飛步科技創(chuàng)始人兼 CEO 何曉飛(左)和飛步科技聯(lián)合創(chuàng)始人曹宇(右)
「在過去漫長的時間里，我看著一個又一個風(fēng)口的到來，說實話心里挺癢癢的。」何曉飛說。
「在第三波人工智能浪潮里，毫無疑問，交通是相對啟動較早而且真正能夠看到開始落地的方向，我確實比較激動，所以從滴滴出來創(chuàng)立了這家公司。」
較之自動駕駛公司扎推成立的 2016 年，成立于 2017 年 7 月的飛步科技似乎顯得有點姍姍來遲。
為什么這個時候還需要這樣一家自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司?或許因為，仍然有不少問題需要這樣的人來參與解決。
「過去都是作為科學(xué)家進(jìn)行研究，學(xué)了這么多年的知識，終于能夠派上用場了。」何曉飛說。
公司成立后不到半年，2017 年 12 月，公司獲得自創(chuàng)新工場的天使輪融資(具體數(shù)額尚未披露)。何曉飛在滴滴積累的深厚產(chǎn)業(yè)經(jīng)驗，再加上足夠亮眼的學(xué)術(shù)履歷，也讓飛步科技打上了「實力派」的標(biāo)簽。
何曉飛名片
從貨運切入，提供包括 AI 芯片在內(nèi)的一體化解決方案
盡管自動駕駛早期始于乘用車，但在何曉飛看來，從長遠(yuǎn)來看，商用車擁有一個更加廣闊的市場，貨運市場空間巨大。
因此，在自動駕駛領(lǐng)域的眾多場景中，飛步科技選擇從無人駕駛貨運切入，并致力于發(fā)展通用無人駕駛。
不過，在商用車上實現(xiàn)自動駕駛技術(shù)也面臨不小的技術(shù)挑戰(zhàn)。
比如，卡車的車身結(jié)構(gòu)相對松散，需要多傳感器實現(xiàn)在線標(biāo)定;卡車盲區(qū)相對較大，需要配合多傳感器融合。由于卡車還存在穩(wěn)定性差的特點，需要有力的多目標(biāo)優(yōu)化決策。另外，卡車機動型較差，離不開精細(xì)化建模和控制以及遠(yuǎn)距離感知能力。
為了解決這些技術(shù)落地過程中的痛點，飛步科技采用了算法結(jié)合專用芯片的一體化設(shè)計解決方案。
環(huán)境感知、地圖定位、規(guī)劃控制以及 AI 芯片，構(gòu)成了公司 AI 技術(shù)平臺的四個主要部分。
在解決環(huán)境感知方面，飛步科技會使用當(dāng)前最為常見的傳感器融合方案，通過攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等傳感器感知周圍世界。
地圖定位包括無人駕駛車輛的位置定位以及周圍車輛的位置定位，通常的方法是建立一個高清地圖。與乘用車場景下需要構(gòu)建整個城市的地圖不同，貨運場景下往往是固定路線。
在掌握了周圍環(huán)境及自身位置之后，為車輛設(shè)計行車路線及軌跡并控制其沿著規(guī)定的軌跡行駛就是所謂的規(guī)劃控制。控制涉及剎車、轉(zhuǎn)向、油門等汽車零部件，不同于大部分零部件來自進(jìn)口的乘用車，出于成本方面的考慮，商用車會在核心技術(shù)指標(biāo)參數(shù)上存在更大誤差。
擁有了優(yōu)質(zhì)的算法后，強大的計算能力必不可少。因此，AI 芯片成為這套方案中非常引人注目的部分。
「想要無人車比人類司機表現(xiàn)得更好，純粹只優(yōu)化算法是不夠的，我們的想法是通過優(yōu)化算法，再把算法放到專用芯片，而不是通用芯片，這樣最終可以縮短 10 倍以上的反應(yīng)時間。」飛步科技聯(lián)合創(chuàng)始人曹宇說。
