小馬智行樓天城：自動駕駛需要什麼樣的數字人才？
- 2019 年 11 月 6 日
- 筆記
大數據文摘出品
上周六，在烏鎮舉辦的第六屆世界互聯網大會「互聯網之光」博覽會上，大數據文摘聯合獵聘舉辦了「數字經濟產業人才研討會」，並公布了「30位新生代數字經濟人才」。
研討會上特別邀請到了多位來自學界和產業界的代表人物分享他們關於數字經濟人才的觀點與思考，小馬智行聯合創始人兼首席技術官樓天城從自動駕駛入手，就「數字經濟時代對研發人才的挑戰」為主題進行了演講。
100年前提出的自動駕駛，將會以更實用的場景出現
小馬智行是一家做自動駕駛的初創公司。
自動駕駛汽車簡單來說，就是一輛智慧的車輛，它能在各種地方以安全、可靠的方式服務用戶。至於什麼是自動駕駛，有兩種解答方式，從技術上來說，叫做車的智慧自動；從自動駕駛的應用場景上來說，是指如果自動駕駛實現了，它會以什麼樣的形式參與我們的生活。
自動駕駛的理念100年前就出現了。下面這張圖源於科幻電影，不過現實中自動駕駛可能沒有這麼科幻，它會更實用一些。
下面的圖是小馬智行現在做的自動駕駛車輛。車輛上面安裝的是現在最先進的光學雷達，能夠對周圍進行實時掃描，並對周圍的物體和環境進行感知。
當然，還有其他的感測器，像毫米波雷達和攝影機，這讓車輛能夠「看到」世界，做出正確的判斷。
中國有更多、更複雜、更有意義的自動駕駛的環境
自動駕駛出現之後，很多人會問價格。
其實自動駕駛不是以單車售賣的方式，而是以自動駕駛的計程車進行技術落地。將來有一天希望大家用打車軟體打車的時候，能夠打到一輛無人操作的車來。
目前由於法規要求，也為了更好地保障安全，我們的車上仍然配備了一名安全員進行監控。
（影片中）這個車測試的地點在中國的廣州，也是我們中國總部所在地。在廣州城區的公開道路上，我們已經能夠提供計程車的服務，也就是說，我們的員工和所有受邀的民眾，都可以通過我們的程式坐我們的車，完成他在廣州的出行需求。車輛對人、車、物、紅綠燈的識別，都是自動完成的。
其實說到自動駕駛技術，我們開始成立時是在美國矽谷，那為什麼我們決定從美國回到中國呢？
我們認為中國有更多、更複雜、更有意義的自動駕駛的環境。那現在我們就來看看，在中國日常的道路環境下，自動駕駛車會遇到什麼事情；或者說在自動駕駛車的眼裡，我們的世界長什麼樣子？
這個是廣州的一個路口，當時正處於下班高峰期，有大量的摩托車和行人，自動駕駛車對周圍的障礙物可以進行很好地識別和跟蹤。可以看到，上面所有的點就是感測器所採集到的周圍環境，多邊形代表了路上的交通參與者，這是自動駕駛對它們的感知。
這樣的測試或者說這樣的乘坐體驗，在中國的很多地方，至少在廣州的各個角落都在不斷地發生。
我們再來看上下班高峰期的北京亦庄，亦庄開放了很大的區域進行自動駕駛測試。在上下班高峰期的時候，經常可以遇見自動駕駛著名的「無保護左轉」場景。（在「無保護左轉」的場景下）左轉的燈是綠色的，但是它是圓的，圓的意思就是說當是綠色的時候就可以走了，這個時候按照交規，自動駕駛車只有在對向車輛走的間隙才能通過路口。
再比如另一個場景，一個很大的路口需要等到合適的時機通過。對面是綠燈（對向的車可以走），同時這邊仍然有一些摩托車和行人在嘗試通過路口，我們嘗試向右邊做自動變道來避讓它們，這個時候基本雙倍於道路限速的車從右邊超過來，我們及時調整來避讓，來改變當時我們的行為，做更合理地避讓操作。
再比如特殊天氣。廣州是中國著名的亞熱帶季風氣候，所以少不了下雨。在雨天的時候，對自動駕駛的感測器有非常大的挑戰。這個很好理解，畢竟人在下雨天開車的時候，能見度都會受到影響。所以下雨的天氣是在中國開發自動駕駛技術，必須越過的一道坎，這也是我們需要努力去克服的。
另一點就是大貨車，大貨車在非白天的時間可以出入城區，在這個時候和大貨車之間需要保持更多的安全距離，（在這段路測影片里）我們會先向左讓行，再向右，讓出足夠的距離。
在中國的道路上，更有意思的就是人。一個人藏在隱蔽處，他突然出來，這時候車就需要很快速地對行人的做剎車反應；提到學校的話，小學生也是交通中非常大的不確定因素之一。在這種情況下，我們按照法律規則，把車完全停下來避讓小學生，讓小學生先通過，我們的車再正常行駛。
所有的場景，每天都可以在中國的道路上遇到。你如果有機會乘坐我們的無人駕駛車，就會在路上看到這樣的場景。
