智東西（公眾號:zhidxcom）
文 | 曉寒?
百度吳恩達的離職讓他妻子——硅谷女神Carol Reiley所在的Drive.ai火了，不過世界上叫xxx.ai的公司還有兩家，一家是全球首個破解iPhone的天才少年George Hotz所創(chuàng)辦的comma.ai，另一家是本期智東西·硬創(chuàng)先鋒的主角——Vector.ai。除了名字都有一個.ai之外，這三家公司最重要的共同點則在于——他們都是致力于將AI技術應用到自動駕駛領域的公司。
Vector.ai由Andrew Tsai（華裔）創(chuàng)辦，他一個人花4個月的時間做出了一輛L3級別的自動駕駛汽車，并被選中參加于美國Thunderhill雷丘賽車場舉辦的的自動駕駛挑戰(zhàn)賽，與comma.ai、Udacity、Polysync等知名自動駕駛技術公司同場競技。與此同時，Andrew Tsai還參受邀出任Udacity（由原谷歌自動駕駛項目創(chuàng)始人塞巴斯蒂安特龍創(chuàng)辦網(wǎng)絡課堂）自動駕駛課程的導師，協(xié)助該平臺開發(fā)自動駕駛課程。
隨后，Uber旗下的otto、Embark等自動駕駛公司都向Andrew Tsai拋出了橄欖枝——但被Andrew Tsai一一回絕，他仍然堅持自主創(chuàng)業(yè)。
那么Andrew Tsai有著怎樣的創(chuàng)業(yè)故事？Vector.ai推出了哪些產(chǎn)品？他們又準備怎樣在尚處于早期的自動駕駛領域活下來呢？且看智東西本期《硬創(chuàng)先鋒》為您解答。
創(chuàng)始人：曾給衛(wèi)星寫代碼
“你好，我叫蔡長柏?！痹谟貌涣骼闹形拇蛲暾泻糁?，Andrew Tsai（以下稱為蔡長柏）換回了英文模式。如果不論語言的話，蔡長柏第一眼看上去就是一個地道的中國人——黃皮膚、方形臉、黑頭發(fā)、還戴著一個黑框眼鏡。
（配圖為蔡長柏）
蔡長柏的父親是中國臺灣人，母親是印尼華僑，所以他有著一副標準的中國面孔，不過由于長期待在美國，蔡長柏的中文并不流暢。在接受智東西采訪時，他仍然選擇用英文交流。
在佛羅里達理工大學電子工程系期間，蔡長柏最大的愛好就是音樂，Racer X 和Paul Gilbert是他的狂愛的樂隊和吉他手。他經(jīng)常在周末背著自己的吉他在周邊的酒吧演奏，掙些錢交學費。畢業(yè)后，蔡長柏先后進入了洛克希德·馬丁和諾斯洛普·格魯門公司工作。在洛克希德·馬丁工作期間，蔡長柏曾參與過某衛(wèi)星項目，擔任軟件和項目工程師。而一個很有意思的地方則在與吳恩達的妻子Carol Reiley在聯(lián)合創(chuàng)辦Drive.ai之前，也曾效力于洛克希德·馬丁公司。
對于非軍迷來說，這兩家公司并不出名，但是在全球國防領域，這兩家可都是鼎鼎大名的存在。洛克希德馬丁公司是全球最大的國防業(yè)務承包商，其為美國政府生產(chǎn)了大量的尖端武器，例如F22/F117戰(zhàn)斗機、大力神洲際彈道導彈、各類衛(wèi)星等。而諾斯洛普·格魯門則是全球最大的雷達與軍艦制造商，B2戰(zhàn)略轟炸機與尼米茲級核動力航空母艦都出自該公司之手。
進入2016年，不諳舒適生活的蔡長柏決定離開佛羅里達的陽光沙灘與溫和海風，開始人生另一階段的挑戰(zhàn)。2月底，蔡長柏帶上太太、兩位母親以及他剛剛出生一個月的女兒，開上家里的一輛現(xiàn)代新勝達SUV，從美國東部舉家駛向了西岸的圣迭戈。
這是一趟跨越8個州的長途旅行，蔡長柏足足開了四天三夜。疲憊之余，他還目睹了多起車禍，這勾起了他對之前經(jīng)歷的回憶，他講述道，“2008年的時候我考入大學，并擁有了自己的第一臺車。但是由于駕駛時注意力不集中，發(fā)生過一起致命的事故。”
一般來說，年輕人對于自己第一臺車的回憶都是充滿了激動與興奮，但是對蔡長柏來說，則并非如此。在蔡長柏看來，許多車禍都是由于疲勞或是分神所造成的，再加上父母由于英文不好經(jīng)常被Uber與出租車司機拒載——工程師出身的蔡長柏決心要用自動駕駛技術來改變世界的交通狀況。
產(chǎn)品：一個人用4個月做出測試車
2016年4月，蔡長柏開始潛心準備自己的自動駕駛創(chuàng)業(yè)事宜。
