吴甘沙:无人驾驶“落地为安”,驭势科技已批量交付

2018年10月18日-21日,以“开启汽车新时代”为主题的“世界智能网联汽车大会”在北京国家会议中心盛大召开。驭势科技、百度、微软等知名科技公司亮相世界智能网联汽车大会分会场——未来汽车开发者大会,共同交流全球智能网联汽车前沿技术与最新应用。驭势科技CEO吴甘沙在大会上发表了题为《无人驾驶:从轻絮飞扬到落地为安》的演讲。

吴甘沙:无人驾驶“落地为安”,驭势科技已批量交付

以下为演讲内容:

我今天的演讲题目为什么叫“从轻絮飞扬到落地为安”呢?今年年初的时候我有一个观点,如果2016年是无人驾驶的立春的话,2017年是雨水,雨水充沛、草木萌动,大大小小的公司都起来了。2018年当时我预测是惊蛰,既能够听到商业化的春雷,同时也会有倒春寒,事实上是什么样子呢?

发现我们一下子跳过了好几个节气,直接到谷雨了,天气非常暖,满天都是杨絮,但是杨絮很轻,不落地,这是一个问题。

当然这个问题跟国际投行对这个行业非常乐观的预期是有关系的,大家看到这边这些图标。首先大家看两家汽车公司,在美股一直大牛市的背景之下,他们跌去了差不多三分之一,跌去了100、200亿美金的市值。另外一方面,像CRUISE是通用汽车2016年初花了10亿美金买的,今年在软银和本田的加持之下,估值一下子就到了146亿,相当于通用汽车市值的三分之一。

我们再看Uber720亿美金,好几年了都没有什么变化。相比之下,Waymo一下子从700亿美金蹿升到1750亿美金,800亿的出行、900亿的物流,再加70亿的授权,这几个数字加起来不等于1750,不知道外国的投行算数是怎么算的。

但我们可以看到一些结论,首先在商业模式上出行比造车高一个维度,汽车公司卖一辆车1200美金的利润,如果生命周期里开12万英里,一英里只有$0.01~0.05。而无人驾驶加上共享出行,每英里的利润可以达到$0.1 ~ 0.5**,商业模式上有10倍的差别。

从估值逻辑上,Waymo代表无人驾驶技术的领先性,Uber代表今天共享出行的市场占有率,在评价公司未来的占位时,技术的领先性优先于出行的市占率。

第三,无人驾驶不仅解决出行的问题,还能解决物流。Waymo的估值当中还包含了解决城市交通、影响房地产等因素。无人驾驶技术对不同场景的适配能力很关键。

当然了,要实现这么多的期望,Waymo要投入很多的钱,未来几年部署82000台车,如果按照20万美金的价格来算,要投入164亿美金,至少也要上百亿。

今天它是不到1000台车,一个月能积累100万英里的里程,如果82000台,一个月它能跑至少8200万英里的路程。

当然,从它2017年批露出来的数据看,其无人驾驶的水准还不尽善尽美。大家看图中蓝条是2017年的数据,Waymo每5596英里需要一次人工的接管,不接管就有可能会出事故。这样的水准跟人类驾驶员的平均水准还差得很远,在美国人类驾驶员每50万英里出一次普通的事故,每9500万英里出一次致命事故。

兰德公司用数学模型证明,在死亡率上,要验证无人驾驶比人好20%,并且有95%的置信度,需要110亿英里的数据,这是什么概念呢?如果你有100辆车,一天24小时不吃不喝,一年365天无休,40公里的时速,需要500年才能达到这个里程。如果Waymo一个月8200万英里大概需要开11年。从某种意义上来说,这是一个不可能完成的任务,也就是我们在统计学意义上证明无人车的安全性。当然兰德这个理论稍微偏理论,实际其实有一些证据显示不需要110亿英里,但仍然是很大的一个数字。

那么我们所期望的无人驾驶滴滴或顺丰,到底什么时候梦想照进现实呢?现在有两种说法,一种是2021年,一种是2025年。2021年因为很多车厂、科技公司2016年做5年计划,2016年加5年,就得出2021年了,这样规划到底科学不科学呢?可以说不科学,但也科学,现在有一种说法叫做默顿定律,白话来讲就是人有多大胆、地有多大产,首先有一个预言,因为很多人相信这个预言,大量的人和资本都进去,预言就自我实现了,所以2021年成为了一个自我实现的预言。但是随着时间的流逝,大家发现技术成熟的基本规律在那儿,这个承诺是无法兑现的。这是某汽车品牌在2016年8月份的一个官宣,说2021年就能够实现无人驾驶的共享出行了。一年以后2017年8月份,正好差不多一年以后,新CEO上来说2021年,咱们有点太乐观了,这是关于2021年的一种观点。

也有一种说法说是2025年,刚才韦总引用了比尔盖茨的一句话,非常类似这个Amara法则,人们往往会高估技术的短期影响力,如果认为一两年就能翻天地覆地改变这个世界,是高估了,但同时会低估技术的长期影响力,你觉得它一辈子不可能实现,结果5年、10年就发生了。

但是5年、10年是不是一定能发生?也不一定,大家看最近有这么一家机器人公司RethinkRobotics关闭了,这家机器人公司的团队要多豪华有多豪华,它的创始人罗德尼.布鲁克斯是做机器人最有名的一个教授,MIT的教授,团队也是MIT的团队,他们做了10年,最终关闭了。

我们学到一些什么样的教训呢?

