71. 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
小
小俊
楼
楼天城
楼天城：在Robotaxi领域，L2自动驾驶技术做得越出色，距离L4自动驾驶目标反而越远。这是因为L2追求的是用户体验，而L4追求的是安全性。当自动驾驶技术超越人类水平后，数据量不再是越多越好，反而会成为干扰项，因为数据的多样性会影响模型的训练和收敛。武汉萝卜快跑的成功，关键在于其无人化程度，而非其他因素。自动驾驶技术的发展可以分为几个阶段：1到10阶段主要依靠模型的改进；10到100阶段需要大规模数据和更复杂的模型；100到1000阶段则需要超越资源和能力的突破；1000到10000阶段需要建立一套新的演进系统来引导其发展。纯视觉方案如同“好学生”，而激光雷达方案如同“作弊学生”，在追求L4自动驾驶目标时，激光雷达方案更有效率。在追求L4自动驾驶的道路上，激光雷达方案优于纯视觉方案。单车智能和车路协同是互补关系，而非相互排斥。渐进式自动驾驶和跨越式自动驾驶是两种不同的技术路线，如同足球和篮球，各有优劣。对自动驾驶系统的评价不能仅仅依靠简单的指标，例如是否发生碰撞，还需要考虑用户的安全感等更复杂的主观因素。自动驾驶技术达到10000小时级别后，可以实现大规模的无人驾驶，但Pony.AI 仍追求更高的安全标准。2020年获得丰田投资，以及在此之前积累的技术和经验，是Pony.AI发展过程中的重要转折点。端到端模型的兴起，提升了自动驾驶系统的感知和预测能力。端到端模型的关键变化在于增强了模型的表达能力，并避免了模块间信息传输的损失。端到端模型在达到100小时级别后，要进一步提升到1000小时级别，需要超越资源和能力的突破。自动驾驶路线之争的根本原因在于目标不同。即使自动驾驶系统达不到L1级别，只要能够满足用户需求，也是可以接受的。自动驾驶系统的评价指标主要包括安全性、舒适性和速度。2016年与彭军合作创业，是因为双方在理念、认知和对无人驾驶技术的决心上高度一致。无人驾驶技术的落地速度，在政策和成本方面快于预期，但在无人化方面略慢于预期。无人驾驶技术成本下降的原因，在于传感器等关键零部件成本的下降和规模化生产。此次无人驾驶技术的出圈，是因为其已经能够实现大规模的商业化应用。大模型技术提升了无人驾驶技术的通用性和可扩展性，降低了其推广成本。创业过程中最艰难的时期是在2022年前后，但最终克服了困难并取得了进展。自动驾驶行业未来格局将是多家公司共存的局面，包括自动驾驶技术公司、车厂和平台方等。Pony.AI 目前专注于自动驾驶技术，与丰田等车企合作，发挥各自优势。即使L4自动驾驶技术成熟，也不一定意味着传统汽车将被完全取代。自动驾驶汽车需要表现得像普通车辆一样，避免任何异常行为，才能让人们感到安全。当自动驾驶技术达到一定水平后，数据量不再是越多越好，反而会成为干扰项，因为数据的多样性会影响模型的训练和收敛。成功就在失败中垫出来了。
小俊：L2自动驾驶做得越出色，距离L4自动驾驶就越远；当自动驾驶超越人类后，数据量不再是越多越好。武汉萝卜快跑的火爆，是因为其无人化程度高、规模较大且集中在一个城市，更容易被公众感知。武汉萝卜快跑的成功，关键在于其无人化程度，而非其他因素。特斯拉推迟Robotaxi发布时间，可能与其在无人化方面（99%）的进展有关，而这与传统辅助驾驶（L2）公司有本质区别。为什么自动驾驶等级划分中主要关注L2和L4？自动驾驶等级划分中，L1和L3等级逐渐被弱化，主要关注L2和L4，并用1小时、10小时、100小时、1000小时、10000小时等时间概念来描述自动驾驶技术的演进过程。自动驾驶技术发展中，1到10阶段主要依靠模型的改进，10到100阶段需要大规模数据和更复杂的模型，而100到1000阶段则需要超越资源和能力的突破。自动驾驶技术发展中，从100到1000小时的关键在于建立一个有效的指标体系，来评估系统的性能，并过滤掉各种噪声的影响。自动驾驶技术发展中，从100到1000小时的关键在于建立一个有效的指标体系，来评估系统的性能，并过滤掉各种噪声的影响，这需要一个更高级的模型来进行评估。自动驾驶技术发展中，建立有效的指标体系来评估系统性能至关重要，其重要性甚至超过数据量本身。