獲加州路測牌照的還有一位低調中國玩家：PlusAI

科技 06-21

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和所有自動駕駛明星創業公司一樣，PlusAI也擁有著黃金的地理位置、華麗的創始團隊、遠大的技術野心。此外，還有加州路測牌照。

作者｜甲小姐

編輯｜小魚

微信公眾號ID｜Xtecher

「我們於2016年底開始進行封閉環境下的測試，接著申請牌照，今年三月初，獲得了加州路測牌照。」智加科技（PlusAI）CEO劉萬千在接受Xtecher獨家專訪時表示。

PlusAI在2016年初成立於美國加州矽谷，目標在未來1~3年完成全工況全天候環境下L4等級的無人駕駛技術研發。和所有自動駕駛明星創業公司一樣，PlusAI也擁有著黃金的地理位置、華麗的創始團隊、遠大的技術野心。

先從這張牌照說起。拿到加州自動駕駛測試牌照究竟意味著什麼？

日前，同樣獲得牌照的圖森（TuSimple）CEO陳默提了一句「其實沒覺得有什麼值得驕傲的」，一言既出，其中門路似乎值得研究個深淺。

拿下加州路測牌照背後

2017年6月15日，DMV（Departmentof Motor Vehicles，加州車輛管理局）公布了最新的加州無人駕駛路測牌照擁有者名單：

DMV最新公布的加州路測許可名單

該名單以獲得路測許可的時間順序排列。可以看到，PlusAI位列Pony.AI（創始人樓天城）、TuSimple（創始人侯曉迪、陳默）、Jingchi Corp（創始人王勁）前方——後三者都是中國自動駕駛明星公司，最近皆獲眾媒體聚焦。

今年三月初就獲得加州路測牌照的PlusAI的自動駕駛原型試驗樣車已經在加州進行路測，至今行駛里程累積已達近萬公里。

究竟什麼樣的自動駕駛公司可以獲得加州路測牌照？

「據我們所知，現在還沒有一個硬性的指標」，劉萬千坦言。如今加州路測牌照還沒有像人考駕照一樣嚴格清晰的打分評判體系，但劉萬千向Xtecher介紹了考核的大致要求：

首先，你需要「有能力在加州進行路測」，言外之意，你要拿出一輛完全集成好的自動駕駛的車，也就是demo；其次，在「說清楚車子的技術框架」之外，你要特別解釋清楚車子的安全系統，「最重要的是如何應對突發失控（disengagement）的狀況」，為此，車上需要始終有一位駕駛員，針對突發失控狀況要隨時進行人工干預——那麼人怎麼知道有異常情況、並保證立刻實現人工干預，就是考核的指標之一。

正如投資人對創業公司的盡職調查，申請牌照的公司需要去不同部門進行多步驟多方面的審核，而DMV是最終考核部門，所有考核文檔匯聚在一起，加上一些保險和法律條文，就是終審。

由於目前加州路測牌照的通用考核體系正在摸索建設中，DMV對獲得牌照的公司們也有著一個要求：拿到牌照一年之後要彙報自己多少英里需要人工干預一次（disengagement mile或miles per intervention）。

既然加州路測牌照尚無硬性指標，那為什麼大部分的初創公司沒有拿到牌照？難在何處？

「你說難不難，說不難也難，」劉萬千分析了其中緣由，「有一輛完全集成好的車是一個基本要求。自動駕駛包含很多很多部分，我不清楚這裡頭到底哪件是最難的，感知、探測、定位，每一塊都有技術，但除此之外，最大的難點是，車本身是一個系統集成工程的問題，這對不少初創公司而言還是有門檻的。」

拿到牌照一事，在劉萬千看無疑是創業之路上的里程碑事件，意味公司「離商業化又進了一步」，車可以真正路測，而不僅是在實驗室環境中做做DEMO了。「但更多意味著可以看到了中間的差距吧，」劉萬千坦言，「真正到路測的時候，還是發現有很多很多工作的。」

