在上个月举办的2018亚洲消费电子展上,凯迪拉克Super CruiseTM超级智能驾驶系统正式在中国发布。达到了L2级别的驾驶辅助功能能够让驾驶者在高速公路特定条件下实现双手解放。这其中,汽车内的各类处理器,也就是我们喜欢用来称呼一切能够思考学习的机器——“计算机”功不可没。

而随着科技企业、整车厂对自动化驾驶的研发深入,我们发现,在实现L3、L4,甚至L5等级的自动化驾驶过程中,车辆对“计算机”的依赖变得越来越大。同时,也需要“计算机”的能力越来越强,特别是自我思考、深入学习的能力。此时,AI人工智能的称呼代替了“计算机”。

“高智慧”车辆帮助实现零事故愿景

即便在美国这样人烟稀少,路况简单的地方,Uber无人测试车都有无法感知过马路的行人、发生事故的可能性。那么在面对中国更为复杂的道路情况,一辆“反应迟钝”的自动化驾驶车显然寸步难行。

在城市中,既要满足解放驾驶者双手双脚,又要保证行驶安全,只有具有“高智慧”的车辆才能实现。如果在AI控制下的车辆不能实现“零事故”,那么真正的自动化驾驶时代将无法到来。

所以,能够在高速上实现自动化驾驶并不稀奇,在中国这样的复杂道路上实现L3以上的自动化驾驶才算厉害。这不仅需要优秀的传感器系统,还要有出色的算法系统,能够对收集到的信息进行深入的分析和处理,这也是AI的工作。这样才能获得成功,也才能完全代替原本应该坐在驾驶座上的司机。

ROADSTAR.AI第一代无人驾驶车(图片来源:ROADSTAR.AI)

AI解决感知与决策问题

一家去年5月才成立的初创公司Roadstar.ai就将自己的重心放在了城市路况上的L4级别自动化驾驶的研发上,并已经在深圳西丽大学城实现了超过10公里,30分钟的完全无人驾驶行驶过程。该公司首个自动化驾驶解决方案Aries的核心技术得到了诸多机构和主机厂的认可,并帮助他们在2018年5月,拿到1.28亿美元的A轮融资。

其有两项自主研发的核心技术,一个是HeteroSync(异构多传感器同步技术),一个是DeepFusion(数据深度融合技术),主要用于解决自动化驾驶中感知和决策问题。

整套传感器方案全部使用国产激光雷达,总共5个激光雷达、6个摄像头和3个毫米波雷达。这14个传感器将在运行中进行独立观测,并能够在时间同步和空间标定上做到像一个传感器一样去工作。

ROADSTAR.AI在硅谷路测视频截图(图片来源:ROADSTAR.AI)

从Roadstar.ai对外展示的演示画面中可以看到,Roadstar.ai的解决方案是将激光雷达的线投影到摄像头的图像上,其动态物体的识别包括了车、人、单车,还有红绿灯。同时不只是把动态物体视为一个个方框,而是通过激光雷达的扫描把它做成一个多边形来进行识别。在车的边缘,并没有多余的线,说明在时间和空间同步上做得非常不错。

在获得大量精确的信息数据后,处理能力也是相当关键。由于整个无人驾驶的过程是在开放式道路上完成,面对的是典型的中国路况,对于AI的要求非常高,要让车辆知道什么时候应该停下,甚至是预判可能发生的危险。而从演示画面中可以看到,面对旁边窜出来的过马路的行人,从小路上转出来的大巴,Roadstar.ai的演示车都能够实现智能避让。这说明其核心技术能力,也就是AI技术十分成熟。

此次,2025AD采访到了ROADSTAR.AI的副总裁那小川先生,他与我们分享了Roadstar.ai的创业故事以及对无人驾驶技术的独特见解。

ROADSTAR.AI 副总裁那小川先生(图片来源:ROADSTAR.AI)

2025AD:为什么会选择进入无人驾驶领域?

那小川:我们三个创始人都是在这个领域做了很多年的专家。创业很自然就是这个领域了。当时我们的创始人佟显乔和周光在百度美国办公室的时候就有交流要创业,当时第一个想法还不是无人驾驶,是在想一起做一些机器人的事情。但是在周光看来,自动化驾驶是最简单的事情。因为机器人会更难,服务机器人手要帮你拿个杯子什么的,空间的控制其实更难。而车呢,你可以认为它只有平面的,二维的控制,所以我们认为汽车其实是最简单的机器。这也是当时选择做无人驾驶的一个原因。

2025AD:在商业模式上为什么会选择无人专车?

那小川:我们内部做过一个调研,对比过很多商业模式,包括卡车,矿山的矿车等,但我们最后选择这个领域基于两点。一个是这个市场其实是最大的市场,第二个点是这也是我们技术最能发挥优势的地方。

我们有很多很贵的传感器,如果今天只要做高速,那么像特斯拉那种高速,已经做的不错了,它并不需要用那么贵的传感器。我们的特长就是用最贵的传感器,以及特别好的算法,来解决最难的问题。也就是面对人乱窜、车乱窜的情况时,我们的这个优势可以发挥出来。所以我们选择城市路况,都市路况,而不是高速,或者一个没有人的厂区。另外这个市场足够大,就是这两个原因,让我们选择做无人专车。

但是,专车又是最难的。因为专车一定要做点到点,如果你和出租车类比,理论上也是希望什么地方都能去,但是这个时候就会有些问题。举个例子来说,北京的胡同,或者深圳农民房比较多的地方,是非常难实现的。人开车都可能比较困难,说不定还要打招呼说“兄弟让我先过”,像这种地方,无人车是很难在短期内能做到的。

除了做乘用车外,我们还会做无人大巴和无人中巴。目前这个没在中国做,我们在海外有些试点。大巴的好处是固定路线,可以选一些主要的比较好做的路线来做,那么商业化的路可能更快一些。

他们的共同点都是城市路况,路况是类似的,这样我们的在感知技术上的优势就能够发挥出来。

ROADSTAR.AI第二代无人驾驶车(正面)(图片来源:ROADSTAR.AI)

2025AD:为什么会选择开发L4级别无人驾驶车?

