大约八个月前，也就是2017年的9月，肖健雄在美国硅谷承受了机器之能的专访。事先，他所兴办的 自动驾驶 公司AutoX成立不到一年的工夫，就曾经在对外发布的测试视频中展示了不同天气状况下依托低本钱摄像头的自动驾驶处理方案。与此同时，肖健雄团体也以企业家身份取得当选了当年MIT Tech Review评选的35 Innovators Under35。
一工夫，这家公司风头无两，不少业内外人士都对Auto X饱有等待并持看好态度。
可自那当前，Auto X就偃旗息鼓了。相较于业内其他自动驾驶创业公司的高调秀战果，大小新闻频频曝光，Auto X却并没有再对外收回声响。虽然自成立以来AutoX自身就覆盖着一层奥秘的颜色，但长工夫的寂静仍不由让人收回疑问：
终究这家公司走到什么水平了？是在闷声发大财，还是被后起之秀拍在了沙滩上？是在商业和运营形式上走向了岔路正在求生，还是处于严重转型的进程中苦于埋头研发技术？
在我们的不时诘问下，肖健雄向机器之泄漏了公司的最新停顿、处理方案的晋级以及商业方面的新意向：“过来的一年里，我们专注于技术的产品化，如今比拟成熟，开端落地试运营了。我觉得我们是在做减法，不算是转型.”肖健雄如是说。
从LN到L4，锁定 无人车送货 场景
“我们公司的定位是平民化自动驾驶，但其实很多人对这个概念有所曲解.”
肖健雄解释说，追求昂贵的本钱只是平民化自动驾驶的一个方面，公司更想传达的外延其真实于效劳于每团体每天最根本的需求。因而，Auto X选择专注在同城范围内与生活毫不相关的自动驾驶场景，如外卖配送、快递送货以及出行效劳等，而码头、矿山等间隔普通人生活绝对较远的驾驶场景则不是AutoX关注的重点。
没错，就是俗称的“最初一公里”义务。
在他看来，这些普通人生活必定触及的行业中的最大痛点是运力之争。
“只要处理了运力成绩，人们才干把工夫花在更有意义的事情上，才干真正提升生死水平。”肖健雄强调。
这不难了解，人们无论在点外卖、上网购物、还是叫专车接送的进程中均面临这一成绩。假如没有足够的运力，这些日常义务自然会变得难以为继。为此， Auto X部署了三款不同的车型。
第一款就是改装自林肯MKZ的原型车，即在乘用车上部署自动驾驶技术，这也是业内不少公司瞄准的一个最罕见的商业场景。 另外两款则是针对送货场景，辨别为低速的无人送货小车以及可以恣意速度行驶的无人送货货车，这也是Auto X初次披露的详细使用场景。
据理解，Auto X的低速无人送货车长约一米，宽缺乏一米，并非基于现有的车型改装而成，而是在与协作同伴和供给商一同从零打造，可以在园区、住宅区等场景下完成较小物体的送货义务。
而Auto X的全速无人送货车则是基于微型面包车改装而成，可以完成较大物体的运送。
关于园区中的自动驾驶义务，很多人觉得难度基本不能与普通城区路途下行驶的自动驾驶汽车相比，但实践状况其实并不是如此：
实践上，园区场景下的路况就极度复杂，不只有交往的行人，还有单车、摩托车的频繁呈现。肖健雄把低速无人送货车的自动驾驶零碎描述为一个“更聪明的脑子、但身体动得更慢”。
“这里的交通规则比普通路面上的更灵敏，混合着构造化和非构造化的路途，所以有时甚至比在高速下行驶还要复杂，所以要更聪明一些。”他解释道， “但益处就是园区里是低速行驶，在异样的处置和反响速度下，不会有高速上的严重危及生命平安状况。”
此外，任何技术的产品化、商业化的同时，落地所发生的成绩也与随着而来，而这些成绩又前往成为技术上的应战。