如今，全球在自動駕駛領域動作最快、最富野心的互聯網巨頭、車企、供應商、創業公司們幾乎都選擇在加州開展自動駕駛測試。在美國，作為車廠大本營的密歇根也有路測環境，不過加州顯然是大部分玩家的首選。「如果你在美國做，我很難想像你在加州沒有牌照」，劉萬千告訴Xtecher。

這或許不僅是因為加州開放的政策，更緣於矽谷優渥的人才資本環境。據DMV官網顯示，截止到2017年6月15日，加州車管所已經發出34張自動駕駛測試牌照。

在Xtecher看來，各家自動駕駛公司無論技術路徑選擇多麼不同，終有一點是殊途同歸的——整車的實現。整車要上路，就必須有路測資格，因此，當我們想要了解世界上所有自動駕駛公司脈絡時，有一個簡單粗暴卻有效的做法——可以從拿到路測牌照的34家公司沿著往上摸：任何一家自動駕駛公司，要麼自己已拿到牌照、或正在努力拿牌照，要麼便必須選擇站在某個拿到牌照公司的供應鏈上，否則便是「無根之果」，無法真正落地。

PlusAI在加州路測的原型車

自動駕駛技術複雜在哪？

如今自動駕駛公司多如牛毛，去理解各玩家路徑卻顯得「霧裡看花」——此「自動駕駛」非彼「自動駕駛」，個中區別何在？

我們不妨先對自動駕駛領域涉及技術做一個「解剖」。整體而言，涉及技術可分為感知、定位、規劃、控制、線控五大塊。

感知。用什麼感測器實現感知？各家解法從第一步就分了叉。主流方案有三：攝像頭、激光雷達、毫米波雷達——即使用同樣的感測器，演算法也不盡相同，若感測器選擇不同，演算法更會千差萬別，「眼睛不一樣，視力不一樣，那後面如何規劃、決策，這些東西都不一樣了」；

定位。感知好了，就「知道周圍世界長什麼樣兒」，下一步需要知道的就是「我現在在世界的什麼地方」，這便是定位。最通用的普通消費者級GPS約為10米級定位，這對自動駕駛所需要的分米級定位相差甚遠，後者又要在不同技術中選擇和努力；

規劃。知道車在什麼地方、周圍什麼東西，下一步便是決定往哪兒走，是直著走還是左轉右轉？加速減速？有路人走過是緊急剎車還是繞開？這便是「規劃」。規劃在機器人行業已研究了三四十年，最近，深度學習、增強學習等手段也一併匯入其中，同樣，這一步又有很多技術路徑和門檻。

控制。規劃好了，便要從信號層面給出指令，比如要求「車在對應點上往左打方向盤0.1度」。如何控制以讓車非常安全、給人感覺非常舒適？如何不讓車開得歪歪曲曲，開得平穩？這對控制提出了很高要求。

車輛控制（automotive control）或者線控（drive by wire）。控制信號出來後，最終要進行物理層面的執行，實現「0.1度換成一個力矩給這輛車」，「人說我要左邊開，這個信號傳給車，車怎麼執行？這需要跟車去集成，即線控，也就是我們所謂的車輛控制。」

那麼，市面上的自動駕駛公司，都在做些什麼呢？是以上五步驟大包大攬，還是擇一二努力，其餘甩給供應商呢？

劉萬千告訴Xtecher，目前有供應商或車企可以提供第五步，即車輛控制的解決方案，但前四步感知、定位、規劃、控制基本沒法依賴供應商，只能靠自主研發，「而做這四塊當中某些版塊的公司，就叫做自動駕駛公司。」

那麼，前四步，選擇做多少？是不是都自己做？這便是不同自動駕駛公司的選擇——當然，有的公司只瞄準其中某些版塊，不難理解為什麼他們不需要、或拿不到加州路測牌照了。

說到這裡，劉萬千的PlusAI在做什麼也便一目了然——前四步都做。而談及公司的核心競爭力，除了有能力做整體集成之外，劉萬千透露，「在每一塊上面，我們和其他公司都有不一樣的核心技術。」

