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从自动驾驶到飞行汽车,未来交通将怎样重新定义?

不管是飞行汽车还是无人驾驶,不仅仅给我们提供了一种交通方式,更核心的一点,是打破了我们的人、物和空间的关系。本质上它其实解决的是我们的能耗问题,如果我们解决了这样的问题,商业上会获得更大的可能性。

  在解决未来空间位移这件事儿上,无人驾驶和飞行汽车哪一个会先到来?

  未来的出行一定会从二维的空间走向更加立体的空间。

  「现在觉得飞行汽车是未来感非常强的东西,可能花几十年时间才能实现,但是我们目前已经有很多核心技术到位,我们也在突破一些技术。」Udacity 飞行汽车项目负责人 Jake Lussier 说。

  的确,「飞行汽车」早已吸引了全球创新者的投入,比如谷歌创始人拉里佩奇,此外,很多大公司比如波音、空客等也都纷纷涉足。

  不管是飞行汽车还是无人驾驶,不仅仅给我们提供了一种交通方式,更核心的一点,是打破了我们的人、物和空间的关系。本质上它其实解决的是我们的能耗问题,如果我们解决了这样的问题,商业上会获得更大的可能性。

  同时,不要去限制自己对于的技术想象力,我们的技术总在去配置更优质的资源,适合当下的形态。相信在未来的自动驾驶和飞行汽车的时代,会出现更多的产品和更丰富的可能。

  一个听起来很「未来感」的概念,为什么吸引了这么多力量的投入?在解决未来空间位移这件事儿上,无人驾驶和飞行汽车哪一个会先到来?又会分别扮演什么样的角色?透过这些技术该如何理解未来交通的新格局?

  以下是极客公园胡少阳、 Udacity 飞行汽车项目负责人 Jake Lussier,百度阿波罗产品负责人周达文、景驰科技 CTO李岩,在极客公园 Rebuild 2018 科技商业峰会上的圆桌演讲实录(经过极客公园编辑,略有删减):

  主持人:因为很久没有来到成都,所以有一天我和我们的出租车师傅就聊天,我说成都现在*的特色是什么?师傅很不屑的看了我一眼,说堵车。

  我们现在已经处在了全球*速度的汽车迭代的环境中,我们依然有大量的需求,并没有被解决。我们看到在科技圈里面,近几年会把自动驾驶成为我们最热门讨论的话题。我们今天处在了一个自动驾驶的时代,也瞄上了未来的飞行汽车。

  刚才李岩和我们介绍了很多关于自动驾驶的背景,阿波罗刚刚发布了 3.0 版本,也是自动驾驶领域里面最活跃的部分。自动驾驶到底对我们的城市和我们未来的生活方式有哪些改变?

  周达文:无人驾驶车是比人类司机更为安全的驾驶工具。有数据显示,有 94% 的交通事故是由人为错误造成的,人类司机,你在路上,大概一分钟可以处理 100 到 1000 个这样的信息量,但是自动驾驶车可以处理 3000 到 30000 个这样的信息量,所以对于自动驾驶车,眼观四路、耳听八方的能力更强,并且可以减少拥堵。

  当拥堵减少,我们的车流更加顺畅,我们会发现城市的布局和我们城市的规划建设也会有相应的改变。有了无人驾驶以后,你就不需要停车了,楼房旁边会有非常好的绿化和休闲空间。这个可能会引起房价的动荡。

  当我们的无人驾驶车更加的普及,我们在车上的时候,会发现有更多的时间做更多的事情。

  主持人:阿波罗作为这个平台方,提供了怎么样的能力呢?

