韩旭离开百度后首次专访：景驰赢在了起跑线上

编者按：本文来自微信公众号 “新智元”（ID：AI_era） ，作者 张易

有一家今年 4 月刚刚成立的自动驾驶初创企业，备受业界关注，却很少对外发声。

它的名字是景驰科技，业界对它的关注首先来自其几位重量级创始人：前百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲担任 CEO；前百度自动驾驶事业部首席科学家韩旭担任 CTO；前 Velodyne CFOQing Lu 担任 CFO。

这套由自动驾驶领域顶级阵容打造的公司，创立以来 5 个月已经做了什么？正在做些什么？和百度这样的自动驾驶巨头级玩家以及其他众多初创公司相比，他们如何认知这一领域的主要技术挑战，以及自己的技术特点和优势？特别是，他们对产业趋势有哪些判断？他们的目光投向何方？准备拿出怎样的成绩单？

景驰科技 CTO 韩旭

为此，新智元对景驰科技 CTO、前百度自动驾驶事业部首席科学家韩旭进行了专访，请他详细回答以上问题。这是韩旭在离开百度后首次接受媒体专访，他因为刚刚经历了一场重感冒，嗓音有些嘶哑，但谈起他热爱的自动驾驶事业和他倾注了全部心血的景驰科技，仍然滔滔不绝。

“我坚信，我们会成为中国首家推出量产无人驾驶汽车的公司”

“我希望大家注意一下我们的速度。” 景驰科技 CTO 韩旭再次向我强调，“没有任何自动驾驶初创公司的研发速度能够和我们相比。”

2017 年 4 月 3 日，这家志在“用人工智能改变人类出行方式”的自动驾驶公司正式成立；

5 月 12 日，它首次完成了封闭场地的无人驾驶测试；

6 月 18 日，它获得了加州路测牌照；

6 月 24 日，它又首次完成开放道路、复杂路况的无人驾驶测试，且时速达到了每小时33英里。

这一速度确实令人印象深刻，正如很多人所说，是“世界纪录”。完成上述过程，很多自动驾驶公司或部门用了半年或更长的时间。

正是有了这样研发进展，景驰科技提出的 “要在 2020 年的中叶实现无人车的量产和运营投放”、“成为全世界第一批、中国第一家能够规模化应用无人驾驶技术的企业 ”才显得颇有底气。

“我跟很多投资人、资深的自动驾驶工程师介绍了我们的进度以后，所有人都说这是创世界纪录的，没有人这么快地做出落地测试，包括封闭场地测试和开放道路测试。” 韩旭说，“我们喜欢让事实说话，让大家来评判我们的进展和实力。”

景驰科技 CEO 王劲

“之前大家普遍认可的无人车量产时间是 2025 年左右。2015 年 12 月 14 日，在百度自动驾驶事业部的成立大会上，被任命为事业部总经理的王劲提出了著名的战略目标：‘ 三年商用，五年量产 ’。于是大家的时间表都跟着提前了。现在全球已经有 19 家企业宣布 2021 年推出无人驾驶汽车。”韩旭说。

“根据目前的进展情况，”韩旭对我们说，“我们研判， 2020年的中叶，我们将会最早去推出量产型的无人驾驶汽车。 目前所有的进展都按照我们的计划在准确的进行着。”

“景驰有可能是全球第一家进行 L4 级别无人车的量产和运营投放的吗？”

对于这个问题，韩旭说：“全球第一家，这我还不能确定。因为大家要注意一点，就是通用、Waymo等公司，实际上也很激进。 但我坚信，在中国我们会是第一家推出量产无人驾驶汽车的 。”

景驰科技的车库

这种预测因为王劲的存在而显得更让人信服。正如韩旭所说，王劲“作为中国自动驾驶的第一人，曾有过很多前瞻性的预测，后来都得到了印证。

比如汽车的发展，王劲最先提出了三个趋势—— 新能源化、智能化和共享化 ——将来汽车的发展一定是三者的有机结合。现在大家都不约而同地沿着这三个方向走，比如谷歌和Lyft、Lyft 和通用的战略联盟，意图就是使用电动汽车，通过自动化的行驶方式，去实现共享化。王劲有很多前瞻性的预测，经过时间的考验，证明都是正确的。”

