為了加速無人駕駛的發(fā)展，減少戰(zhàn)爭中士兵傷亡，美國國防部在2004年舉辦了第一屆DARPA自動駕駛挑戰(zhàn)賽。那一次比賽放在了美國加州東南的莫哈維沙漠，有15輛電腦操作的車輛參加了比賽，但最后沒有一輛車完整地跑下142英里的砂石賽道。

　　后來，2005年、2007年DARPA挑戰(zhàn)賽又舉辦了兩屆。當(dāng)時參加比賽的人如今都成為了自動駕駛領(lǐng)域頂尖的人才。而美國的自動駕駛水平也因比賽的帶動而突飛猛進(jìn)。

　　剛剛過去的十一假期，中國的自動駕駛初創(chuàng)公司毫末智行于10月4日在內(nèi)蒙古阿拉善沙漠舉辦了一場人機(jī)比賽。長城哈弗H9汽車搭載毫末智行Hi Pilot自動駕駛系統(tǒng)，在沙漠中挑戰(zhàn)了人類冠軍賽車手鹿丙龍。

　　這也是國內(nèi)自動駕駛領(lǐng)域第一次挑戰(zhàn)沙漠環(huán)境，在沙漠中舉辦“人機(jī)大戰(zhàn)”。不同于城市中的結(jié)構(gòu)化道路，沙漠環(huán)境復(fù)雜多變，也沒有所謂的“賽道”。而人類賽車手鹿丙龍曾是2017年越野錦標(biāo)賽年度總冠軍、環(huán)塔拉力賽冠軍，在沙漠越野方面有著豐富的經(jīng)驗，可謂是賽車領(lǐng)域的“李世石”。

　　比賽雙方在沙漠賽場中需跑完三圈，用時短者獲勝。經(jīng)過激烈的角逐，最終，Hi Pilot以微弱的差距敗于鹿丙龍。

　　過去，我們能看到的自動駕駛測試多是在城市中和高速公路上。而這一次毫末智行敢于挑戰(zhàn)沙漠極端環(huán)境，就是希望能檢驗自身的技術(shù)實力，向人類頂尖賽車手學(xué)習(xí)駕駛智慧，向大自然學(xué)習(xí)復(fù)雜環(huán)境的應(yīng)對。“通過挑戰(zhàn)極限，來將復(fù)雜環(huán)境非結(jié)構(gòu)化道路的自動駕駛應(yīng)對經(jīng)驗融入到Hi Pilot系統(tǒng)中，帶回到用戶的日常駕駛中。” 毫末智行Hi Pilot負(fù)責(zé)人丁垚介紹。

　　毫末智行也立下了誓言，三年三戰(zhàn)，今年只是第一次。而接下來，毫末仍將發(fā)起挑戰(zhàn)，希望能在“人機(jī)大戰(zhàn)”當(dāng)中戰(zhàn)勝人類賽車手，在自動駕駛領(lǐng)域重現(xiàn)AlphaGo的戰(zhàn)績。

　　挑戰(zhàn)沙漠“沒有路”的路

　　進(jìn)入阿拉善沙漠對毫末智行的Hi Pilot來說是第一次，而“老司機(jī)”鹿丙龍已經(jīng)跑過很多次。在比賽中也可以看到，賽車手對環(huán)境的了解會大大提升比賽的成績。

　　比如，不同于普通人快速駕駛，賽車手在比賽中為了追求速度，他們會選擇在經(jīng)過彎道前提前拐彎甩尾，用“漂移”來減少彎道拐彎耗費的時間。而對沙漠環(huán)境了解，比如識別出大風(fēng)下沙丘哪一面更能承載車的重量，在路徑選擇上不一定走沙丘波浪的谷底，這些經(jīng)驗都能幫助車手來決策。

　　據(jù)毫末智行首席科學(xué)家路修遠(yuǎn)介紹，“在沙漠里，沒有鋪裝路面、沒有紅綠燈、沒有車道線。不同地塊的沙土硬度也不一樣，有的表面上看毫無痕跡，但下面卻是剛剛吹過的松軟的土質(zhì)，極易塌陷。”

　　而人在沙漠里，視域也并非想象中那么寬廣遼闊。在沒有開上沙丘頂部之前，視線極易被遮擋，你也無法判斷翻過山，山的那一面是什么，能不能走，會不會陷車。這對車手也是個難題，有時候需要憑經(jīng)驗試錯，試探一點點，如果不行，車手再退回一些選擇其他路徑。

　　這種駕駛模式，就完全不同于城市環(huán)境。對自動駕駛系統(tǒng)來說，也同樣要面對人類面對的問題，用人類類似的“試探后獲取反饋”的思維去解決。而這就需要一套更開放性的從感知到?jīng)Q策、控制的算法和模型。