  周达文:7 月 4 号我们发布了阿波罗 3.0,第 5 个版本对我们来说有特别重要的意义,这是整个阿波罗历史上的里程碑。3.0 开启了量产时代,其中包括自动驾驶的小巴,就是大家熟悉的阿波龙小车,包括自主泊车,也包括了无人作业小车这样的功能。不光给到合作伙伴方便,也提供了无人驾驶的相关配件,通过简单的技术加工,更符合他们自己场景的无人驾驶,同时还提供了硬件开发平台和车辆认证平台,我们的硬件和车辆的提供者,可以更方便的借助阿波罗,阿波罗的开发者可以更加轻松的部署到不同的硬件和软件平台上。

  主持人:我们很早的交流过了飞行汽车的问题。我知道你们跟阿波罗有合作,之前有提到说飞行汽车的存在,跟我们的自动驾驶的技术有很强的关联性。能不能告诉我们,到底什么是飞行汽车,以及现在的技术处在了什么样的阶段?

  Jake Lussier:一般我们说到飞行汽车的话,我们提的都是比如说用飞行器,这个飞行器可以解决我们每日的出行需求。现在我们使用飞机主要进行的是远距离的出行,但是说到飞行汽车的话,我们所指的就是,比如说在临近城市之间的出行,或者是城市内部的出行。

  到底哪种飞行汽车可以符合我们的这个类别,实际上我们会有一系列,各种各样的车型满足我们的要求,比如说大型的无人机可以有一个大型的版本,可以承载人,或者是混合式的汽车。比如说他可推进器,有翅膀,可以进行水平的飞行。我们要根据他的功能来进行分类而不是通过外形进行分类。

  高等级的飞行汽车的定义,会使用很多和无人驾驶汽车类似的技术。比如说会使用电力或者是按需的一些服务等等,而这些对于飞行汽车是非常重要的。你不需要拥有自己的飞行汽车,可能一辆汽车要 200 多万美元,但是我们可以分享飞行汽车。

  而且对于我们的这种飞行汽车而言,我们不需要再去培训很多的飞行员,我们的飞行汽车可以自己就去开了。当然了,对于无人汽车,他有一些独特的挑战,飞行汽车业面临着类似的挑战,如果飞行汽车出现任何的故障,就会出现很大的事故。

  所以无人汽车和飞行汽车有很多的相同点,也有很多的不同点。不管怎么说,技术是非常重要的,我们也需要工程师来打造这些技术。

  主持人:你觉得现在自动驾驶技术上*的挑战是什么?

  李岩:其实每个领域都有非常难的问题,等待大家去解决。我个人是做感知的,有一些偏见,我认为感知在这方面的挑战是非常大的。

  之前几十年一直在做机器视觉,或者说人工智能,最近几年深度学习出现之后,在感知这方面有了一个质的突破,整个是一个数量级的提升。真正的看到一些产品的应用,但是我们感觉真正应用在无人驾驶车上的话,那么感知还有一些不足之处。

  因为目前我们认识的都是一些比较常见的类别的这种物体,比如说汽车,我们可以把车分为不同的种类,是卡车、SUV 还是小轿车,可以做到这种粒度。那么行人的话,只是知道这是一个直立行走的人还是自行车,红绿灯我们的识别也是不错的。但是为了实现真正的自动驾驶或者是无人驾驶,我们需要在更细粒度的层次上,对物体进行识别。比如说我们不但需要知道这个行人他的姿态是什么,我们还需要知道他当时这种意向是什么,他下一个时刻是为了穿马路,还是在原地环顾四周等待一下。一个骑自行车的人他招手的意思是什么,非常细节的东西,对于人来说是一目了然的,但是对于车来说,很多时候是无法在语义层次上进行理解的。

  现在机器学习也有一定的局限性,比如说通常称之为弱 AI,也就是说需要大量的监督式学习,告诉机器人,这个是车,这个是人在举着双手。所以说这种训练很可能是不完备的,我们机器学习的泛化能力比较有限,需要收集大量的数据,模型的训练,才能够达到比较好的准确率。

  所以我认为在感知的这个角度,需要整个技术上的突破,比如说能否在语义层次上,对于人的一些行为做一些判断,用少量的训练数据,用半监督式的学习去进行改进模型,我觉得这个方面还是有很多值得改进的地方。

  主持人:你觉得飞行汽车当下最难突破的点在哪里?

