在自动驾驶卡车上路前，PlusAI有哪些实践和思考？| CCF GAIR 2018

雷锋网按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网、香港中文大学（深圳）承办，得到了宝安区政府的大力指导，是国内人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大领域的顶级交流盛会，旨在打造国内人工智能领域最具实力的跨界交流合作平台。在峰会中，雷锋网(公众号：雷锋网)新智驾针对物流行业的自动驾驶议题，对PlusAI的工程副总裁付强进行了专访。

电子商务的普及，在一定程度上加速了我国物流产业的发展。但与欧美等国家成熟的物流体系不同，我国的物流在基础设施、运输装备和信息化技术上还有很大的提升空间。针对这一点，在2017年2月，商务部等5部门印发了《商贸物流发展“十三五”规划》，明确将加强商贸物流基础设施、信息化等建设，这也为我国物流的智能化发展打下基础。

这样的大环境，自然成为了自动驾驶货运的良好生长空间。菜鸟网络、京东物流等企业都纷纷加码自动驾驶，打造智能物流体系。创业公司也早早嗅到了物流的商机，开始了自动驾驶卡车的研发和测试。创立于硅谷的自动驾驶初创企业PlusAI，在获得了加州路测资格一年后，开始了在国内的自动驾驶卡车落地计划。

巨大市场规模下的实现难点

付强告诉雷锋网，“在国内，物流占GDP的比例很高，相比起国外，市场更多样，也有更多的机会。”

的确，机会有很多。在物流行业切入自动驾驶，主要有两个方向，一个是小型物流配送车，一个是高速自动驾驶货车（卡车）。为什么PlusAI选择了从自动驾驶卡车开始落地呢？

付强解释道：“在长远的目标中，我们希望L4的技术能够真正落地。我们在美国的测试也是在真实道路中进行的，因此，技术积累主要在道路交通场景上。而小型配送车的行驶环境主要是在非道路交通场景，与PlusAI本身的技术积累不太契合。”

这是技术上的原因，而在商业的角度，PlusAI则更看重干线运输的市场规模。作为消费者，或许你我都不易察觉到，房地产所需的建筑材料，生产制造业中的原材料，都是严重依赖仓对仓运输的。仓对仓是物流中比重非常大的一个场景，“消费品只是最后一个环节，在生产环节中，仓对仓是广泛应用的。”付强说。

*付强在演讲中介绍物流的成本划分

在仓对仓场景中，干线运输部分事故高发，同时也面临着巨大的人力缺口。而自动驾驶能够很好地解决这两个痛点。付强表示，疲劳驾驶是事故最常见的起因，但是通过算法实现的自动驾驶并不会产生疲劳。实现自动驾驶后，在长途运输中，不再需要通常采用多名司机轮值的方式来避免疲劳，从而降低人力成本。另外，自动驾驶系统也能过通过学习老司机的驾驶习惯，节省燃料。

PlusAI更专注于重型卡车，并开始了商业化探索。今年4月和5月，PlusAI已经进行了港口和“仓对仓”场景的作业演示。

港口和“仓对仓”中的高速环境，虽然看起来都比市政道路要简单，但也有实现的难点。

其中，在港口环境中，高精度地图的构建和定位都不是易事。因为在港口中，集装箱、龙门吊 、桥吊的位置随时都在变化，所以SLAM或V-SLAM技术都无法构建高精度地图。而在龙门吊、桥吊等金属物件又会对卫星信号造成严重干扰。因此集装箱卡车在龙门吊、桥吊设施下面，难以实现定位。

而在高速高速环境中，最大的挑战就是车速。而重卡的动力学模型有别于小汽车，有更大的惯性，刹车距离比较长，因此，对感器的探测距离要求更高。在事故中，重卡也容易出现刹车失灵和方向盘失控的问题，自动驾驶也需要学会处理这类情况。