肖健雄举了一个例子，假如送货车停在园区某处等人取货时，四周有人倒车，无人车被卡住怎样办？
“这就不止要做自动驾驶的AI，还要做很多落地所需求的AI。可以尝试用人机交互的办法，让车主可以把无人车挪开，但又不能挪得太远以免撞到别人。”
他补充道：“我们还有后台的调度零碎、API，也提供手机APP以运用、调度这些车辆。这些都是我们过来几个月里不断在忙的东西。”
肖健雄通知机器之能，目前，AutoX在送货场景下的处理方案曾经处于「Ready」形态，曾经有一些协作同伴和客户开端试用，并逐步走向落地。
其实，在之前的采访中，AutoX的对外口径还是其技术处理方案完成的是L2、L2.5、L3等级的自动驾驶程度。而这次在承受机器之能采访时，肖健雄则表示，公司如今更专注在L4级别的自动驾驶上，公司持有的三款车型均是如此。
“我们想尽快面向市场，假如做L2的话，就要走与车厂、Tier1协作的传统路途，周期比拟长，这对一个初创团队来说不是特别适宜。反而是做L4的商业形式会更快地完成落地。”肖健雄解释道。
肖健雄表示， 之所以决议聚焦在限定场景下的L4级自动驾驶，从某种意义上讲就是希望最疾速落地。他笑着援用了一位投资人冤家的话——“大将军赶路不追小兔”。
在Auto X的工夫表里，送货无人车在往年上半年可以到达几十台的量级程度，下半年则会到达几百量级。值得一提的是，这些数量级并非公司外部测试车辆的数目，是试运营的车辆数量。
不过，Auto X并未泄漏详细的协作同伴，只表示公司的协作同伴围绕生活效劳范畴，聚集在电商、物流、外卖、 新批发 等范畴。假如详细到“怎样赚钱”， Auto X的盈利形式有两种，辨别为长租和短租。
短租就是按运用的次数和时长免费，长租就是包年、包月去做运营。如此一来，Auto X的身份就不再局限于一家自动驾驶技术提供商，而是成为了一个运力平台提供商。
关于Auto X来说，这个完好的新商业形式无疑是阅历了技术晋级与行业探究后的晋级版本。而在融资信息和团队规模上，Auto X仍然坚持奥秘。
从只言片语中，机器之能理解到，目前公司曾经完成了A轮融资，而且公司的办公地点也从车库创业换到了一个很大的办公大楼，团队数目大大添加，管理趋于规模化。
不只摄像头，构建有冗余的传感器交融方案
“在这里要廓清一点，我们是以摄像头为主，camera-first，其他传感器为辅，并不意味着我们不必其他类型的传感器。”
在去年三月发布的测试视频中，Auto X在改装的林肯MKZ原型车上拆卸了7个单目摄像头，在下雨的天气路况下，顺利完成了无人车的行驶，展示了团队在基于摄像头的视觉技术上的实力。而自往年Uber发作撞人事故之后，有冗余的多传感器交融方案似乎成为了一种业内共识，相比之下，仅依赖摄像头的低本钱自动驾驶处理方案则成了众矢之的。
肖健雄通知机器之心，其实团队从开创晚期就不断有投入一定的资源把激光雷达融入其零碎中。他早年在普林斯顿大学视觉研发团队做研讨时，就首创把深度学习的办法扩展到三维点云上处置，宣布了这个范畴创始性的几篇论文。
“只不过当年学校里比拟穷，三维点云不是来自昂贵的激光雷达，而是用RGBD相机，但原理上没有任何区别。”他回想道，“做激光雷达比做相机的感知零碎会容易很多，到达比拟好的效果的技术门槛绝对较低。”
其实，在早前承受采访时，肖健雄也表示并不排挤激光雷达，事先他的观念是，“在目前这个阶段，摄像头应该扮演传感器中的配角”。
如今， Auto X的技术处理方案则拥有三层防护。
