小鹏汽车谷俊丽：如何用AI思维定义本土化自动驾驶的演进之路  | GAIR硅谷智能驾驶峰会

雷锋网(公众号：雷锋网)·新智驾按：1 月 16 日，由雷锋网·新智驾主办的 GAIR 硅谷智能驾驶峰会在美国加州 Palo Alto 如期举办。18 位中美顶尖自动驾驶行业嘉宾到场，7 场主题演讲，2 大圆桌论坛，几乎覆盖了自动驾驶相关的各个话题。从峰会第二天起，我们开始陆续放出嘉宾演讲与论坛的精华部分，并将在后续的《GAIR硅谷智能驾驶峰会》特辑中送上整场峰会的全部内容。

本文来自小鹏汽车自动驾驶副总裁谷俊丽的演讲内容总结，谷俊丽是机器学习和自动驾驶领域专家，在任职小鹏汽车之前，她还有一个身份，那就是特斯拉Autopilot的机器学习总负责人。去年10月正式加入小鹏后，谷俊丽为小鹏汽车打造了目标在亚洲本土扎根的自动驾驶产品计划，并在产品架构上体现了最大化AI效益的差异化思维。这些思路到底在如何帮助小鹏构建具有竞争力的自动驾驶战略？谷俊丽对于自动驾驶技术的演进还有哪些深入的见解？雷锋网·新智驾将她的演讲整理编辑如下，个中能找到一些答案。

*小鹏汽车自动驾驶副总裁 谷俊丽

谷俊丽：下午好，先做个简单的自我介绍，我之前在特斯拉Autopilot带队机器学习研发。近期，我加入了小鹏汽车，小鹏汽车目前在中国和美国硅谷都有研发中心。今天，我希望分享一些小鹏汽车的抱负和战略。

我们的核心战略，是在大规模量产小鹏汽车的同时，在车内规模化部署能够基于AI进行迭代和自学习的框架，支持我们的自动驾驶技术和功能不断进化。

先来简单介绍一下小鹏汽车，小鹏汽车的愿景是成为一家全球化的智慧出行服务商和制造商，小鹏汽车G3将于今年正式上市。未来，我们希望在车内融入更多的智能化内容。小鹏汽车在硅谷的研发中心也正在进行AI等前沿技术的研发。

我博士学位的专业是高性能计算和多线程设计，在加入特斯拉前，我从未想过我的背景会和车企发生关联。今天我就来分享一下，以我的专业背景来看，交通领域到底在发生怎样的变革？

事实上，人类自发明汽车以来的交通发展史非常短，只有百年。大约100多年前，人类发明了第一款汽车，而后，我们历经了发动机等汽车动力技术演进，今天，全球已经有非常多的大型汽车品牌，例如梅赛德斯奔驰、奥迪。

而现在，我们进入了一个新的时代，那就是汽车从机械式设备到数据化、信息化设备变革的时代。汽车将不止是一个行走的机械硬件，而是配备了传感器、计算单元。汽车将拥有相当强大的计算能力，并史无前例地拥有越来越多MCU等零部件。

基于这种数字化的硬件基础，我们就可以为车辆建立智能化功能，例如ADAS、自动驾驶等。目前，业界出现了一种有趣的状态，众多玩家在通向自动驾驶的道路上各出其招，方案各不相同。从主流OEM厂商、新造车企业，到Tier 1、不同的自动驾驶软件方案商…据我们了解，目前大家的产品方案已经分化到从Level 2到Level 5等不同属性产品，例如百度面向不同等级自动驾驶进行布局，Waymo则面向Level 4级以上自动驾驶布局，一些公司甚至提出了Level 2.5和Level 3.5等方案定义。

对于小鹏汽车而言，我们的战略中最重要的一点，就是要拥有实实在在的产品。就乘用车而言，自动驾驶对于人的价值，在于一步一步降低车主的驾驶焦虑，这些焦虑可能来自于高速公路上漫长的驾驶时间、或是交通拥堵情况下长达几小时的缓行。所以，我们的愿景是通过迭代构建越来越智能的汽车产品，来减轻甚至解放人类的驾驶焦虑，解放双手、双脚，甚至释放车内所谓的“驾驶员座位”。而这种变革，我个人看来，是必须要一步一步实现的。

小鹏汽车的自动驾驶战略

*小鹏汽车的自动驾驶战略

所以，小鹏的自动驾驶战略，即我们目前正在聚焦的核心战略，是今年实现车辆ADAS驾驶辅助功能，以及自动泊车产品，这些功能将结合视觉技术和超声波传感器等设备，实现在绝大部分场景中的应用，并将大大减轻人们的停车焦虑。此外，我们的高速驾驶辅助功能还将聚焦于降低人们在高速和拥堵路段的驾驶焦虑，如自动跟车、自动超车等功能。

谈到自动超车，我们关注的重点之一是如何针对亚洲本土化的驾驶特点来设计自动驾驶系统，这意味着，我们需要检测比北美区域高出3倍以上的障碍物和交通环境信息，我们还需要对亚洲的驾驶模式进行分析，这其中可能涉及一些不遵守交通规则的驾驶情况的分析和应对问题。

