莫璐怡:自动驾驶系统最终将成为全能的虚拟司机

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网易汽车8月22日报道 8月22日，第三届全球智能汽车前沿峰会(GIV2020)召开，本届主题为“提速汽车智能化 打造产业新引擎”，汽车产业代表与专家将共同探讨汽车智能化发展趋势与产业竞争格局、智能汽车关键技术问题、智能汽车跨界协同等热点话题。

小马智行（广州）总经理莫璐怡表示，智能和电动汽车将会是汽车未来的一种形态，其中汽车智能化指的是自动驾驶和物联网等新技术作用之下汽车行业与其深度融合，小马智行一直致力于在汽车智能化方面不同的尝试，同时努力贡献自己的力量。

小马智行（广州）总经理莫璐怡

小马智行从创立至今就专注于研发最安全、最可靠、最先进的全站式自动驾驶，希望通过科技来改变人类未来的出行，着眼于L4级及以上的自动驾驶技术。为此小马智行自研了自动驾驶底层架构和操作平台PonyBrain，在极少的资源占用下依然可以完成非常复杂的深度学习算法以及各类自动驾驶算法的运行，以及全局优化的能力是我们的一大优势。

莫璐怡表示，自动驾驶是一个基于实践和大数据的创新性问题，这里所指的实践就是真实的道路测试，自动驾驶是没有办法仅仅只依靠停留在实验室里面通过做模拟仿真的研究就可以达到技术的突破和提高的，必须要让车辆走到真实的道路上面去接受最为困难的挑战，去接受不同场景的数据，才能不断地完善整个系统。

"小马智行的目标是希望自动驾驶系统最终成为一个虚拟司机，他可以开不同的车型，他可以在不同的车辆平台上面部署，他通过不断的学习、不断的场景数据的积累、数据的反馈，通过AI提升技术，最终可以达到什么样子的车都能开、什么样子的路都能开。"

莫璐怡最后表示，小马智行一直以来都是以技术为先，希望与产业链上下游共同合作，不停的去推动自动驾驶技术尽快的成熟和落地，真正使用科技去重塑人类的未来。

以下为发言实录，未经嘉宾审核。

大家下午好！我是来自小马智行广州研发中心的负责人莫璐怡，非常感谢百人会的邀请，让我今天有机会跟在座的从业者一起探讨智能汽车的未来。

在最近几年，大家应该会发现，智能汽车，聪明的汽车已经不再是科幻片里的内容。我们发现，各种不同级别的智能汽车产品已经进入了消费决策的环节，包括辅助驾驶或者是刚刚我们很多嘉宾提到的一些智能座舱等等的产品。我们到底是要追求什么样的汽车智能呢？今天峰会的主题是“智能汽车的技术突破与产品创新”，我们针对最近几年包括像新能源技术等等的新技术，我们想提出的观点是，突破与创新不再只是发现需求和解决需求，更是在创造需求。

我们行业现在已经逐渐形成了一种共识，智能和电动汽车将会是汽车未来的一种形态，其中汽车智能化指的一般是自动驾驶和物联网等新技术的作用之下汽车行业与其深度融合，从而实现人们更高层次的出行需求的技术，而小马智行一直致力于在汽车智能化方面不同的尝试，同时在努力的贡献自己的力量。

再讲讲我们小马智行。小马智行成立于2016年底美国硅谷，至今已经迈入了发展的第四个年头，在自动驾驶技术上的研发持续在深入。我们从创立至今就专注于研发最安全、最可靠、最先进的全站式自动驾驶，希望通过科技来改变人类未来的出行，我们着眼于L4级及以上的自动驾驶技术，L4级在自动驾驶里面其实属于高级别，是指在一定区域内、在特定环境之下系统可以完全自主地去感知世界、去控制车辆完成它的驾驶任务，无需人类驾驶员任何的操作。

大家从屏幕上可以看到，这是我们在去年12月发布的最新一代自动驾驶全硬件集成系统PonyAlpha 2.0。最近十多年来自动驾驶行业发生了翻天覆地的变化，其实在2012年之前大家探讨得更多的问题并不是说自动驾驶到底会有的应用场景，大家会使用什么样的路径去达到自动驾驶或者无人化这样的目标，大家更多的问题在于说，到底自动驾驶是否有实现的可能性。2013年开始，随着芯片、随着激光雷达、随着深度学习算法等等的大规模应用，人们逐渐开始相信自动驾驶是有可能做到的。今天在场的嘉宾也分享了很多关于芯片的进展、关于深度学习的进展，这些东西都让我们整个自动驾驶行业在最近短短几年之间达到了技术的突飞猛进。现在我们可以发现，自动驾驶在各个不同的行业和领域之间都有了非常多的应用。举个例子，像乘客的出行、货物的运输、物流的配送、城市的清洁等等领域我们都能看到自动驾驶的身影。

