編者：第一電動網日前發起“重新定義汽車”未來汽車開發者計劃，面向全球征集最具顛覆性的電動化、智能化、輕量化、汽車共享等創新技術和項目。【開發者計劃報名通道】為此，第一電動網編輯部還將采訪電動化、智能化、輕量化、汽車共享領域內的前沿企業和人物，并撰寫系列報道。本文為第一篇。

無人駕駛還要多久到來？心急的媒體說2017年。但是，中國自動駕駛的前沿探索者、馭勢科技CEO吳甘沙認為，無人駕駛不會這么快來到人們生活中間。這位前英特爾中國研究院院長創立的自動駕駛系統服務公司——馭勢科技，目前將高度的自動駕駛和限定范圍內的無人駕駛當做目標。這家聚集群英的創業公司目標明確：要做自動駕駛汽車的大腦。

5月底，第一電動網專訪了馭勢科技聯合創始人、CEO吳甘沙。他認為，自動駕駛考驗人工智能、芯片和大數據分析能力。在這些方面，中國跟世界最好水平相比，有一點點差距但是不大。“我們有彎道超車的可能性。”

馭勢科技聯合創始人、CEO吳甘沙

多年積累的綜合應用

作者拜訪吳甘沙的地點是中關村海龍大廈，馭勢科技暫借這里辦公。長條辦公桌、桌上足球、休閑沙發等物件，清晰標示這是一個年輕有活力的創業公司。 吳甘沙40歲。他于1993年考入復旦大學，大二時表現優秀，獲得英特爾的獎學金。這為他后來的事業牽上線——2000年碩士畢業，吳甘沙加入英特爾中國研究院，隨后成長為該院第一位首席工程師。

在他的自述中，他此前的職業生涯被分成三個五年。第一個五年是2000年-2005年，吳甘沙主要研究受控執行環境，比如java虛擬器研發。2005到2009年，吳甘沙專注的領域轉到了并行計算上。2009年以后，他又轉而潛心研究大數據及大數據在物聯網方面的應用。決定自英特爾中國研究院辭職后，吳甘沙瞄準人工智能創業方向，最早是想做機器人，最終選擇的是自動駕駛汽車。英特爾的工作為他現在的創業打下了基礎。“后兩個階段，對于我們今天的工作非常有幫助。因為自動駕駛就是車身上要扛著一個超級電腦，需要大量的攝像、雷達導入的數據，還需要做實時的處理、分析、融合、決策。”

他還遇到兩位同樣已經探索多年的創業合作伙伴。一位是格靈深瞳的創始人兼CTO趙勇。趙勇此前供職于谷歌研究院，主要研究方向就是計算機視覺，參與了谷歌眼鏡項目。另外一位合伙人同樣出自名門——來自北京理工大學的智能汽車研究專家姜巖，他在2013年贏得了中國智能車挑戰賽的冠軍。

馭勢的核心團隊認為，汽車正在往多個域控制器的方向發展，比如AEB(自動緊急制動系統，Autonomous Emergency Brake)有一個控制器，ACC(自適應巡航控制)也有控制器。它們之間是互相獨立的，ACC會減速，AEB也會踩剎車。不同的控制器之間的策略的如果沒有融合好，就有可能出問題。所以，汽車需要一個統一的駕駛大腦，協調彼此矛盾的問題。自動駕駛系統就是這樣的一個大腦。“馭勢就要做最好的自動駕駛技術，做最好的自動駕駛汽車的大腦。”吳甘沙說。

目標：高度自動駕駛系統

在汽車智能駕駛領域，各種玄乎的名詞亂飛。吳甘沙支持這樣的觀點，目前自動駕駛有四個級別：第一級是駕駛輔助；第二級是半自動駕駛；第三級是高度的自動駕駛；第四種是無人駕駛。“目前，第一級有很多人在做，整個市場也進入了紅海階段，此外要進入前裝市場，本身也有很大的挑戰，所以我們基本上不會涉及。”

“第二級別，其實我們現在的技術儲備，已經能夠做得相當不錯了。但是一些領先的車廠和tier1，tier 2供應商的技術幾年前已經成熟，現在他們已經進入到量產的階段。這并不是我們主要的戰場。”

“我們現在把目光放在第三級——高度的自動駕駛上。因為我們看到，很多在第二級的這些player(玩家)，有可能碰到一個算法上的瓶頸，而沒有辦法超越。”吳甘沙表示，第二級的玩家采用傳統的人工智能算法，只能處理簡單的場景，類似結構化的、封閉的高速公路，而無法處理復雜的交通場景。

“比如說一個車輛跟其他的車輛、非機動車、行人混雜在一個復雜的交通道路上，中間沒有隔斷，對面會直接來車。半自動駕駛就可能會有問題。比如說AEB如果把對面來的車輛看成是前面的車輛，就會緊急剎車，很可能導致后車追尾。”

