无人驾驶还要多久到来?心急的媒体说2017年。但是，中国自动驾驶的前沿探索者、驭势科技CEO吴甘沙认为，无人驾驶不会这么快来到人们生活中间。这位前英特尔中国研究院院长创立的自动驾驶系统服务公司——驭势科技，目前将高度的自动驾驶和限定范围内的无人驾驶当做目标。这家聚集群英的创业公司目标明确：要做自动驾驶汽车的大脑。
5月底，记者专访了驭势科技联合创始人、CEO吴甘沙。他认为，自动驾驶考验人工智能、芯片和大数据分析能力。在这些方面，中国跟世界最好水平相比，有一点点差距但是不大。“我们有弯道超车的可能性。”
多年积累的综合应用
记者拜访吴甘沙的地点是中关村海龙大厦，驭势科技暂借这里办公。长条办公桌、桌上足球、休闲沙发等物件，清晰标示这是一个年轻有活力的创业公司。 吴甘沙40岁。他于1993年考入复旦大学，大二时表现优秀，获得英特尔的奖学金。这为他后来的事业牵上线——2000年硕士毕业，吴甘沙加入英特尔中国研究院，随后成长为该院第一位首席工程师。
在他的自述中，他此前的职业生涯被分成三个五年。第一个五年是2000年-2005年，吴甘沙主要研究受控执行环境，比如java虚拟器研发。2005到2009年，吴甘沙专注的领域转到了并行计算上。2009年以后，他又转而潜心研究大数据及大数据在物联网方面的应用。决定自英特尔中国研究院辞职后，吴甘沙瞄准人工智能创业方向，最早是想做机器人，最终选择的是自动驾驶汽车。英特尔的工作为他现在的创业打下了基础。“后两个阶段，对于我们今天的工作非常有帮助。因为自动驾驶就是车身上要扛着一个超级电脑，需要大量的摄像、雷达导入的数据，还需要做实时的处理、分析、融合、决策。”
他还遇到两位同样已经探索多年的创业合作伙伴。一位是格灵深瞳的创始人兼CTO赵勇。赵勇此前供职于谷歌研究院，主要研究方向就是计算机视觉，参与了谷歌眼镜项目。另外一位合伙人同样出自名门——来自北京理工大学的智能汽车研究专家姜岩，他在2013年赢得了中国智能车挑战赛的冠军。
驭势的核心团队认为，汽车正在往多个域控制器的方向发展，比如AEB(自动紧急制动系统，Autonomous Emergency Brake)有一个控制器，ACC(自适应巡航控制)也有控制器。它们之间是互相独立的，ACC会减速，AEB也会踩刹车。不同的控制器之间的策略的如果没有融合好，就有可能出问题。所以，汽车需要一个统一的驾驶大脑，协调彼此矛盾的问题。自动驾驶系统就是这样的一个大脑。“驭势就要做最好的自动驾驶技术，做最好的自动驾驶汽车的大脑。”吴甘沙说。
目标：高度自动驾驶系统
在汽车智能驾驶领域，各种玄乎的名词乱飞。吴甘沙支持这样的观点，目前自动驾驶有四个级别：第一级是驾驶辅助;第二级是半自动驾驶;第三级是高度的自动驾驶;第四种是无人驾驶。“目前，第一级有很多人在做，整个市场也进入了红海阶段，此外要进入前装市场，本身也有很大的挑战，所以我们基本上不会涉及。”
“第二级别，其实我们现在的技术储备，已经能够做得相当不错了。但是一些领先的车厂和tier1，tier 2供应商的技术几年前已经成熟，现在他们已经进入到量产的阶段。这并不是我们主要的战场。”
“我们现在把目光放在第三级——高度的自动驾驶上。因为我们看到，很多在第二级的这些player(玩家)，有可能碰到一个算法上的瓶颈，而没有办法超越。”吴甘沙表示，第二级的玩家采用传统的人工智能算法，只能处理简单的场景，类似结构化的、封闭的高速公路，而无法处理复杂的交通场景。
