小马智行初心不改

陈秀娟

为充分挖掘AI技术的应用价值，在乘用车场景之外，小马智行又布局了长途货运场景。

人工智能的时代已经到来，其应用也逐步渗入到每个人的日常生活中。4月17日，自动驾驶初创企业小马智行亮相2019上海车展。

“我们看到了AI大潮的到来，我一直希望做的是将AI技术应用到真正为人们的生活产生巨大价值的地方。”小马智行联合创始人兼CEO彭军在媒体见面会上这样说道其创始故事。

真正把人从驾驶这件事情中解放出来，让出行变得更安全、更高效，是小马智行从创立伊始就瞄准L4、L5级自动驾驶的初心。

小马智行联合创始人兼CTO楼天城补充道：“虽然L4、L5有技术挑战，但绝不是退缩的理由，且我们愿意用平生之所学去做具有技术挑战的事情。”

楼天城曾表示：“没有路测的无人驾驶就是纸上谈兵。路测是无人驾驶走进人们生活的必经之路。”其公司深耕的自动驾驶技术进展、路测情况也备受行业关注。

汽车行业已经拥有超过百年的历史，但近10年的变化堪称剧烈，共享化、新能源化、智能化正在深刻影响汽车这一人们出行的载体。

彭军始终认为，自动驾驶是为了解决出行的问题，也许做到很难，但它是市场最大，最有价值的事情，所以小马智行会把所有的精力放在最有价值的地方。

三地同测

在无人驾驶的技术浪潮中，中国作为全球最大的汽车消费市场和最大的人才聚集地，天然具备创业土壤，但玩家增多后，分散的市场中各家的进展也逐渐难以追踪。此次小马智行也透露了自己的实际进展。

据悉，小马智行在硅谷、北京和广州三地设有办公室，并都有较大规模的团队，整个团队已有四五百人的规模。

彭军介绍道，目前小马智行在硅谷、北京和广州三地都已开展自动驾驶测试：在加州的大规模公开道路测试始于两年前，在北京测试超过一年时间，在广州的公开道路测试超过一年。

由于国内外和不同城市间的道路情况迥异，三地同测的好处显而易见。楼天城表示，AI能在不同环境中更快提高自己的能力。三地有不同的气候条件和道路驾驶环境的不同，三地同测的数据收集的效率上远超过在单一地方路测。

除了场景复杂度的提升，路测的另一个关键维度是规模。据介绍，小马智行车队在广州南沙已在超过50平方公里的范围内进行全路网的覆盖。

彭军举例称，以往从珠江入海口的酒店到南沙城中心路途偏远，上班经常打不到车，但由于小马智行在南沙已经覆盖规模为几十辆车的车队，今年已经能用内测的打车APP叫到一辆自动驾驶车上班。

楼天城分析了自动驾驶对公共出行运力资源优化的重要性。自动驾驶车队能够全区整体优化所有乘客的出行需求，而单个司机来考虑的是自身单个车辆的优化。很多司机宁可在市中心等10分钟、20分钟也不愿意去远的地方，而全局的优化可以更好覆盖，满足更多的出行需求。

不过，自动驾驶车队的规模化仍有不小的挑战。彭军强调，除了自动驾驶技术本身，规模化运营的车队还包括打车APP和乘客验证的环节。目前小马智行自动驾驶车辆上还配备有安全员，未来的无人驾驶则需要车辆自己验证乘客。此外，规模化的自动驾驶还要求每辆车的性能足以应付最复杂的路况。

自动驾驶车队在覆盖范围内点对点运行，指的是能够在全天候各种不同天气下，7×24小时在全开放道路上做进行完全的自动驾驶。这其中包括对人和车的识别，进行做出决策和预测，并做出刹车、油门、方向盘等操控相应操作的执行，所有的任务都需自动完成。

彭军称，以广州为例，小马智行在覆蓋的50多平方公里的范围内已经做到任何点对点之间运行，这对每一辆车的智能都有一定高度要求，与走固定路线的像公共汽车相比，难度高出许多。

乘用和货运场景齐发力

经过一年多的中美路测，小马智行在美国 Fremont 和中国北京、广州的 L4 级自动驾驶测试范围持续扩大。PonyPilot（马智行将其城区常态化任意点对点路测正式命名为PonyPilot）的测试范围在北京、广州分别选取了50平方公里。

在诸多复杂路段，小马智行解决了诸多的突发情况，包括天气，堵车，人车混流，收集了大量的数据，经过大量数据收集和边界案例的训练，处理复杂交通路段、早晚高峰期以及特殊天气状况等场景的系统稳定性大大提升。

据彭军描述，小马智行自动驾驶车在左转路口的左侧道路排队时，能够观察到右侧车道空闲，向右变道再在左侧车道排队情况减缓时插队回左侧车道。而这一操作并未写进规则，充分体现出AI的学习能力。

出行场景包含面向人的短途出行和面向货的长距离货运，自动驾驶生态中分别有主攻这两个方向的企业。小马智行此前主要发展城区出行，目前已经在长距离的货运场景布局。

彭军认为，不同场景下的无人驾驶不同，所需的技术不同，但AI本身具有通用性。他表示，出行仍需深入布局，长距离货运值得尝试和押注。

彭军介绍，公司内部有一个小的团队（十几个人）正在尝试长距离货运相关的尝试。整个团队花了16周的时间已经做到长途货运车在城市主干道路和工业园区道路上的完全自动驾驶，车辆可以处置一些复杂的十字路口场景，能够在主路、辅路正常行驶。

楼天城则解释道，长距离货运场景的尝试不是为了证明什么，而是希望助力货运领域的进展。

回顾两年多的创业历程，彭军表示，创业路上有很多进展超过最初预期，如今技术的发展在曾经都无法预测，未来的技术可能还会超出现在的预期。不过，他表示，无人驾驶的全面商业化不仅仅需要技术，还需要传感器厂商、车厂、一级/二级供应商、政府，法律部门、用户、对出行有真正需求的组织和个人等的共同努力。

虽然无人驾驶的大规模商用仍有很多的挑战，但无人驾驶技术已经从只能提供单一功能发展到能使用全天候路况，实现了从功能性到实用性，再到舒适性的不断进步。对于无人驾驶的未来，彭军充满了自信。