圖森科技：拿到加州路測牌照並不特別，要做好99％的已知路況

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作者｜趙心源

編輯｜甲小姐

微信公眾號ID｜Xtecher

6月15日，圖森宣布獲得美國加州路測牌照，無人車路測再添一新的玩家。

然而，圖森CTO侯曉迪告訴Xtecher，媒體無須對無人駕駛企業拿到加州路測牌照過度解讀。

「我們受到國內媒體的廣泛關注，是因為國內做自動駕駛的公司不多，國外對此事關注不大。我們拿牌照只因為有路測的需求。」圖森CEO陳默對此事同樣保持低調。

陳默表示，總體來說申請牌照的難度並不是太大。圖森進一步介紹了申請牌照的流程：公司需要向加州DMV（車輛管理局）遞交500萬美元的押金，證明自己有賠償能力；需要滿足加州DMV對公司和技術的資質審核；還要向加州DMV提供測試數據。

據了解，加州的無人車測試牌照只針對乘用車，因此瞄準貨運自動駕駛的圖森的測試同樣只能使用乘用車進行。不過，圖森表示，這樣做不會影響其研發進展，因為核心技術是一致的。

圖森科技CEO陳默

從貨運切入，做駕駛行為中間運營商

雖然用乘用車收集了數據，圖森卻沒有計劃跟乘用車企業合作。陳默向Xtecher表示：我們從始至終只有一個商業計劃，那就是實現公路網之間L4的貨運自動駕駛，所有過程只是階段性成果。

圖森認為，在創業的時候，一定要選擇一個增量市場，這是成功的一個基礎。

一個增量市場會產生一家偉大的公司。很多年前還沒有B2B，當年的淘寶還沒有C2C。也沒有Uber、滴滴，當時沒有車輛調度運營商出現，這都是一個增量市場。一個創業公司，去和市場上已經非常成熟的，十幾年甚至幾十年的產業，要想去在競爭裡面獲取優勢，是非常難的一件事情。

貨運自動駕駛顯然是一個增量市場。此外，圖森的創業選擇主要從以下角度出發：首先，自動駕駛是一個增量市場；第二，技術本身有競爭門檻，圖森對自己的技術非常自信；第三，技術優勢可以轉化為市場優勢——基於這三個核心點，圖森選擇了貨運自動駕駛。

怎麼做？

圖森給自己的定位是「駕駛行為中間運營商」，不把技術賣給汽車生產商，而是進行車輛定製，隨後，將車輛提供給服務對象，並向對方收取幫它減少駕駛員的成本。

陳默認為，只有達到L4的完全自動駕駛級別，才有商業價值。根據圖森規劃，今年的研發重點是實現限定條件下L4級別的自動駕駛，到2019年希望實現L4級別全天氣條件下卡車自動駕駛的商業化。

圖森為了減少成本，自動駕駛方案並沒有使用激光雷達，而是採用了10個攝像頭+3個毫米波雷達的方案。圖森認為，沒有一個單向的感測器的演算法可以達到100%的準確性，所以他們用多感測器和演算法的交叉驗證來確保安全性和可靠性。

離線部分，圖森會通過帶有高精度的GPS/IMU的地圖採集車輛採集出一個高精度地圖。貨運地圖的採集難度要低於採集城市的地圖，比如京津高速，只需要採集一條線，中國只有40多條幹線，而採集一個城市的高精圖地圖，街道路況複雜，是一件不簡單的事，這也是圖森選擇從貨運切入的原因之一。

在線部分，圖森要解決感知、定位、規劃、控制的問題。圖森會通過多感測器、多演算法融合的方式來解決物體感知問題。比如，攝像頭有不同的焦距，去負責不同的感知距離。根據位置的不同，感測器的權重也不同：長焦攝像頭適合發現幾百米外的狀況，而廣角攝像頭或者雙目則適合對近距離進行探測，這樣做還有一個好處，當一個設備出現故障時，能通過交叉驗證來發現故障。

在位置估計中，圖森選用低價GPS+IMU+計算機視覺技術，確保位置誤差

圖森COO郝佳男表示，圖森自動駕駛的一切運算都在本地進行，而不是通過雲，在計算模塊方面採用了英偉達的Drive PX2。上傳的數據是非同步進行的，主要為了以後演算法升級服務。

目前，圖森整體硬體方案會在1萬美金以下，約合5~6萬人民幣。在美國，卡車司機的年薪在6萬美金，使用機器的成本已經低於人工。陳默說，「我們只有一個目標，降低物流成本，達到商業化要求。」

