在過去兩年時間里，自動駕駛技術在多個場景里有了落地，比如礦場無人車、碼頭港口的無人貨運車、機場無人物流、創業園區里的無人接駁車、車庫里的自動泊車等等。這些場景的落地，是否意味著自動駕駛規?；涞氐臅r代已經到來?自動駕駛技術是否已經成為普通大眾能承受的技術?未來自動駕駛的挑戰在哪里?
帶著這些問題，在2019世界人工智能大會期間，記者專訪了馭勢科技聯合創始人兼CEO吳甘沙。在2016年創立馭勢科技前，吳甘沙是英特爾中國研究院院長，是英特爾中國研究院的第一位“首席工程師”，也是第一位非美籍華人院長。
馭勢科技成立于2016年2月，致力于用人工智能和大數據重構人和物的交通，為十億級人群交付安全、舒適、高性價比的全棧智能駕駛技術方案、產品和服務。對于馭勢科技的未來規劃，吳甘沙稱要在2020年，實現自動駕駛技術交付的規?；瘧?。
“在自動駕駛技術落地過程中，我們總結出了三條商業化落地的經驗。首先是客戶必須得真需要，這個技術真的能幫助他們解決業務痛點;第二是這個技術必須在法律和技術上可以實現的;第三它有商業價值，能為客戶降本增效，也能為我們帶來盈利。”在聊到自動駕駛技術如何實現商業化時，吳甘沙如此告訴記者。
自動駕駛落地商業化的三條經驗
成立三年多來，馭勢科技在出行和物流兩大領域里有所布局，并接連與上汽通用五菱、中國一汽、上汽大眾、北汽、宇通客車、通用汽車、奇瑞新能源等多家汽車品牌，以及與廣州白云機場、香港國際機場，中國移動、中國聯通、中國電信等行業頭部客戶達成了合作。
可以看出，在自動駕駛的商業化過程中，馭勢科技走的是單一場景下，實現特定需求的無人駕駛。這樣的行業切入，也讓馭勢科技獲得了上汽通用五菱、宇通汽車等客戶。經過三年的應用落地，吳甘沙總結出了三條自動駕駛之所以能實現商業化的經驗。
“首先是客戶必須得真需要，這個技術真的能幫助他們解決業務痛點，而不是單純地只是為秀技術，吸引眼球;第二是這個技術必須在法律和技術上可以實現的;第三它有商業價值，能為客戶降本增效，也能為我們帶來盈利。在我們最好的場景里，依據我們的計算，自動駕駛技術至少要取代掉三個以上的司機，才能同時去解決客戶的管理成本的問題。要知道，在這些場景里，人的流動率是非常高的，而對人的培訓又非常昂貴。”吳甘沙說。
如何降低自動駕駛成本
在自動駕駛領域里，除了有科技公司在投入外，傳統汽車生產商也在積極擁抱新技術，紛紛與科技公司合作。這似乎已經成了自動駕駛領域里的一種大趨勢。
“其實，整個行業發展到現在，那些一開始都覺得我自己什么都能做的公司，已經開始意識到，自動駕駛其實是一個非常龐大而復雜的系統，不可能一個人做下來。他們逐漸發現在這個行業里，應該做你最擅長的東西。所以你會發現，在自動駕駛技術逐步應用的過程中，技術和價值的流動不再是沿著傳統汽車生產單一的鏈條在流動，而是變成網狀結構。”吳甘沙說。
這樣一來，未來的智能駕駛行業會變成網狀結構，這就給了新創公司機會，它們都能夠在網里面找到它的價值。也正是因為價值流動不再是單一流動，未來要想降低自動駕駛的成本，單靠一家公司來實現已變得不太可能。
“在垂直領域里，自動駕駛的成本一定是靠整個產業鏈才降下來的。那么降成本往往有以下幾種方法，一種是和其他合作方合作，從而讓部分硬件以低成本方式來提供;另一種是我們從客戶那邊拿到更多的意向訂單，通過意向訂單去引導我們的供應鏈。告訴他們，雖然現在只是幾臺的訂單，但未來可能是幾千臺幾萬臺的應用。”
自動駕駛的挑戰：小概率事件
外界除了關心自動駕駛的成本和商業化落地外，對于自動駕駛的安全也格外關注。時不時爆出的自動駕駛安全事故，也讓大眾對于自動駕駛的安全打上問號。對于自動駕駛技術提供商來說，是否只要做更多的路測和擁有更智能的算法就能保證技術的安全性?未來自動駕駛的挑戰又在哪里?
“自動駕駛其實是一個短板效應，也叫木桶效應?，F在我們可以把自動駕駛的大腦做得非常好，但有兩塊不行，一塊是眼睛，一塊是小腦。”吳甘沙如此分析。
自動駕駛的眼睛指的是激光雷達，吳甘沙認為，目前激光雷達的成本壽命和可靠性，可能還沒辦法達到to C(針對消費者)的量產需求。而所謂小腦指的是自動駕駛的執行機構。“真正能夠針對L4級功能的安全制動和轉向，還有好幾年才能出來。也就是說，就算你決策都對了，突然汽車的轉向和制動出現了單點失效，那還是會出事。所以調整還是在整個產業鏈的成熟。”吳甘沙說。
在當下的人工智能算法下，自動駕駛系統只有學習過，或者說遇到過各種突發情況，才能在下一次發生同樣的情況下，學會處理。這也為什么，許多公司都在努力讓自動駕駛汽車增加實際路測里程的原因。
但對于駕車行駛來說，存在著長尾小概率事件。日常生活能遇到的駕駛問題，這是長尾的頭部問題，自動駕駛現在或許已經可以處理。但長尾的尾部卻是小概率的事件，是當下自動駕駛無法學習的無窮盡事件，這就給自動駕駛的安全問題打上了疑問。
要解決這個問題，吳甘沙認為有種方法。
“一是利用人工智能算法的提升。我希望未來的人工智能算法可以做到只要AI學習過一遍，就能對此前未遇到的問題，做出像人類一樣舉一反三，觸類旁通的反應。二是未來需要解決自動駕駛的測試系統。希望可以依靠云端測試和實際路測，豐富自動駕駛系統的路測體系。這樣才能更好地保障自動駕駛的安全問題。”吳甘沙表示。
