阿里造车始末

新墨科技 / 2021-09-28 20:36:37

阿里造车始末
原创 AI财经社 AI财经社 今天
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阿里下一步会造车吗?王刚借用了上汽陈虹的“灵魂说”:“我们有了灵魂,它会被安放到不同的躯干上。我相信行业需要精细化分工,但如果没有合适的躯干,我们也可以自己做。”

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图/产线上的小蛮驴



即便在传闻最喧嚣的时候,阿里也没正面表态要造车。



这不像阿里的风格,也不符合很多阿里人的自我认知。比如王兵,2017年,他博士毕业两年半,从美国一家自动驾驶公司跳槽到阿里,目的就是做自动驾驶汽车。



他只是没想到,一切开始得那么原始。前两个月的工作是买一辆车、拍张浙牌,找个可以一边写代码一边搞改装的办公场所。他在阿里园区弄了个车库,冬天凉,夏天暖,上厕所需要骑着平衡车去隔壁楼。



他更没想到,试验过各种车型之后,他曾经的博导、现在的老板,达摩院自动驾驶实验室负责人王刚,决定先做一款小物流车,车子高约1米、长约2米,像踩着四个轮子的货柜,区别是它有L4级自动驾驶能力。它的名字叫小蛮驴。



这跟王兵最初想象的“车”相去甚远。但王刚让他相信,这辆车,离真正的自动驾驶更近。



9月27日,很少露面的王刚在北京见媒体,他介绍,小蛮驴已经量产,并落地22个省市的100多个学校和社区,以每天8到10小时的工作量,接了超过100万包裹订单。他用的词不是“路测”,不是“试运营”,而是“常态化运营”和“规模化商用”。



商用,是自动驾驶行业在等待的“下个技术周期”的故事。



王刚证实,达摩院在做无人卡车,内部称之为“大蛮驴”。大蛮驴是在小蛮驴的技术栈上生长出的第二款L4级自动驾驶产品。



阿里下一步会造车吗?王刚借用了上汽陈虹的“灵魂说”:“我们有了灵魂,它会被安放到不同的躯干上。我相信行业需要精细化分工,但如果没有合适的躯干,我们也可以自己做。”





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两股力量偶遇,“他们真菜”



2018年盛夏,叶腾驹在杭州云栖小镇测试小G,它是菜鸟团队几个人鼓捣了两年多做出来的送货机器人。



小G停在路中央,后方跑来一辆车,比小G大,长得像太空舱,车身写着“智能物流车”。开到小G跟前,太空舱刹车了。边上闪出个人,请叶腾驹挪一挪小G,给他们让个路。



叶腾驹认出这是隶属于阿里创新事业群旗下AI Lab的人,可把他牛逼坏了,“他们的车连借道都不会,菜啊。”他马上让小G灵动一闪。

                

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图/谷明琴团队的“太空舱”



那是AI Lab的谷明琴第一次见到小G,“天哪,他们做了那么小一个车,还啥都没有。”那时AI Lab团队已经在车库改装了20多辆乘用车,不巧,叶腾驹见到的是算法不够完善的新demo。



双方相视一笑,都觉得自己赢了。



阿里旗下两股自动驾驶力量就这么偶遇了。都是心比天高的草台班子,都不太被人理解,但都相信自己站在历史这边。



叶腾驹本来是做数据技术的,但老板陈俊波总找他聊股票,颠来倒去分析几只机器人概念股,最后表露真实企图:“有没有兴趣做机器人?不是仓内机器人,室外的,全自动驾驶。”



自动驾驶如果有信徒,陈俊波就是其中之一。他们这些人,相信有两个世界存在:没有自动驾驶的世界和有自动驾驶的世界,二者以DARPA大赛(美国国防部高级研究计划局举办的无人车挑战赛)为界。2005年,5支参赛队伍的无人车,在沙漠中跑完212公里的自动驾驶赛程,有史以来第一次证明,自动驾驶可以。陈俊波的执念,始于这场宇宙大爆炸。



陈俊波根本没买机器人股票。2015年底,他东拉西扯,组建出七八人小团队,又用“可以赌上股票奖金”的理由说服上司,如愿以偿投身自动驾驶。那一年,Waymo还没从母公司Alphabet独立出来,但嗅觉最敏锐的技术人已经捕捉到“未来将至”的气息。



2017年王刚的到来,使阿里开始正视这项技术。回国之前,王刚是新加坡南洋理工大学的终身教授,年纪轻轻就在深度学习和计算机视觉圈子颇有名望。



阿里本来是请他到AI Lab研发智能音箱的,他用几个月完成任务,交出第一代天猫精灵,就提出要做自动驾驶。



站在技术人的视角,这个转变并不突兀,自动驾驶是AI技术集大成的应用,比任何其他AI产品都更有挑战。只有自动驾驶,承载得起最大的技术野心。      



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图/王刚团队早期改装的乘用车



不过看得出来,阿里没什么准备,毕竟连办公场地都是从公司车库化缘而来。好在,对这位前南洋理工大学终身教授,高层给予了充分自由,接下来大半年,公司没给王刚设置任何KPI,静静看他能整出什么东西来。当然必要的时候,也开了不少绿灯。