那小川:我认为,L4技术开发代表了中国最先进的生产力。不过现在这个车的数量有限,还有很多问题亟待解决,发展还不成熟,目前阶段需要工程师乘坐,每天进行调试。

我们规划是今年和明年着力于技术提升期,我们会有几十台到几百台车在深圳做规律性的路测。我们希望2020年就可以实现对一般消费者开放,也希望届时法规能够允许把司机去掉,来做商业模式的验证。因为如果不把司机去掉,实际上没有节省钱,有了额外的成本,没有任何的价值。

2020年我认为是一个合适的时间点,量产规模初步是大几百到小几千之间的一个规模,这个时候我们可以开始收费了。之前也提到过,到2020年将解决方案的成本降低到5万左右,慢慢就会发现这个商业模式初步能够得到验证。

美国今天就在验证这个事情,Waymo应该是第一家,好像也是唯一一家拿到美国允许可以做无人专车的。但是它还没有开始收费,目前已经对老百姓提供服务了。那么我觉得中国比美国晚两年差不多,也不晚。

2025AD:为什么传感器产品都选择国产的,是出于成本考虑吗?

那小川:这个行业之前大家只用一款美国一家公司做的激光雷达,叫Velodyne。此后去年3、4月份左右,也正好跟我们同时创业的时间段,有几家国内的厂商纷纷推出自己的产品,比如禾赛科技、速腾聚创、北科天绘等,上海北京深圳的企业都有,他们的产品我们测下来的效果在很多指标上比Velodyne都要好。对我们来说降成本是一方面,更多的是他们的性能也超过了美国的同行,所以我们就开始用。

而且可以看到中国企业创业能力非常强大,大概只用了不超过一年的时间,就达到了美国水平。比如说美国的公司,包括Alphabet,谷歌的公司,新车用了四个禾赛科技的激光雷达,像十字星排列,他们也没有用Velodyne。Drive.ai也用了四个禾赛科技的激光雷达,所以实际上,中国的技术得到全世界的认可的,不只是我们。

2025AD:从另外一个角度来说,国内在无人驾驶领域的技术已经走在前列了?

那小川:对,我觉得确实是这样,但是我觉得得看具体方面。举个例子来说,禾赛科技和北科天绘目前都做的很好。北科天绘有很多优势,它的激光雷达做得特别好,死角特别小,只有20厘米,Velodyne要大概1米多。速腾聚创在量产机上也很强,他们做到一些几乎不要人工的量产方式。

但在产品的可用性上,中国的产品跟美国相比还有一定差距。比如说产品是不是防水,中国的产品是否能经过一年两年三年的认证,是不是一年就会坏,这个事情就要先打个问号。

对我们的无人驾驶专车来说也是一样的。我们的核心算法比美国好,能处理复杂路况,可以避让大巴、行人。但产品稳定性就不如美国。比如,硬件经常会出问题,软件也经常会出bug,缺乏运营几千台车的经验。此外,他们还有云平台可以上传数据,而我们没有,这样无法让AI得到充分的学习和运用。

ROADSTAR.AI 厘米级精度三维地图(图片来源:ROADSTAR.AI)

目前来说,我们就像WINDOWS XP拥有1500万行代码,内核可能就是几十万行代码,剩下的1400多万行代码在干什么呢?会让你看到很漂亮的界面,会让你点的很开心,但只有做完这些事情才是商品。今天我们的状态就是做了一个非常好的内核,做了一个技术的演示,但是距离我们要把它变成一个可以跟Waymo和Cruise竞争的商品,确实还有至少两三年的路要走。

关于ROADSTAR.AI:

ROADSTAR.AI 是由在Google,  Apple,  Baidu USA, Nvidia, Tesla 等公司自动驾驶部门工作过的三位核心工程师所创立,是一家专注于自动驾驶Level 4 技术研发及无人车运营的人工智能企业。主要提供多传感器融合的自动驾驶解决方案用以解决交通和物流问题。ROADSTAR.AI致力于打造更加智能的自动驾驶系统和更加安全的出行方式。

关于受访人那小川

那小川,Roadstar.ai战略副总裁,前华兴资本成长期融资总监、科技组组长,主要负责公司战略与投融资。2017年5月,那小川加入Roadstar.ai,旨在打造面向中国市场的Level 4无人驾驶技术,加速无人驾驶商业化进程。

那小川硕士毕业于东京大学信息理工学院,拥有日本“信息安全专家”与“软件开发工程师”国家资格,还是CFA Charter Holder、门萨会员。毕业后在罗兰贝格管理咨询公司任咨询师,完成高铁、石油化工、汽车、房地产等多个项目,成为东京办公室第一个升级的外国人。随后进入DeNA China,负责DeNA中国的IP战略和自动驾驶战略。在加入Roadstar.ai之前,供职于中国TMT精品投行华兴资本,任成长期总监、科技组组长,先后完成十多个A-C轮项目融资,累计融资额超过10亿人民币。