低速和园区自动驾驶就意味着简单？

大约八个月前，也就是2017年9月，肖建雄在美国硅谷接受了Machine Power的独家采访。当时，他创立的自动驾驶公司AutoX成立不到一年，已经在向公众发布的测试视频中展示了在不同天气条件下依靠低成本摄像头的自动驾驶解决方案。与此同时，肖建雄还入选了《麻省理工技术评论》评选的35位35岁以下创新者中的企业家。一时间，这家公司备受瞩目，许多业内外人士对AutoX充满期待和乐观。但从那时起，AutoX就消失了。与业内其他自动驾驶初创公司高调的业绩相比，新闻的规模频繁曝光，但AutoX并没有发出任何声音。尽管AutoX自成立以来一直笼罩在神秘之中，但长期的沉默仍让人好奇：这家公司到底走了多远？你是在沉默中发了财，还是在海滩上被一位冉冉升起的明星拍到了照片？是商业和运营模式的岔路口才能生存，还是正在进行重大转型，饱受研发技术的折磨？在我们的不断追问下，肖建雄透露了公司的最新进展、解决方案的升级以及机床业务的新趋势：“过去一年，我们专注于技术的产品化，现在已经成熟并开始试运行。我认为我们在做减法，而不是转型。肖建雄说。

从LN到L4，锁定无人车交付场景“我们公司的定位是民用自动驾驶，但事实上，很多人误解了这个概念。肖建雄解释说，追求低成本只是民用自动驾驶的一个方面。公司想要传达的实际上是服务于每个人每天最基本的需求。因此，AutoX选择专注于与智能汽车密切相关的自动驾驶场景同一城市内的生活，如外卖、快递和旅行服务，而距离普通人生活相对较远的码头和矿山等驾驶场景并不是AutoX关注的焦点。是的，它通常被称为“最后一英里”任务。在他看来，这些普通人生活中不可避免地涉及的行业最大痛点是运力纠纷。“只有解决运力问题，人们才能把时间花在更有意义的事情上，真正提高生活水平。肖建雄强调。不难理解，人们在点外卖、网上购物或叫专车接送的过程中都面临着这个问题。如果没有足够的能力，这些日常任务自然会变得不可持续。为此，AutoX部署了三种不同的型号。第一个是由林肯MKZ改装而成的原型，即在乘用车上部署自动驾驶技术，这也是业内许多公司瞄准的最常见的商业场景。另外两款车型针对的是交付场景，分别是低速无人配送车和可以任意速度行驶的无人配送卡车，这是AutoX首次披露的具体应用场景。

AutoX低速无人配送车（左）和AutoX全速无人配送车。它不是基于对现有模型的修改，而是与合作伙伴和供应商从头开始建造，可以在公园和住宅区等场景中完成较小物体的交付任务。AutoX的全速无人送货车是在小型货车的基础上改装的，可以运输大型物体。对于公园里的自动驾驶任务，许多人认为其难度无法与普通城市地区的自动驾驶汽车相比，但事实并非如此：事实上，公园场景中的路况极其复杂，不仅行人来来往往，自行车和摩托车也频繁出现。肖建雄将低速无人配送车的自动驾驶系统描述为“大脑更聪明，但身体运动更慢”。“这里的交通规则比普通道路上的规则更灵活，而且它们混合了结构化和非结构化的道路，所以有时它们甚至比高速行驶更复杂，所以……

