腾讯|自动驾驶年度激辩：量产由三要素驱动，本质是数据的军备竞赛( 八 )

文章插图
腾讯这三个云仿真技术都在做迭代，但我们认为这项工作是需要跟各个企业一起合作的。比如说卡车测试，天雷的模型、算法更准，而我们并不是专业的。所以对于腾讯来说，仿真业务更多是提供平台支撑。
但是涉及到真正场景，需要和天雷、彭总都这样的专业团队合作，通过平台技术来促进自动驾驶安全的提升。
量子位李根：那彭总对这个问题怎么看？如何既要面向量产又追求更好的安全性？
驭势科技彭进展：驭势科技最早实行全无人的运营是在机场，刚开始我们自己都不能相信。因为机场是一个非常讲究安全的地方，但实际上经过两年运营，现在客户对无人驾驶的安全性是非常认可的，为什么呢？
原因之一是，我们是实时的，所有问题实时在后台成系统的呈现，这是以前很多系统做不到的，这是我们一个优势。而当你能实时地去监控去反映、通过AI去控制的时候，它已经比这个世界上绝大多数设备更安全。
其实刚才天雷、苏总也说到，从技术、从理论到实践，整个过程来看，尤其是做无人驾驶的，一直是 safety first，真的是有一种敬畏之心。我们希望有一天无人车发生事故不再成为新闻，但现在一旦发生事故，就是很大的新闻，所以对我们是战战兢兢。

文章插图
我们每一个无人系统都是有非常多的冗余，也经过非常严格的测试。从理论上事故概率要远远低于人类驾驶，当然这还需要我们进一步验证。
对于无人驾驶量产，我们确实看到它已经到来，我们相信如果让这个社会看到更多无人车的运营，他们会对无人车安全更加肯定。有一天人们终会认可这个观点：就是AI驾驶员肯定是会是一个更安全的交通方式。
为什么说自动驾驶是数据之争？量子位李根：大家之所以对量产自动驾驶的重要性非常关注，也是因为量产以后带来数据的闭环、数据的循环，可能对自动驾驶进步作用力非常明显。对于驭势来讲，量产和数据的之间的作用是什么关系和方式？
驭势科技彭进展：量产之后会碰到更多的场景、corner case等等。我们采集的数据比以前大很多倍，是一个指数级增加的趋势。这时候比拼的，是每个公司对数据的处理能力、对新场景的适应能力，它代表了未来在商业化的无人驾驶市场里面占的份额。
刚才有幸听到苏总的介绍，到时候可以交流一下，我们肯定有这方面的需求。
量子位李根：天雷博士对这个问题怎么看？这个问题前几年有另外一个说法，或者另外一个假设，就是可能有人觉得通过数据量的积累、场景问题的积累，可以实现所谓的降维打击或升维打击，比方说我做RoboTaxi的也可以用到货运上去，这个有可能吗？以及数据可通用吗？
主线科技张天雷：RoboTaxi是没有办法降维打击RoboTruck。楼下如果停着一辆轿车和一辆卡车的话，大部分人能把小轿车开走，但是很少人能把卡车开走。

文章插图
在场景上，所谓降维或者跨界打击都挺难的。刚才苏总讲每个场景都有很多know-how在里面，你去拿着自己的核心技术做进去之后，还有碰到更多的长期的行业积累。除了要能忠实地执行加减速、油门、转向动作以外，它还有更多环节，包括和作业系统的交互，还有和整个运营流程的适配交互，这些东西都是需要时间的。
这些工作比起高大上的人工智能，可能像一些体力活儿，但是仍然需要大量细致的工作。这些我们都统统归类为产品的工程化。