技术挑战：制约无人车研发的瓶颈不在于计算能力，而在于感知、耐用性和算法

针对自动驾驶领域目前存在的主要技术挑战，韩旭主要谈到了以下几点：

“首要也是最主要的一个问题是感知。另一方面，耐用性也是一个很大的问题。目前一辆家用汽车，至少要开10 万、20 万公里。自动驾驶车辆能够保证多长时间的正常行驶，这还需要持续去观察。自动驾驶使用的线控转向和刹车的耐损程度，还需要进一步考察。”

“另外，关于计算能力，本质上说，计算能力是越高越好。但实际来看，有些车的供电有限制，导致我们无法使用最顶级的 GPU。但实际上这不是太大的问题。我认为主要问题还是我说的这两点：感知和耐用性。”

对于终端的计算能力的问题，韩旭认为这并不会成为制约无人车研发的瓶颈：

“我认为终端的计算能力并不是自动驾驶发展的瓶颈。因为就我自己所看到的，现在自动驾驶的能力，没有受到终端硬件计算能力的制约。大家可能希望把计算能力在边缘上做得更加低功耗，成本更低一点。 但实际上现在制约自动驾驶发展的原因，我认为主要还是算法，包括物体识别、尤其是特殊情况（corner case）的处理，而不是终端计算能力。目前的终端计算能力及其发展速度，参考英伟达开发硬件的能力，并没有对自动驾驶发展产生制约。瓶颈出现在算法上。如果提出一种需要很高计算能力的算法，现在的硬件是能够跟得上的。 ”

关于算法的瓶颈，韩旭举了个例子：“比如某条公路经过翻修，旧的车道线并未铲除干净，还有一些模糊的痕迹。对人来说这不是问题，但是对于无人车来说，它确实是一根车道线，这就会产生很大的问题。

另外一点，极高准确率的障碍物识别也存在挑战。这就是我们为什么坚持走多传感器融合的路线。 计算机视觉目前确实发展到了不错的程度，但在召回率达到99.9% 的情况下，准确度实际上还是很低的。所以，完全基于摄像头的物体检测和识别，还没有达到供自动驾驶安全使用的水平 。 ”

“芯片级别的 AI 能力也是需要注意的问题。AI 的算法现在并没有固化，相关算法每天都在进化。ASIC 的问题在于它非常不灵活。如果产生一种新的算法，ASIC 的升级是很大的问题。我不认为将来的第一代量产车型一定会上 ASIC，很可能会是 FPGA、GPU 相结合。就像英伟达的 Drive PX2 里面也并没有 ASIC，但是已经在特斯拉上使用了。”

技术特点：采用多传感器融合解决方案——摄像头还远没有达到完全解决所有物体识别、障碍物识别的地步

关于景驰的技术特点，韩旭说：

“景驰的技术特点， 首先是多传感器融合解决方案。在最理想的状态下，自动驾驶中的“感知”问题只要通过摄像头加 GPS 就可以解决。但实际上，从目前来看，摄像头还远没有达到完全解决所有物体识别、障碍物识别的地步。反观激光雷达，作为一种active sensor，它可以很稳定地告诉你障碍物在哪里，从而避免车祸的产生。从这一点上说，激光雷达和毫米波雷达具有不可替代的优势。 ”

“另外我们非常重视高精地图的应用。在高精地图方面，景驰有很深的积累。我们现在有了非常快速准确产生高精地图的方法。”

“同时，由于我个人的研究背景，我们不光是简单地运用传统的计算机视觉或者多传感器融合的方法来做自动驾驶，而是强烈依赖于深度学习的方法。之前我在深度学习方面做了很多工作，比如端到端的 Deep Speech 研发。景驰已经建立了一个非常大规模的模拟器，进行深度学习的模拟和测试。”

“因为我们的无人车已经开始上路，实际上我们现在已经开始大规模积累驾驶里程数，来进一步提高我们自动驾驶的安全性和智能性。”

“从 L3 很难渐进到 L4”

在谈到和自己老东家百度这样的巨头相比，景驰科技这样的初创公司优势、劣势何在时，韩旭表示：

“ 优势在于小公司更灵活，可以避免很多大公司臃肿的结构、复杂的人事关系等。 中国一个非常著名的投资人亲口对我说，根据他在大公司做高管和做投资人的亲身经历， 基本上，大公司的创新能力远不如小公司。 很多大公司的创新能力在于不断的收购，是靠收购有创新能力的小公司来维持的。

硅谷为什么会成为世界上最有创造力的地方？就是因为创新力超强的小公司不断涌现。硅谷的历史就是一部小公司涌现，不断创新，不断颠覆传统企业的历史。创新能力是初创公司与生俱来的优势。”