“所幸能夠得到自己妻子Sophia的支持?！辈涕L柏笑著說道。Sophia也是一位華人，在香港中文大學信息工程系畢業(yè)后，就職一家國際船運公司從事國際業(yè)務開發(fā)工作，在蔡長柏創(chuàng)業(yè)后也加入了Vector.ai，負責市場與公關業(yè)務。
此外，Sophia還邀請了自己在香港讀大學時的好友楊帆加入Vector的創(chuàng)始隊伍中來，他曾是IBM GBS全球業(yè)務管理咨詢師，目前負責Vector.ai的亞洲市場與融資事宜。
2016年8月，蔡長柏將自己的思域賣掉，購入了一輛2017款的謳歌ILX作為原型車，正式開啟了Vector.ai的創(chuàng)業(yè)歷程。他將自家的車庫改造成了Vector.ai的辦公室，在里面擺上了幾張桌子，桌上堆滿了電烙鐵、電腦、傳感器、以及各種汽車配件，旁邊則是這輛ILX與幾個千斤頂?！拔夷玫叫萝嚭蟮牡谝患戮褪琴I來工具把它拆了個精光。”說起起創(chuàng)業(yè)之初的場景，蔡長柏的聲音中仍然帶有一絲激動。
（配圖為Vector.ai的車庫辦公室）
Vector.ai選擇了PolySync作為自己的基礎開發(fā)平臺，并為這輛ILX裝配了一個Velodyne的16線激光雷達、四個GMSL攝像頭、德爾福的ESR毫米波雷達、Xsens的GPS/RTK/IMU模塊，以及自動駕駛的計算模塊——來自英偉達的Drive PX2。
“眾所周知，目前各大公司在測試自動駕駛技術的時候基本都會選擇一款Velodyne的64線激光雷達作為一個重要的傳感器使用，但是Vector卻選擇了一款16線的產(chǎn)品…”
“因為貴啊?！边€沒等我將問題講完，蔡長柏就急切的給出了答案。事實上，這位搖滾青年為了創(chuàng)業(yè)大概募集了14萬美元（約合100萬人民幣）左右的資金，而Velodyne家那個64線激光雷達的單價就高達幾十萬元人民幣， Vector.ai更希望能夠開發(fā)出低成本的解決方案。
慢慢的，Vector.ai的團隊也由原來3個創(chuàng)始人發(fā)展到了6個人。但是，在多出了3名拿工資的全職工程師以及研發(fā)進一步深入之后，Vector.ai的財務壓力也在逐漸上升。
“凡是能賣的都賣了！”在問及如何化解財務壓力時，蔡長柏這樣回答道，“我賣掉了家里的沙發(fā)、音響、以及我最愛的兩把吉他來保持我們的項目能夠繼續(xù)走下去?！?/p>
蔡長柏還講了另外一個故事。有一天他正躺在車底搗鼓汽車，忽然發(fā)現(xiàn)他的女兒就站在旁邊一直用疑惑的眼神看著他。雖然他沒法向女兒解釋自己的工作，但那一刻他由衷地覺得Vector.ai與他的小女兒一樣，都是他的孩子，值得他全情投入。
2016年12月，Vetor.ai完成了這輛謳歌ILX自動駕駛原型車的開發(fā)工作，并且能夠在路上以80公里/小時的速度自動行駛10分鐘。
（配圖為Vector.ai的自動駕駛測試車）
打法：做無人車的AI技術輸出商
即然公司名字后面有一個.ai的后綴，蔡長柏更傾向于將Vector描繪為一家人工智能公司。他深知實現(xiàn)自動駕駛的關鍵在于人工智能，這也是其選擇英偉達Drive PX2作為核心計算模塊的原因所在。
簡單來說自動駕駛汽車的工作原理是先感知環(huán)境，然后通過對環(huán)境的判斷做出駕駛決策。在這一過程中，自動駕駛汽車的軟件系統(tǒng)首先需要通過激光雷達、攝像頭等傳感器識別道路上的不同物體，然后分析并預測其可能的行動軌跡，進而再做出一個駕駛決策，讓汽車自行駕駛。
在這一過程中存在兩個問題，一是識別道路上的物體。二是根據(jù)其他物體的運動情況做出自己的駕駛決策。由于現(xiàn)實世界中有太多的物體，而每一秒的交通情況也都在千變?nèi)f化，通過設定好條件的程序來讓車輛實現(xiàn)自動駕駛幾乎不可能，因此Vector.ai以及谷歌等絕大多數(shù)自動駕駛公司都選擇了通過人工智能技術來解決感知與駕駛決策問題。
據(jù)蔡長柏介紹，Vector.ai的軟件系統(tǒng)使用了深度學習+增強學習的模式，他們用深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡來教會車輛認識道路上的其他物體，然后再用增強學習來教會車輛做出正確的駕駛決策。
（配圖為Vector.ai測試車內(nèi)飾）