他们更聪明。他解释说， “但优点是园区以低速行驶。在相同的处理和反应速度下，高速行驶不会出现严重的危及生命的情况。此外，随着任何技术的产品化和商业化，落地带来的问题也随之而来，这些问题又重新成为技术挑战。肖建雄举了一个例子送货卡车停在公园的某个地方，有人倒车，无人车被卡住了？“这不仅是为自动驾驶做人工智能，也是为了做着陆所需的大量人工智能。你可以尝试人机交互的方法，这样车主就可以移动无人车，但不要离得太远，以免撞到其他人。”他补充道：“我们还有后台调度系统和API，我们还提供移动应用程序来使用和调度这些车辆。”。这些都是我们在过去几个月里一直忙于的事情。肖建雄告诉机器，目前，AutoX在交付场景中的解决方案已经处于“就绪”状态，一些合作伙伴和客户已经开始尝试并逐步落地。事实上，在之前的采访中，AutoX的外部口径或其技术解决方案实现了L2、L2.5和L3的自动驾驶水平。这次，肖建雄在接受机器采访时表示，公司现在更专注于L4级自动驾驶，公司持有的三款车型也是如此。“我们想尽快面对市场。如果我们做L2，我们必须走传统的与车厂和Tier1合作的道路，而且周期相对较长，这并不特别适合初创团队。相反，L4商业模式会更快地完成。肖建雄解释道。肖建雄说，他决定专注于L4级自动驾驶在有限的场景中，从某种意义上说，就是希望以最快的速度落地。他笑着引用一位投资者朋友的话说，“将军在路上不追兔子”。在AutoX的时间表中，交付无人车在今年上半年可以达到几十辆的订单，下半年将达到数百辆的订单。值得一提的是，这些数量级并不是公司内部测试的车辆数量，而是投入试运营的车辆数量。不过，AutoX没有透露具体的合作伙伴，只是公司的合作伙伴围绕生活服务领域聚集在电子商务、物流、外卖和新零售领域。谈到“如何赚钱”，AutoX有两种盈利模式，即长租和短租。根据使用频率和持续时间收取短期租金，长期租金是指运营一年零一个月。这样一来，AutoX的身份就不再局限于自动驾驶技术提供商，而是成为了一家交通平台提供商。对于AutoX来说，这种全新的商业模式无疑是经过技术升级和行业探索后的升级版。就融资信息和团队规模而言，AutoX仍然神秘莫测。机器从几句话就能理解，目前公司已经完成了a轮融资，公司的办公地点也从车库变成了大型办公楼，团队数量大幅增加，管理趋于规模化。不仅是摄像头，还有冗余传感器融合方案。“让我们明确一点，我们主要使用摄像头，其次是摄像头优先和其他传感器，这并不意味着我们不使用其他类型的传感器。在去年3月发布的测试视频中，AutoX在改装后的林肯MKZ原型机上配备了七个单眼摄像头，并成功完成了无人车在雨天和路况下的驾驶，展示了团队的基于摄像头的视觉技术。力量自从优步今年撞人以来，冗余多传感器融合方案似乎已经成为业界的共识。相比之下，仅依靠摄像头的低成本自动驾驶解决方案成为了众矢之的。肖建雄告诉机器之心，事实上，该团队从成立初期就一直在投入一定的资源将激光雷达集成到其系统中。早年在普林斯顿大学视觉研发团队做研究时，他第一个将深度学习的方法扩展到三维点云，并在该领域发表了几篇开创性的论文。“只是学校不好，三维点云不是来自昂贵的激光雷达，而是使用RGBD相机，但没有区别……

n原则。他回忆道，“制造激光雷达要比相机的传感系统容易得多，而且取得更好效果的技术门槛相对较低。事实上，在早些时候的一次采访中，肖建雄也表示，他并不排斥激光雷达。当时，他的观点是，“现阶段，相机应该在传感器中发挥主导作用。”。"