優秀人才最大的素質，是個人的底層作業系統
說回自動駕駛技術，它之所以在今天出現，其實不是一個非常簡單的事情，它是很多技術碰巧到了到了2019年，都進入到一個接近成熟的階段，使得今天讓我們能感受到——自動駕駛技術正在成為現實。
它包括哪些技術呢？首先包括車輛本身的技術，也包括了算力，也就是今天的晶片、感測器，剛剛所說的光學雷達，就是很重要的硬體。
在所有技術的支援下，才產生了機器學習技術的大飛躍，使我們終於感受到原來自動駕駛有可能成功。
嚴格地講，從技術上來說，機器學習、車輛技術、算力、感測器、大數據這五點都是自動駕駛領域都是非常重要的技術，而這個領域所需要的也是這樣五個方面的人才。
然而從數字經濟人才角度來說的話，一個人本身的專業，並不是他在這個行業裡面做到很多貢獻和有影響力的因素，對於一個真正的技術人員來說，什麼叫好公司？其實是很優秀的人一起做一件有意義的事情。這個說法涉及到各個行業，那什麼叫優秀的人？我願意對優秀的人做如下的總結。
優秀人才最大的素質，我認為可以總結為個人的底層作業系統，一個人的作業系統的打磨提升其實並不是簡簡單單的學習跟意識，而可能是需要在職業生涯或者學習生涯中有很多的經歷，也就是說這樣在這個數字經濟時代，所謂的人才是他在學習或者工作過程中，經歷了很多很重要的事情，使他逐步積累了這樣的素質。
首先肯定是執行力，所有的項目都不是靠簡單地說話，而是要靠結果來證明。
至於強烈的挑戰慾望，是什麼慾望？狹路相逢和冠軍榮耀在數字經濟人才當中提到的很多，什麼叫狹路相逢？上屆足球世界盃冠軍是法國，法國在16進8的時候遇到了阿根廷，阿根廷是一個非常強的對手，但是對法國來說，他從沒有認為跟阿根廷相遇屬於狹路相逢，為什麼呢？是因為法國是一個夢想冠軍的隊伍，在他奪冠的路上，任何對手都是必須要越過的坎。
同樣的，在這個領域會遇到非常多的挑戰，有很多新的問題、很困難的問題。如果你遇到一些問題，卻不能夠解決，那可能就不會走得更遠。
在這個角度我也有一個很形象的比喻，之前的很多學習，包括之前很多計算是人以自動機的方式存在的，然而真正到了數字經濟時代，人要像深度學習機器一樣。
我們更傾向於以更常規的方式去理解並接受這個世界，到了數字經濟時代，很多的技能和規律，不能再以很簡單的方式讓人理解了，有時我們要拋棄對很多傳統事物的理解和認識。
最常見的例子就是牛頓第一定律，它是指一個物體在不受力的情況下保持靜止或者勻速的運動。它在當時也遭到很多人的反對，因為它並不直觀。在接下來的時代里，在AI行業或者數據在繼續發展的形勢下，不直觀的東西也會越來越多。
最後堅持的就是更常見的說法，在這個行業中看到很多優秀的同行，他們有不同的經歷，但有一點是他們共有的，就是他們在逆境中堅持生存的能力，也就是在逆境中，他們決不會自暴自棄，不會妄自菲薄，而是通過不斷地努力，重新尋找下一個真正屬於他們的機會。
回到剛剛說的AI時代。從最早提到自動駕駛到今天有100年的歷史了，而1969年的時候就出現了AI這一名詞，距離現在也有50年了。
這兩年AI非常火，它在很多特殊功能上得到非常廣泛的應用，比如說AlphaGo擊敗了圍棋的世界冠軍，AI技術在影像識別、語音識別等方面，也已經達到或超過人的水平。
AI在醫療領域也有非常大的作用，在皮膚癌的診療上已經超越了很多的專家。但是退一步說，剛才說的AI是專業的人工智慧，真正的AI指的是通用人工智慧，它更像人類一樣，像人類的大腦一樣，有系統的視覺、聽覺、能夠學習、推理、分析、設計、規劃，這樣才達到了真正的AI，通用人工智慧才是人工智慧領域最有影響力的。
最後講一個故事，剛才我走進這個會議室，就被問了五個問題，問的都是一件事，為什麼要做一家自動駕駛的公司叫小馬智行？
大家如果覺得自動駕駛只意味著取代司機，那就低估了無人駕駛的意義。無人駕駛希望做的是像馬一樣——馬車在200年前，為人類創造了新的出行需求，在馬車之前，人類基本不出遠門。
自動駕駛汽車像馬一樣，能夠徹底顛覆人類的出行方式。當然做到這件事情是非常有挑戰的，需要不斷地學習新技術、需要不斷地堅持和努力，然而這些也是我進入這個領域的原因。
現在可以這麼說，我很有幸能夠在有生之年得到這樣一個機會：運用平生之所學，來做一件對人類有意義的事情，謝謝！
