AutoX：自動駕駛平民化很遙遠？這家矽谷公司要用 300 塊的攝像頭來實現它 | 創業

本月早些時候，《MIT 科技評論》公布了 2017 年 全球 35 歲以下的 35 位創新者榜單（MIT TR35 Global），其中有一位轉向創業的學術明星，自動駕駛公司 AutoX 的創始人、CEO 肖健雄。

他的同事、學生喜歡稱他為 Professor X，與漫威電影里的人物同名。2013 年，肖健雄獲得了 MIT 博士學位後出任普林斯頓大學助理教授，後來在那裡為這所大學創立了計算機視覺和機器人實驗室。從事學術研究期間他發表了多篇機器學習的 論文，尤其是在計算機視覺方面，他的論文曾獲得計算機視覺大會 ECCV 最佳學生論文獎，以及 Google Research 最佳論文獎。

直到 2016 年 9 月，這位高產的科學家開始創業，到西海岸的矽谷成立自動駕駛初創公司 AutoX，並獲得了丹華資本的種子輪投資。

AutoX 提供自動駕駛軟體解決方案，對硬體的要求非常低，只有數個消費級攝像頭，不需要 LiDAR、超聲波裝置、或者差分 GPS 定位系統（Differential GPS），硬體成本不到 50 美元（約合 329 元人民幣）。而在效果方面，這個解決方案即使在光線不佳、天氣不理想情況下依然可以有效運行。

走一條不同的路

提到自動駕駛很多人會想到谷歌、百度的無人車，很多公司也是在沿著這條技術路徑前進。他們主要依靠激光雷達 LiDAR 收集數據，這種技術精確度高，但是成本也很高，谷歌使用的激光感測器單個定製成本在 8 萬美元左右，在短時間內很難通過這條路徑把無人駕駛普及。

而 AutoX 採用了另一條技術路徑，硬體上它主要依賴攝像頭，通過演算法實現自動駕駛，在感知中使用計算機視覺識別技術。需要指出的是，有些解決方案中攝像頭的作用是識別紅綠燈、行人、其他車輛等物體，而 LiDAR 這些感知裝置專門用來測量距離，因此 AutoX 的方案對於演算法的要求明顯更高。

演算法和技術對於 AutoX 這個科學家團隊來說正是發揮他們優勢的領域，Professor X 本人取得很高學術成就的領域包括計算機視覺、自動駕駛、機器人，成員則主要是斯坦福、麻省理工等頂尖高校的博士們。

「學術界已經有幾十年的計算機視覺研究，通過圖像創出物體的三維的信息，包括形狀、朝向還有距離，證明這是確實可行的。」肖健雄告訴動點科技，「人類在開車的時候並不是像激光雷達那樣獲得精確的數據，而基於計算機視覺的技術也同樣可以實現自動駕駛。我們希望把自動駕駛平民化。」

這種平民化解決方案帶給 AutoX 的第一個非常明顯的優勢是價格極具市場競爭力，硬體成本相比 LiDAR 解決方案到成本幾乎可以忽略。

另外，肖健雄表示因為直接影響行車安全，因此目前對於安裝在汽車上的 LiDAR 裝置要求非常高，需要承受汽車顛簸、各種天氣的暴露等等，但目前市場上大部分 LiDAR 設備卻不符合汽車行業標準。相比之下，攝像頭製造工藝已經非常成熟，裝在車上的東西一般都要預留能夠用 15 年。

技術如何落地？

技術需要落地才能獲得資本的青睞，否則即使非常尖端的技術也難以獲得資本認可。肖健雄表示如何快速把產品落地是他們正在努力的一個方向。

不過 AutoX 的進展頗為迅速，此前已經獲得了加州路測牌照，被允許在該州進行自動駕駛路測。今年上半年已經開發出了自動駕駛原型車，根據這段拍攝於加州聖何塞的演示視頻來看，這輛林肯 MKZ 在路況順暢的情況下，在晴天和雨天保持了正常行駛。

據肖健雄介紹，AutoX 已經有七輛自動駕駛的測試車，每天錄像幾個小時，數月積累下來龐大的數據，幫助機器進行自我學習。

在解決方案上與 AutoX 相似度比較高的是成立於 1999 年的 Mobileye，相比谷歌無人車們，這兩者可以算是相同的技術路徑。而相比 AutoX，具有先發優勢的 Mobileye 擁有更高的市場份額，但是今年 4 月以 153 億美元被 Intel 收購之後，Mobileye實質上完成站隊，加入 Intel、寶馬陣營。

那麼對於 AutoX 來說，與其他汽車企業合作成為一個選擇，尤其是與寶馬相對的賓士陣營，以及賓士的夥伴英偉達和其他廠商。

在談到目前火熱的自動駕駛時，肖健雄表示：「當前的無人駕駛還面臨法律法規、技術方面的挑戰，市場相對來講過於樂觀。市場火熱的一個標誌是人才高度流動，科技公司瘋狂挖人，而這種流動會影響項目進展，其實不利於行業長期發展。真正的有貢獻的工程師是那些能靜下心來踏踏實實工作的主力人才。」

題圖來自 MIT Technology Review

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