　　在目前水平下，沙漠環(huán)境里，自動駕駛在感知和決策模塊，算法與模型仍然無法與有經(jīng)驗的賽車手大腦相比。“日常城市中的駕駛經(jīng)驗有時與沙漠完全相反。”鹿丙龍說。在接觸沙漠環(huán)境之前，自動駕駛系統(tǒng)的工程師在辦公室里也很難去完全想象沙漠中駕駛遇到的問題。

　　但是，經(jīng)過這樣一次比賽和親身感受，現(xiàn)場的汽車工程師和算法工程師團(tuán)隊通過與鹿丙龍的交流，了解了沙漠路況和越野車手怎樣判斷環(huán)境和挑選路徑。而這將會直接反饋到算法和模型中，提升車輛的決策和控制水平。

　　雖然這一次比賽戰(zhàn)勝了機(jī)器，但鹿丙龍也在思考“如果機(jī)器集齊了10個頂尖賽車手的駕駛經(jīng)驗，比如他們的行駛軌跡和判斷依據(jù)，它是不是就能戰(zhàn)勝所有的人類賽車手了呢?”

　　這也正是自動駕駛“大腦”的優(yōu)勢所在。如拿破侖的名言所說，“我來，我看，我征服”。自動駕駛“大腦”經(jīng)歷過了復(fù)雜環(huán)境，吸收了人類的經(jīng)驗，然后在一定成本下通過技術(shù)來復(fù)現(xiàn)人類的智慧，解決同樣的問題。數(shù)據(jù)積累多了，極端場景經(jīng)驗不斷豐富，算法與模型不斷改進(jìn)，自動駕駛就能以非線性的速度成為“老司機(jī)”。

　　“步步為營”的發(fā)展路線

　　這一次比賽，挑戰(zhàn)鹿丙龍的是毫末智行的Hi Pilot系統(tǒng)與長城旗下越野車搭檔。毫末與長城有著極深的淵源。

　　毫末智行創(chuàng)建于2019年11月，它的前身正是長城汽車技術(shù)中心的智能駕駛前瞻分部。毫末的愿景是“以零事故、零擁堵、自由出行和高效物流為目標(biāo)，重塑和全面升級整個社會的出行及物流方式”。它以此建立了兩條產(chǎn)品線，一條是面向乘用車的自動駕駛系統(tǒng)，另一條是提供給物流、送餐領(lǐng)域的物流車。

　　在乘用車領(lǐng)域做自動駕駛，不同公司的商業(yè)目的是不同的。

　　Uber和滴滴這一類公司做自動駕駛，是為了變革出行領(lǐng)域，希望將來以更低的成本來提供出行服務(wù)。而特斯拉和一些汽車主機(jī)車廠，是為了增強(qiáng)自己的產(chǎn)品功能，用自動駕駛來提高車的銷量。

　　至于Google，自動駕駛子公司W(wǎng)aymo源自于Google X實驗室，是Google為了探索未來前沿科技改變世界而生，與其搜索和廣告主營業(yè)務(wù)其實并沒有關(guān)系。而百度做自動駕駛則希望自己在人工智能領(lǐng)域能占得先機(jī)，再造一個百度出來。

　　而一些規(guī)模更小的初創(chuàng)公司，其商業(yè)模式有的初衷是向車廠出售方案，有的是針對具體場景比如礦區(qū)提供運(yùn)營解決方案。

　　毫末智行Hi pilot系統(tǒng)面對的是汽車廠商，將會裝配到乘用車上。除了長城汽車這家大客戶之外，毫末也會面對部分汽車品牌聯(lián)盟，有些車廠尚無能力自行研發(fā)自動駕駛技術(shù)，需要向外尋求合作，它們會采購聯(lián)盟之內(nèi)廠商的自動駕駛系統(tǒng)方案，避免車廠競品問題。

　　而在物流車業(yè)務(wù)上，毫末智行首先聚焦送餐與快遞中的B2B場景，并不直接面對終端消費者。而像順豐、阿里巴巴菜鳥這類快遞、物流公司和美團(tuán)外賣平臺，就可以采購毫末的低成本車規(guī)級物流車。

　　長城汽車是毫末智行的孵化者，也是毫末的大客戶。在自動駕駛領(lǐng)域，也不乏汽車主機(jī)廠自建自動駕駛部門，比如特斯拉。而長城汽車結(jié)合起身的情況，下定決心，剝離出了毫末智行，讓它在鏈接產(chǎn)業(yè)資源、激勵人才、商業(yè)化方面都能有更大的空間施展，同時，也能服務(wù)好長城汽車自身。