“当然初创公司也有劣势，自动驾驶研发、运营需要很多很多的人才。小公司在吸引人才方面，一方面有优势；另一方面，风险性也很大。我想具有冒险精神、拼搏精神的人才，可能更适合来初创公司，因为这里有更大的舞台。”

“另外一点就是 奖励机制。 对于小公司来说，奖励机制更加明显。大公司有时会有传统的大锅饭，做出最大贡献的人不一定获得了相应的奖励，而小公司或初创公司不一样，因为每个人都和公司的命运绑在一起。这就是为什么初创公司更有活力。在初创公司里，大家会拿到股份或期权，不把公司做成，股份或期权是没办法变现的。很多优秀人才愿意到初创公司的原因就在于此——能够通过自己的贡献，获得更大的回报。”

获得加州路测牌照后，景驰科技研发团队部分成员举行庆祝

实现自动驾驶的研发路径也是景驰的优势：从研发伊始，他们瞄准的就是L4 级别的自动驾驶汽车。韩旭说：“王劲很早就提出过，有些企业希望研发路径是从L2 到 L3，再到 L4，比如特斯拉。 但实际上 L3 到 L4 之间有一个非常大鸿沟。 比如谷歌自动驾驶项目前CTO 克里斯·乌莫森（Chris Urmson）最近就有一个报告，不认为从 L3 可以渐进到 L4。 他建议，如果你做 L3，你就专心做 L3；如果你想做 L4，还是应该集中精力，研究解决各种极端情况，来实现无人驾驶。 ”

占据自动驾驶的“天时”、“地利”与“人和”

在对比完初创公司和百度这样的自动驾驶巨头的优劣势后，一个问题自然而然产生： 你为什么要离开百度，创建景驰这样一家初创公司？

韩旭从天时、地利、人和这三个角度，解释了他的决定——

“天时：包括两点， 一是以深度学习为代表的人工智能的发展，使大家意识到自动驾驶是可行的，车企、一级供应商、高新企业、互联网企业纷纷入局 ； 二是共享经济的发展。交通越来越拥堵，这些年每年因交通死亡的人数比死于战争和谋杀的总人数都多。 我们希望通过发展自动驾驶，来提升人类的幸福指数。发展自动驾驶，利国利民利己，这就是景驰的天时。”

“地利：王劲去年就表示过， 自动驾驶可能会最先在中国大规模出现。 因为中国各级政府的大力支持和相关法规的推动，中国有可能实现弯道超车。无独有偶，一个月以前， 伊隆·马斯克也在一个论坛上说，他觉得中国有可能会先于美国实用化自动驾驶 。景驰作为一家聚焦于中国的自动驾驶公司，占据了地利。”

韩旭、Qing Lu 和景驰科技联合创始人、首席架构师 Yan Li 在硅谷发源地、英特尔最早设立的办公室

“人和： 我们有中国自动驾驶的领军人物王劲作为 CEO 来掌舵；有前 Velodyne （独角兽公司，世界上最具统治力的激光雷达制造商）的CFO Qing Lu 负责财务与融资；技术方面则由我领导，我们的团队聚集了一批世界上最优秀的工程师和科学家。

从管理、融资、商务拓展、运营到技术，我们都非常有实力：在众多的自动驾驶初创公司中，景驰堪称梦之队，我们的起跑速度也恰恰证明了这一点。让我感到自豪的是：各方面的杰出人才合作无间，相处愉快，这就是我们的人和。现在看来，景驰这个团队，顺天时、就地利、得人和，我对未来充满信心。”

谈到人和，就很自然的说到了景驰科技研发团队的现状和招聘情况。

“我们的团队分布在中美两地。美国团队现在已经有了 50 多名工程师，预期我们的美国团队会在 100 人左右。”

“我们已经在北京开设了一个比较小的工作地点。现在大部分工程师在美国，但将来重心在中国，我们会在中国设立两到三个中心。”

“中国团队还在发展当中。我预期的人数是 200 到 300 人。”

关于最需要哪方面的人才，韩旭表示，总的原则是“不拘一格降人才”，“各个方面的人才——不管是运营人才、PR还是技术人才，我们都需要。从技术人才方面来说，人工智能、车电、 计算机视觉，硬件工程师、软件工程师、top coder 等人才我们都欢迎。”

