自動駕駛已然成為熱門賽道，但也面臨著技術(shù)、安全、倫理等多方面爭議。用戶在駕駛帶有“自動駕駛”功能汽車的途中發(fā)生事故的情況，近年來屢有出現(xiàn)。前段時間，特斯拉輔助駕駛系統(tǒng)Autopilot也面臨來自美國監(jiān)管機(jī)構(gòu)的調(diào)查……自動駕駛安全性成為大眾關(guān)注和討論的焦點(diǎn)。

在近期舉辦的第11屆陸家嘴產(chǎn)業(yè)金融論壇上，格物鈦COO吳瓊婧作為主持人，與中海庭、楚航科技、高合汽車、尚頎投資、勁邦資本等自動駕駛創(chuàng)新企業(yè)及產(chǎn)業(yè)資本的嘉賓，對"數(shù)據(jù)如何幫助提高自動駕駛安全"這一話題進(jìn)行了深入探討。與會嘉賓普遍提及數(shù)據(jù)的商業(yè)價值，并認(rèn)為數(shù)據(jù)開放具有重要意義，對推動自動駕駛技術(shù)落地有關(guān)鍵作用。嘉賓倡導(dǎo)有條件的、逐步的、有相應(yīng)機(jī)制和標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)開放，推動安全前提下的數(shù)據(jù)開放與車路協(xié)同。

無人駕駛落地面臨的挑戰(zhàn)是什么？

中海庭CEO劉奮認(rèn)為當(dāng)前無人駕駛落地所面臨的挑戰(zhàn)是多方面的，首先是技術(shù)上場景和數(shù)據(jù)的匹配度，其次是政策法規(guī)的制定，以及在無人駕駛落地過程中商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)邊界的重構(gòu)。

尚頎資本股權(quán)投資部董事總經(jīng)理胡哲俊則認(rèn)為無人駕駛最大的挑戰(zhàn)仍然來自于技術(shù)，很多自動駕駛車輛在路上因為一些低級錯誤發(fā)生事故，從側(cè)面說明自動駕駛技術(shù)還存在一定缺陷，尚未成熟到可以實現(xiàn)大規(guī)模產(chǎn)業(yè)化讓消費(fèi)者放心使用的程度，在軟件、數(shù)據(jù)以及硬件方面還存在諸多技術(shù)難點(diǎn)需要去攻克。   

勁邦資本合伙人王榮進(jìn)認(rèn)為無人駕駛落地的過程應(yīng)該是漸進(jìn)式的。在不同場景下無人駕駛商業(yè)化落地的時間有早有晚，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為無人駕駛會在礦區(qū)、港口、園區(qū)等特定場景率先落地，從商業(yè)角度來看這是個機(jī)器取代人的過程，智能化改造所帶來的效能提升有多顯著會是一個非常重要的考量點(diǎn)。

在楚航科技高級顧問浦維達(dá)教授看來，自動駕駛是一個龐大的系統(tǒng)性工程，需要循序漸進(jìn)、各要素間相互協(xié)作來提升整體水平。在此過程中最值得關(guān)注的是安全，一是汽車自身運(yùn)行的安全性，另一個就是敏感信息的數(shù)據(jù)安全。

高合汽車CTO馬克·斯坦頓提出了一個引人深思的問題：人工智能下的無人車到底多安全才能被大眾接受？

這是一個在政策法規(guī)層面需要繼續(xù)磨合、在技術(shù)層面需要繼續(xù)探索、在公眾接受度層面需要提高才能被解決的問題。無人車商業(yè)化落地還有很長的路要走，在往前走的過程中，如何高效、規(guī)?；卣业礁鄬嶋H有效的場景數(shù)據(jù)會是很多公司下一個階段面臨的挑戰(zhàn)。

未來無人車落地技術(shù)路線：單車智能加智能網(wǎng)聯(lián)

目前無人駕駛落地存在兩種技術(shù)思路，一種是單車智能，另一種是智能網(wǎng)聯(lián)。胡哲俊認(rèn)為單車智能加智能網(wǎng)聯(lián)是最適合我國國情的發(fā)展策略，我國在人口密度、通信技術(shù)和資源上都具備優(yōu)勢，政府的執(zhí)行力強(qiáng)，從公共交通的層面去推車路協(xié)同相對來說阻力更小。