“比如说一个车辆跟其他的车辆、非机动车、行人混杂在一个复杂的交通道路上，中间没有隔断，对面会直接来车。半自动驾驶就可能会有问题。比如说AEB如果把对面来的车辆看成是前面的车辆，就会紧急刹车，很可能导致后车追尾。”
非机构化的，非封闭的道路还有很多可以研究的地方，需要算法更加成熟，所以这是我们的一个差异化竞争的地方。“驭势的的优势就在人工智能。”
从最便宜的传感器做起
自动驾驶车辆需要一个强大的信号采集系统。吴甘沙介绍，目前各家自动驾驶的信息采集设备基本上是三大件三小件。三大件是激光雷达、GPS和惯性导航，三小件指的是摄像头、毫米波雷达和超声波雷达。
[pagebreak]这六种信息采集设备各有优劣。比如，激光雷达虽能够采集精准而细微的数据，但是非常昂贵;超声波雷达，可在几米的范围起作用，但不是特别精准，而且在高速的时候就没有效果了。
那么，应该如何选取这些信息采集设备?在信号采集系统方面，驭势科技另一位联合创始人姜岩做了更长的研究。姜岩的想法，是要做一个非常好的传感器的融合方向。吴甘沙介绍，所谓“融合方向”指的是做加法，就是从最便宜的传感器开始，其他什么传感器变便宜了就加进来。这样的策略一方面保证采集到的信息够用，另一方面保证了性价比，不会让自动驾驶功能过于昂贵。
[pagebreak]另外，处于安全的考虑，驭势还假设所有的摄像头都是不精确的，甚至是会失效的。在此基础上进行设计，一旦出现问题，自动驾驶车辆有足够的安全冗余，还能优雅地降速，保证安全地停下来。
无人驾驶或可从低速电动车切入
对于媒体报道的无人驾驶的实现时间，吴甘沙有不同的看法。
“5年内顶级的车厂锁定的目标是高度自动驾驶。谷歌的无人驾驶锁定的是限定场景的低速无人驾驶。”他还强调，在中国可能要比在美国要慢一些。因为中国的交通的情况肯定要比美国复杂的多。
至于高速的无人驾驶，吴甘沙认为需要很长很长的时间。“为什么呢?尤其是私家车，你卖给他，他可能会开到全世界的任何地方去。那些地方的工况可能从来没有遇到过，也就无法测试，也可能没有高精度的地图。在这些时候，就必须得人来开。但我们所谓的无人驾驶，是必须同时把方向盘和人用的刹车拿掉，彻底解放驾驶员。
吴甘沙预测，高速无人驾驶车辆 “还需要相当长的时间，至少15到20年，也就是2030以后才会出现。”
但是，驭势看好低速电动车市场，由于它更多的场景是用于共享的，可能率先实现无人驾驶。“谷歌事实上就是在做这一类车的无人驾驶。”
自动驾驶：中国有弯道超车的机会
在无人驾驶或者智能驾驶的全球竞争的格局当中，中国的企业，它的机会怎么样?
吴甘沙认，电动化已经成为汽车的潮流，也能更好地与自动驾驶结合。由于电动汽车的推广较早、规模较大，“我觉得中国已经处在了一个更好的位置”。
另外，自动驾驶更多的是考验人工智能、芯片的能力和大数据。“在这些方面中国跟世界最好水平相比，有一点点差距但是不大。在人工智能的应用上，世界零时差，我们跟最好的国家，比如说美国，基本上是同步的，比起欧洲和日本，我们还领先。”
从这个角度上来说，吴甘沙说，“我们有一个很好的差异化的竞争路径，或者是弯道超车的可能性。另外，中国有它独特的测试环境，要解决的问题，比欧美更难，因此更能够锻炼科研工作者，所以我是很乐观的。”
