71. 从蒸汽机到无人驾驶2｜和楼天城聊聊Robotaxi和ACRush：“L2做得越厉害，离L4越远”
2024/8/16
张小珺Jùn｜商业访谈录
张
张小珺
活跃在人工intelligence和大模型领域的播客主持人和专家，通过《全球大模型季报》和《商业访谈录》分享行业深入分析和预测。
楼
楼天城
楼天城：Robotaxi技术发展可分为多个阶段，每个阶段面临不同挑战。L2与L4目标不同，技术路线差异巨大，L2做得越好，越难向L4过渡。数据在不同阶段作用不同，L4阶段数据过多反而会成为干扰项，需要更精细的数据处理和模型评估体系。纯视觉方案如同优秀学生，激光雷达方案如同作弊学生，在追求L4时，激光雷达方案更有效率。
小马智行选择激光雷达方案，并注重建立科学的度量体系来评估系统性能，克服资源限制，实现从百小时到千小时的突破。在超越人类驾驶水平后，数据将成为干扰项，需要更精细的数据处理，以提升模型泛化能力。
Robotaxi的商业化落地受政策、成本、技术等多方面因素影响，无人化进程慢于预期，但成本下降显著。大模型技术将提升Robotaxi的通用性和推广效率。
自动驾驶的安全性不仅取决于自身，还取决于其他道路参与者，需要降低对其他车辆的风险。
在技术路线选择上，应优先考虑能够更快实现目标的方案，渐进式自动驾驶的概念并不存在。
创业过程中，需要克服各种困难，保持初心，抵制诱惑，才能坚持下去。
张小珺：就Robotaxi的新闻、无人驾驶简史、自动驾驶路线之争等方面与楼天城进行了探讨，并就特斯拉、小马智行等公司的技术路线选择、发展策略等问题进行了深入交流。
Deep Dive
讨论武汉萝卜快跑引发的关注和特斯拉推迟Robotaxi发布时间的原因。
- 武汉萝卜快跑引发广泛关注，因其无人化和规模化。
- 特斯拉推迟Robotaxi发布时间，可能与其未完全无人化有关。
Shownotes Transcript
最近萝卜快跑在武汉引发广泛关注，许多人开始讨论Robotaxi是不是迎来拐点？我邀请了楼天城来聊聊。
楼天城是清华首届姚班毕业生，因在编程竞赛的优异战绩又被称作“楼教主”。他毕业后进入Google工作，在这里最早接触了无人驾驶，而后又加入百度从事无人车研发。2016年，楼天城与百度前首席架构师彭军，创立无人驾驶公司小马智行（Pony.AI），他出任联合创始人兼CTO。该公司估值达85亿美元，正寻求在纳斯达克或纽交所上市。
节目中，我们探讨了关于Robotaxi的新闻、无人驾驶的简史、自动驾驶常见的路线之争。楼天城说了一些颇为尖锐的观点：比如，“L2做得越厉害，它离L4越远，反之亦然”，又比如“当自动驾驶超越人类，数据就变成干扰项，并不是越多越好”。
我们的播客节目在腾讯新闻首发)，大家可以前往关注哦，这样可以第一时间获取节目信息和更多新闻资讯：）
- **02:11 先谈两条新闻：**1、萝卜快跑火了，2、Tesla推迟Robotaxi发布时间
- **04:39 用时间概念来表达“无人驾驶小史”：**1小时/10小时/100小时/1000小时/10000小时，自动开不用人接管（跨越每一步中的关键点）
- 10:10 我主要精力花在“Contest based metric system”（“基于竞赛的度量系统”，旨在根据不同的场景分别评估系统的能力。）
- 16:45 “端到端”根本变化是，让整个模型的能力加强了，避免模块之间传输信息丢失
- 17:18 “端到端”只能做到100小时，从100到1000小时是超越资源和能力的
- **17:50 自动驾驶的路线之争：**先有目标不同，才有路线不同
- 1、激光雷达/纯视觉？“纯视觉只能做好学生，但激光雷达能作弊”
- 2、车路协同/单车智能？“互相加成，但单车智能是priority”
- 3、渐进式自动驾驶/跨越式自动驾驶？“一个是足球、一个是篮球”
- 4、辅助驾驶/自动驾驶？“L2做得越厉害，它离L4越远”
- 26:57 无人驾驶创业这8年：高潮与低谷，落地得快与慢
- 35:54 “当你真的超越人类，数据不是越多越好，数据是干扰项”
- 44:06 关于个人：姚期智先生令我印象深刻的、ACRush、“只有冠军才知道冠军和亚军的差距”
- 49:10 坚持20年编程竞赛的人告诉你一个竞赛技巧：“Hold cold card”
【更多信息】
文字版可参考：《和楼天城聊Robotaxi：“L2越厉害，就离L4越远”》)
联络我们：微博@张小珺-Benita)，小红书@张小珺jùn)
更多信息欢迎关注公众号：张小珺
