圖森未來陳默：用計算機視覺技術加速自動駕駛落地

相對于激光雷達解決方案來說，計算機視覺技術已經相對成熟，所以成本也就更低。

在不久的將來，整個汽車行業將被兩個技術所顛覆，一個是車聯網，另一個就是自動駕駛。當然，或許未來的某一天會實現無人駕駛，但是自動駕駛一定會先期到來。前段時間，鎂客網采訪了國內車聯網領域的領跑者之一：飛馳鎂物。而最近，則是采訪到了國內自動駕駛領域中的領跑者之一：圖森未來。

做計算機視覺起家的圖森，轉向自動駕駛是想讓技術落地

其實在2015年成立之初，圖森未來是一家專注于專注于計算機視覺算法研發的創新公司，在圖像識別、人臉識別、智能駕駛、SLAM技術等領域擁有顯著的技術優勢，并根據企業級用戶的需求定制算法和解決方案。

但是，現如今的圖森未來卻是一家做自動駕駛的企業，對于這樣的一種轉變，聯合創始人&CEO陳默說道：“計算機視覺作為一種技術，有很多應用方向，比如VR、AR、無人機、自動駕駛等。對于圖森來說，做自動駕駛不是很大的轉變，而是給我們的技術找到一個合適的應用方向。在視覺技術應用到自動駕駛之前，自動駕駛的技術方案只有激光雷達一種，成本高，難以商業化。深度學習出現后，使得算法能力極大提高，計算機變得更聰明，并且GPU等算力也迅猛提高。我們知道，軟件和半導體是按摩爾定律發展的，所以算法和算力一定是不斷增長的，對應的視覺技術成本一定是不斷下降的；與此同時，隨著中國人口紅利的消失和老齡化社會的到來，司機這一人力成本一定是上升趨勢的，這會帶來用工荒和運力危機，運輸自動化也是必然趨勢。”

全球自動駕駛領域中，使用計算機視覺和深度學習技術作為自動駕駛解決方案的公司中，最有名的要算是特斯拉了。但是，在對應的應用領域上，圖森未來又和特斯拉有著不同之處，因為他們選擇了另一個應用方向——可商業化的貨運自動駕駛。

不過，無論是計算機識別還是自動駕駛，都并非CEO陳默的老本行。在創辦圖森未來之前，陳默已經是一個成功的連續創業者，但是他此前創辦的3家公司并沒有一個和計算機視覺技術、自動駕駛有關。而創業團隊中的其他人，則是專注于計算機視覺技術，并且都算得上是行業中的技術大牛。那么，究竟是什么讓他們選擇一起創業呢？

圖森未來北京團隊

陳默是這么說的：“我覺得，最重要的一點是，團隊都認同技術的應用方向——可商業化的貨運自動駕駛。圖森的團隊中，技術人員占比約70%；我們的合伙人成員，除了我都是技術人員。像他們這樣的技術人員，到這個領域的任何一家公司待遇都不會差。技術人員他們更多地是看重自己的技術能否真正應用到實際中，做出成績。”

誠然，一個優秀的技術型人才在任何地方都會發光。但是，圖森未來這種專注于讓技術落地的發展思路，也能夠讓技術大牛們獲得成就感。而且，他們真的做到了。

在計算機視覺自動駕駛領域，圖森未來算得上全球頂尖

去年9月，圖森未來研發的計算機視覺與深度學習算法在全球最權威、最具影響力的自動駕駛算法公開排行榜KITTI和Cityscapes評測數據集上，均獲得世界第一。要知道，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。而且在這兩種評測數據集上，圖森未來拿到了10項世界第一。

不過，他們選擇不再繼續提交數據，是因為圖森未來更加注重將采集到的數據真正應用到研發中去。“數據集本身不能說明全部”陳默說“自動駕駛不僅是感知一個層面的事情，它還涉及到感知、定位、路徑規劃、車輛控制技術。在我們選擇不再提交結果之后，就一直在采集實際道路數據，并一直在訓練我們的模型。”

不難看出，圖森未來并不沉迷于技術、數據，而是更加強調如何將技術落地，而這正是他們創業的初心。

后來，鎂客網還了解到，對于數據集，每個團隊每月可以提交三次結果。雖然圖森未來不再提交結果，但是仍然可以從這兩個數據集的官網看到，他們的排名仍在前6，且多個項目仍是世界第一。

