如今硅谷，人工智能，無人駕駛，都是紅通通的熱詞。和我們普通人生活的距離，好像并沒有想象中那么遙遠。

這種親近的感覺，在于我們可以創造歷史。這種最欣悅的時刻，在于幼年時那些無人駕駛的科學幻想，像一個嶄新的生命，融入了我們自己的生活。計算機視覺，算法，控制，自動化……到處都是新鮮的故事，是我們可以自己創造的歷史。

我們已經聊過太多次未來。未來又是什么呢？

吳甘沙說，他有一點深刻的認識。以前考慮問題是牛頓式、線性思維。以前做過什么、現在會什么，下面就去做什么；而現在他遵從默頓式思維（Merton's Laws），先想明白未來什么重要（以終為始），有些事自己以前未必做過（斷舍過去），但只要讓自己的信念影響資本和人才，未來就能自我實現。

一下子這么抒情，這么文藝，感覺畫風都要亂了。在這里，我們要特別感謝【燎原】媒體同仁的精心準備和組織！馬上，你會看到【燎原】精心整理的活動分享稿。

下面我們將最精華的內容分享給大家，前方高能，干貨滿滿！

吳甘沙分享與智能駕駛的遇見

您能給大家具體的介紹一下您自己，及您在智能駕駛上的一些經歷和經驗嗎？

我 2005 年第一次聽說無人駕駛，英特爾研究院同事 Gary Bradski（OpenCV 的創立者）參與Stanford Stanley，獲勝消息傳來，研究院舉朝歡慶，我的第一感覺：這不是科幻嗎，與我何干？2007 年英特爾與合作伙伴研發超算芯片（后來天河 2 號里用的Xeon Phi）和并行編程環境，為了展示 HPC 之外的應用場景，第一次實現了基于 8 核的 ADAS（先進駕駛輔助系統），并且在 2008 年英特爾開發者論壇（IDF）在 CTO 的主題演講中成功展示。可惜英特爾后來著重發展 IVI（In Vehicle Infotainment），忽略了這一塊（而NVIDIA找到了GPGPU之后的另一個增長點）。2014 年，英特爾中國研究院院長任上把研究院資源轉向人工智能和機器人。直到2015 年，在朋友格靈深瞳 CTO 趙勇的影響之下我開始研究智能駕駛，16 年 2 月我離職創業。

對于這一轉變，我有一點深刻的認識：自己以前考慮問題是牛頓式、線性思維。以前做過什么、現在會什么，下面就去做什么；而現在是我遵從默頓式思維（Merton's Laws），先想明白未來什么重要（以終為始），有些事自己以前未必做過（斷舍過去），但只要讓自己的信念影響資本和人才，未來就能自我實現。

究竟還有什么樣的動力讓您選擇離開 Intel 研究院，創立馭勢科技，決心專注智能駕駛？

對現狀的不滿足。太適應大公司的環境，未來太可預測。我意識到：A leader is to design a future that is unpredictable and nobody betson. 《英特爾三位一體》這本書讓我震撼，英特爾當年的創業精神原來是這樣的：堅持對使命的承諾，擁抱趨勢，勇于涉險，雙倍下注，失敗沒關系，舔舐傷口，并且從失敗當中重新站起來讓自己更為強大。

這么多年自己一直忙忙碌碌，真正喜歡的事情是什么卻慢慢忘記了。這一點也是現在的教育之殤：家長讓孩子們從小就去學畫畫、學音樂，但又不愿意他們成為畫家和音樂家，讓孩子去學奧數、去競賽，卻又不愿意讓孩子讀理科。最后孩子長大了，不知道自己熱愛什么。有了中年危機感，原力覺醒。

個人的一些經歷，對目前的交通深惡痛絕，有變革的動力（知識分子要革命一定是根本利益受觸動）。

看到了無人駕駛的市場前景。這是下一個萬億美金的市場，并且會對社會帶來根本的變革。

最后，希望證明自己。很多人說大公司的高管是依靠的好平臺，一離開就不行了，我也想自己看看：我是不是也是希臘神話里的安泰俄斯——那個雙足離開大地母親就失去力量的巨人。