但是由于一輛測試車的數(shù)據(jù)實在太少，并不足以培育Vector的AI程序，所以他們又到KITTI Dataset、Synthia、Fairchild dataset、Selfracing car dataset、Udacity dataset等數(shù)據(jù)庫獲取開源數(shù)據(jù)來推進自己的研發(fā)過程。據(jù)蔡長柏介紹，Vector.ai已經(jīng)有了50萬英里的數(shù)據(jù)，但是由于不同數(shù)據(jù)庫的標簽不一致，他們?nèi)孕枰獙λ惴ㄟM行調整。
目前，Vetor.ai正在參加美國時間4月1日在美國Thunderhill雷丘賽車場舉辦的的自動駕駛挑戰(zhàn)賽。據(jù)稱參賽隊伍將有英偉達，Comma.ai， Udacity，Polysync等自動駕駛技術公司。與此同時，蔡長柏還參受邀出任了Udacity（由原谷歌自動駕駛項目創(chuàng)始人塞巴斯蒂安特龍創(chuàng)辦網(wǎng)絡課堂）自動駕駛課程的導師，協(xié)助該平臺開發(fā)自動駕駛相關的課程，而蔡長柏本人也在bittiger上直接向中國用戶講授自動駕駛技術。
隨著課程的聽眾越來越多，Uber旗下的otto、Embark等自動駕駛公司也先后向蔡長柏拋出了橄欖枝，但是蔡長柏仍然決定堅持自主創(chuàng)業(yè)。
且不論Vector.ai的技術如何，眼下的自動駕駛汽車想要普及仍然面臨諸多阻礙，包括激光雷達的價格仍然太貴、人工智能算法不夠成熟、配套的法律與倫理體系缺失、基礎設計建設跟不上等問題。
在這種大背景下，自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司想要活下去需要找到可靠的盈利手段來渡過這段時期。
智東西之前曾采訪過國內(nèi)的馭勢、圖森、智行者等自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司，這些公司無一例外的都找到了一條盡快將自動駕駛技術變現(xiàn)的途徑，例如開發(fā)針對封閉園區(qū)的低速自動駕駛汽車、或是使用以純攝像頭為主的傳感器方案來解決部分路況下的自動駕駛問題。
那么Vector.ai準備怎樣渡過這段時期？
從與蔡長柏的交流來看，其更愿意在這一時期通過為其他自動駕駛玩家提供AI算法來獲得收入， “我們的AI技術在自動駕駛這個細分領域還是相當領先的，我們希望幫助其他公司加速研發(fā)進程”蔡長柏說道，“此外，我們還可以向高校，創(chuàng)業(yè)公司，企業(yè)，以及感興趣的個人出售完整的自動駕駛車輛作為開發(fā)平臺?！辈涕L柏并沒有把行業(yè)競爭想象的如此殘酷，他反而覺得只有各家公司互相合作才能盡快推動自動駕駛技術的落地。
為此，Vector.ai將其自動駕駛軟件系統(tǒng)做成了四款應用，即Object Detection（障礙物感知）、3DReconstruction（3D重建）、Stereo Disparity（立體視覺計算）和Control Synthesis（控制融合）。其他人可以以SDK的形式在英偉達 Drive PX2平臺上使用。
另外值得一提的是，由于Vector.ai的創(chuàng)始團隊都非?？春弥袊磥碓谧詣玉{駛領域的發(fā)展前景。
蔡長柏表示，中國擁有全球最復雜的路況，能夠解決中國的自動駕駛問題，那么就更能夠解決歐美等發(fā)達國家的自動駕駛問題。與此同時，中國還擁有全球最大的交通市場，政府也在大力推動新技術的發(fā)展，所以Vector.ai未來會將中國作為主要營運市場，并在國內(nèi)設立分支機構。
蔡長柏透露，今年5月份，Vector.ai團隊就會來到北京與投資人見面，并尋求國內(nèi)的合作伙伴。
結語：自動駕駛創(chuàng)業(yè)可以從單點突破
不管是汽車還是未來的自動駕駛，都是一個擁有極長產(chǎn)業(yè)鏈條的行業(yè)，涉及傳感器、芯片、軟件、人工智能、整車、零部件等多個軟硬件領域，想要直接制造自動駕駛汽車出售顯然非常困難，谷歌也于去年年底放棄了造車計劃轉而選擇與FCA等車廠進行合作的路子。
而讀完Vector.ai的創(chuàng)業(yè)故事，我們也看到了將某一塊技術單獨或打包賣給其他公司也不失為一種渡過自動駕駛產(chǎn)業(yè)成長期的好辦法，當然，前提是技術夠硬。
硬創(chuàng)先鋒
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