非機構化的，非封閉的道路還有很多可以研究的地方，需要算法更加成熟，所以這是我們的一個差異化競爭的地方。“馭勢的的優勢就在人工智能。”

從最便宜的傳感器做起

自動駕駛車輛需要一個強大的信號采集系統。吳甘沙介紹，目前各家自動駕駛的信息采集設備基本上是三大件三小件。三大件是激光雷達、GPS和慣性導航，三小件指的是攝像頭、毫米波雷達和超聲波雷達。

這六種信息采集設備各有優劣。比如，激光雷達雖能夠采集精準而細微的數據，但是非常昂貴；超聲波雷達，可在幾米的范圍起作用，但不是特別精準，而且在高速的時候就沒有效果了。

那么，應該如何選取這些信息采集設備？在信號采集系統方面，馭勢科技另一位聯合創始人姜巖做了更長的研究。姜巖的想法，是要做一個非常好的傳感器的融合方向。吳甘沙介紹，所謂“融合方向”指的是做加法，就是從最便宜的傳感器開始，其他什么傳感器變便宜了就加進來。這樣的策略一方面保證采集到的信息夠用，另一方面保證了性價比，不會讓自動駕駛功能過于昂貴。

另外，處于安全的考慮，馭勢還假設所有的攝像頭都是不精確的，甚至是會失效的。在此基礎上進行設計，一旦出現問題，自動駕駛車輛有足夠的安全冗余，還能優雅地降速，保證安全地停下來。

無人駕駛或可從低速電動車切入

對于媒體報道的無人駕駛的實現時間，吳甘沙有不同的看法。

“5年內頂級的車廠鎖定的目標是高度自動駕駛。谷歌的無人駕駛鎖定的是限定場景的低速無人駕駛。”他還強調，在中國可能要比在美國要慢一些。因為中國的交通的情況肯定要比美國復雜的多。

至于高速的無人駕駛，吳甘沙認為需要很長很長的時間。“為什么呢？尤其是私家車，你賣給他，他可能會開到全世界的任何地方去。那些地方的工況可能從來沒有遇到過，也就無法測試，也可能沒有高精度的地圖。在這些時候，就必須得人來開。但我們所謂的無人駕駛，是必須同時把方向盤和人用的剎車拿掉，徹底解放駕駛員。

吳甘沙預測，高速無人駕駛車輛 “還需要相當長的時間，至少15到20年，也就是2030以后才會出現。”

但是，馭勢看好低速電動車市場，由于它更多的場景是用于共享的，可能率先實現無人駕駛。“谷歌事實上就是在做這一類車的無人駕駛。”

自動駕駛：中國有彎道超車的機會

在無人駕駛或者智能駕駛的全球競爭的格局當中，中國的企業，它的機會怎么樣？

吳甘沙認，電動化已經成為汽車的潮流，也能更好地與自動駕駛結合。由于電動汽車的推廣較早、規模較大，“我覺得中國已經處在了一個更好的位置”。

另外，自動駕駛更多的是考驗人工智能、芯片的能力和大數據。“在這些方面中國跟世界最好水平相比，有一點點差距但是不大。在人工智能的應用上，世界零時差，我們跟最好的國家，比如說美國，基本上是同步的，比起歐洲和日本，我們還領先。”

從這個角度上來說，吳甘沙說，“我們有一個很好的差異化的競爭路徑，或者是彎道超車的可能性。另外，中國有它獨特的測試環境，要解決的問題，比歐美更難，因此更能夠鍛煉科研工作者，所以我是很樂觀的。”

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第一電動網未來汽車開發者計劃

第一電動網“重新定義汽車”未來汽車開發者計劃正在進行當中，面向全球征集最具顛覆性的電動化、智能化、輕量化、汽車共享等創新技術和項目。特為有創新思維、處于成長期的創業團隊提供自主展示的舞臺，讓英雄基于產品和技術充分展示實力。通過搭建平臺匯集行業精英，幫助投資人與具有良好成長潛力的初創企業進行交流、探討，實現合作共贏。

2016年未來汽車開發者計劃項目征集主要有電動化、智能化、輕量化、汽車共享四大方向。5月5日啟動招募，通過第一電動網專題頁面及報名通道可進行參與。開發者計劃1.0階段將首先進行優秀項目的征集、評選、展出，TOP10項目將在2016年未來汽車開發者大會頒獎典禮獲得嘉獎，預設專場路演秀，供展示最個性的技術和最創新的項目。第一電動網還將邀請紅杉資本、KPCB、鼎輝、北極光、金沙江、軟銀等重磅投資機構現場點評對接。

從2014年至今，第一電動網已經成功舉辦兩屆開發者大會，成為新能源汽車業界的超新星選拔標桿，也成為最深刻感應行業年度變革與創新的平臺。長城華冠、華霆動力、時空電動、充電樁APP等參與過開發者大會的項目已成功融資，在夢想的路途上再進一步。【開發者計劃報名通道】

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