智能駕駛究涵蓋了些什么技術理念？它將會給社會帶來怎樣的變革？

智能駕駛大致分為四個級別：

駕駛輔助，預警型的 ADAS，人開，智能體現在某些時候的alarm（比如車道線偏離）

輔助駕駛，在某些場景下自動駕駛，比如自動的緊急剎車，在封閉、結構化道路上的自適應巡航和車道保持，自動泊車

高度自動駕駛，多數場景下可以自動駕駛，在大街小巷多數路況下，對感知（比如計算機視覺）、認知（比如復雜路況下與其他智能自主的車輛共享或競爭路權）的要求高很多，支持編隊行駛

無人駕駛，把方向盤、油門和剎車拿掉。關于對未來的展望：最近 5 年，智能駕駛的主要價值主張是讓駕駛員更加安全和舒適。5 - 10 年，把重心轉向無人駕駛，價值主張是讓出行更便捷、便宜和享受。這幾個階段中，第一階段最簡單，國內有好幾十家在做；從第一階段到第二階段是個跳躍，要解決更好的感知、多傳感器融合、規劃和控制，國際上 10 - 20 家能實現商業化，馭勢是國內領先；第二階段到第三階段是個變革式的飛躍，國際上沒有人做到，Damler, Volvo, Tesla 和 Mobileye 比較領先，馭勢也在發力；第四階段有時候未必比第三階段難，比如谷歌限定了場景（城區和 40 公里/小時），商業化未必比第三階段慢，馭勢在嘗試一些獨特的場景。關于社會變革，先看經濟上的數字吧：摩根斯坦利的報告：自動駕駛每年能給美國帶來 1.3 萬億美元的收益或節省，相當于美國 GDP 的 8%。

智能交通已經有幾十年了，尤其是大數據出來之后的幾年發展很快，從各種智能系統控制信號燈到一些電子收費等，擁堵依舊甚至更甚。那智能駕駛到底能不能解決或者緩解這種交通擁堵呢？

我們心中有一個夢想：讓首都擺脫“首堵”，讓行者出行無憂，這也許只需要 10 年。今天的北京有近 600 萬輛車，多數是私家車，場外仍有百萬人排號買車，為每年的 6 萬個車牌號惆悵。車越來越多，停車越來越難（一輛車兩個停車位，難怪城市15 - 20% 的土地用于停車），而限行卻讓更多人買車，路上越來越堵，廢氣排放導致霧霾，交通事故高居不下，形成惡性循環。

我們不禁思考：為什么都要買私家車？原因眾所周知，北京有近兩千萬人口，缺只有七萬輛出租車，即使加上滴滴和優步的“游擊隊”，仍然無法為多數人提供即時、按需的出行服務。那么，想象一下這個場景：10 年后，北京只有 100 萬輛私家車，但同時有 200 萬輛出租車，基于大數據的調度算法，可以使其為千萬人提供按需的出行——當您踏出家門，車已經等在外面。有人說，到處打車，打不起。我告訴你，那時打車花費只需要今天的十分之一。為什么？我們可以算一筆賬：今天一輛出租車 5 年生命周期的產值，10% 付車錢和維修費，30% 是份子錢，30% 是油錢，30% 是司機收入。然而，10 年后份子錢消失，新能源每公里的能源成本低于常規燃料，車會變得更加便宜，打車成本自然就降低了。

