自动驾驶行业的一些认识和资讯分享

从手机行业切换到自动驾驶行业已有几年了。从2015年加入武汉某自动驾驶公司，至今大大小小的行业峰会参加过不下50次，接触各行各业的客户、传感器公司、OEM车厂。前几天，收到来自麦肯锡某研究员的访谈邀约，让我谈谈对整个自动驾驶行业的一些认识和资讯分享。忽然发现，原来我也算是半个行业专家了。于是有点冲动想写些什么，纪念一下。

2014年，国内还很少听闻自动驾驶。那个时候，百度找到了我们，暑期夏令营，去参加无人车的一些开发工作。后来，我们在网上看到了一家很有逼格的公司,蔚来汽车。当时，我们感叹，哇欧，原来公司可以这样包装，甭管无人驾驶技术牛不牛，至少在公司品牌宣传和包装上，人家很厉害。

2015年-2016年，开始陆陆续续发现了一些自动驾驶的科技公司。那个时候，我们还为我们的团队能承接一些自动驾驶demo的项目而十分喜悦。我们可是给某著名大公司输出无人驾驶技术的呀，厉害不。这两年里，我们谈论的最多的是，无人驾驶是一项非常复杂和前沿的科技，它很牛逼，我们在绞尽脑汁的想着怎么写BP，怎么构建可行的商业模式。我记得那一年，我们提到的最多的就是，“低速限定场景下的无人驾驶” “可移动的智能空间”——其实就是弄台小巴形态的车，然后让它具备循迹自动驾驶能力，在公园、景区、办公园区内运营。我们很兴奋的到处和园区谈商业模式，找政府去汇报——看，这项技术多么高科技范儿，你用我们这样的无人驾驶车，多么有未来感，用户坐在车里不需要司机，在车里可以办公，可以娱乐，可以干啥干啥。说的天花乱坠，但是提到关键处“谁买单”，都不作声了。因为弄出这样的一台车，成本至少几十万。而且，还不是100%可靠。运营模式呢？更说不出所以然。

技术不可靠

已经记不清那个时候冒出的创业同行有哪些了。除了头部的几家，大部分创业公司是来自当年基金委举办的智能车挑战赛的那些参赛高校队伍，国防、清华、武大、交大啥的。各家也都在闷头搞自己的无人车，基本上，从感知、决策规划、车辆控制，系统集成，全部都做。现在回看当年拍的照片，觉得当年大家都挺有趣的，有拿拉线绑在档位上控制挂挡的，有在方向盘上装定制结构件来驱动控制方向盘的，打开无人车的后备箱，一定是2台笨重的IPC（工业计算机）搁在一个廉价的架子上，密密麻麻接满了杂乱无章的线束，看的头皮发麻。由于用的是IPC，功耗比较大，传统的燃油车上一定要安装逆变器，直流电转交流电，再接上插线板，插上IPC的电源适配器，为了防止供电不足，还得弄上一块蓄电瓶。测试的时候，经常因为车的震动，把线束震松掉了，然后一堆人下车找问题。

感知层，在那个时代，大家主要还是依靠激光雷达，有用SICK的单线激光雷达，有用Veldyne的128线/64线激光雷达。通过构建3D点云环境，障碍物识别结果输出给决策层算法程序。那个时候，是有视觉识别的算法的，那个时候深度学习还没有普及，模式识别算法识别行人和车辆，算法很吃计算资源，甚至根本达不到实时识别的要求。后来，出现了ZED双目相机，我们也买了它，开始研究双目立体视觉、三目立体视觉。北京也有了一家叫做格林深瞳的公司做这个领域。在给一家客车车厂做方案的时候，我们推荐了双目视觉方案。看着研发小哥哥们，每天拿块棋盘格标定板在那里玩，不明觉厉。

探索新的领域--工业运输自动化

那一年，视觉识别的风刮的很劲，随便一家号称自己是做视觉的，都能忽悠到不少投资人的money。于是，我们也开始认为，为了降低传感器的成本，视觉是要加进去的，毕竟激光雷达的价格太贵，还都是国外进口的激光雷达，无论是产量、本地化的技术支持，都不足以支撑我们更好的研发无人驾驶车。