首先就是演示的技术跟规模化应用的技术完全是两回事,两者间的距离可能是比想象的要长。用谷歌的说法,我们花了10年,走了90%的路,剩下10%的路还需要90%的努力去完成。

第二个闭门造车是有问题,他们想了一些非常棒的功能,比如教机器人学习操作,是好高骛远了,太难。另一方面则是锦衣夜行,做了看似很棒的功能,工业机器人的场景用不上。相比之下另外一家机器人公司Universal Robots就更加务实。

第三个是一个悖论,就是这个东西很贵、不实用,就卖得少,这样数据就少、进展就慢,形成一个恶性循环。

我们做无人驾驶,要避免这些问题。

无人驾驶选择什么样的路径,硅谷的说法有两种,这是登月工程Moon Shot,那么我要一步登天造火箭,另外一种思路是造火箭见效周期太长,不如先造梯子、好歹能离月球近一点。

前者是一步到位的做法,高举高打,但短期看不到商业模式,5年、10年靠VC去买单,这种思路有问题,没有Waymo的命还偏偏得了它的病,这条路是百亿美金的赌注,但也没有人能够保证82000台车跑起来了,无人驾驶的问题就解决了。

后者呢,是农村包围城市,先做小根据地。但这种思路也有失偏颇,按照资本界的那种说法,天下大旱,为了生存不断进化,进化成了仙人掌,等到雨水来的时候再也没有办法成长为大树。

驭势希望在两者之间找到一条路,我们把蓝图叫“犯其至难而图其至远”。我们用造火箭的技术造各种飞机,用造飞机赚的钱,更重要的是,飞机运营中获得的数据来提升造火箭的技术。

具体而言就是,我们致力于研发开放道路L4的技术,但是把它降维到具有确定边界的L3和L4的商业化场景,包括载人和物流。

另外一方面我们选择两个领域,左边乘用车领域产量高、利润低,但是利于积累大量数据,右边专用车/商用车领域产量低但是利润高、落地快。左边的技术演进快,产品成本低,应用于右边,比单纯做右边的有技术和成本上的压倒性优势。右边赚来的钱,也可以反哺左边的路径。

在中国我们其实已经开始挑战最困难的L4场景。画面上是Waymo在亚利桑那州跑它的无人驾驶出租车,第一感觉路上人很少、车也很少,都很受规矩。再看看我们需要调整的复杂场景,这个视频是驭势很久以前的一个路测视频,给大家看。交通环境特别复杂,大十字路口车很多,多数道路是每个方向单车道,环岛加人车混行是最复杂的,环岛车流非常紊乱,还有几个骑自行车的,从环岛的这个出口出去,进入到一个繁忙的城镇当中,这时候各种车,机动车和非机动车,会从不同的角度来挤压你的路权和安全空间,跨黄线超车,对面车辆占用我方车道。这时候对我们整车的可靠性、安全性,对我们感知算法的鲁棒性,对于复杂环境的决策能力其实带来了很高很高的挑战。

即使这样的L4还不能大规模商业化,但至少可以看到这样一种技术已经可用了,我们把它降维到有确定边界的场景当中,主要是两方面,一个是减速,做商业化,车上必须没人,万一有事故,速度决定了事故的严重性;另一个是场景化,通过ODD的概念,对参数约束。

首先是我们上面说的“右边”部分,低产量、高利润的专用车和商用车场景。

我们的无人驾驶技术已经运用在多个场景。第一个场景,国宝车在园区行驶,这个车拿了红点设计大奖,是贵宾休息室、移动包厢的概念,适合领导巡视、参观。第二个是精灵车,主要用于景区、度假村等场景,也是完全为L4设计,没有方向盘、油门刹车,前不久在北京的5G自动驾驶峰会和中关村双创周承担了礼宾车的任务。第三个场景是我们在浙江嘉善运营的无人驾驶微循环车,这是在雪天当中运行,显示了恶劣环境下鲁棒的感知能力。同时我们将L4技术运用到物流上面,比如这是与主机厂的合作,无人车用于厂房内和厂区里的不同物流场景,尤其是右边那个,一辆无人车,拖着三辆同样的新车,按照我们计算机的术语,这是一种递归调用。

在所有场景中,我们尤其需要发现高频、刚需的场景。这是在机场跑的无人电动物流拖车,它可以运货物和各种各样的行李。这个场景非常好,因为机场现在人力成本非常贵,而且环境恶劣、招不到人,有强烈的需求。同时,机场的环境也很锻炼无人驾驶技术。比如,这是在下瓢泼大雨,对算法和系统的可靠性都非常挑战。这是很长的弧形隧道,这对无人驾驶来说也是一个非常困难的场景。我们现在的无人电动物流拖车真正进入了机场,跟飞机开始共享路权,这个对安全可靠性的要求非常高。