「從芯片的發(fā)展來看，深度學(xué)習(xí)架構(gòu)還是處于早期，現(xiàn)在沒有專門針對無人駕駛的芯片。在無人車上用的要求更高，包括功耗、防震等等。我們的芯片功耗 5 瓦，比普通芯片快 100 倍。
英特爾、高通在硬件方面有很深的積累，但他們也許并不擅長軟件和算法。」
為此，飛步科技擁有專門的一個芯片團(tuán)隊，聘請業(yè)內(nèi)頂尖的芯片領(lǐng)域?qū)＜遥铝τ谠O(shè)計針對無人駕駛的專用芯片。
據(jù)何曉飛透露，公司將于今年年底或明年年初進(jìn)行流片。
目前，公司已有幾十人，美國團(tuán)隊的規(guī)模也為幾十人左右。據(jù)介紹，團(tuán)隊研發(fā)成員占比超過 90%，博士比例約為 25%。
此外，公司還邀請了浙江大學(xué)計算機科學(xué)與技術(shù)學(xué)院教授、人工智能、機器學(xué)習(xí)專家蔡登擔(dān)任公司的首席科學(xué)家。
分四步走，2020 實現(xiàn)通用無人駕駛
目前，飛步科技的無人駕駛車輛使用的是純電動車，已經(jīng)可以在晴天、雨天、雪天分別以 70km/h、50km/h、20km/h 的速度，實現(xiàn) 24 小時全天候、高精度的行駛。
根據(jù)規(guī)劃，公司將于 2018 年實現(xiàn)城際貨運，主要針對兩個城市之間，例如杭州到寧波，倉庫到倉庫之間的貨運。
接下來，還將繼續(xù)分三個階段最終實現(xiàn)通用無人駕駛。
在 2019 年實現(xiàn)室內(nèi)貨運，可以理解為店鋪到店鋪之間的貨運，涉及市區(qū)中的道路，因此會更加復(fù)雜一點。
在 2020 年實現(xiàn)省際貨運。如果說，城際貨運覆蓋的是 200 公里的范圍，那么，省際貨運覆蓋的則是 800 公里以上的路段。例如，從北京到上海。這個過程涉及的問題又會更多，例如電動車的充電、汽油車的加油。
最終，希望在 2022 年實現(xiàn)通用無人駕駛。
不斷轉(zhuǎn)換的人生角色
2015 年，當(dāng)時正與 Uber 中國激烈競爭的滴滴請來了何曉飛。
何曉飛正式加盟后，負(fù)責(zé)滴滴出行平臺核心交易引擎建設(shè)。后來滴滴出行中的拼車、動態(tài)調(diào)價、訂單分配、運力調(diào)度、供需預(yù)測，路徑規(guī)劃等項目，均出自交易引擎。
而在此之前，他一直從事學(xué)術(shù)研究。
2000 年，何曉飛前往芝加哥大學(xué)攻讀計算機博士學(xué)位，之后以實習(xí)生的身份進(jìn)入微軟亞洲研究院，并加入美國雅虎公司擔(dān)任雅虎研究科學(xué)家。2007 年，他加入母校浙江大學(xué)，任職教授。
然而，出乎大家意料的是，2016 年 8 月，滴滴贏得與 Uber 中國之戰(zhàn)后僅一個月，何曉飛離職。一段時間的沉寂后，他又以飛步科技創(chuàng)始人兼 CEO 的身份出現(xiàn)在了公眾視野。
「我希望在未來的十年、二十年里可以在人工智能結(jié)合交通這個領(lǐng)域做一番偉大的事業(yè)，也算是圓我自己的一個夢想。」
在被問及為何孤注一擲創(chuàng)業(yè)做自動駕駛時，何曉飛的回答耐人尋味：
「難不難在于，你是否確定一件事情是否一定會發(fā)生。」他說，
「今天的自動駕駛可能在技術(shù)上還有方方面面的困難，但它就是一件一定會發(fā)生的事。只要堅信它一定會發(fā)生，并把它當(dāng)做一輩子的事業(yè)去追求就好。」
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