团队的第一辆车是王兵买的,林肯,所有权归属浙江天猫技术有限公司,拍牌用的是公司法定代表人张勇的身份证。10月1日完成采购,11月完成初步改装,第二年3月进入封闭区域路测。再后来,他们改买比较便宜的比亚迪,继续堆传感器、堆算法、跑路测。



2018年上半年,马云去体验无人车,大家有点紧张,让马云在边上等着,车子先空跑了好几圈。车子靠边停下时,马云趴车窗上嘲讽工程师:“砸了吧!”体验完,他又说“还可以!”



云栖小镇偶遇之后没多久,阿里决定让隶属菜鸟的小G团队和隶属阿里创新事业群的AI Lab团队合二为一,并给了他们新的番号:达摩院自动驾驶实验室。王刚被任命为实验室负责人,开启推进阿里自动驾驶技术的整合统一。





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一头蛮驴问世,“就这?”



上世纪20年代,汽车大量涌入城市,推动人类出行方式全面机动化。一百多年后,很多人相信,自动驾驶会带来汽车革命的重演。



人心期盼,资本狂热。统计显示,2016到2018年有数百亿美元热钱涌入自动驾驶行业,2018年全球自动驾驶总投融资规模超过70亿美元,其中国内就超过11.5亿美元。



达摩院自动驾驶实验室成立后,阿里完成了内部自动驾驶人才的整合,又招进来不少业界大牛,一时心气颇高,各个准备大展身手。直到王刚平静宣布,别的事情先放一放,我们研发一款无人车,用来做末端物流配送。它不能是个demo,得有量产能力。



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图/可量产的小蛮驴



“就这?”这跟大家想的不一样,很多人如坠半空,有的人闪电离职。刚从主机厂来达摩院、做了十几年乘用车的硬件专家何浩,眼前缓缓打出三个问号,“我知道要做物流车,但没想到是这么小的车”,他要带30多人的硬件团队,入职第一件事竟然是安抚军心。



谷明琴也被巨大的落差击中:“哪个技术人不想做最牛的东西?”



王刚知道这些情绪,但他不愿意画更大的饼。



在他看来,“做一款量产商用无人车”已经够难了。大家过于纠结“物流车”的小,却低估了“量产商用”的难度之高。



花钱堆硬件不难。自动驾驶进入2019年,人们见过太多酷炫的车型,大部分L4公司都走上了烧钱研发-产品路测-争取投资-继续烧钱的路。只是,另一面的故事随之而来,无人车事故致死案例出现、大公司自动驾驶战线收缩、头部创业公司资金链断裂等等,它们提醒着行业:从demo到落地,征途遥远。



沿着“技术成熟度曲线”起伏的行业历史,王刚并不陌生。大学任教期间,他和研究团队研究过各种AI应用,比如自动服装检索、辅助驾驶、自动药品检测、医疗发票OCR识别。早在2011年他们就开发了类似淘宝拍立淘的服装检索算法。受限于场景,产品化并不成功。



“AI是数据驱动的系统,自动驾驶的本质,则是数据驱动的超级AI系统。”王刚想要回到技术本源,“业界主流的自动驾驶技术路线有两派,一派走L2到L4的纵向技术迭代路线,另一派走垂直场景L4到泛化场景L4的横向场景迭代路线,我们是后者。就像攀登珠峰,有人走南坡,有人走北坡,两个路线都有可能登顶。不过,不论哪条路线,都要以‘数据驱动’为原点。”



只有让足量的车跑出足量的里程、见过足量的长尾场景,自动驾驶系统才可趋于理想。正因如此,前一派选手急于把L2、L3级别的辅助驾驶系统推向市场,后一派选手比拼着车队规模和路测里程,“多数公司的路测车队,规模在几十到一两百辆,远远不够,于是大家都在拼命融资扩大规模。”



Uber 2015年成立自动驾驶部门Uber ATG,每年烧钱5亿美元,5年后终于不堪重负,以40亿美元出售了整个部门。据业内人估算,自动驾驶乘用车的落地成本为500亿美元左右。



烧钱是不可持续的,王刚想走一条“产品驱动”的路,也就是做一款成熟产品,通过解决社会需求产生价值,以产品价值牵引无人车规模化落地。   

    