对自动驾驶系统的评价不能仅仅依靠简单的指标，例如是否发生碰撞，还需要考虑用户的安全感等更复杂的主观因素。自动驾驶技术发展到1000小时级别后，安全风险不再仅仅取决于自身，还可能受到其他道路参与者的影响。自动驾驶技术发展到10000小时级别后，已经超越了人类的水平，此时人类的经验和指导作用将会减弱，需要建立一套新的演进系统来引导其发展。自动驾驶技术发展到10000小时级别后，已经超越了人类的水平，此时人类的经验和指导作用将会减弱，需要建立一套新的演进系统来引导其发展。自动驾驶技术发展到10000小时级别后，不能简单地将人类驾驶数据直接用于训练模型，需要选择更高质量的数据来避免模型学习到错误的驾驶行为。自动驾驶技术达到10000小时级别后，可以实现大规模的无人驾驶，但Pony.AI 仍追求更高的安全标准。自动驾驶技术发展中，2020年获得丰田投资，以及在此之前积累的技术和经验，是Pony.AI发展过程中的重要转折点。端到端模型的兴起，提升了自动驾驶系统的感知和预测能力。端到端模型的关键变化在于增强了模型的表达能力，并避免了模块间信息传输的损失。端到端模型在达到100小时级别后，要进一步提升到1000小时级别，需要超越资源和能力的突破。自动驾驶路线之争的根本原因在于目标不同。纯视觉方案如同“好学生”，而激光雷达方案如同“作弊学生”，在追求L4自动驾驶目标时，激光雷达方案更有效率。特斯拉选择纯视觉方案，可能是因为其目标不同，或者其认为纯视觉方案能够更快地达到目标。激光雷达方案效率更高，能够更快地达到L4自动驾驶的目标。特斯拉选择纯视觉方案，可能是因为其目标不同，或者其认为纯视觉方案能够更快地达到目标。选择激光雷达方案，是因为其效率更高，能够更快地实现L4自动驾驶，即使需要付出更高的成本。单车智能是自动驾驶中必不可少的，因为它提供了安全保障。单车智能和车路协同是互补关系，而非相互排斥。单车智能和车路协同是互补关系，而非相互排斥。目前单车智能技术相对成熟，能够辅助车路协同系统的发展。渐进式自动驾驶和跨越式自动驾驶是两种不同的技术路线，如同足球和篮球，各有优劣。特斯拉FSD的成功并非建立在渐进式自动驾驶的技术积累之上。特斯拉FSD的成功并非建立在渐进式自动驾驶的技术积累之上。对自动驾驶技术的评价，需要考虑其目标和评价标准的不同。L2自动驾驶和L4自动驾驶的目标不同，其技术路线和侧重点也存在差异。L2自动驾驶做得再好，也无法直接转化为L4自动驾驶。L2自动驾驶做得越出色，距离L4自动驾驶就越远，反之亦然。渐进式无人驾驶的概念并不存在。L2和L4自动驾驶的目标和技术指标不同，L2追求更高的用户体验，而L4追求更高的安全性。L2自动驾驶做得越出色，距离L4自动驾驶就越远，反之亦然。即使自动驾驶系统达不到L1级别，只要能够满足用户需求，也是可以接受的。楼天城与彭军合作创业的原因是什么？2016年与彭军合作创业，是因为双方在理念、认知和对无人驾驶技术的决心上高度一致。无人驾驶技术的落地速度，在政策和成本方面快于预期，但在无人化方面略慢于预期。无人驾驶技术成本下降的原因，在于传感器等关键零部件成本的下降和规模化生产。此次无人驾驶技术的出圈，是因为其已经能够实现大规模的商业化应用。大模型技术提升了无人驾驶技术的通用性和可扩展性，降低了其推广成本。创业过程中最艰难的时期是在2022年前后，但最终克服了困难并取得了进展。自动驾驶行业未来格局将是多家公司共存的局面，包括自动驾驶技术公司、车厂和平台方等。Pony.AI 目前专注于自动驾驶技术，与丰田等车企合作，发挥各自优势。即使L4自动驾驶技术成熟，也不一定意味着传统汽车将被完全取代。自动驾驶汽车需要表现得像普通车辆一样，避免任何异常行为，才能让人们感到安全。当自动驾驶技术达到一定水平后，数据量不再是越多越好，反而会成为干扰项，因为数据的多样性会影响模型的训练和收敛。
Deep Dive
讨论武汉萝卜快跑引发的关注，以及Robotaxi的无人化体验和公众感受。
- 萝卜快跑在武汉的无人化体验引发广泛关注
- 公众对无人驾驶的感受和接受度是关键
- 无人驾驶的冲击力和公众感受度是讨论的重点
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”
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