我们到底是如何让汽车变得更加智能、更加聪明的呢？我想用一个比较通俗的比喻去讲我们整个自动驾驶系统是如何赋能智能汽车的。我们的自动驾驶系统其实赋予了汽车眼睛、手脚以及大脑的功能。

从硬件研发的角度来去说，眼睛指的是说让我们的车辆拥有了更多的传感器，让它可以通过不同的传感器去感知世界，在我们最新发布的自动驾驶硬件系统当中，我们的自动驾驶车辆拥有了激光雷达、毫米波雷达以及摄像头等不同的传感器，帮助我们达到360度无盲区的覆盖。

手脚在硬件层面指的是说，我们要精确地控制车辆的油门、刹车以及转向，这指的是，我们需要去掌握核心的线控技术，同时也需要了解如何去调优整个控制的算法，同时卡车和普通的乘用车又有所区别。

对于硬件来说，大脑指的是要给他提供一个强大的计算单元或者计算平台，需要让它有足够的算力去支撑复杂的软件算法，非常稳定地运行，让车辆在路上安全地完成复杂的驾驶任务。

我们刚刚讲到，自动驾驶的软硬件系统，除了硬件之外软件也是重头戏。眼睛其实指代的更多是我们的感知模块，需要通过分析处理传感器得到的对世界认知的数据，从而去理解我们车辆在道路上行驶的时候我们车辆周遭所有的障碍物，所有的人、车、自行车，他们是怎么样在路上去行驶的，他们现在以什么样的速度、什么样的方式在行驶，同时我们要随时追踪他们的路径以及预测他下一步的意图、行驶的轨迹。

到了手脚，我们指得更多的是决策规划模块。它通过得到感知模块的输出，知道、了解到了车辆周围的障碍物下一步的行动之后，去分析车辆跟这些障碍物接下来将会有怎样的互动，应该对每个障碍物做出什么样的决策。举个例子，在变道的过程当中，假设旁边车道有车辆的时候，我到底应该在旁边车道车辆的前面还是后面去进行变道的操作，这些其实都是规划控制模块所需要完成的任务。更具体来说，对于控制模块需要把我们这个决策规划的结果翻译成为机器可以理解的语言。举个例子，应该怎么样去踩我们的刹车、油门，怎么去打我们的方向盘，这是它需要去完成的工作。

对于大脑来说，我们这里指得更多的是我们从成立至今就开始一直使用的一套全自研的自动驾驶底层架构和操作平台PonyBrain。有了这套全自研的操作平台，我们就有能力对我们的能力进行深度的优化，去优化资源的占用，在极少的资源占用下依然可以完成非常复杂的深度学习算法以及各类自动驾驶算法的运行。

只有当我们把所有的软硬件统一的去看的时候，把它去做一个全局优化，我们才有可能在一定算力之下就可以做出比其他的分开来考虑的场景更加能够满足需求的更加强大了自动驾驶系统，而这其实也是我们小马智行的一大优势，全局优化的能力。

有了自动驾驶系统的加持，我们的汽车终于拥有了智能化的基础，然而这样的智能汽车有点像是一个蹒跚学步的孩童一般，仅仅只是拥有了基本的智能，还需要不同的学习和成长，才能去面对纷繁的世界。自动驾驶系统是如何做到不断的学习和自我成长的呢？回答这个问题之前我想抛出一个观点，自动驾驶在我们看来是一个基于实践和大数据的创新性问题。这里所指的实践就是真实的道路测试，我们的自动驾驶是没有办法仅仅只是依靠停留在实验室里面通过做模拟仿真的研究就可以达到技术的突破和提高的，必须要让我们的车辆走到真实的道路上面去接受最为困难的挑战，去接受不同场景的数据，才能不断地完善整个系统，去推动整个技术的发展。