现在，AutoX的技术解决方案有三层保护。一楼主要是摄像头，二楼是激光雷达，三楼根据具体场景而定。在高速场景中，将使用对金属和汽车性能更好的毫米波雷达，而在低速场景中，如公园，将选择人体探测效果更好的超声波雷达。肖建雄介绍，在激光雷达的使用中，AutoX取决于特定的场景。在高行驶速度的场景中，会选择相对较高的线速激光雷达，例如40条线，而在低行驶速度的情况下，会选择16条线的激光雷达产品，甚至在速度低到一定程度时会使用1条线的雷达来提供冗余。当被问及是什么促使团队真正决定将激光雷达加入商业计划时，肖建雄回答：“自从我们基于摄像头的系统研发结束，我们开始为产品落地做准备后，我们开始在商业方案中加入多传感器融合。后来激光雷达的价格降低了，我们只使用了一个，不是很贵，价格也可以接受。事实上，激光雷达价格的下降趋势是肉眼可见的今年，Velodyne宣布其16线激光雷达产品的价格在全球范围内下降了一半，从之前的8000美元降至4000美元。与此同时，固态激光雷达的落地也在推进，一些厂商已经制定了今年的量产计划。在肖建雄看来，尽管从长远来看，也许五年后，相机就足够了，激光雷达可能不会再使用了。但在早期阶段增加激光雷达将确保安全。“现在还有一个社会现实，那就是如果自动驾驶汽车顶部没有‘小袋子’，用户会觉得不自然。除了增加激光雷达，AutoX的摄像头传感器方案也在之前七个单眼摄像头的基础上进行了升级，在前部增加了一个新摄像头，旨在看得更远。肖建雄解释说，激光雷达的问题之一是它在近距离内表现良好，但看不到太远。“许多制造商宣传他们的激光雷达可以看到200米，但这实际上只是一个广告。由于分辨率低，事实上，在探测物体时，激光雷达的稳定探测范围很难超过50米。然而，当车速达到一定水平并发生异常事件时，系统的响应时间相对较短f在这种情况下，感知距离是有害的。例如，当车速为70公里/小时时，50米外发生异常事件，制动响应时间仅为2秒。在这种情况下，其他传感器获得的信息也非常有限。“我们的解决方案基本上依赖于相对较远距离的摄像头，以便及早判断发生的事情。当然，摄像头和激光雷达的共存势必会提到传感器融合的问题，涉及语义分析、语义切割、目标检测等。在此基础上，许多自动驾驶领域的初创公司或学术机构也会进行目标跟踪和目标预测。肖建雄表示，AutoX在这一步的独特之处在于，它的解决方案不是在图像频域中完成的，而是将二维信息映射到三维世界中，然后与激光雷达紧密集成，实现屏障等决策和规划任务。当然，很多计算处理都离不开计算能力的支持。目前，AutoX在低速场景中使用Intel 8核i7处理器和NVIDIA mobile GTX 1070，而在高速场景中使用Intel12核i7和3GPU。在接下来的几个月里，该团队计划将GPU数量减少到两个，这也是未来重要的优化方向之一。“我们不做芯片，而是专注于整个系统的开发。我们有自己的计算平台，并开发了自己的电路板。肖建雄解释道，”如果Apollo平台是Android Android模式，每个OEM都可以根据自己的车辆平台进行定制。然后我们公司开始采用iPhone模式。我们是一套完整的软硬件集成解决方案，包括3D ma……

，硬件传感器、计算平台、后台监控、云服务，以及特定应用场景下的APP和API。”大约八个月前，也就是2017年9月，肖建雄在美国硅谷接受了Machine Power的独家采访。当时，他创立的自动驾驶公司AutoX成立不到一年，已经在向公众发布的测试视频中展示了在不同天气条件下依靠低成本摄像头的自动驾驶解决方案。与此同时，肖建雄还入选了《麻省理工技术评论》评选的35位35岁以下创新者中的企业家。一时间，这家公司备受瞩目，许多业内外人士对AutoX充满期待和乐观。但从那时起，AutoX就消失了。与业内其他自动驾驶初创公司高调的业绩相比，新闻的规模频繁曝光，但AutoX并没有发出任何声音。尽管AutoX自成立以来一直笼罩在神秘之中，但长期的沉默仍让人好奇：这家公司到底走了多远？你是在沉默中发了财，还是在海滩上被一位冉冉升起的明星拍到了照片？是商业和运营模式的岔路口才能生存，还是正在进行重大转型，饱受研发技术的折磨？在我们的不断追问下，肖建雄透露了公司的最新进展、解决方案的升级以及机床业务的新趋势：“过去一年，我们专注于技术的产品化，现在已经成熟并开始试运行。我认为我们在做减法，而不是转型。肖建雄说。

从LN到L4，锁定无人车交付场景“我们公司的定位是民用自动驾驶，但事实上，很多人误解了这个概念。肖建雄解释说，追求低成本只是民用自动驾驶的一个方面。公司想要传达的实际上是服务于每个人每天最基本的需求。因此，AutoX选择专注于与智能汽车密切相关的自动驾驶场景同一城市内的生活，如外卖、快递和旅行服务，而距离普通人生活相对较远的码头和矿山等驾驶场景并不是AutoX关注的焦点。是的，它通常被称为“最后一英里”任务。在他看来，这些普通人生活中不可避免地涉及的行业最大痛点是运力纠纷。“只有解决运力问题，人们才能把时间花在更有意义的事情上，真正提高生活水平。肖建雄强调。不难理解，人们在点外卖、网上购物或叫专车接送的过程中都面临着这个问题。如果没有足够的能力，这些日常任务自然会变得不可持续。为此，AutoX部署了三种不同的型号。第一个是由林肯MKZ改装而成的原型，即在乘用车上部署自动驾驶技术，这也是业内许多公司瞄准的最常见的商业场景。另外两款车型针对的是交付场景，分别是低速无人配送车和可以任意速度行驶的无人配送卡车，这是AutoX首次披露的具体应用场景。

