多传感器融合、自动驾驶控制和规划做成高性能计算机。
在2020年自动驾驶汽车爆发前，驭势科技能否抓住这3-4年的商业化时机，关键还在于其限定区域无人驾驶落地情况如何。新技术的推广普及往往需要政府助力，至少现在，驭势科技已经走出了第一步。接下来会如何，只能等待市场给出的答案。
近期，爱分析对驭势科技联合创始人兼系统架构总监彭进展进行了调研访谈，现将部分内容摘录如下。
Q：目前团队规模和构成如何？
A：目前团队不到40个人，年底计划扩充到50人，有超过80%的人都在做技术。
Q：限定区域无人驾驶采用何种商业模式？
A：商业模式我们还在探索，目前只是跟政府合作，以项目支持的方式进行，未来商业模式可以很灵活。
Q：在房山试点的车，是改装的还是直接跟车企合作？
A：现在没有真正的无人车，要么改装，要么自己设计制造。跟房山的车，有自己改装的，也有跟车企合作的。
Q：在试点的时候需要考虑监管要求吗？
A：非公共道路直接跟企业谈好就行，景区方面看情况，大部分景区不需要。如果是公共道路，就需要交管局、交通部等监管部门的批准。
Q：未来会选择和什么样的车企合作？
A：我们已经在跟几家互联网车企接触，他们都非常愿意与我们合作。同时，我们也非常期待和主流车厂进行合作。作为创业公司，我们会保持灵活的战略目标，只要有机会就会去抓，总之核心是提供无人驾驶解决方案。
Q：智能驾驶和互联网汽车如何互补合作？
A：互联网汽车是对造车的颠覆，智能驾驶是对汽车使用的颠覆。
互联网汽车，或者说新能源汽车，主要带来了两大变化：
第一， 结构变简单，一部标准汽车零部件3万个，新能源汽车不到1万个，降低了三分之二。
第二， 产业链变短，更容易管理，生产难度呈现数量级降低。
第三， 生产周期变短，传统汽车从设计、开发、验证、测试、到上牌照，基本需要五年时间；而新能源汽车只需要两年。
第四， 生产成本下降，传统造车必须要1000亿人民币以上，限制了很多可能性；而互联网造车只要100亿或者几十亿就可以，成本大大降低。
未来，新能源汽车成本的大幅降低，将会为自动驾驶技术的普及提供有利条件，互联网汽车一定会和无人驾驶紧紧绑在一起。
Q：做自动驾驶的同时，也做人机共驾，是出于什么考虑？
A：目前有两种实现自动驾驶的途径：一种是谷歌、百度一步到位型的；另一种是Mobileye和特斯拉循序渐进型的。我们做的就是第二种。自动驾驶的目标是把人从驾驶中解放出来，先解放双手，再解放双眼，最后解放大脑，人机共驾就是要先实现前两步。无人驾驶是增量市场，人机共驾是存量市场，我们在做无人驾驶的同时，也希望把我们的方案用到人机共驾这个存量市场中去。
Q：人机共驾最大的难点在哪？
A：实际上，技术开发和产品测试难度都不大，最大的难点在于用现有乘用车到实际道路上去做测试。因为人机共驾基于公共交通，无人驾驶是在做点，而人机共驾是在做面，必须要在公共交通中进行足够多的测试，收集到足够多的数据，才能保证最终的安全性和可靠性。我们和车企合作的几辆测试车现在天天在开，现在在北京已经积累了几万公里的里程。
Q：人机共驾方案实现到何种程度？何时落地？
A：单从技术角度讲，现在已经实现了落地。但是考虑到成本和量产，可能还需要2年时间，那时候硬件成本也会降下来，而正式上市会在2020年。
Q：人机共驾一套方案成本多少？
A：整车成本要做到小于1000美金级别。
Q：国内哪些车在用Mobileye的技术？
A：国内一些大厂都跟Mobileye有联系，但是如果增加自动驾驶的成本，后续会增加一系列成本，整体成本几万人民币，再考虑到利润空间，就会更多，而国内车厂又通常比较保守，因此在推进方面也比较慢。
但是真正的无人驾驶会把成本降下来，未来传统车会向电动车转变，通用车会向专用车转变，车本身的成本降低以后，相比之下，无人驾驶的成本就没那么多了。
Q：驭势的核心竞争力是什么？
A：我们的核心竞争力主要有三点：
第一， 整个无人驾驶系统，包括感知、定位、决策、控制，每行代码都是我们自己写的。
第二， 感知模块采用视觉+深度学习算法，无论是视觉技术还是深度学习算法，都是我们的核心优势。
第三， 我们是从整体去看无人驾驶，从某种程度上摆脱了传统汽车的设计，而是从舒适、便捷的角度去设计真正的无人驾驶汽车。
Q：2017年战略目标？
A：把自动驾驶技术产品化，并继续推进落地试点。
Q：近期是否有融资计划？
A：目前正在谈，等到合适的时候会公布。
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