譬如感知，PlusAI現在是多方案同步研發，既有感測器融合（sensorfusion）方案，攝像頭、雷達、激光雷達三個都用；也有純視覺方案；還有純激光雷達方案。為什麼三方案並舉？劉萬千給出的理由是，「在技術領域上面，沒有任何一家公司可以說『我的方案已經是完美的，十年以後也肯定是這個方案』。」無疑，多條腿走路，是PlusAI和其他很多自動駕駛公司一樣在戰略上保留餘地、同步積累技術的最好選擇。

如今，自動駕駛每個步驟都尚無公認的「最優唯一解」，市面上幾乎所有玩家都在不同路徑來來回回排列組合，PlusAI同所有自動駕駛初創公司一樣，也還在探索的道路上。

PlusAI深度視覺目標跟蹤實拍錄像（舊金山）

PlusAI原型車路測實況

技術路徑之爭：三年內會塵埃落定

現如今，自動駕駛是科技創業和技術投資最熱的領域之一，幾乎所有自動駕駛團隊都表現出了快准狠的「demo能力」，一個又一個demo伴隨著一起又一起大手筆融資事件，讓我們幾乎以為全民自動駕駛時代近在眼前。

然而，「自動駕駛」至今未有統一定語。原因是，行業資源和研究路徑的相對分散，使得同一個「自動駕駛」辭彙眾說紛紜、意味萬千，比如「穩健派」的傳統車廠往往選擇穩妥地從L1逐步過渡到L5；「躍進派」的科技公司大部分直接跨到L4，先從特定垂直領域推進無人駕駛，再進一步走向L5全路況的無人駕駛。

如前文所述，PlusAI的目標是「希望在未來1至3年內實現全工況、全天候環境下的L4等級的無人駕駛技術的研發」——如果你真正了解自動駕駛實現之險遠，這不得不說是一個相當激進的目標了。

「所以我說1至3年不是實現商業化，而是實現全工況全天候的技術路徑。至於說如何把解決方案真正產品化、商用化，這個道路可能是相當長的——不講別的，光把一輛車從研發到產出來，這都得三四年。」

商用化暫且不提，技術路徑方面要實現「全工況、全天候」，讓車子像「老司機」一樣開來開去，自然不能停留在如今各執一詞的自動駕駛路徑爭執局面中。

「現在業界爭論很大，首先得有一個結論，我們到底用什麼感測器？或者能行，或者不能行，到底最後什麼樣的方案能做到比人更安全，這個課題三年之內會有定論。」此外，規劃層面也面臨一個大問題：人工干預。「現在做的最好的是谷歌，開5000英里人工干預一次，這離我們需要達到的水準實際上還差好幾個數量級。能否找到一個更好的方案？還是就按照谷歌這條路繼續往下走？這在未來1至3年我覺得也是會有定論的。」

帶著對未來三年技術塵埃落定的信心，劉萬千對接下來的目標很清晰，「最開始先把物流中心打通，可以從一個物流中心送到另一個物流中心，然後再實現從物流中心送到人的家門口」，最終的目標是，「只要常用的地圖上標註出來的路，我們都希望能跑。」

商業路徑選擇：高速物流場景

資本在自動駕駛的眾玩家之中，對「細分領域的完整解決方案」似乎獨具偏愛——畢竟，能夠真正完成某個場景下自動駕駛從頭到尾的工作，省了很多麻煩。

細分場景怎麼選？有半封閉低速(園區通勤、糧食運輸、港口碼頭)；有高速公路(貨運、客運、物流等)；有半封閉營運(限定區域乘用車)；有城市道路商用；有限定場景、專用道路，如在專用車道以中低速運行的車輛，比如倉儲物流基地的車輛、景區固定路線的觀光車等等。