AutoX低速无人配送车（左）和AutoX全速无人配送车。它不是基于对现有模型的修改，而是与合作伙伴和供应商从头开始建造，可以在公园和住宅区等场景中完成较小物体的交付任务。AutoX的全速无人送货车是在小型货车的基础上改装的，可以运输大型物体。对于公园里的自动驾驶任务，许多人认为其难度无法与普通城市地区的自动驾驶汽车相比，但事实并非如此：事实上，公园场景中的路况极其复杂，不仅行人来来往往，自行车和摩托车也频繁出现。肖建雄将低速无人配送车的自动驾驶系统描述为“大脑更聪明，但身体运动更慢”。“这里的交通规则比普通r上的规则更灵活……

ds，它们混合了结构化和非结构化的道路，所以有时它们甚至比高速行驶更复杂，所以它们更智能。他解释说， “但优点是园区以低速行驶。在相同的处理和反应速度下，高速行驶不会出现严重的危及生命的情况。此外，随着任何技术的产品化和商业化，落地带来的问题也随之而来，这些问题又重新成为技术挑战。肖建雄举了一个例子送货卡车停在公园的某个地方，有人倒车，无人车被卡住了？“这不仅是为自动驾驶做人工智能，也是为了做着陆所需的大量人工智能。你可以尝试人机交互的方法，这样车主就可以移动无人车，但不要离得太远，以免撞到其他人。”他补充道：“我们还有后台调度系统和API，我们还提供移动应用程序来使用和调度这些车辆。”。这些都是我们在过去几个月里一直忙于的事情。肖建雄告诉机器，目前，AutoX在交付场景中的解决方案已经处于“就绪”状态，一些合作伙伴和客户已经开始尝试并逐步落地。事实上，在之前的采访中，AutoX的外部口径或其技术解决方案实现了L2、L2.5和L3的自动驾驶水平。这次，肖建雄在接受机器采访时表示，公司现在更专注于L4级自动驾驶，公司持有的三款车型也是如此。“我们想尽快面对市场。如果我们做L2，我们必须走传统的与车厂和Tier1合作的道路，而且周期相对较长，这并不特别适合初创团队。相反，L4商业模式会更快地完成。肖建雄解释道。肖建雄说，他决定专注于L4级自动驾驶在有限的场景中，从某种意义上说，就是希望以最快的速度落地。他笑着引用一位投资者朋友的话说，“将军在路上不追兔子”。在AutoX的时间表中，交付无人车在今年上半年可以达到几十辆的订单，下半年将达到数百辆的订单。值得一提的是，这些数量级并不是公司内部测试的车辆数量，而是投入试运营的车辆数量。不过，AutoX没有透露具体的合作伙伴，只是公司的合作伙伴围绕生活服务领域聚集在电子商务、物流、外卖和新零售领域。谈到“如何赚钱”，AutoX有两种盈利模式，即长租和短租。根据使用频率和持续时间收取短期租金，长期租金是指运营一年零一个月。这样一来，AutoX的身份就不再局限于自动驾驶技术提供商，而是成为了一家交通平台提供商。对于AutoX来说，这种全新的商业模式无疑是经过技术升级和行业探索后的升级版。就融资信息和团队规模而言，AutoX仍然神秘莫测。机器从几句话就能理解，目前公司已经完成了a轮融资，公司的办公地点也从车库变成了大型办公楼，团队数量大幅增加，管理趋于规模化。不仅是摄像头，还有冗余传感器融合方案。“让我们明确一点，我们主要使用摄像头，其次是摄像头优先和其他传感器，这并不意味着我们不使用其他类型的传感器。在去年3月发布的测试视频中，AutoX在改装后的林肯MKZ原型机上配备了七个单眼摄像头，并成功完成了无人车在雨天和路况下的驾驶，展示了团队的基于摄像头的视觉技术。力量自从优步今年撞人以来，冗余多传感器融合方案似乎已经成为业界的共识。相比之下，仅依靠摄像头的低成本自动驾驶解决方案成为了众矢之的。肖建雄告诉机器之心，事实上，该团队从成立初期就一直在投入一定的资源将激光雷达集成到其系统中。早年在普林斯顿大学视觉研发团队做研究时，他第一个将深度学习的方法扩展到三维点云，并在该领域发表了几篇开创性的论文。“只是……