第一层以摄像头为主，第二层是激光雷达，第三层则视详细场景而定，高速场景会运用在金属、汽车上表现较好的毫米波雷达，而在低速场景下，如园区等，则会选用人体检测效果较好的超声波雷达。
肖健雄引见，Auto X在激光雷达的运用上还要看详细场景。行驶速度较高的场景下会选择绝对高线速的激光雷达，例如40线，而行驶速度较低的场景下则会选取16线激光雷达产品，在速度低到一定水平时甚至会用1线的激光雷达，承当一个提供冗余的义务。
在被问到是什么缘由促使团队真正开端决议在商用方案上添置激光雷达时，肖健雄答道：“从我们基于摄像头的零碎研发告一段落，并且开端准备产品落地，就开端把多传感器交融参加到商用方案上。后来激光雷达降价了，而且我们只用一个，也不是十分贵，价钱还是可以承受的。”
现实上，激光雷达的价钱下降趋向是肉眼可见的，往年1月，Velodyne就宣布其16线激光雷达产品在全球范围内价钱下降一半，从此前的8000美元降至4000美元。与此同时，固态激光雷达的落地也在推进当中，一些厂商把量产方案定在了往年。
在肖健雄看来，虽然从久远来看，也许五年后，摄像头就足够了，能够不会再用激光雷达了。但在晚期加上激光雷达会确保平安性。
“还有一个如今的社会理想，就是假如自动驾驶车头顶上没顶个“小包包”，用户反而觉得不自然。”
除了参加激光雷达，Auto X的摄像头传感器方案也有晋级——在此前7个单目摄像头的根底上，为前向添加了一个新的摄像头，旨在看得更远。肖健雄解释，激光雷达存在的一个成绩就是，在近间隔时表现良好，但没方法看得太远。
“许多厂商做广告说他们的激光雷达可以看二百米，但其实真的就只是广告而已。由于低分辨率，其实做物体检测时，激光雷达的波动检测范围很难超越50米。”
可是，当车速到达一定水平，发作异常事情时，零碎的反响工夫也绝对较小，感知间隔的局限性在这种状况下无害有利。例如，车速为70公里每小时的状况下，50米开外发作异常事情，刹车反响工夫也只要2秒。而这种状况下，其他传感器获取的信息量也非常无限。
“我们的处理方案在比拟远的间隔根本依赖摄像头，以便延迟判别一些事情的发作。”
当然，摄像头与激光雷达的共存就势必会提到传感器交融的成绩，触及语义剖析、语义切割、目的检测等任务。在此根底上，许多自动驾驶范畴内的创业公司或是学术机构也会展开目的跟踪、目的预测等任务。
肖健雄表示，Auto X在这一步骤上的共同之处在于，其处理方案不是在图像频域上完成的，而是把二维信息映射到三维世界里，再与激光雷达严密交融，进而完成壁障等决策规划义务。当然，少量的计算处置离不开算力的支持。
目前，Auto X在低速场景下运用了英特尔8核i7处置器以及英伟达挪动版GTX 1070，而在高速场景下则运用英特尔12核i7处置器以及3块GPU。接上去的几个月，团队方案将GPU数目精简到2块，这也是将来的重要优化方向之一。
“我们不做芯片，专注于全套零碎开发。我们有本人的计算平台，也开发了本人的电路板。”肖健雄解释道，“假如说Apollo平台是Android安卓形式，各家主机厂可以拿它定制化到本人的车辆平台上。那我们公司走的则是iPhone形式，我们是一整套的软硬件集成处理方案，本次涌现的 AI、区块链和物联网热潮不同于以往，将对产业、社会和生活产生真正堪称“颠覆性”的变革。IT 技术人员需要全方位地“换脑”：对原有的知识结构进行全面刷新，全面升级。 包括三维地图、硬件传感器、计算平台、后台监控、云端效劳、也包括APP、某个使用场景中的API。”
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