馬克·斯坦頓表示，雖然業(yè)界多在討論復(fù)雜場景、稀缺場景，但是這些場景的數(shù)據(jù)需要豐富到什么程度，達(dá)到怎樣的規(guī)模才是我們認(rèn)為夠了的數(shù)據(jù)量，這是一個需要被討論的問題。在關(guān)注單車智能的同時，也不應(yīng)該忽視智能網(wǎng)聯(lián)車路協(xié)同給無人車安全性提供的巨大價值，車路協(xié)同會是未來無人駕駛落地非常好的契機(jī)。  

無人駕駛的“必爭之地”：數(shù)據(jù)

為避免在硬件上與傳統(tǒng)海外巨頭產(chǎn)生較強(qiáng)的正面競爭，中國創(chuàng)新企業(yè)將無人駕駛的軟件能力作為差異化競爭彎道超車的突破口。

王榮進(jìn)表示，汽車產(chǎn)業(yè)投資人現(xiàn)階段會更加關(guān)注發(fā)展?jié)摿Ω蟮淖詣玉{駛軟件公司，而軟件的核心是算法和高質(zhì)量數(shù)據(jù)。目前無人駕駛商業(yè)模式正在發(fā)生深刻變化，數(shù)據(jù)和算法緊密結(jié)合的做法逐漸得到市場的認(rèn)可。無論是視覺還是雷達(dá)方案，本質(zhì)上都是一整套服務(wù)于汽車工業(yè)的軟件解決方案，而數(shù)據(jù)在其中扮演的角色是促進(jìn)算法持續(xù)迭代的基礎(chǔ)設(shè)施。

胡哲俊稱數(shù)據(jù)對車廠來說越來越重要，特斯拉最大的競爭力不在于算法，而在于每天路上跑的車和這些車貢獻(xiàn)的數(shù)據(jù)，持續(xù)造血獲取海量數(shù)據(jù)的能力為特斯拉構(gòu)建了堅固的護(hù)城河，通過這些數(shù)據(jù)可以不斷優(yōu)化自動駕駛算法和模型，進(jìn)一步提升企業(yè)競爭力。國內(nèi)的自動駕駛公司大多都是輕資產(chǎn)運(yùn)作的軟件公司，很難運(yùn)營起龐大的車隊去持續(xù)獲取大量數(shù)據(jù)，這也是國內(nèi)自動駕駛行業(yè)發(fā)展的痛點(diǎn)之一。

即便找到了數(shù)據(jù)獲取的途徑，數(shù)據(jù)的長尾效應(yīng)也一直困擾著自動駕駛研發(fā)團(tuán)隊，如何高效獲取和使用2%稀缺復(fù)雜場景下的高質(zhì)量數(shù)據(jù)始終是個難題。

王榮進(jìn)提出可以通過一些AI的方法，或者模擬仿真來豐富場景庫去做算法優(yōu)化，這是非特斯拉系的企業(yè)可以考慮的方向。

這與輕舟智航聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO于騫此前提出的“仿真測試是通向自動駕駛的必由之路”這一觀點(diǎn)不謀而合，于騫認(rèn)為自動駕駛對測試?yán)锍痰囊蠓浅８?，只有大?guī)模的路測才能保障真正的安全。而實際上稀缺場景的路測數(shù)據(jù)量是十分有限的，需要創(chuàng)造一種虛擬環(huán)境把現(xiàn)有數(shù)據(jù)的價值重新發(fā)揮出來，驗證算法的修改、系統(tǒng)的變化是否安全可靠，加速開發(fā)流程，提升路測效率。

格物鈦COO吳瓊婧也分享了格物鈦在汽車行業(yè)的解決方案，特別是如何幫助車企的算法團(tuán)隊快速找到高質(zhì)量數(shù)據(jù)，創(chuàng)造更豐富的場景庫。

無人駕駛行業(yè)每天會采集大量行車數(shù)據(jù)，一輛數(shù)據(jù)采集車每天會采集10TB的數(shù)據(jù)，100臺車就是PB級的數(shù)據(jù)量。

吳瓊婧指出，長期路側(cè)采集的成本很高，如果能在海量的數(shù)據(jù)中快速找到符合需求的復(fù)雜場景數(shù)據(jù)進(jìn)入模型訓(xùn)練階段，并且把采集的真實數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成仿真場景庫，在仿真場景庫中做調(diào)優(yōu)，例如把旁邊并線的車速提高或者降低15%、或調(diào)整角度。這種做法可以仿真創(chuàng)造出更多的數(shù)據(jù)，來替代高成本的數(shù)據(jù)采集工作，這一方面的解決方案都可以用數(shù)據(jù)平臺的方式來實現(xiàn)。

