“我们团队的平均水平,还是要比大公司更强一些。” 在接受腾讯科技采访时,肖健雄语气平缓,却又自信满满地说着。

作为硅谷目前最神秘的无人驾驶技术公司之一的Auto X的创始人,肖健雄所指的是他所带领的一帮由斯坦福、麻省理工学院顶尖人才所组成的团队,比照的“大公司”是同样从事无人驾驶技术研发的谷歌(微博)Waymo、Uber和特斯拉等。

与目前大多数科技公司所采取的激光雷达、声纳、摄像头、GPS相结合的一整套无人驾驶解决方案所不同的是,Auto X最引人瞩目的是其一直对外所宣称的低成本方案:仅用普通的消费级网络摄像头,额外硬件成本不到50美元,就能实现无人驾驶。

在本周举办的Emtech Digital大会上,肖健雄向现场展示了Auto X的实际路测视频,从视频中可以看到,Auto X的测试车身上装载了7个普通摄像头,用于捕获周围360度图像,已经可以在硅谷地区的晴朗白天、晴朗夜间、下雨白天以及多云夜间等四种不同天气条件场景下实现无人驾驶。

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装载在Auto X测试车辆上的普通摄像头

在台上的演讲中,肖健雄对外再一次强调了AutoX的愿景:“让人人都能便捷地获得自动驾驶技术带来的好处。”

在会后接受腾讯科技专访时,肖健雄说,硬件设备上的“简陋”,并不代表技术上落后,相反,由于Auto X团队的技术专长正是在软件算法这一块,所以只需要并不复杂的硬件设备配合,就能够应对复杂的无人驾驶。

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Auto X展示的在四种不同路况条件下的无人驾驶测试

肖健雄说,无人驾驶技术的核心分为感知、规划和控制这三个部分,Auto X要做的是将三部分结合的一整套“全栈式”无人驾驶方案。

他介绍说,很多外界能够明显看到的,像谷歌的Waymo、Uber的无人驾驶测试车辆上所装载的激光雷达、摄像头、声纳等都是用于车辆感知的部件,通过这些数据采集设备,让车辆感知所处的环境,并为下一步的决策提供准备。

目前,谷歌、特斯拉等无人驾驶技术已经通过常年累月的实际路测积累了海量的数据,并将这些数据运用到无人驾驶解决方案的深度学习中,数据也是任何宣称应用人工智能技术的公司所不可或缺的重要元素,作为一家刚刚起步的初创公司,Auto X同样也需要大量的数据,但他们的数据并不仅仅来源于车辆的实际路测。

肖健雄介绍说,他们获取数据的途径有很多,除了让车辆去路面上进行路测采集是一种方式以外,向系统输入图像信息也是一种直接获取数据的方式。

他表示,自己过去的专业研究领域正是二维图像和三维图像之间的转换以及对计算机对图像的识别。

他说,目前很多主流的无人驾驶技术的激光雷达所构建的三维图像,主要是为了识别周围物体的距离,但机器并不知道具体的物体是什么,但最终技术都要达到能够认知物体是什么的程度。

除了在图像识别方面的技术优势以外,肖健雄表示,Auto X的技术独特之处还体现在系统能够更灵活、更快速地给出驾驶决策,他认为这个过程更接近人在驾驶汽车时的过程。

“对于人来说,驾驶行为很多是瞬时、短期的决策,并不是一个非常长远的规划,” 肖健雄说。

他表示,目前很多大公司的无人驾驶技术的规划部分较为机械、死板,在驾驶开始之前,先规划好从起点A到终点B的路线,然后严格按照预设路线来行驶,而Auto X则采取了一条先期规划和短期及时调整相结合的方式,肖剑雄说,在具体路线执行时,系统会更加智能地给出实时的最优方案,在不改变终点位置的基础上,在路线上做不断优化,比如在下一个路口提前转弯等。

无论是道路信息的感知、还是行驶决策规划以及最终的车辆控制,Auto X的轻量、一体化方案,都需要其背后强大的软件技术的支撑。

肖健雄对腾讯科技表示,目前公司进行实际测试的共有三辆车,其中一辆主要在路面上跑,另外两辆主要在室内进行测试,肖建雄说,Auto X的整套方案也考虑了通用性的问题,未来可以根据具体的车型不同,只需要对算法中的具体参数进行相应调整。

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Auto X用于测试的Lincoln MKZ

在创办Auto X之前,肖健雄是学术圈里的明星人物,周围的朋友和同事喜欢称他为Professor X(“X教授”),他在2012年获得了世界顶尖计算机视觉大会ECCV最佳学生论文奖,2013年获得Google Research 最佳论文奖,同年年获得麻省理工学院博士学位,毕业后便赴普林斯顿大学计算机系担任助理教授。在那里,他创办了普林斯顿大学计算机视觉和机器人实验室。

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普林斯顿时期的肖剑雄

2016年,肖健雄看到了无人驾驶领域的创业机会,他觉得自己之前所从事的计算机视觉识别技术研究,正好可以应用到无人驾驶领域,便毅然从学术圈离开,投身到硅谷火热的创业圈中。

肖健雄创业的所有信心,几乎完全来源于他对技术至上的坚定信念,他坚持认为,无人驾驶领域最终比拼的是谁的技术更领先、谁的技术可靠性更强。

“这不像做手机应用,人人都可以做,然后比拼产品的运营、市场等等,” 肖健雄强调说,“无人驾驶是需要很深厚的技术积累才能够最终实现。”

他介绍说,目前团队共有20多人,主要由斯坦福、麻省理工等顶尖高校的博士组成,他们之前的研究方向包括计算机视觉、机器人、路径规划、深度学习、增强学习、高清三维地图、相机硬件传感器。

肖健雄表示,技术上最大的障碍和难题依然是如何将感知、规划和控制三者最优化地结合在一起,形成一整套流畅的解决方案。

“最初的时候我们曾经把三部分都分别做的非常好,但发现结合在一起的时候却不work(运行正常)了。” 肖健雄说。

过去的6个月中,肖健雄的团队一直在进行算法的优化和车辆的测试,目前团队的主要精力依然放在打磨算法,进一步优化整合上述无人驾驶技术的三个方面。作为公司创始人和首席执行官,肖健雄依然坚持每天写代码,他说这样可以让他保持对整个公司技术方向的把握。

目前,Auto X的商业模式主要是向制造商等企业提供解决方案,他们的部分技术已经在申请专利中,同时也有和汽车厂商以及其他科技公司的合作计划,但肖健雄表示目前很多合作意向尚处在早期不便透露。

肖健雄认为,无人驾驶技术实际上在未来两到三年中就能够发展成熟,但真正到实现大规模应用还有很长的一段时间要走,如何在商业上实现落地、如何形成统一的行业标准、如何让终端消费者接受,这些都需要较长的时间周期。他表示,未来10年,无人驾驶可能会形成一个较大规模的市场。

对于近一段时间频繁发生的特斯拉、Uber等无人驾驶事故,肖建雄认为,这些并不会形成对行业发展的阻碍,只是一个必经的过程。

作为一个常年和数据打交道的人,肖健雄习惯性地用数据来表明自己的观点。他说,正如客运飞机一样,一旦出了事故依然会举世震惊,在一段时间内引起人们心理上的恐慌,但从事故率来说,要明显低于其他交通方式,目前飞机这样的出行方式也早已被普遍接受,他认为,无人驾驶也会是这样,未来的事故率一定会人要低的多,他坚信,无人驾驶在未来被普遍接受的时代也一定会到来。