接下来我想分享一个我们关于雨天和水花处理的故事。讲解一下为什么实践和大数据对自动驾驶来说是非常重要的。大家如果参加了今天早上的峰会应该也了解到，雨天的场景或者水花的场景对自动驾驶来说是非常大的挑战。在2017年底正式落户中国广州的时候，在我们推出了中国第一支自动驾驶车队的时候，其实当时我们整个自动驾驶系统对雨天和水花处理能力是一般的，原因是什么呢？在我们来到中国之前，我们仅仅在美国加州进行路测，大家也知道加州是一个常年阳光明媚的地方，所以我们在加州的路测并没有收集到太多雨天和水花的数据，这使得我们的自动驾驶系统这方面缺乏非常强的处理能力。但是在我们来到广州之后，在我们在广州去运营行我们的Robo-Taxi的时候，我们有一个小的数据统计，在前500天的运营时间里面，我们总共经历了209个雨天，并且常常是大雨或者雷暴，这就使得我们整个自动驾驶系统在不停的路测中收到了非常多的雨天和水花的数据，不断的去提升我们的系统。

这是一个简单的视频，大家可以从右边摄像头看到，现在雨已经非常大了，路上有非常多的积水，车辆开过的时候也溅起了很多的水花，但是我们自动驾驶系统对这个世界有一个非常清晰的认知，甚至使得我们的车辆可以做出很果断的决策，超越旁边人类驾驶的车辆，这就是我们觉得自动驾驶系统最终总是可以有一个比人类更高的安全上限，因为有一个比人类更清晰的对世界的认知。

我们到底追求的是什么样的汽车智能？其实在我们不停地去推动技术、去做一次又一次的技术迭代，最终其实都让我们小马智行朝这样的目标——我们想做的是一个虚拟司机。我们希望我们做的自动驾驶系统最终成为这样的一个虚拟司机，他可以开不同的车型，他可以在不同的车辆平台上面部署，他通过不断的学习、不断的场景数据的积累、数据的反馈，通过AI提升技术，最终可以达到什么样子的车都能开、什么样子的路都能开。

我们现在小马智行的L4级自动驾驶汽车已经达到什么样的水平了？我想通过几个方面来去做一个简单的分享。场景上来说，我们现在可以处理复杂的城市道路状况，包括不同的早晚高峰的路况，包括临时的施工区域，包括刚刚看到的不同的天气场景，现在我们在广州、北京、加州每天的道路测试当中都会经历非常多这样的场景，并且有很好的处理。

同时，在应用场景方面，我们自从2018年底开始，便陆续在中国的广州、在美国加州推出了我们的自动驾驶Robo-Taxi出行服务，Robo-Taxi把我们带到了最有用户需求的地方，让我们走最真实的道路，去接受最困难的挑战。同时我们也在运货方面进行了一些尝试，在疫情期间我们和电商平台合作，在美国加州给业主提供“最后一公里”的运输服务。同时我们也开始布局自动驾驶卡车的市场。在产品迭代来说，刚刚已经提到了我们已经发布了四代的自动驾驶产品，我们现在硬件研发能力和流程日益完善，他可以让我们更好的适应灵活的行业变革。

在我们看来，汽车智能化的发展一定不是一个单打独斗的事情，它的未来必然是一个开放的合作的生态。在小马智行来看，我们不停的在推进跟国内外顶级车厂深度的合作，我们相信我们的自动驾驶系统就像一个汽车的大脑一样，而我们需要一个强壮的身体，有百年沉淀的汽车行业正是一个强壮身体最好的基础。同时我们相信，自动驾驶是一个以技术主导的硬科技，无人化和规模化决定了自动驾驶的高门槛，而安全则是自动驾驶抱有的底线。说到安全刚刚已经有很多分享提到了，我们怎么样提高自动驾驶的安全。小马智行来说，从我们的软硬件各个模块的设计开始，我们就考虑了不同的冗余设计，希望我们的自动驾驶车辆即便出现了任何的异常的时候依然能够完成自动驾驶任务或者安全地靠边停车。同时，我们在内部也针对安全和舒适度都设定了非常多不同的指标，在过去三年多的发展当中，我们在这些指标里面都得到了非常好的成长。

最后，小马智行一直以来都是以技术为先，我们希望与产业链上下游共同合作，不停的去推动自动驾驶技术尽快的成熟和落地，真正使用科技去重塑人类的未来。

谢谢大家！