破局稀缺場景的另一種可能：數(shù)據(jù)開放

除了增加用戶端數(shù)據(jù)獲取的渠道和仿真測試，胡哲俊提出了另一種可能性：數(shù)據(jù)集的共享，通過車廠、自動駕駛公司之間的數(shù)據(jù)共享去豐富各自的數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)集，進(jìn)一步優(yōu)化算法，提高安全性。

浦維達(dá)教授認(rèn)為，數(shù)據(jù)的安全利用是很有商業(yè)價值的?，F(xiàn)在在馬路上各家車企積累的上百萬公里的行駛數(shù)據(jù)，是通過很多輛車疊加起來的，單一車輛的行駛里程和區(qū)域也是相對有限的。這個時候就需要大家把數(shù)據(jù)放在一個公共平臺上進(jìn)行共享、交流，甚至進(jìn)行交易。小企業(yè)或許沒有太多人力物力投入到高成本的采集數(shù)據(jù)運(yùn)營工作中，這些都可以通過購買服務(wù)來解決。綜合而言，這些數(shù)據(jù)是可以不斷復(fù)用產(chǎn)生規(guī)模效益的，無論是政府還是行業(yè)組織都應(yīng)該倡導(dǎo)這種做法。

劉奮也對數(shù)據(jù)開放抱堅定不移的支持態(tài)度，稱必須承認(rèn)汽車工業(yè)還是相當(dāng)保守的，數(shù)據(jù)掌握在每個車企手中，它的流動性和價值被遠(yuǎn)遠(yuǎn)低估了。如果一旦數(shù)據(jù)能被開放出來，一個超過所有人想象力的商業(yè)時代就真的來臨了，在這個讓人熱血沸騰的“數(shù)智化”時代，數(shù)據(jù)開放會極大促進(jìn)社會運(yùn)行效率。

王榮進(jìn)認(rèn)為數(shù)據(jù)共享是有條件的，應(yīng)該視具體情況來決定是否開放。帶有一定公共屬性的、和交通路況相關(guān)的數(shù)據(jù)是應(yīng)該拿出來被積極共享的，但是用戶和單車的數(shù)據(jù)可能車企還會有所保留。胡哲俊進(jìn)一步補(bǔ)充道：數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是在特定生態(tài)圈里有限度地被共享，而不是完全面向全社會的、不加限制的開放。這種不加限制的數(shù)據(jù)共享可能會帶來負(fù)面的安全隱患。數(shù)據(jù)具體應(yīng)該以什么樣的形式被共享，會受到怎樣的限制是需要整個行業(yè)的參與方進(jìn)一步深入研究的。

格物鈦看到了數(shù)據(jù)開放的重要性也認(rèn)可數(shù)據(jù)開放應(yīng)當(dāng)有條件地、逐步地、有一套機(jī)制和標(biāo)準(zhǔn)地來向社會做倡導(dǎo)。在今年世界人工智能大會上，格物鈦就和上海白玉蘭開源開放研究院共同發(fā)布了《木蘭-白玉蘭開放數(shù)據(jù)許可協(xié)議》，希望從法律層面提供一種“社區(qū)行為標(biāo)準(zhǔn)”去加速數(shù)據(jù)開放共享。

前段時間的特斯拉AI日上，特斯拉發(fā)布了一款人形機(jī)器人，開始把在汽車行業(yè)里獲得的軟件持續(xù)迭代方法用于布局高階人工智能算法突破，重新點(diǎn)燃了外界對單車智能完全市場化的憧憬與向往。

未來，在全球范圍內(nèi)，自動駕駛的滲透率有望達(dá)到10%甚至15%以上，所有的技術(shù)問題會從汽車工業(yè)的智能網(wǎng)聯(lián)化拓展到智慧交通的運(yùn)營管理，自動駕駛將重塑城市形態(tài)與生活方式，商業(yè)模式和產(chǎn)業(yè)邊界會經(jīng)歷重構(gòu)，全新的規(guī)則體系會應(yīng)運(yùn)而生，而現(xiàn)在所有自動駕駛賽道玩家正在做的就是提前布局規(guī)則，加速這一時代的到來。

作為一家專注于打造人工智能新型基礎(chǔ)設(shè)施的初創(chuàng)企業(yè)，格物鈦正在以數(shù)據(jù)為中心的開發(fā)方式，向全球AI創(chuàng)新團(tuán)隊、前沿高校實驗室和機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)者社區(qū)提供數(shù)據(jù)平臺支持，助力自動駕駛安全發(fā)展。