所以，在我们的技术演进到Level 4级自动驾驶的过程中，技术的创新性占据了重要地位。随着我们将Level 3系统部署到车内，并将车辆投放市场，这些车辆就会开始形成一个云端、车辆和数据架构的闭环，在这个闭环中，人工智能的算法得以生长。

在我看来，自动驾驶是一个相当有挑战性的、需要融入创新思考的技术，但同时你必须有实在的产品去迭代，因为自动驾驶的场景实在太复杂了。

所以，我们的计划是，随着我们Level 3级自动驾驶产品的部署，技术处于不断进化的过程，我们的模型将会对亚洲驾驶行为有越来越深的理解，而对不同驾驶场景、问题的定义，将是最终实现自动驾驶能力的关键。

而在向Level 4甚至更高阶自动驾驶能力的演进中，我们需要包括AI、人机交互等多方面的创新技术，并需要对驾驶行为做出预测，所以高阶自动驾驶决策的形成不只是基于过去，还需要对未来进行预测。

用 AI 思维搭建自动驾驶框架

*自动驾驶技术在车辆上的部署框架

如我们刚才提到的，在大规模量产的乘用车中部署机器学习框架，是与传统研发路线最重要的不同之处。小鹏汽车今年在自动驾驶上的战略重点之一，就是建立这种供自动驾驶不断自学习的数据闭环。

从最上层的驾驶数据库（也就是算法在其中得以生长的数据基因组），到云端的训练和部署（将被部署在高性能GPU上），到车内的高性能计算单元，最终到车内的OTA软件升级。只有在大规模部署量产车，形成数据闭环后，我们才有资格说我们的算法正在演化和迭代。

在上面所说的架构中，我们的数据将开始生长，智能化算法也将从数据中学习到更多的知识。所以，所谓智能化，并非凭空出现，而是随着海量数据积累和硬件计算力的提升所引发的质变。

所以，我们必须有真实的驾驶数据以及尽可能多的驾驶场景测试，同时我们也需要能够跑在汽车内的稳定、安全的计算硬件。

*建立AI演化闭环

所以，数据+硬件，是实现自动驾驶产品落地的两个关键要素。而更长远得看，我们在构建一个AI算法演进的闭环：

• 云端：支持高准确度、大范围的障碍物检测算法，具备本土化的差异驾驶特征属性，例如不同的社会规范等。

• 部署：将云端算法通过一个高性能、低延时的计算引擎部署在车内；在算法有效时验证数据，在算法无效时触发数据收集。

• 数据基因组：上述被触发收集的数据将进入数据基因组，以提升算法的计算能力和平衡性。

毕竟，100%相信你所部署的算法是有效的，这是不明智的，我们无法穷举所有驾驶情况中遇到的可能性。所以我们会把数据回收，然后利用这些数据，使我们训练算法的数据集更加均衡、合理和完善。但要构建一个完全完整的数据集是不可能的，你无法在一个数据集中囊括所有的驾驶场景和动态的可能性，但我们会不断让数据趋于完善。

随着小鹏的量产车更多地投入市场，我们将逐渐开发一种让人们更舒适的自动驾驶产品。满足这一点的前提就是，我不认为自动驾驶车都应该按同一种方式驾驶。人们在去工作的驾驶途中、去旅行的驾驶途中……不同场景下的驾驶感觉应该是不同的。

所以，“个性化”，将成为未来自动驾驶产品的趋势之一。一些情况下，自动驾驶系统需要与不同种类的人群适配，另一些情况下，自动驾驶系统要与不同的驾驶环境适配，甚至，自动驾驶系统未来将可能和地理属性以及社会文化适配。

在这部分，我的个人观点可能会有些不同，我在想，比如在硅谷研发的自动驾驶系统如何能对亚洲驾驶环境适配呢？所以跨地域的自动驾驶技术移植将带来相当大的，也是很实际的挑战。

最后，驾驶问题是社会文化的真实直观反应，我们离自动驾驶在亚洲的本土化还有很长的路要走，因为我们还没有一个AI模型能够诠释亚洲和西方的文化差异。但如果我们真的希望解决自动驾驶在不同国家、地区之间的“水土不服”问题，我们必须更深入地研究，采用创新的方案。

因将众多传感器、计算硬件、控制单元、算法软件等等部件都融合在一起，设计一辆稳定、可靠的自动驾驶车，互联网汽车真的可以称得上是一个质的变革，也是小鹏汽车的使命和我们努力的方向。

这就是小鹏汽车的一些观点和看法，非常感谢！下面是一段小鹏汽车最新自动泊车功能的演示demo。

以上就是谷俊丽演讲的全部内容。作为新造车势力的成员之一，小鹏汽车无疑在整车开发和智能化上都走在了前列，其对智能驾驶的理解尤其令人印象深刻。

与此同时，新造车的同行者们也不甘落后，2018年也将成为各家公司实现当初PPT上的承诺的一年。在雷锋网·新智驾原创出品的《中美智能驾驶白皮书》中，就对目前新造车的产业现状，以及中、美两国在该领域的10个主要玩家做了深入的分析，小鹏汽车也在其中。

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