那一年，出现了商汤科技。我们开始知道视觉方向的人工智能，原来不仅仅是可以用于自动驾驶。它还有很多场景。光做视觉这一个领域，就能撬动很大的市场。

我们有人出现了分歧，认为自动驾驶目前已经过了那个人傻钱多好忽悠的时代，应该去用视觉这个题材去讲故事，去拿投资人的钱。后来，他们发现了一个新的领域，将无人驾驶技术应用于工业领域更容易商业化落地。啊，比如我们去做一个无人驾驶的叉车机器人，看，自动行驶，自动停到叉货位，叉起货物，把货物运到堆区放下。这可以省叉车司机人力成本，多棒。你看啊，无人驾驶汽车能不能上路还另早着呢，政府不允许啊，但是在工厂里，无人驾驶不受管制呀。工厂一定会愿意位为这项技术买单的。

后来，我知道了，这想法还是图样图辛破了。其实在这之前，就有无人驾驶的叉车，只不过用的是磁导航技术，在地上铺设磁钉，叉车可以精准的定位和导航。成本也不算特别高。我们相比它的优势一点也不明显，我们这些技术，定位的精度还不如磁钉导航叉车来得高。虽然是少了地面建设的成本，但是，我们这种技术的成本，推高了无人驾驶叉车的造价成本。而且，还有一种激光导航的叉车，单台价格30万的，一样可以不用铺设地面设施，也能达到同样的性能。在这个方向上，我们去研发AGV了，后来，我们投入了港口集装箱转运车的无人驾驶技术研发。了解到了港口自动化运输这个市场，它的体量相当的大。以至于造一台无人驾驶AGV的成本，并不是那么价格敏感型了，毕竟，造1台无人驾驶的集装箱AGV车，几百万的成本，如果真的能够省下驾驶员和降低油耗，对于一个吞吐量大的港口，可能一两年就能回收这个新技术的投入成本了。

小众领域--无人驾驶农机、工程机械

一家拖拉机厂找到了我们，以及另外一家做北斗导航定位的公司，要我们给他们开发一台无人驾驶拖拉机。我们又开始了新的调研。看了美国的一些农场，应用上了无人驾驶的拖拉机喷洒农药、收割作物、耕地作业。我们也派出了研发队伍去乡下搞无人驾驶拖拉机了。这个领域也许是一个不错的方向。

我们看到了合作方已经把拖拉机改成了线控，通过北斗导航，也能自动驾驶了。还能简单的耕地呢。可惜是个“瞎子”，没有感知能力，不知道避开障碍物。于是委托我们为拖拉机装上激光雷达，装上摄像头，使其能识别简单的障碍物（电线杆、行人），能绕开障碍物继续作业。

最初我们去接触这个项目的时候，还很有热情，后来发现这种项目太耗费人力了，现场干活的条件也很艰苦，调试起来不方便。至于它的商业化道路，我们也懒得去思考了。感觉这个细分领域并不是什么值得投入的方向。而且，和这类项目的甲方单位配合起来，遇到很多沟通上的问题，甲方单位的技术水平都是很落后的，跟我们打交道的多是工人，根本没有人懂计算机邻域的知识。甲方也投不了多少钱做这样的高科技项目，很快我们就没有热情了。

回到主战场--RoboTaxi

2017年底，谷歌的无人驾驶出租车开始如火如荼的在媒体上看到一些新闻。

这段时间我们看到了除了谷歌以外，出现了一些和谷歌玩法差不多的国内创业企业。 名字都是叫某某AI。 一水儿的林肯MKZ，彷佛是一种阔佬的标签。因为当时，林肯MKZ支持线控的车型据说只有17年款的，有钱都不一定买得到。线控的整改，AS公司的改车费用在200万一台。我没有亲自乘坐体验过，不过据媒体人称，采用林肯的车，确实在车辆控制方面的性能很不错。这里面主要是执行层的油门、转向、刹车的控制非常精准，对上层指令的响应快。让算法和软件开发团队能够专注于做车辆感知和决策规划方面的工作，不用再耗费过多的时间用于处理车辆底层执行和硬件上的各种bug。甚至，由于林肯的底盘性能好，连上层的车辆控制算法都可以简化，也能跑出不错的行驶体验。（我们吃过很多这样的亏，在给客户实施项目时，由于改车供应商的水平参差不齐，车辆底盘执行机构的性能达不到我们的要求，背了很多锅。最值得一提的就是，我们曾为某客户申请自动驾驶牌照，需要在国家智能网联封闭区测试自动驾驶功能的一些基础测试项，我们开发的控制算法经过20多天的实车调校后，已经达到了一个还不错的自动驾驶时速，结果客户在没有知会我们的情况下把车辆拖回厂重新换了转向机，于是我们的车辆控制工程师彻底凌乱了，此前的工作都白做了。——所以，做任何自动驾驶车辆，车辆底盘线控性能优秀，是整个自动驾驶体验良好的必要条件。