  Jake Lussier:*的挑战依然是我们硬件的革新,因为现在还需要一项技术,让飞行汽车变得更好。这确实是一个系统化的挑战,不管任何的技术来到我们的领域,我们需要整合起来,让技术发展得更好。

  此外飞行汽车还有一个挑战可能是无人驾驶是没有的,因为我们的这一个系统,我们的交通工具的设计是在开放的空间当中,我们可以有固定的机翼,这其实是一个特别大的挑战,因为很多的飞行汽车都已经在设计了。但是他们有时候在整合的时候并不完全一样,有各种不同的形式,形态是一个挑战。对于飞行汽车的意识是更简单的,因为飞行汽车在空中不会撞到太多的东西,但是还有更具有挑战的方面。比如说像是去控制这个飞行汽车,如何才能够让它控制的更可靠,不管是有多大的风,还是天气如何,我们都要有效的去控制它。对飞行汽车来讲,控制可能会比较困难。

  主持人:在你们看来,未来的自动驾驶竞争格局是什么样的,像现在的互联网偏向寡头的局面?你们怎样看待这个问题?

  周达文:肯定未来会是一个多方竞争,或者是大家共赢的格局。这是一个非常巨大的行业,这个行业大到说不可能是一个公司去掌控,去控制他的所有的方向。包括就像刚才李岩说过的,我们需要有这个底层的车辆,然后我们需要有硬件、需要有算法、云服务、运营公司等等,所以我们坚信这件事情是一个大家共赢的局面,在去年,我们开放了百度的无人驾驶技术。

  我们想着说既然将来是一个大家合作、共赢的局面,既然合作是主旋律,那么总要有人往前迈出*步,那么阿波罗就迈出了*步,把我们的东西开放给大家。

  主持人:很多人都参与到了飞行汽车的创业中。我们很好奇,对于飞行汽车来说,他到底是有什么样的商业机会,同时说飞行汽车到底对这个世界造成了多大的一个改变,或者是颠覆?

  Jake Lussier:其实跟无人驾驶差不多,我们有很多的商业机会,很多的公司都可以参与到我们的技术设计过程当中。比如说可以有主机厂,还有很多的飞机制造公司,他们有很多的经验,他们所造的飞机非常的可靠,而且从来不会失效。

  作为初创公司,我们确实需要和这些有经验的公司合作,初创公司可能对于 AI 要更熟悉一些。对于商业模式的话,我觉得最高层的一个分类,可能会有一些公司去做运行模式,Uber 可能不会去做汽车制造的主机厂,但是他们其实是可以开放自己的一个运输的平台,将他们的基础设施以及客户群开放给初创公司。

  另外还有一些公司,会有整个建造的一个机会。我们的商业机会还需要去考虑的是,我们如何去招募,除了如何去招募客户,更需要想的是自己还能走多远。

  主持人:我们刚才谈到了飞行汽车的商业模式,站在现在去展望一下未来。首先来到自动驾驶这边,想知道说现在对于创业公司来说,那么你们怎么去看自己的演进的方向,自动驾驶未来,你们会成为什么样的公司,提供哪一部分的服务?

  李岩:无人驾驶其实是一个非常宽的研究话题,但更多的是技术上的攻坚,也就是说在 AI 的层次上,怎么能用前沿的技术做一些系统的集成,能够真正的把无人驾驶技术实现落地。

  我觉得需要考虑几个因素:

  首先就是能否有一个好的数据平台,能够大量的收集数据。然后用最准确的模型来进行对周围世界的感知,那么这里边对 AI 这方面的要求还是非常高的。

  另外一个是计算平台,知道现在车上这种电源设备还是比较有限,那么大量的计算平台是基于这种英伟达的 GPU 的平台,当技术成熟到一定的阶段,我们更多的是考虑到功耗这个角度。所以很多的公司慢慢的会把重心转移到硬件的平台,也就是说不同的传感器之间做高度的集成,低功耗、高效率来进行运营。

