揭秘矽谷自動駕駛超強戰隊Roadstar.ai

科技 07-12

未來，無人車的世界將是一個截然不同的世界，城市建設與道路將發生翻天覆地的變化，交通法規也會被重新改寫，人們會以一種全新的方式選擇出行……三個年輕人先後在Google、Apple、Tesla、Nvidia以及百度「美研」積累了豐富的自動駕駛研發經驗，創建Roadstar.ai。

日前，這支「超強戰隊」的三位創始人在美國矽谷接受Xtecher獨家專訪，分享他們打造自動駕駛最優技術解決方案的創業故事。

作者｜安妮的盒子

編輯｜小魚、甲小姐

微信公眾號ID｜Xtecher

2017年已經過半，對很多人來說這意味著新的開始，但對於飆發電舉的自動駕駛戰場而言，Roadstar.ai創始人、CEO佟顯喬覺得，自動駕駛天使輪最後的窗口已經關閉。

技術路線逐步清晰，感測器及激光雷達的選型也日漸明確，未來2~3年，技術會愈發成熟，LiDAR的成本也在變得更低……

難道不會再半路殺出個程咬金？

「一切皆有可能。」他說，「這當然不會是『最後一張船票』。」

「現在的自動駕駛技術是百花齊放，但未來一定會逐漸趨同，就像今天的手機，都長這個樣子——不過到那個時候，先發優勢的這些團隊已經把每一個測試都過了幾年了，後發優勢的團隊必定要有極其過人之處才行。」

群雄逐鹿的自動駕駛戰場上，成不成只能交給時間去驗證。如今，Roadstar.ai也正式駛入無人車的研發大道上，馬力全開。

技術流

2016年年底，三位年輕人在位於矽谷Sunnyvale的百度「美研」並肩而坐，他們同屬於百度無人車團隊，工位相鄰。

其中，衡量是Sensing組的經理和技術負責人，佟顯喬是定位和地圖組的技術負責人，周光則負責標定、同步、感知等方面的工作。

8年前，還在美國弗吉尼亞理工大學讀博士的佟顯喬選擇的方向是無人車。那時，這項技術還只屬於「想像」與「未來」，自動駕駛幾乎沒有任何商業化的跡象。他甚至一度覺得，畢業以後會面臨找不到工作的尷尬。

而後的發展卻出乎他的意料，自動駕駛技術浪潮牽引著他一路在這個領域深耕下來——他先後在Nvidia自動駕駛演算法組以及Apple從事無人車研發的「特殊項目組」供職，在定位和地圖方向上積累了深厚的經驗。

CTO衡量是個傳奇般的技術控。高中時，他就捧著一本The C++ Programming Language英文影印版痴迷地鑽研編程，先後獲得信息學、生物、物理三項奧賽的一等獎，被保送到清華大學。在清華，衡量依然保持了學神的風範，隨後以全系第一拿到了斯坦福大學的全額獎學金，在著名的GPS Lab學習四年後獲得EE PhD。畢業後，他先後在Google地圖街景組和Tesla Autopilot組從事研發工作，成為自動駕駛領域軟硬體架構、感測器、定位等方向當之無愧的技術牛人。

首席機器人專家周光是個天才少年。他曾獲得機器人足球比賽中國金牌、亞洲第5名。他在楊振寧創立的清華基科班獲得本科學位後進入德州大學攻讀人工智慧 PhD；在2015年大疆全球開發者大賽上，周光從200多支參賽隊伍中脫穎而出，獲得了第一名。畢業以後，周光進入百度矽谷無人車團隊。目前，全世界主流的自動駕駛技術選型是多感測器融合（sensor fusion），而周光正是機器人以及感知（perception）方面的專家，他能將感測器與感知最優化的結合。

三個典型的Geek男，因技術上的相互認可而惺惺相惜，越走越近。

2017年年初，佟顯喬、衡量和周光完成了一天的工作後，像往常一樣聚在一起閑談，聊天的內容基本都是圍繞自動駕駛相關的技術話題。

那個時候，許多自動駕駛初創團隊正在瘋狂招人，挖人大戰正在矽谷上演，給出的待遇也都十分誘人。三位在各自的專長上擁有不可複製的經驗的年輕人，順理成章地成為許多公司的爭搶目標。

然而並沒有哪家公司能夠成功說服他們。

許多人選擇離開百度或者其他做自動駕駛的大公司，正是為了擺脫「大公司病」——層層決策要通過那些懂技術和不懂技術的管理層，一個測試的申請可能要周折半天，這和那些想要用技術改變世界並和時間賽跑的年輕人心中的夢想背道而馳。

