小馬智行初心不改

陳秀娟

為充分挖掘AI技術的應用價值，在乘用車場景之外，小馬智行又布局了長途貨運場景。

人工智能的時代已經到來，其應用也逐步滲入到每個人的日常生活中。4月17日，自動駕駛初創企業小馬智行亮相2019上海車展。

“我們看到了AI大潮的到來，我一直希望做的是將AI技術應用到真正為人們的生活產生巨大價值的地方。”小馬智行聯合創始人兼CEO彭軍在媒體見面會上這樣說道其創始故事。

真正把人從駕駛這件事情中解放出來，讓出行變得更安全、更高效，是小馬智行從創立伊始就瞄準L4、L5級自動駕駛的初心。

小馬智行聯合創始人兼CTO樓天城補充道：“雖然L4、L5有技術挑戰，但絕不是退縮的理由，且我們愿意用平生之所學去做具有技術挑戰的事情。”

樓天城曾表示：“沒有路測的無人駕駛就是紙上談兵。路測是無人駕駛走進人們生活的必經之路。”其公司深耕的自動駕駛技術進展、路測情況也備受行業關注。

汽車行業已經擁有超過百年的歷史，但近10年的變化堪稱劇烈，共享化、新能源化、智能化正在深刻影響汽車這一人們出行的載體。

彭軍始終認為，自動駕駛是為了解決出行的問題，也許做到很難，但它是市場最大，最有價值的事情，所以小馬智行會把所有的精力放在最有價值的地方。

三地同測

在無人駕駛的技術浪潮中，中國作為全球最大的汽車消費市場和最大的人才聚集地，天然具備創業土壤，但玩家增多后，分散的市場中各家的進展也逐漸難以追蹤。此次小馬智行也透露了自己的實際進展。

據悉，小馬智行在硅谷、北京和廣州三地設有辦公室，并都有較大規模的團隊，整個團隊已有四五百人的規模。

彭軍介紹道，目前小馬智行在硅谷、北京和廣州三地都已開展自動駕駛測試：在加州的大規模公開道路測試始于兩年前，在北京測試超過一年時間，在廣州的公開道路測試超過一年。

由于國內外和不同城市間的道路情況迥異，三地同測的好處顯而易見。樓天城表示，AI能在不同環境中更快提高自己的能力。三地有不同的氣候條件和道路駕駛環境的不同，三地同測的數據收集的效率上遠超過在單一地方路測。

除了場景復雜度的提升，路測的另一個關鍵維度是規模。據介紹，小馬智行車隊在廣州南沙已在超過50平方公里的范圍內進行全路網的覆蓋。

彭軍舉例稱，以往從珠江入海口的酒店到南沙城中心路途偏遠，上班經常打不到車，但由于小馬智行在南沙已經覆蓋規模為幾十輛車的車隊，今年已經能用內測的打車APP叫到一輛自動駕駛車上班。

樓天城分析了自動駕駛對公共出行運力資源優化的重要性。自動駕駛車隊能夠全區整體優化所有乘客的出行需求，而單個司機來考慮的是自身單個車輛的優化。很多司機寧可在市中心等10分鐘、20分鐘也不愿意去遠的地方，而全局的優化可以更好覆蓋，滿足更多的出行需求。

不過，自動駕駛車隊的規模化仍有不小的挑戰。彭軍強調，除了自動駕駛技術本身，規模化運營的車隊還包括打車APP和乘客驗證的環節。目前小馬智行自動駕駛車輛上還配備有安全員，未來的無人駕駛則需要車輛自己驗證乘客。此外，規模化的自動駕駛還要求每輛車的性能足以應付最復雜的路況。

自動駕駛車隊在覆蓋范圍內點對點運行，指的是能夠在全天候各種不同天氣下，7×24小時在全開放道路上做進行完全的自動駕駛。這其中包括對人和車的識別，進行做出決策和預測，并做出剎車、油門、方向盤等操控相應操作的執行，所有的任務都需自動完成。

彭軍稱，以廣州為例，小馬智行在覆蓋的50多平方公里的范圍內已經做到任何點對點之間運行，這對每一輛車的智能都有一定高度要求，與走固定路線的像公共汽車相比，難度高出許多。

乘用和貨運場景齊發力

經過一年多的中美路測，小馬智行在美國 Fremont 和中國北京、廣州的 L4 級自動駕駛測試范圍持續擴大。PonyPilot（馬智行將其城區常態化任意點對點路測正式命名為PonyPilot）的測試范圍在北京、廣州分別選取了50平方公里。

在諸多復雜路段，小馬智行解決了諸多的突發情況，包括天氣，堵車，人車混流，收集了大量的數據，經過大量數據收集和邊界案例的訓練，處理復雜交通路段、早晚高峰期以及特殊天氣狀況等場景的系統穩定性大大提升。

據彭軍描述，小馬智行自動駕駛車在左轉路口的左側道路排隊時，能夠觀察到右側車道空閑，向右變道再在左側車道排隊情況減緩時插隊回左側車道。而這一操作并未寫進規則，充分體現出AI的學習能力。

出行場景包含面向人的短途出行和面向貨的長距離貨運，自動駕駛生態中分別有主攻這兩個方向的企業。小馬智行此前主要發展城區出行，目前已經在長距離的貨運場景布局。

彭軍認為，不同場景下的無人駕駛不同，所需的技術不同，但AI本身具有通用性。他表示，出行仍需深入布局，長距離貨運值得嘗試和押注。

彭軍介紹，公司內部有一個小的團隊（十幾個人）正在嘗試長距離貨運相關的嘗試。整個團隊花了16周的時間已經做到長途貨運車在城市主干道路和工業園區道路上的完全自動駕駛，車輛可以處置一些復雜的十字路口場景，能夠在主路、輔路正常行駛。

樓天城則解釋道，長距離貨運場景的嘗試不是為了證明什么，而是希望助力貨運領域的進展。

回顧兩年多的創業歷程，彭軍表示，創業路上有很多進展超過最初預期，如今技術的發展在曾經都無法預測，未來的技術可能還會超出現在的預期。不過，他表示，無人駕駛的全面商業化不僅僅需要技術，還需要傳感器廠商、車廠、一級/二級供應商、政府，法律部門、用戶、對出行有真正需求的組織和個人等的共同努力。

雖然無人駕駛的大規模商用仍有很多的挑戰，但無人駕駛技術已經從只能提供單一功能發展到能使用全天候路況，實現了從功能性到實用性，再到舒適性的不斷進步。對于無人駕駛的未來，彭軍充滿了自信。