我们还有一个重要的场景是限时限区的微循环巴士和快速公交BRT,在与行业的巨头合作。这些在中国都有落地的场景,尤其是新区新城特色小镇,可以给他们专用车道。这张图上左边是雄安的市民服务中心,地面上绿色的这个车道上写着“自动驾驶专用车道”,而右边是一个典型的城市BRT的车道。

在这些场景中,最好有车路协同。在车路协同方面,我们很早开始探索。这是我们在世界移动大会上与中国联通和爱立信联合展示的基于5G的车路协同,而这是房山5G自动驾驶测试区,我们跟中国移动、当地政府和一些兄弟单位一起搞。

吴甘沙:无人驾驶“落地为安”,驭势科技已批量交付

另一个上面提到的“左边”部分,量大、数据也多的乘用车场景。首先是L3级高速自动驾驶的场景,我们现在做到一次拉练2000公里,只有过ETC收费站的时候需要人接管,其他几乎全程在自动驾驶。另一块是自动代客泊车,人提前下车了,车可以自己开下停车场去找停车位。我们做两种模式,一种模式是针对每天私家车主回家,从特定的停车场入口进去,开到自家的固定停车位,这只需要多次的训练即可,不需要高精地图。另一种是开到商场超市,停车场入口的横杆一抬起来就分配了一个停车位,它根据高精地图能开到那个停车位去,人工智能的规划算法很厉害,停车位只要理论上车能够进得去,它基本上就是一把进去,这里我们演示了尾部入库和侧方位停车。

我们对落地为安的理解,第一个要看一看后备箱,我们做了两款满足车规的智能驾驶控制器,大家看这些照片,上面一排都是测试状态的车,整个后备箱都是线和设备,塞得满满的,而下面是采用了我们的控制器,它占用的后备箱的面积是非常少的,几乎已经看不见。这是我们跟上汽通用五菱合作的新的一款电动车E200,打开后备箱,你看不到控制器在什么地方。

落地为安的第二个含义是,从一台一台的装车到批量交付。这个车外表看起来跟普通的乘用车没有任何差别,它已经具备了自动代客泊车的能力,从主机厂出来就具备了这样一种能力。大家看左边是我们10月第一批交付了30个种子用户,车交付以后在停车场代客泊车的场景。

落地为安的第三个含义是落地运营,而非技术测试。这个是我们跟首汽GoFun展开的一个合作,它在共享汽车、分时租赁使用到了无人驾驶的技术,首先是自动还车,刚才这位先生下车,这个车自己可以开到附近的停车场,注意,我们的目标是两个停车位停三到四辆车,因为自动代客泊车的水平非常高,很窄的空位能停进去,而且停进去以后不需要人开门下车。紧接着,这位先生离开办公室,可以自动取车,他通过手机对车召唤,于是车从停车位自动开出来,经过一段路程的无人驾驶,开到这个地方与用户会合,他上去把车开走。

吴甘沙:无人驾驶“落地为安”,驭势科技已批量交付

还有一个功能是编队的调度,因为在分时租赁中有一个潮汐效应,一到高峰时点,所有的车都被用户从A点开到B点,A点没车,而B点的车都闲着。现在是靠运营人员把车一辆一辆从B点开回来。大家看,有了自动编队调度,这三辆车排成一队,像幽灵车一样,从B点开回到A点,依次停入停车位。基于无人驾驶的自动取还能提升用户体验和车的使用率,另外一方面编队调度可以极大地降低运营的成本。

运营的真谛就是要永远留有后手,准备小概率事件。

比如这辆车做自动代客泊车的时候假如出现了一个问题,泊车失败的事件会马上接通远程的运营中心,这是远程运营中心的操作界面,操作员看着这些增强现实的屏幕,通过操纵杆熟练地操纵这辆车停入停车位。

最后,运营的目的是放大价值、创造价值,大家看右下角这张图,在极限情况下,普通的一个侧方位停车的停车位可以停两辆到三辆车。而这是下一代的高密度泊车,可以进一步把停车容量提升5倍。这将极大地节省社会资源和运营成本。

我们希望自己扮演的角色叫无人驾驶的“中场发动机”,就像足球中的中场,负责穿针引线、为前锋传球,前锋就是我们的一些客户,包括像车厂、机场等等。我们给自己的定位不是Tier1,而是Tier0.5,这包含了三层含义:首先,在研发阶段,我们与客户协同创新、共享成果;第二就是在运营中做数据的共享,我们认为在大量交付的车上获得数据、做实车的算法验证,比Waymo在82000台车做更好,数据更多,场景更丰富;第三就是全生命周期做联合的运营,帮客户放大存量价值、创造增量价值。让客户先成功,我们得最后一桶金。

这三点确定了我们跟普通的Tier1不一样,我们希望跟我们的客户,尤其是主机厂能够实现共赢。

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