学校很差，三维点云不是来自昂贵的激光雷达，而是使用RGBD相机，但原理上没有区别。他回忆道，“制造激光雷达要比相机的传感系统容易得多，而且取得更好效果的技术门槛相对较低。事实上，在早些时候的一次采访中，肖建雄也表示，他并不排斥激光雷达。当时，他的观点是，“现阶段，相机应该在传感器中发挥主导作用。”。"

现在，AutoX的技术解决方案有三层保护。一楼主要是摄像头，二楼是激光雷达，三楼根据具体场景而定。在高速场景中，将使用对金属和汽车性能更好的毫米波雷达，而在低速场景中，如公园，将选择人体探测效果更好的超声波雷达。肖建雄介绍，在激光雷达的使用中，AutoX取决于特定的场景。在高行驶速度的场景中，会选择相对较高的线速激光雷达，例如40条线，而在低行驶速度的情况下，会选择16条线的激光雷达产品，甚至在速度低到一定程度时会使用1条线的雷达来提供冗余。当被问及是什么促使团队真正决定将激光雷达加入商业计划时，肖建雄回答：“自从我们基于摄像头的系统研发结束，我们开始为产品落地做准备后，我们开始在商业方案中加入多传感器融合。后来激光雷达的价格降低了，我们只使用了一个，不是很贵，价格也可以接受。事实上，激光雷达价格的下降趋势是肉眼可见的今年，Velodyne宣布其16线激光雷达产品的价格在全球范围内下降了一半，从之前的8000美元降至4000美元。与此同时，固态激光雷达的落地也在推进，一些厂商已经制定了今年的量产计划。在肖建雄看来，尽管从长远来看，也许五年后，相机就足够了，激光雷达可能不会再使用了。但在早期阶段增加激光雷达将确保安全。“现在还有一个社会现实，那就是如果自动驾驶汽车顶部没有‘小袋子’，用户会觉得不自然。除了增加激光雷达，AutoX的摄像头传感器方案也在之前七个单眼摄像头的基础上进行了升级，在前部增加了一个新摄像头，旨在看得更远。肖建雄解释说，激光雷达的问题之一是它在近距离内表现良好，但看不到太远。“许多制造商宣传他们的激光雷达可以看到200米，但这实际上只是一个广告。由于分辨率低，事实上，在探测物体时，激光雷达的稳定探测范围很难超过50米。然而，当车速达到一定水平并发生异常事件时，系统的响应时间相对较短f在这种情况下，感知距离是有害的。例如，当车速为70公里/小时时，50米外发生异常事件，制动响应时间仅为2秒。在这种情况下，其他传感器获得的信息也非常有限。“我们的解决方案基本上依赖于相对较远距离的摄像头，以便及早判断发生的事情。当然，摄像头和激光雷达的共存势必会提到传感器融合的问题，涉及语义分析、语义切割、目标检测等。在此基础上，许多自动驾驶领域的初创公司或学术机构也会进行目标跟踪和目标预测。肖建雄表示，AutoX在这一步的独特之处在于，它的解决方案不是在图像频域中完成的，而是将二维信息映射到三维世界中，然后与激光雷达紧密集成，实现屏障等决策和规划任务。当然，很多计算处理都离不开计算能力的支持。目前，AutoX在低速场景中使用Intel 8核i7处理器和NVIDIA mobile GTX 1070，而在高速场景中使用Intel12核i7和3GPU。在接下来的几个月里，该团队计划将GPU数量减少到两个，这也是未来重要的优化方向之一。“我们不做芯片，而是专注于整个系统的开发。我们有自己的计算平台，也开发了自己的电路板。肖建雄解释道，”如果Apollo平台是安卓安卓模式，每个OEM都可以根据自己的车辆进行定制……

平台。然后我们公司开始采用iPhone模式。我们是一套完整的软硬件集成解决方案，包括3D地图、硬件传感器、计算平台、后台监控、云服务，以及特定应用场景中的APP和API。”

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