商業化的時間是在何時？陳默透露，預計是在2019年。2018年公司會做一整年的測試，來保證無人駕駛的安全。

在應用場景下談技術

陳默反覆強調，凡是沒有遇到過的情況，都認為是不安全的。但我們永遠會遇到未知情況，此時該如何解決？圖森有降級方案：安全停車，交給人操作。

「我們要做的是一個產品，想方設法為客戶降低成本，而不是突出我們能把技術做到世界第一。我們能做到在一個固定線路上99.9999%情況能夠完全自動駕駛，剩下的0.0001%降級處理，在商業上是可行的。我們是一家非常務實的公司，用降維的方式處理問題，在應用的場景下談技術，這也是我們跟其他公司的不同。」

早在2016年9月，圖森宣布在自動駕駛演算法公開排行榜KITTI和Cityscapes評測數據集上獲得10項世界第一。KITTI由德國卡爾斯魯厄理工學院和豐田美國技術研究院聯合創辦，參加KITTI和Cityscapes評測的不乏百度、三星研究院、英偉達、UCSD、斯坦福、中科院等名企名校及科研機構。

這一次，圖森宣布建立了一個新的自動駕駛數據集，會在CVPR大會詳細發布。在測試中，大家會對一個問題用不同的演算法來解決，如何比較誰的答案更準確，就要通過數據集的輸入數據和輸出答案來進行比較，當把輸入數據給了演算法後，生成的輸出數據和輸出答案進行比較，誰正確越多，用時越快，排名就越高。但傳統的數據集和真正的自動駕駛產品有偏差。圖森從以下幾個方面建立的新的測試集，更貼近實用場景：

1.做產品考慮最複雜的情況，而學術上往往只考慮平均值；圖森的數據集在評分上更加看重演算法複雜場景的表現

2.傳統數據集中使用Bounding Box來表示演算法結果並不準確，圖森的數據集改進了這一點；

3.無人駕駛存在很多先驗知識，例如車輛不能飛、不能瞬移；圖森的數據集鼓勵大家利用這些先驗；

4.其中一個比賽項目要求演算法給出車道線的準確位置，即使車道線不清晰、反光、或者被其他物體遮擋；

5.另一個比賽項目要求對其他物體的相對速度（矢量）進行估計；

6.傳統數據集的輸入是靜態圖片，而圖森數據集的輸入是短視頻，這更符合在線演算法運行的實際情況；

7.在實際的系統中，經常面臨不同演算法和感測器，得出的結論不完全相同，應該相信哪一個的問題；因此，每一個感測器/演算法的輸出應該對信度（confidence）有準確的估計；圖森的數據集要求演算法給出信度估計，並在評分系統中考量信度的準確性

8.在線演算法一定是在有限的計算條件下運行的，因此演算法速度應該有基本的保證。圖森的數據集排名考慮了這一點。

郝佳男說：「與傳統數據集相比，圖森的數據集無論從輸入、輸出還是評分規則的設計，都更貼近自動駕駛的實際情況，因而更能反映演算法上車後的實際表現。」

喚醒對無人駕駛的認知

強強聯手的創業團隊。CTO侯曉迪畢業於加州理工大學計算機與神經系統博士，基於頻域的視覺注意機制理論就是由他創立。他在大三時發表的一篇論文，自2007年來被引用了超過2000次；CEO陳默擁有10年創業經驗，曾創辦三家公司並任負責人，涉及傳統廣告、二手車電商信息網站與線下中介、互聯網遊戲平台；COO郝佳男是新加坡南洋理工大學博士，前淡馬錫國家實驗室研究員。首席科學家王乃岩是香港科技大學博士。

圖森在國內的版圖逐漸清晰。2016年12月21日，圖森與唐山市曹妃甸區人民政府正式簽訂戰略合作協議，共同打造曹妃甸自動駕駛卡車試驗基地、自動化物流運輸商業化運營基地、自動化物流示範區和自動駕駛卡車產業鏈聚集地。根據協議，圖森將在曹妃甸進行自動駕駛卡車路測，並擬將於2017年10月實現第一條高速路線的自動駕駛商業化試運營。陳默表示，唐山和上海的自動化物流示範區還在進展中。

在國外，很多人認為自動駕駛比人安全；在國內，大家對新生事物的接受度比較慢，要通過滾雪球的方式讓政府和民眾建立信心。圖森希望喚醒一種認知，讓普通民眾認為自動駕駛會保護他們的安全，比人為駕駛更安全。

「我們要做更長時間的判斷盡量去減少事故的發生，我們希望通過自身的努力，去保護大家的安全。就等於說，首先你要做一個合法合規的司機，但你更應該是一個善良和有責任心的司機。在不違法的條件下發生了事故，你雖然沒有責任，但你可以做的更好，去避免事故的發生。雖然有保險公司理賠，但我們依然希望讓交通變得更安全，一家企業也要承擔一定的社會責任，你為社會創造價值，一定有一天會有回報。」陳默說。

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