  但这也是水涨船高,当计算资源提高了之后,自然而然从算法工程师的角度,会考虑加装更多的硬件。激光雷达也是多达 5 个或者是 6 个,毫米波雷达一般标配都是 5 个,所以这么多的传感器,如何在时间和空间上进行同步,然后能够对三维世界产生一个完整的感知,这个方面的技术和挑战的吸引力也是非常大的。

  另外我觉得从主机厂的合作角度,也希望有一个尽量的开放的平台,因为传统的主机厂设计的都是为人设计的汽车,自动驾驶技术普及之后,我们需要一个为机器而设计的平台,在这个方面需要参考航空工业的一些经验。需要考虑容错措施,当软件出现问题的时候,我们能不能回退到备用的设备商,主机厂也会有思考,这也是一个合作点。

  我觉得一个真正的赢家,应该是能够把这几个方面进行*的整合,能够从产品的角度设计一套最有效的解决方案。

  主持人:达文,因为你们是一个平台厂商,看的视野更广,你们觉得中国的自动驾驶和造车的力量在参与的过程中,他们在未来的自动驾驶的时代,他们的比例或者是份额会占到多少?

  周达文:从平台上来看,三个推动力,一个关键点。

  *,数据的推动力。比如说老司机在路上看到过很多的场景,他可以处理很多场景。所以他的经验积累起来,让他可能了解更多的路况。对于无人驾驶来讲,一辆车看到了,所有的车都能看到,我们把所有的路况、场景收集到我们的云端,每次会把我们的算法在上面不停的迭代、实验,可以处理不同的场景。

  第二是人才的力量,无人驾驶是一个非常新的行业,其实现在人才非常的紧缺,也导致这个人才非常的贵。百度阿波罗作为一个开放性的平台,我们觉得有这样的义务,社会的责任感,帮助这个行业往前推进。跟很多的教育部门、高校联合举办了阿波罗或者是无人驾驶相关的课程,我们刚刚设立了一个无人驾驶阿波罗相关的课程,在 7 月 4 号的时候已经发布了。

  第三个力量是社会的支持和推动的力量,其实现在处在一个非常大的时代,这个大的时代非常的变革。为什么现在觉得车更安全,是因为社会的力量推动了社会的交通建设、底层设施,包括保险、各方面为车这件事情做优化。像高速公路、红绿灯这些事情在马车时代是没有的。无人驾驶开始展现他的社会价值的时候,整个社会会帮助无人驾驶更快的成长,包括社会对他的包容,包括对自己的建设来帮助无人驾驶。

  最后有一个关键点,那就是安全。我们最开始做无人驾驶的时候,其实我们对这个行业不是很了解,我们跟车厂谈,他们问我们怎么做安全的,我们讲了很多自己的想法,后面他们还是问你们是怎么做安全的。我们后来做了一次安全的认证,最后终于知道车厂在跟我们谈什么,一百年的企业,他们有非常深厚的积累,我们希望跟他们携手共进,同时非常注意安全。

  主持人:如果未来无人驾驶想参与到飞行汽车之中,他们需要具备怎样的技能?

  Jake Lussier:实际上我们还是有很多的鸿沟,但我们相信我们的技术可以真正的改变这个世界。我们需要有足够的知识和经验的这些人来帮助我们,真正的来推广这些技术,提升这些技术。

  我们现在有一些无人驾驶的项目,像刚才周先生提到的阿波罗平台,告诉了我们很多的开源的项目。除此之外,有很多其他的无人驾驶相关的课程,比如说他们可能是 6 - 9 个月这样的课,会告诉我们学校的学生,无人驾驶的技术到底是什么样子。而且我们也有飞行汽车这些课程,让他们知道飞行资质是什么样子的,这个产业的增长非常快,而且会完全的变革。■

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