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图/从路测驱动到产品驱动



短期内,跑在公开道路中高速场景下的大部分车型,不具备产品化条件。好在阿里的业务生态,提供了另一套需求土壤:物流。



物流是经济体的血管,中国每天产生3亿件快件,它们从产地、货仓,经由交通干线、城配线路,流入社区、校园等终端。在包裹逐年递增、劳动力日益短缺的压力下,整个链路都有无人化需求。相对而言,成本最高、效率最低的末端环节,需求最为急迫。



这就是小蛮驴的目标了。问题不在于车子设计得多玄幻,而是“做一辆对社会有用、真正能解决问题的车”。





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一切挑战归根结底都是技术挑战



找到需求,开发产品,解决问题。一个朴素的道理,在自动驾驶的世界,竟要绕那么大的圈才能说清。至少,谷明琴读了好几个月的王阳明《心学》,才让心情平复,并慢慢理解王刚的思路。



那段时间,两支队伍完成了两套技术框架的融合,包括底层操作系统、通信中间件、仿真平台等等。技术融合完了,团队也磨合得差不多了。



现在谷明琴和叶腾驹都觉得对方“有两下子”,值得联手做事,解决王刚所说的“量产”挑战。



量产,一要让无人车成本足够低,让客户用得起,二要让车子足够聪明,独立完成万千末端场景下的送货任务。



末端是没有车道线和交通规则的世界。相比公开道路,时速要求更低,但智能要求更高。想象一下上班族、老人、小孩、猫猫狗狗、婴儿车、平衡车、电动车、垃圾车同时出现的画面,想象狭窄的小区路面上停了一辆车,边上还有一辆车和小蛮驴面对面交互。



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图/高校里的小蛮驴



如果把自己代入小蛮驴,它开在社区和校园,无异于荒野求生。它平均每天要识别4000多万个障碍物,完成5000多次交互。有辆小蛮驴遇到过这样的场景:一块10厘米高的黑色滑板车出现在黑色柏油路面。人眼不一定能判定的画面,无人车要凭精细化感知能力瞬间识别。



至于会车交互,则是几方交通参与者“预判对方的预判”的过程,你停我走或我退你进,一辆车子的决策影响周围车子,进而影响更多车子。就像《三体》中的“猜疑链”,无穷无尽的程序递归,导致决策空间呈指数爆炸。每当算法做出一次决策,不确定性就会逐步累积,运气不好的话,可能导向从未见过的数据分布状态,这就是著名的“分布偏移”问题。



这是一辆大巧若拙的车。



如果没有成本压力,很多问题可以靠堆硬件来解决,但这不符合量产逻辑。事实上,不仅不能“向硬件要智能”,反而倒过来,硬件要“向算法要成本”。



Demo时代的小蛮驴,曾经配置昂贵的高精惯导,用以实现厘米级精度的定位。后来自动驾驶团队通过多传感器融合算法和软硬一体化设计,自研了一套能达到同样精度的高精定位系统,把成本降低了90%左右。



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图/阿里巴巴集团副总裁、达摩院自动驾驶实验室负责人王刚



从核心传感器、嵌入式计算单元到线控底盘,小蛮驴的核心硬件全部采用自研或深度定制。现在,小蛮驴使用的传感器数量业界最少,整车成本不到业界平均水平的三分之一。用王刚的话说,“不管场景挑战还是成本挑战,归根结底都是技术挑战。”



2020年9月,达摩院院长张建锋在云栖大会正式发布小蛮驴,并称,希望用自动驾驶技术为末端物流提供解决方案。



时间过去一年,小蛮驴开进全国22个省份,在100多所学校和社区常态化运营。它们奔波于快递代收点和用户住宅楼/办公楼之间,最忙的驴,每天要送近300件快递,效率已经超过人类快递员。



今年6月,阿里巴巴首席技术官、达摩院常务副院长程立宣布,接下来一年,将投入1000辆无人车到末端场景。小蛮驴产能爬坡的加速键就此按下。



这时,王刚又平静地宣布,大蛮驴也在路上了,下一阶段的重点工作,是用无人卡车解决城配问题。他希望,3年后能在1万条城配路线上看到大蛮驴的身影。



以王刚谨慎寡言的个性,这个表态堪称激进。



小蛮驴在“技术落地无人区”的探索,给大蛮驴打了样。大小蛮驴共享同一套技术框架,为小蛮驴研发的自动驾驶机器学习平台AutoDrive、云上智能仿真测试平台、嵌入式计算单元以及深度定制传感器技术,都已平移到大蛮驴的技术栈。未来,大小蛮驴也能共享他们对物流需求、场景运营的理解。



小蛮驴,终将拉起阿里自动驾驶这辆大车。



至于外界反复问起的乘用车,王刚还是不着急:“我们内部经常说‘既要又要还要’,但做产品的时候,我不同意既要又要还要,应该专注。”



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