「自動駕駛是非常複雜、龐大的系統工程，對技術的要求非常高。」衡量對Xtecher說，「我們都希望可以和懂技術的人共事，這樣最高效、也最直接。」

衡量接受的是斯坦福開放、創新式的教育，創業一直是斯坦福的傳統。讀書期間，衡量就曾和同學一起嘗試過創業，開發應用、拉投資、找客戶……在他心中，創業並不陌生，只等待對的時間節點和對的人。

對周光而言，創業是生命里的必然，「創業早在我日程之上，家人一直都特別支持我創業。」他告訴Xtecher。

讀書的時候，佟顯喬一度怕自己的專業太超前而找不到工作，而今全世界的自動駕駛技術研發者都受到資本的追捧。「從前有過創業的念頭，但是擔心搞無人車需要大量資金投入，現在許多小公司搞自動駕駛一樣風生水起，讓我們看到了創業的可能性。」

2017年4月，志同道合的三個年輕人一拍即合——他們要用自己最先進的技術，打造中國最強的 Level 4 自動駕駛團隊，成為自動駕駛技術的Star on the Road。

木桶

顯喬、衡量和周光的強強聯合，像是一場桃園結義。

佟顯喬在三個人中相對比較外向，做事樂於統籌、顧全大局，和他接觸過的人都願意和他共事；衡量和周光是不折不扣的技術狂人，在各自的領域裡很早就體現出過人的天賦與智商。

最難的，是把一門心思鑽研技術的人盤踞在一起，且相互認可、願意追隨。團隊里的人喜歡親切地稱呼佟顯喬為「小喬」，但他卻是不折不扣的聚雄才、得眾心的領導者。

三個人的分工也十分明確——佟顯喬負責全局，把握公司的整體發展方向；衡量主導總體架構和技術研發；周光負責感測器融合、感知和深度學習。就這樣，一支有著豐富的自動駕駛實戰經驗的創始團隊初步形成。

「無論是創業，還是複雜的自動駕駛技術，都遵循『木桶理論』——決定你能裝多少水的不是你最長的那塊板，而是你最短的那一塊。」衡量對Xtecher說。

儘管都是自動駕駛領域的技術大牛，可畢竟都不是做商務出身，找錢是三個人面臨的第一塊「短板」。

2017年2月，那小川來到了Roadstar.ai的團隊。

那小川和佟顯喬是本科同學，在哈工大讀書時期是上下鋪的兄弟，相識十多年。在加盟Roadstar.ai以前，小川一直從事創投工作，不僅深諳融資策略，且擁有豐富的公司戰略決策經驗。小川憑藉自己多年的經驗，開始籌划起融資的各項事宜。

很快，就有資本向Roadstar.ai伸出了橄欖枝。

Roadstar.ai的團隊陣容基本覆蓋了自動駕駛技術的方方面面，這也是十分打動投資人的地方。雲啟資本執行董事陳昱在和幾位年輕人聊過之後，很快做出了投資的決定。

「與其他團隊不同，他們三個創始人的經歷豐富，先後在Google、Apple、Tesla、Nvidia以及百度等公司都有自動駕駛研發經驗。更加重要的是，三位合伙人都曾是團隊的中流砥柱。」陳昱說。

4月，Roadstar.ai得到雲啟資本、松禾資本、銀泰資本等國內外知名VC機構的大力支持，獲得千萬美元的天使輪融資。

Roadstar.ai分別在美國矽谷和中國深圳設立了研發中心。「矽谷擁有最前沿的技術，可以不斷吸收、轉化並融入到我們的產品之中；同時，這裡聚集了全世界一流的人才，可以方便我們組建最牛的團隊。」佟顯喬說，「另一方面，針對中國市場的實踐，我們選擇在深圳的南山落地，這裡和矽谷一樣，擁有創新的基因和氛圍。」

Roadstar.ai的萬里征程才剛剛起步。佟顯喬透露，目前，矽谷和深圳兩地研發中心正在不斷夯實研發團隊的力量，兩地的改裝車也會在接下來的一個月里到位，Roadstar.ai目前正在進行加州路測牌照的申請。