“需要强调的是，我们最需要的是有理想，有motivation，具有快速学习能力的人。我们的理想是什么？就是通过自动驾驶使人类的出行更加安全方便经济，这是利国利民利己的事业。因为自动驾驶是一个发展太快的行业。随着新硬件、新算法的推出，两三年前的自动驾驶领域的知识和经验，在今天有可能已经用处不大了。

所以希望加入景驰的人，一定要具有非常快速的学习能力。希望他有一种对学习的饥饿感。这是很重要的一点。我看到的出色的人才，无一例外，全都是具有非常快速的学习能力的。这就是为什么知识不断的更新，优秀人才却总能成为技术时代的弄潮儿。”

“最后处于自动驾驶领域统治地位的企业可能只剩下四、五家，其他会慢慢淡出视野”

对于所谓的自动驾驶领域传统车企和科技企业（包括巨头和初创公司）之争，韩旭认为：

“首先要注意到传统车企本身态度的变化。最早传统车企会认为特斯拉做自动驾驶太激进了，但现在传统车企已纷纷开始对自动驾驶投入巨资。比如福特投资Argo.ai，通用收购了 Cruise，克莱斯勒和谷歌展开合作——对比三四年前的新闻报道和今天的新闻报道，不难发现，传统车企对无人驾驶的态度已经从怀疑转变为了拥抱。”

“我现在看到的更多的是合作，比如Waymo 和克莱斯勒的合作。未来，大家要共同建立的是无人车的生态——由传统车企、一级供应商、初创科技企业、科技巨头共同搭建的生态。实际上，汽车这个产业本身就是一个合作的舞台，即使是福特这样的车企巨头，它的零配件也来自一级供应商。不同品牌的汽车使用的完全可能是同一款配件，而一级供应商的电子器件，又是从其他地方买的。这都没有问题。所以，自动驾驶自然也是一个合作的大舞台。”

“当然，任何一个方向，刚开始总是有很多玩家。但最后会慢慢向几家集中。这和美国搜索引擎、电子邮件服务的竞争过程没有什么区别。最后自动驾驶领域处于统治地位的企业可能就是四、五家，其他可能就会淡出人们的视野了。”

至于大浪淘沙后，哪些企业会留下，传统车企和科技企业谁的生存几率更高，韩旭认为很难预测：“实际上我觉得大家都有可能，这取决于谁的技术走得更快，谁的方向正确，谁的迭代周期更短，或者哪家能研发出杀手型的黑科技——比如谷歌的 Page Ranking，在当时就相当于是杀手型的技术。”

总体来看，无人车将比有人驾驶的车辆安全得多

景驰科技要在 2020 年的中叶实现无人车的量产和运营投放，那么，在这个时间点上，相应的社会配套措施是否能跟上？那时量产的 L4 无人车真的可以上路了吗？对这些问题，韩旭表示：

“我认为 2020 年时肯定会上路。你可以注意一下美国相关的立法，我想中国也能够跟得上。2016年 12 月，密歇根州签署了法案，批准无须人为控制的车辆进行测试。2017年 3 月份，加利福尼亚州允许了自动驾驶车辆进行测试。

2017年 7 月 19 日，美国众议院通过自动驾驶重要提案，允许部署10 万辆未达到车规标准的自动驾驶车辆进行测试，而且不允许州政府违背这条法案。大家以前会觉得美国的政策法规有些滞后，但实际上这几个法案出来以后，就知道美国对自动驾驶的推动，还是非常给力的。”

“景驰也一直在呼吁，要推动关于自动驾驶的立法。一个新事物的产生，一定需要社会各个方面的支持。我们期待中国关于自动驾驶的相关法律能够早日推出，这样我们才能实现弯道超车的目标。”

无人车上路后，公路上会是怎样一番景象？人驾驶的车辆和无人驾驶车辆会分道行驶吗？韩旭对未来进行了一番描绘：

“初期，肯定是有人驾驶汽车和无人车混合行驶。根据政府的支持程度，可能会有一条或两条车道是自动驾驶专用道。这就像1930 年的德国柏林——当时柏林是全世界汽车工业最发达的城市——在柏林的街道上，马车和汽车是混在一起的。汽车开的速度基本上就是马车的速度。”

