获得创新工场天使轮融资,前滴滴研究院长何晓飞创办飞步科技:切入货运自动驾驶,研发AI芯片
2018-06-12 18:43 何晓飞 飞步科技 自动驾驶

获得创新工场天使轮融资,前滴滴研究院长何晓飞创办飞步科技:切入货运自动驾驶,研发AI芯片

让自动驾驶汽车反应时间,比人类最短反应时间还快一半。

文 | 王妍 编辑 | 黑智

关于何晓飞的创业项目终于有了更详尽的信息。

在此之前,环绕在这位技术大牛身上的是滴滴高级副总裁、研究院创始院长、无人车业务开创者。从离开滴滴后,何晓飞的去向在业内备受关注。今年3月,何晓飞公布自己的创业动态,创办无人驾驶货车公司飞步科技。但关于该项目的具体信息鲜有曝光。

今天上午,何晓飞与联合创始人曹宇正式公开露面,并向媒体公布了其公司定位、技术进展以及具体规划。同时,也确认了创新工场在去年年底对其进行了投资,但具体的投资金额目前暂未公布。

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飞步科技创始人兼CEO何晓飞(左)和联合创始人曹宇

为什么从货运切入?

从货运切入,吸引何晓飞的是一个规模更大的市场。这并非是一个未经验证的赛道,数据就是最好的证明。

根据公开数据,中国当前的轻卡数量约在1400万辆,市场规模在2.9万亿元,重卡数量在500万辆左右,市场规模在6.1万亿左右,虽然在数量上低于乘用车1.2亿的保有量,但大于后者1.2亿的市场规模。与货运相关的,是包括物流货运等其他商用领域更大的市场。

另一方面,对于货运行业而言,相当一部分的成本都来源于司机的人力成本。何晓飞表示,在货车的无人驾驶真正应用后,轻卡能节省1个司机,重卡可以节省2个司机。

从发展的角度来说,商用车从“0-1”的起步速度更快。何晓飞举了一个例子,在收集数据的过程中,针对货运的是从A点到B点的固定路线,所以采集工作量并没有那么大,而乘用车需要提供的是城市内更多的数据和面对更复杂的路况。

但这并不意味着货运自动驾驶是件更容易的事情。何晓飞透露,相比乘用车,商用车的技术挑战更大,公路货运的自动驾驶也面临四个核心技术难点:

第一,因为货车的结构松散,导致车上的传感器分散在多个位置。相比乘用车进口的零部件,出于对成本的把控,货车的零部件在行驶过程中的震动非常大,需要对多个传感器进行在线标定。即每一传感器获得的数据其实在三个独立的坐标体系,如何融入到统一的坐标体系。

第二,因为货车车身高、车体长的构造,导致货车的盲区很大。一般自动驾驶车辆在车顶安装的激光雷达对于货车来说,容易遭到车身的遮挡,所以需要用多传感器技术提供新的解决方案。

第三,货车稳定性差,除了常规的考虑因素,还需要多目标优化决策。

第四,货车的车机动性差,高速行驶的货车通常刹车距离在200米以上,如果在满载的情况下,可能距离更长。这就要求传感器的远距离感知能力要尽可能的提高,缩短响应时间。

因此,缩短车辆在驾驶中的反应时间,成为飞步最为关心的一个核心指标。

何晓飞和他的团队做出了的选择是:自己组建团队,研发AI芯片,提供算法/专用芯片一体设计。

自主研发AI芯片

要想达到机器在反应速度上“超过人类”,针对无人驾驶汽车需要处理的庞大数据量,仅仅从算法上优化,还是不够的。而相对于通用芯片,车载芯片对散热、公号、性能都提出了更高的要求。因此,何晓飞认为,研发自动驾驶专用芯片、将算法和硬件一起推进,实现软硬件一体化,才是根本的解决之道。

而最终实现软硬一体化,也会将自动驾驶解决方案的整体成本降低。

根据飞步公布的数据,其目前提供的方案反应时间可以达到0.05秒,比当前通用芯片的无人驾驶技术缩短10倍,比人类最短反应时间——F1赛车手的反应时间快一半。此外,按照其计划,最快将在今年年底完成流片。

在AI芯片领域面对巨头的竞争,曹宇表示,从芯片的发展来看,深度学习架构还是处于早期,现在并没有专门针对无人驾驶的芯片。而在无人车上用的要求更高,包括功耗、防震等等。“我们的芯片功耗5瓦,比普通芯片快100倍。”

对于AI芯片研究,何晓飞也“挖”来了多位技术大咖。目前飞步的AI芯片研发团队主要在美国,由曹宇负责。曹宇是大规模集成电路领域的世界级专家,IEEE Fellow,是美国亚利桑那州立大学电子工程系教授。

前英特尔首席架构师Hang Nguyen负责飞步科技芯片架构定义,作为芯片架构国际顶级专家,她在芯片行业有超过35年的经验。

而另一位系统芯片专家Victor Szeto负责飞步的系统芯片集成,他曾是高通首席系统工程师、系统芯片集成及验证项目主管。

此外,浙江大学教授、博导蔡登出任飞步的首席科学家。在公司成立不到一年的时间里,何晓飞已经组建起一支数十人的团队,其中研发人数占比达到90%。据何晓飞透露,目前的融资主要用于研发和人才费用。

今年3月,关于飞步进入路测阶段的消息已经传出。何晓飞也在现场公布了具体的进展和测试视频。在24小时全天候高精度感知的前提下,飞步的无人货车可以达到晴天70KM/H, 雨天50KM /H,雪天20KM /H。

视频中的飞步无人驾驶货车在开放道路上以高速行驶。按照何晓飞的说法,从常见的低速、园区等封闭场景内起步,很难演进到高速,所以飞步从一开始就定位在通用的高速场景。

此外,何晓飞还透露了飞步无人货运的具体规划:今年,飞步将实现第一阶段“仓库—仓库”的城际货运目标,驾驶距离约在200公里左右。

第二阶段将在2019年完成店—店的市内货运。

第三阶段将是在2020年完成省际货运。因为省际的运输距离在800公里以上,主要依靠重卡完成,涉及到充电加油的问题,解决方案会更复杂。

第四阶段的目标则是在2022年实现通用无人驾驶解决方案。

据何晓飞透露,目前飞步科技是和多个整车厂合作共同设计方案,但是未来并不会造车。在未来,飞步的AI芯片解决方案除了自用外,也并不排除会对第三方开放。

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