PlusAI瞄準了「貨運高速物流」這一場景，自然少不了競爭對手，除了和Otto、圖森這兩家明星新創公司目標場景一致，也不乏大型卡車公司在嘗試這條道路，如戴姆勒、賓士、沃爾沃等。劉萬千坦言PlusAI並沒有市場壓力，「這個領域非常非常的大，即使我們做的東西很相像，都不一定能夠撞得上。」

劉萬千口中「非常非常大」的市場，到底是一個什麼樣的規模？

劉萬千算了一筆賬：中國有好幾百萬輛長途貨運卡車，美國有400萬輛長途貨運卡車，中美市場PlusAI都會關注，而中國是目前的側重點。僅城際運輸領域，「每一輛車如果變成自動駕駛，把開的時長、人力、物力成本都算進去，一輛卡車每年可以創造30萬人民幣的額外收益」——數百萬輛乘以30萬人民幣，這已達到了萬億的市場規模。

30萬人民幣是怎麼計算的？

「如今一輛貨運卡車上最多兩個駕駛員，按照立法要求，一個駕駛員最多單日工作8小時，即便滿負荷，一輛貨車一天最多能跑16個小時——而由於人會疲勞，現在達到立法滿負荷的16小時都很難。實現自動駕駛之後，第一步至少可以實現16小時滿負荷駕駛；將來若增加一些解決方案，譬如在一定地點換司機，一輛車單日則可突破16小時限制。」此外，隨著技術越來越安全，立法做出相應調整也大有可能，這也將進一步助力這塊市場的快速成熟。

如今，PlusAI已拿下2家車企的合作訂單，並與西安等地政府達成了戰略合作。

為什麼是西安？

首先，西安是一帶一路的起點城市，一帶一路這條線顯然是未來長途貨運場景一個大好選擇；其次，西安城市發展資源齊備，教育資源也可觀。PlusAI已跟西安交大達成了合作，一方面聯合開展基於深度增強學習的規劃決策演算法研究，另一方面在源頭做好人才儲備。

華麗的團隊：連續創業者強強聯合

由於自動駕駛還普遍處於技術耕耘早期，判斷公司實力的一個重要標準便是團隊背景。

PlusAI團隊有20人左右，在矽谷總部之外，在北京、西安也設有研發中心。團隊要麼出身於華為、谷歌、微軟等大科技企業，要麼來自斯坦福、MIT、清華、上交、西安交大等名校的機器人方向，「公司裡頭可能除了我，全是工程師，我，算半個工程師吧」，劉萬千笑著告訴Xtecher。

兩位創始人的背景更為「華麗」：

CEO劉萬千是一名少年學霸和連續創業者。他1976年生於江西南昌，長於北京。少年天才，13歲從少年班直接考上北航；16歲赴美深造，在俄勒岡大學獲計算機碩士學位；畢業後先後就職於惠普、SGI；又在斯坦福獲EE博士學位；博士期間，他寫軟體創業，一年半後以1000多萬美金價格出售了公司，才回過頭來寫博士論文；博士畢業後他在麥肯錫工作2年；又在美國創立知名戶外媒體公司RMG並擔任CTO；之後在美國成立RedAtoms並擔任CEO；再後來由RedAtoms在北京創辦樂迪通科技有限公司——如今，劉萬千不僅有「千人計劃」、「國家特聘專家」、「海聚工程」北京市特聘專家等閃亮頭銜，也是一名名副其實的做過3家成功退出公司的連續創業者。

另一位創始人鄭皓則是一位「老雅虎」，被老同事形容為「互聯網世界級的傑出人才」。他是雅虎北京全球研發中心的創始人，曾擔任雅虎移動搜索總架構師。2009年6月，鄭皓與張晨兩人從美國雅虎總部回國創辦了雅虎北研。2011年，鄭皓離開雅虎後擔任網路遊戲公司Zynga亞太區CTO，後來又創辦了智拓通達——這家公司後來被雅虎納入旗下，是雅虎美女CEO梅耶爾上任後的第18宗收購，也是在美國之外的首次收購——這次收購，被看作一次明顯的對技術人才的收購，鄭皓便是其中的當家技術掌門人。