我们在那个时候，开始有想法要自己做线控改车的工作，这个领域的利润非常可观。曾有一家供应商，报价几十万，几乎是和我们做自动驾驶集成的报价是一样的。然而他们的工作，技术含量并没有我们做整套软硬件集成的高。后来我们自己做这些工作，才知道这里面的利润有多吓人。也许，玩的就是一个信息不对称。这也是由于那个时候，主机厂对自家的车辆CAN矩阵的信息的开放，是十分保守的。（虽然现在出现了一些提供开放线控平台的主机厂）

真正参与到具体的自动驾驶项目，才深深的感受到自动驾驶人的不易。辣么多复杂的系统，还面临多供应商的配合，不论是传感器产品和技术、车辆控制、上层的计算软件。没有一个十分成功可靠的软硬件部件。我们也越来越对自动驾驶这个事情产生敬畏。能讲车子通过计算机控制，跑起来，这真的只是小儿科。后续想量产，涉及硬件和软件都需要满足ISO26262功能安全规范。光是过这个功能安全认证，就是一个庞大的产业体系。创业公司要通过这个认证，没有强大的资金体量和传统汽车行业的专业人力投入，几乎是不可能的。

在2017-2018年，我们看到了很蓬勃的趋势。百度发布了Apollo ，全方位打造高端盆友圈，我们之前的很多客户，也加入了百度的生态联盟。不过，从很多业内人士的口中，我们也知道了这种合作其实只是扯大旗，在配合程度上来讲，百度的支持并没有那么好。流程很慢，开放程度并非网上所说的开源。百度是在下盘很大的棋，更多的目标是在制定行业的游戏规则，让更多的人用Apollo的算法和数据。至于落地实施这些无人驾驶工程的活儿，百度是不愿意去耗费精力去做的，需要外围伙伴来助力。

其他头部的创业公司，不断的用锃光瓦亮的林肯MKZ到处路演，发新闻，造势，融资。看得我们心痒痒。我们去参加过上海的世界人工智能大会，我们的展车很低调。去了场地之后，本来是各家公司统一按照事先预约场地使用时间的方式进行展示前的最后调试，Pony Ai来了之后，我们就要让道儿了。人家赞助费给的足，光动态展示用的林肯MKZ就派了10台左右。当然是优先使用场地进行路测。顺便说一下，龙华的江滩边夜景还是很漂亮的。

后来，我们也去了乌镇世界互联网大会，看到了RoadStar的林肯，PR能力确实很棒，用无人驾驶进行乌镇大会的接驳服务。当然一般吃瓜群众是不可能坐得上去的。后来，RoadStar爆出的新闻业内人士都知道。我还是很为之惋惜，这么好的资源哪，本应该可以做得更好的。

我们老板去了趟米国，亲眼见到了waymo的无人出租车在开放道路上运营。鸡冻的不行。不过据说大量的waymo无人车其实给当地的司机和居民造成一些困扰。无人车在通过路口时的行为很是犹豫，不像人类司机一样果断。

我们也去参观了有名的M-City（美国的自动驾驶封闭测试区），国内上海赛车场那里的A-NICE-CITY是学习美国M-City进行建造和运营的。提到A NICE CITY，感概万千。我们一个项目在那里进行了为期几个月的自动驾驶测试。A NICE CITY刚建成的时候，我们就和他的运营单位接触，也算是老伙伴了。亲眼看着它发展的越来越有模有样。承接自动驾驶测试服务，参与上海自动驾驶牌照发放的规范制定。不过，测试的费用不低的，一天至少5万元。一般只有大厂会去消费。我们看过宝马、德尔福的工程队伍在那边测试过。

MCITY

A NICE CITY 上海嘉定 上海赛车场

关于自动驾驶牌照的事情，如有大家有兴趣，我可以考虑再单独写一篇。国内这里面的门道儿还挺值得讲一讲