此外，付强还提到了舒适性的问题。卡车在起步过猛、急转弯、急刹车时，容易引起驾驶员不适甚至受伤，因此，自动驾驶还需要解决舒适性的问题。

在仓对仓的场景中，还有一些能够帮助物流公司提高效率的空间，例如在园区内实现自动驾驶，不需要司机参与，完成甩挂的过程等。另外，从园区内到高速公路之间的市政路段，也是需要攻克的，“光有高速还不够，只有将这些场景都应对好，才算是一个完整的仓对仓物流。”付强笃定地说。

多传感器融合的单车智能

不论卡车还是乘用车，在实现自动驾驶的路线上，大多数的公司则是采用多传感器融合的方案，PlusAI也不例外。

付强告诉新智驾，基于视觉的方案有成本低的特性，PlusAI也做了很多基于视觉算法的工作，但目前的方案还是安装了激光雷达和其他传感器，因为多传感器融合能够带来准确度的提升和安全的冗余。

但使用激光雷达，不可避免地就会面临成本问题，对此，付强表示，PlusAI采用的基本上是16线激光雷达，已经能够满所需效果。未来随着行业的发展，将会尝试更精密的激光雷达。“相比起整车的价格，PlusAI的方案还是可以接受的。”付强说。

付强介绍，PlusAI的传感器方案并不是一个定性的方案，会根据需求进行加装。在与苏宁合作的卡车上，Plus AI将激光雷达案安装在卡车车头的两侧，可以检测270度的范围，即正前方和侧方。这听起来似乎还有有所欠缺，因为卡车的正后方成了检测的盲区。

对此，付强表示，PlusAI也有一些优化方案，但正后方的检测仍是所有研究自动驾驶重型卡车的公司面临的挑战。因为重型卡车一般都是半挂式的，因此，很多时候，车头和车挂并不属于同一公司。如果将激光雷达安装在车挂上，传感器的所有权和信息融合都是问题，还需要整个行业共同探索有效的解决方案。

除了多传感器融合，自动驾驶卡车编队也是一项颇受关注的技术。对此，付强却有不一样的观点。

他认为，自动驾驶车队本身不应该构成现在的热点。因为在我国的物流领域，即时性非常重要。虽然车队能够大批量运送货物，节省燃油，但是在港口机场等地，车辆停车等待也会产生费用，最后总运输成本的降低并不明显。另外，很多货物，例如快递，对运输时间的要求很高，一般是一辆车装满了就走，不会继续等待其他车辆。“我们现在比较关注的，是单车的、比较完备的，像司机一样的自动驾驶技术。”付强说。

落户苏州，未来更多想象

自动驾驶的研发，需要强大的人才队伍。PlusAI在硅谷、北京、上海、西安都设有分公司或研发中心，团队成员主要来自国内外高校和汽车行业。

雷锋网新智驾了解到，今年4月，PlusAI与苏州相城区政府达成了战略合作，但具体的合作项目并未披露。对此，付强表示，公司会将总部落户在苏州。此外，在测试上，由于目前还没有针对自动驾驶卡车的测试规则，苏州政府也在测试场地上给予了PlusAI一定的支持，提供了一些未开放的市政道路作为测试场地。

付强强调，公司从创立之初，就锁定开发L4的自动驾驶技术，从申请美国的自动驾驶牌照到现在的与国内车企合作都是围绕L4级的自动驾驶技术展开的。他告诉新智驾，2017年至今，PlusAI在美国加州一共测试了数万英里。在未来，PlusAI的卡车和乘用车测试将会同时进行，不排除自动驾驶在乘用车平台上的应用。

付强向新智驾强调，每个公司都有自己专注的领域，对于处在早期的公司来说，专注很重要。

在新智驾与付强的专访中，他既表现了对这一行业的信心，也表现出了对同行的尊重。他说：“如果自动驾驶按照现在世界杯的节奏来看，现在才刚开球，处于小组赛的阶段。各公司离构成竞争还有比较大的距离。最终的赢家可能也不只一家。现在我们看到不同公司不同的落地方案，时间会告诉我们谁的方案更加合理，谁的技术积累更好。”

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