有人說，電動車貴啊。這個出租車不然，多數是兩座或一座，只需要很少容量的電池。當全城布滿充電樁、地下充電裝置和換電站時，大數據的調度算法可以保證電池續航恰好滿足下一個人的出行需求、并且及時得到能源補充。車便宜了，份子錢沒了，能源成本也降低了，那么，出行成本中最大的一塊就是司機收入了。但是，正如您已經想到的，這些車是無人駕駛。所以，您今天需要花 50 元，10 年后可能只需要不到 5 元。車減少了一半，但車的利用率極大提升，堵車成為過去時，天空重歸于藍，停車位被改成公園、活動空間和住所，車禍幾近于零，這就是我們夢想的北京。交通流、信息流、能源流的三流合一將形成巨大的海嘯，所有與人或物相關的交通將被重新定義，保險需要涅槃重生，而服務業將找到新的爆發點——上述的無人駕駛出租車是除了家和辦公室的第三空間，是移動的商業地產，移動的影院、移動的辦公空間、移動的星巴克。

無人駕駛在適用性上還有一定的距離。特別是中國的路況更為復雜，譬如有自行車道；行人/車輛更不容易遵守交通秩序，你們如何處理這個具有中國特色的問題？

剛才也講到中國交通特別復雜的問題，我倒是覺得防碰撞這件事情，也就是行人檢測這件事情倒并不是特別困難，因為你并不只依賴于視頻，還有雷達這樣一些工具，真正的問題是：在中國如果說你的自動駕駛策略調的不夠好的話是不行的，太過保守的話可能總是被人加塞，或者并線無法獲得路權。對于這個問題，谷歌也試圖在調整他的駕駛策略，從以安全為第一目的，到慢慢的加入人的一些競爭的因素進去，結果就撞上大巴了，所以完善這個想法需要一個發展的過程。在中國，尤其要多考慮我們的自動駕駛策略，既能夠保證安全，又可以獲得路權。我們的路線和功能選擇很重要。

大家知道現在谷歌或者是百度他們基本上都是高舉高打，三大件，激光雷達可能是 70 萬人民幣，一個GPS-RTK 加一個高精度的激光陀螺或者是光纖陀螺也需要好幾十萬，這三個加起來確實能夠給你帶來更好的感知能力，也許這種模式更適合美國。這種車一輛 20 多萬美金，在美國一個出租車司機的收入可能是好幾萬美金，意味著幾年能夠回本。但是它適不適合中國？在中國一輛車 200 萬人民幣，一個出租車司機的人力成本可能幾萬，這樣一條技術路線并不適合咱們中國。當然另外一條路線可能是視覺為主，雷達的這樣一種技術路線，相比來說，這條路線更適合中國，但是也得考慮功能選擇上兩個地方得有差異，其實我個人在特斯拉車主當中做了一些調研，在美國他們對于像高速的 ACC、車道保持這樣的功能他們是非常愿意使用的，雖然谷歌無人駕駛車的創始人 Sebastian Thrun 嘗試了特斯拉的 ACC+ 車道保持的功能，卻有抱怨說it almost killed me for ten times。在中國，什么樣的功能好用？traffic jam assist 這樣一種功能可能對中國人非常有用，尤其是在北京這種經常開開停停的地方。剛才說的停車場的無人駕駛功能也是非常有市場的，你去新光天地下到停車場花十分鐘的時間找停車位，你可以讓它自己去找地方停，走的時候一鍵召回。

馭勢科技的無人駕駛項目是否能夠分解出某些子項目，讓高校、研究所和技術專長通過某種方式參與？

我們非常樂意分出一部分項目跟高校合作，事實上我們已經開始了。我們的一個理念是開放創新。FreeBSD 和 Sun Microsystems 的創始人 Bill Joy 有個 Joy's Law：無論你這家公司再牛，世界上絕大多數最好的人才都是給別人工作的。所以，最好的辦法是打開組織邊界，讓其他人才也能為你所用。

你選擇在中國創業而不是在美國?和美國比較起來，國內創業有什么優勢和不足？

總體來說，在美國的人才密度高，人才的冒險精神、企業家精神更強。在中國，80% 的人才在大公司、上市公司，剩下 20% 中的 80% 更愿意去C輪以后的公司，創業公司要搶奪的頂級人才只有那 4%，這是個很大的挑戰。當然，國內創業也有不錯的條件，資本充足，好團隊和好項目相對較少，所以有這樣的團隊和項目還是比較受資本歡迎的。另外，國內有很多獨特的問題，巨大的市場，給了有志者馳騁的空間，這是很多其他國家的團隊沒有的（比如以色列有很多好團隊，可惜沒有市場，做大了只能賣掉）。