視覺方案是低成本、可商業化的自動駕駛解決方案

目前，全球專注于商用車自動駕駛的公司，除了沃爾沃、奔馳之類的傳統整車廠，還有去年被Uber收購的Otto。那么和這些公司相比，圖森未來所做的貨運自動駕駛有什么不同？

“傳統整車廠在車輛控制上有先天優勢，但是在算法方面則是新興的科技公司更擅長、更精尖。”陳默認為“Otto 也是做自動駕駛卡車的，但與我們的技術選型不一樣，Otto主要是激光雷達方案，圖森是以計算機視覺為主的方案。”

圖為圖森未來北美測試車

其實，圖森未來之所以會選擇以計算機視覺為主，還有一個很重要原因是目前激光雷達解決方案的成本過高，想要實現大規模商業化還不太現實。而這，也正是圖森未來的優勢所在。除此之外，圖森未來還有一個重要的優勢，就是數據。

陳默介紹稱：“圖森擁有中國最大的自主數據采集和標定平臺，月均上千小時的各類行車數據入庫，日均超2萬張圖片由人工標定平臺處理，這對自動駕駛是至關重要的。”

那么，棄用激光雷達是否有點過于冒險？陳默認為目前來看，計算機視覺技術是最優的解決方案，他說：“人類獲取外界信息最主要的途徑是視覺，自動駕駛是模擬人的駕駛行為，人是不需要精確3D點云才能開車的。而且視覺方案可以獲得比激光雷達更豐富的信息，特別是遠距離信息。因為在較遠的距離，激光雷達拿回來的點云信息也是比較稀疏的，相對而言，攝像頭會“看”得更遠。當然，棄用激光雷達的主要原因是成本高，不易商用。如果有一天降價了，而且性能也達到要求，圖森也會考慮使用激光雷達。”

誠然，鑒于特斯拉已經使用同樣的技術實現了自動駕駛，就足以證明這樣的解決方案也是切實可行的。

圖森未來不僅要做自動駕駛技術服務商，還要做路網運營服務商

目前全球專注于自動駕駛領域的很多公司都對自己有著不同的定位，大致分為兩派：解決方案提供商、技術服務商。而在和陳默聊到有關圖森未來的定位時，除了說到自動駕駛技術服務商之外，他還提到另一個名稱：城際物流路網運營服務商。

自動駕駛技術服務商，顧名思義，就是說圖森未來以后會將自己的自動駕駛技術和解決方案授權給主機廠。那么，城際物流路網運營服務商究竟該如何理解呢？

陳默說到：“定位城際物流路網運營服務商，這是因為算法和數據對于自動駕駛來說都很重要。國內城際高速公路信息是一片待開采的礦藏，我們逐條高速公路進行測試和信息采集，這些信息被用于自動化物流，能夠指導無人駕駛卡車進行定點決策。我們致力于成為路網信息的權威提供商，服務于電商和物流企業。”

接下來，在聊到做貨運自動駕駛有哪些技術難點時，陳默說：“技術上，主要是我國卡車是機械控制，沒有線控的，這對于信號執行上存在不便。所以我們與國內一家重型車廠達成合作，由對方提供可線控的重卡，作為我們的研發平臺。并且，我們及時引入車輛控制方面的技術合伙人，使自動駕駛涉及的各方面都有技術合伙人，形成一個完整的團隊。”

隨后，鎂客網還了解到圖森科技的數據采集工作去年就已經開始，而他們的數據采集車就是一輛他們自己改裝過的卡車。接下來，就等可線控的重卡交付之后，進行實車的調教和測試。

他們希望可以在2018年，分別在中美兩國的道路上，進行第一條自動駕駛線路的商業試運行，實際測試圖森自動駕駛為公路貨運帶來的效率提高。

結語

隨著越來越多老牌車企、科技巨頭、初創公司的加入，自動駕駛領域的競爭也變得更加激烈。其實，無論是激光雷達，還是計算機視覺解決方案，只要能夠在保證安全的前提下真正的實現自動駕駛，就是一個切實可行的技術商業化解決方案。

而對于圖森未來“城際物流路網運營服務商”的這一定位，鎂客網認為這樣的配套服務，相對于本身自動駕駛技術服務商的定位來說，也是一個不錯的商業模式補充。但是，受限于成品車技術缺陷，圖森未來想要真正將貨運自動駕駛落地，還必須要走過漫長的測試道路。

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