“70 年代以后，中国才逐渐不允许马车上公路，到80 年代相应的法规变得更严。这是一个过程。到最后一定是——这也是最安全的状态——路上全部都是无人驾驶汽车。可能会有一些地方，为了保留文化风情，还存在由人驾驶的汽车。当然，这个过渡时期非常漫长。就像完全用汽车取代马车花了人类四五十年。我想无人车取代有人车，肯定不会花四五十年，但二十年的时间是难免的。”

关于无人车和有人车哪个更安全的问题，韩旭表示，美国曾有一个交通驾驶的分析，指出导致车祸的4 个因素是四个D，即 Drink、Drug、Drowsy 和 Distracted。可以看出，这 4 个 D 全部是人为因素。真正的机械原因造成的车祸，极其稀少。通过这一点，我们也能看到自动驾驶系统取代人类驾驶系统的乐观前景。

中国企业的创新能力处于世界前列

关于自动驾驶领域中国企业本身的创新能力，韩旭指出：

“在自动驾驶领域，中国企业的创新能力非常好，是世界一流的。目前，中美两国是遥遥领先的前两名，也是最有希望做成无人车的前两名。其他国家和地区，都远远不如中美两国。”

“从人才层面看，在全球化的今天，任何一个企业，如果能够把世界一流的人才吸引到自己的企业来，那它就是最具创造性的。在这一点上，我认为很多中国的企业都做得不错。也正如大家看到的，中国的大公司纷纷在硅谷建立研究部门，开研究院。中国的企业，比如景驰，实际上是在网络全球的人才。综合来看，中国企业的创新能力确实处于世界前列。”

那么在景驰内部，研发人员的构成是怎样的？韩旭老师表示：

“我们没有做过这种动态统计。我想说的一点是，在中国，年轻人从事人工智能领域研究的非常多。我们需要一个开放包容的心态，所以景驰公司的研发部门设在硅谷这样一个开放包容的地方。我们认为，一方面要尽量鼓励中国的年轻人努力学习，脱颖而出；另一方面，我们要包容世界各地的才俊，这样才能在人工智能时代把事情做好。”

“我们是资金实力最雄厚的初创公司之一”

在之前谈过了初创公司相比于巨头企业的优势与劣势后，韩旭又说到了景驰科技相比其他自动驾驶初创公司所拥有的优势：

“我们各个方面都没有短板。首先我们人才齐全——运营管理层面，有王劲这样的领军人物；金融方面，我们有前Velodyne的 CFO Qing Lu 出任景驰科技的 CFO，所以我们的资金非常非常雄厚，可以说在全球范围内专注自动驾驶的初创企业中，我们是资金实力最雄厚的公司之一；技术方面，作为前百度自动驾驶事业部首席科学家，我在这一领域已经有了较长时间的研发经验。”

“另外就是我们的启动速度——4 月 3 日公司成立，5 月 8 日开始进行封闭场地的避障测试，1个月后拿到加州路测牌照，两周后完成了开放道路的测试，且时速达到每小时 33 英里——整个的开发速度，没有任何初创公司能够和我们相比。”

“在自动驾驶技术的各个方面，无论是感知、深度学习，还是决策、规划控制以及高清地图，我们都有世界一流的工程师在进行开发和研究。”

实际上，在我最初联系韩旭准备进行采访的时候，曾在电话中接触过一位在硅谷工作的景驰员工——可惜我没记住他的名字——但他当时对景驰无人车进行开放道路测试场景的描述却让我印象深刻：

我们的车在SunnyVale北部园区转了好多圈，先是沿着 Java drive 一直开，然后转上Mathilda Avenue，接着上了 Caribbean drive，周边全是谷歌的办公楼。路上有不少谷歌的通勤大巴，还有那些骑车上下班的谷歌员工，甚至还有一些随时停靠的垃圾回收车，红绿灯、人行道都不少，路况挺复杂。

我当时陪着一个投资人坐在后座上，一开始投资人挺紧张，一直盯着方向盘——那方向盘自始至终就没被人碰过——后来发现行驶得很顺滑，也不会急转急停，如果闭上眼，根本分不清是人在驾驶还是无人驾驶……投资人到最后似乎都忘了这是无人车测试，坐在后座上玩儿起手机来了……我当时一个突出的感觉是，这辆车能够“看”到非常远的东西，并采取相应措施，不会到了跟前才一脚急刹……

这位员工语速很快，好像他有很多重大的事情要急着和你分享，这让我想起了凯鲁亚克《在路上》里面的迪安·莫里亚蒂。这确实让人有些激动，新一代的冒险开始了，只是这一次“在路上”的，是无人驾驶汽车。