用于自動駕駛的生物體檢測識別及傳感技術目前誤識率如何？

視覺方面針對一些基本任務，99% 以上的識別率是有保障的，比如車道線識別，前車碰撞預警等。但是，傳統的視覺方法是有問題的，detection by recognition 必須要求在數據庫里有被識別體的特征，但數據庫是無法窮盡的，比如你在澳大利亞，可能要加入袋鼠的特征，到中東，則需要加入駱駝。所以大方向要做 pixel labeling 或所謂的semantic segmentation。最好，基于視覺的識別肯定無法做到100%，基于統計學習的方法根本就不可能窮盡樣本空間，所以需要多傳感器融合。

蘋果投資滴滴及 Uber 等對自動駕駛領域各自的優劣勢是什么？

滴滴和 Uber 投入自動駕駛領域是必然的，無人駕駛出租車肯定比有人駕駛的共享經濟出租車更有優勢，所以他們一定會重金投入，只不過是時間先后而已。他們的優勢就是有用戶資源，有大數據，劣勢是大公司創新經常碰到的問題，左右互搏，是不是有足夠的勇氣讓顛覆式的新業務有足夠的生存和發展空間，而不是營養不良，甚至死于非命。有時候即使領導有這些認識，下面的執行是不是因為觸及當前利益而不能到位，這是值得思考的問題。

馭勢科技在「燎原」平臺上也有進行招聘， 可以請吳甘沙先生稍微闡述一下，馭勢科技希望邀請什么樣的小伙伴加入？又能給這些核心員工提供一些怎樣的機會？

我們希望馭勢是一家精英合伙人公司。首先，我們要找創意精英。這些精英，我們總結下來是四有新人：有種：速度與激情，責任與抱負，信念（創業維艱，信念不變，全村的人去龍王廟求雨，只有一個小女孩帶著雨傘去，帶著雨傘去求雨是真正的信念。）有趣：樂觀，幽默，有一個很深的愛好，向往美好。 有料：一般認知，專業，工程能力，學習能力（尤其重要，世界變得太快，知識轉瞬過時），溝通能力。有情有義：請參看《教父》和《縱橫四海》。以上是我們希望一起共事的伙伴。

而對于求職者來說，為什么馭勢可以是您事業的下一站？

您在這里參與一個非常有意義的事業，something bigger than yourself；

這里有很多牛人，讓您惺惺相惜，切磋技藝；

這里做很新鮮、很有前途的東西，讓您每天都能感受到進步；

這里的文化賦予您最大的控制力，一腳油門下去，車能給您推背感，您的成就能讓公司馬上變得更好，您能展現best self；

當然，市場高端的薪水和可觀的最原始的原始股，能讓您的財富與公司共同成長；

最后，針對北京和上海工作同事的小小福利：如不具有北京戶口，我們將盡最大努力解決戶口或工作居住證，對于單身人士，我們能部分解決住房。傳統打工者的處世態度是：不是我的事我不管，you can you up 你行你上；然而，合伙人的態度是：I can I up 我行我就上，看不得公司有缺點，愛多管閑事，也歡迎別人來管我的事。一個合伙人的公司不是一支軍隊，而更像一支足球隊，既強調紀律，又要求自由發揮，既要各司其職，又要互相補位，為同一個贏的目標。我們的價值觀和文化是現有的 20 多個合伙人一起討論出來的，是馭勢的共識合伙人是成年人，不需要用“小學生守則”規范其行為（幾點上下班，上班是該做什么，不該做什么）。合伙人明白自由與責任的平衡，能處理好小家和大家的關系。我相信 A 級人才在馭勢有非常大的發展空間，我們非常期待未來馭勢的 Jeff Dean 們，在公司發展的早期加入我們，與公司一起成長。