「我們希望在2018年農曆年到來之前，讓Roadstar.ai的車上路。」佟顯喬說。

無人車的世界

「一輛可以自己行駛在路上的車，要做到什麼程度才能被稱之為安全、可靠呢？」這是在Tesla CEO Elon Musk和衡量之間進行的一次討論。

就職於Tesla的 Autopilot 組時，衡量直接彙報給「龍哥」——這是Tesla里中國工程師給Elon起的綽號。「龍哥」對Google的做法十分好奇——事實上，大家都在試圖定義無人駕駛技術真正成熟的那個節點。

「如果是人自己開車，撞了我就認了！但是如果把我的生命交給一輛車，我還會認么？」衡量對Xtecher說。

在這個問題上，Google的做法近乎極致——他們希望把自動駕駛技術出現致命事故的概率降到最低，實現人類駕駛事故率的百分之一甚至是千分之一！

「比如人開車每100萬英里會出現一次致命錯誤，那麼有的人想把自動駕駛的這個安全駕駛距離提升到十倍，就是1000萬英里。」衡量說。

事實上，無人車的每個問題都有上千種方法，找到最優的那一個就是目前全世界的自動駕駛從業者的終極目標。

對於自動駕駛技術的測試距離也成為外界最關心的話題。

「如果需要幾億英里，每天幾輛車上路，可能幾十年也不能達到這樣的數據量。」佟顯喬說，「所以對車來說，並不應該是這種測試方法。一方面成本不允許，比如激光雷達當前成本較高，產能也不足；另一方面，這也導致沒有足夠規模的激光雷達裝配在車上去收集數據。」

在通往無人車世界的路上，還有許多和這個問題一樣尚無標準答案的難題需要技術人員一一破解，其中，技術選型是最關鍵的問題之一。

目前，無人車的知名企業都有各自的技術選型——Google和百度以激光雷達為主，Tesla和MobileEye等以視覺（攝像頭）為主，Apple和Uber以多感測器融合為主。

而Roadstar.ai的三位創始人在Google、Apple、Tesla、Nvidia、百度以及學術研究領域都從事過無人車研發，他們根據自身豐富的經驗將各自所學融會貫通，並確定了多感測器融合的技術路徑——「多感測器融合軟硬體結合的解決方案會考慮各種不同感測器的特性互補，既可以提升無人車演算法的能力，也可以提升演算法的魯棒性和無人車的安全性。」衡量說。

基於此，Roadstar.ai提出了目前最優的Level 4無人駕駛解決方案。

「由於感測器融合的演算法上的優勢，同樣的Level 4演算法能力可以使用相對便宜的感測器，從而推進Level 4無人駕駛技術的快速商業化。」佟顯喬說。

未來，無人車的世界將是一個截然不同的世界，城市建設與道路將發生翻天覆地的變化，交通法規也會被重新改寫，人們會以一種全新的方式選擇出行……

佟顯喬告訴Xtecher：「Roadstar.ai的目標就是要為未來的無人車提供前裝和後裝的整套技術解決方案，同時還會提供高精地圖等服務，實現對任何車輛的無人駕駛控制。」

自從2009年Google無人車從美國加州矽谷誕生，這裡便成為全世界自動駕駛技術的聖地。兩三年後，谷歌無人車從舊金山（San Francisco）駛到谷歌總部所在地山景城（Mountain View），期間完全不需要人類駕駛員接管。

「中國的自動駕駛技術和美國相差好幾年。」和世界頂尖水平的差距讓衡量時刻都不敢懈怠，「我們希望憑藉自己的積累和經驗，通過研發與實踐，讓中國的無人車早日上路。」衡量說。

從光鮮亮麗的大公司里降薪出來創業，三個人反倒覺得工作起來「比從前更快樂了」。

「我想做任何測試，都能馬上說做就做！」沒有了層層審批，只和懂技術的人打交道，讓周光的研發進程變得異常高效。

在無人車的逐鹿場里，所有實力強勁的初創團隊都自帶鎂光燈，每走一步都動如雷霆。無論是加州這片創新的沃土之上，還是全世界的任何一個地方，三五不時就會冒出一家做自動駕駛的start up，並成為媒體競相追捧的對象。而Roadstar.ai卻少有新聞見諸媒體，他們秉承矽谷「低調做事」的風格——對於佟顯喬、衡量和周光來說，埋頭於自己的技術研發，才是最能讓他們感到興奮的事情。

現實遠比理想要複雜，劍未出鞘，抬眼已是江湖。從一開始單純地只想做出世界上最好的技術，到面對資本和現世的重重考驗，三個年輕人變得更加成熟，也更加有擔當。

「這是一場持久戰，我們每個人都做好了長期投入的打算。」佟顯喬說。

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封面設計：楊帥先排版：陳光校對：陳光

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