　　不同于互聯(lián)網(wǎng)陣營做自動駕駛希望一步到位的發(fā)展路線，毫末智行的路線是“步步為營”，它將自動駕駛不同級別中的場景進(jìn)行拆分，分步實現(xiàn)。比如毫末智行計劃在今年實現(xiàn)高速路的自動駕駛;在2021年擴(kuò)展場景庫，深化自動泊車場景;到2022實現(xiàn)自動通過十字路口、自動進(jìn)出收費站等等。

　　而這種“步步為營”，每個階段性成果都能裝配到長城汽車的量產(chǎn)產(chǎn)品上。據(jù)毫末智行董事長張凱透露，到明年年初，長城汽車的一些產(chǎn)品就會搭載毫末的Hi Pilot自動駕駛系統(tǒng)出廠。而未來，隨著長城和其他汽車廠商搭載毫末系統(tǒng)的汽車量產(chǎn)，Hi Pilot就能積累起大量的數(shù)據(jù)，而這也將成為毫末在自動駕駛領(lǐng)域的門檻。

　　在自動駕駛領(lǐng)域，初創(chuàng)公司會面臨一個問題，就是融資能否支持到最后找到商業(yè)模式和盈利。而在這中間過程中，行業(yè)內(nèi)很多公司發(fā)現(xiàn)，事情并不像最初想象的那般順利。

　　自動駕駛領(lǐng)域內(nèi)的技術(shù)進(jìn)步并不如預(yù)期那般迅速，眼下要進(jìn)入攻堅階段。而純互聯(lián)網(wǎng)背景的技術(shù)團(tuán)隊們，他們離了汽車主機(jī)廠也根本“玩不轉(zhuǎn)”。

　　合作達(dá)不成就無法量產(chǎn)，沒有量產(chǎn)就沒有數(shù)據(jù)，也無法將雷達(dá)等硬件成本拉低，進(jìn)而也就沒有商業(yè)模式。沒有數(shù)據(jù)，系統(tǒng)迭代改進(jìn)就非常慢。而一慢下來，在尋求項目落地、推進(jìn)商業(yè)化時，錢就燒得差不多了。這個時候，等待它們的是要么倒閉解散，要么被收購。

　　而毫末智行與長城汽車深度綁定，上面的問題就迎刃而解。而且，除了在乘用車領(lǐng)域提供自動駕駛系統(tǒng)之外，毫末還有物流車業(yè)務(wù)。

　　物流車業(yè)務(wù)在特定場景下應(yīng)用，能實現(xiàn)全自動駕駛。隨著它的量產(chǎn)，也能一同拉低一些硬件部件的成本價格。而長城汽車在生產(chǎn)車輛上的經(jīng)驗以及代工物流車的生產(chǎn)上，都能給毫末智行提供巨大的幫助。

　　軟硬件“混血”團(tuán)隊

　　得益于長城汽車的支持，在毫末的團(tuán)隊中，兩種不同基因的人才快速匯集，實現(xiàn)了“混血”。

　　在初始團(tuán)隊中，有大量汽車陣營的人才來自長城汽車，他們對汽車硬件了解深厚，也有大量來自頭部互聯(lián)網(wǎng)自動駕駛團(tuán)隊的人才，來完善系統(tǒng)中的算法和模型。據(jù)張凱介紹，在接觸毫末的投資人中，普遍對毫末團(tuán)隊的評價是“務(wù)實，如果能融合好，就是最強(qiáng)團(tuán)隊。”

　　這也是毫末區(qū)別于其他初創(chuàng)的自動駕駛公司的優(yōu)勢，它背靠汽車主機(jī)廠，有綜合性的人才和經(jīng)驗，在大廠扶持下能夠快速學(xué)習(xí)迭代。

　　在人機(jī)挑戰(zhàn)賽中，在阿拉善現(xiàn)場的團(tuán)隊面對沙漠環(huán)境中的問題就能一起解決。比如在賽前準(zhǔn)備熟悉環(huán)境時，車輛根據(jù)原有經(jīng)驗選擇的路徑陷入沙丘中，算法工程師和車輛線控工程師就能從中分析自身負(fù)責(zé)部分的解決辦法，商量后就能碰撞出方案。

　　而在物流車業(yè)務(wù)上，來自車廠的工程師們就能與軟件系統(tǒng)工程師協(xié)作，在設(shè)計和生產(chǎn)物流車硬件時提供車廠制造業(yè)的經(jīng)驗。

　　這種配備，可以說，很難一開始就在一個初創(chuàng)的自動駕駛公司里實現(xiàn)。而毫末則是“站在巨人的肩膀上”，才實現(xiàn)了快速啟動，快速融合，快速出成果。

　　而接下來，毫末智行也將啟動新一輪的融資，資金將用于平臺開發(fā)、人員招聘和量產(chǎn)準(zhǔn)備。當(dāng)商業(yè)模式具備，量產(chǎn)落地問題理順，資金即將到位，就該是該毫末智行快速發(fā)力的時候了。

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