无人车3个月完成6万件快递？解读飞步科技商业运营背后门道

文 | 利荣

来自新智驾（AI-Drive）的报道

2017年3月，何晓飞离开了老东家滴滴出行。在这之前，他曾位居滴滴高级副总裁、研究院院长，并作为无人车业务领头人。

2018年3月，何晓飞的创业项目浮出水面，成立一家名为飞步科技公司拉入了业界的视野。

飞步科技的优势在于，与国内其他自动驾驶创业公司不同，始终坚持“算法+AI 芯片”的路径。这一策略可缩短自动驾驶系统的反应时间，实现车辆决策与控制的瞬时响应。

在成立1年多的时间，这家公司又交出了新的成绩单：

2月21日，飞步科技与中国邮政、德邦物流达成战略合作，三方一同打造的自动驾驶货运车已经在3条公开路线上运行三个月，运送了6万件快递。在2019年，公司会将其运营路线扩展至100条，其自研的自动驾驶芯片也即将投入使用。

首个货运落地项目的细节解读

早在2018年双11期间，由飞步科技自主研发的L4级别自动驾驶货车，便已在浙江地区成功上线，开展真实环境下的日常运营。

这里的真实环境，指的是包含城市、省道、县道、乡道、高速、快速路、隧道等多种形态在内的交通道路，并包括暴雨、暴雪、大雾等多种极端天气在内的环境组合。

以自动驾驶货运车最新开始常态化运营的一条邮政运输线路为例，从起点到终点全长23.6公里，途径菜场、商业中心、火车站、居民小区和广场等多种复杂路段，全程路口超过50个，红绿灯多达26个。

截至目前，飞步科技已为客户及合作伙伴持续提供L4级别下自动驾驶载货运输服务，横跨双11、双12、年货节等重要的电商物流高峰阶段，累计里程达3600公里，运送快递超6万件。这也意味着该公司打通了以短途货运（100km以内）为阶段性目标的自动驾驶货运从研发到测试、商用的完整产业链。

何晓飞表示，为了让自动驾驶货运车顺利运行，飞步团队还优化了自动驾驶系统应对暴雨、暴雪、大雾等极端天气和夜间、隧道等复杂路况的能力，做到了真正意义上的全天候可运行。

但据新智驾了解，由于技术等多方面原因的限制，飞步科技的自动驾驶配送车中现在仍会安排专业的安全员，以避免发生意外。

对此，何晓飞并未明确说道何时会去掉安全员，但他表示，公司的自动驾驶技术商业化后，一年就能够让投资自动驾驶技术的物流企业回本。

何晓飞算了一笔账，今年自动驾驶货运车的物流线路将会新增100条，覆盖中国绝大多数物流线路场景。随着物流线路的增加，公司也会针对不同城市、不同物流环境对自动驾驶技术持续进行优化。因此，在第一阶段商业化运营跑通后，运营一年就能节省上亿元，单车硬件成本也将回本。

自研芯片对标Mobileye，下半年商用

据何晓飞介绍，飞步科技所涉及的研发内容不仅包括自动驾驶领域的必修课如环境感知算法、地图定位技术以及规划控制算法，还包括能将这些算法能力发挥到极致的定制化 AI 芯片。软件和硬件共同组成其 AI 技术平台。

早在2018年2月份，飞步科技已经在中美两地组建起芯片研发团队，并于9月份提交流片，12月份拿到了测试结果。

据何晓飞透露，目前自研芯片的功耗较低， 达到5W，算力极强，为4.1TOPs。该芯片未来将会面向市场，且会在今年下半年实现商用。

飞步团队在芯片上取得的成绩意味着国内自动驾驶芯片已经迈出关键一步。

按照飞步科技的规划，团队自研的第一代芯片，其对标的是Mobileye的EyeQ4，也就是针对L3级自动驾驶。未来，公司还将推出的二代芯片，将会达到L4级自动驾驶水平。最终还要自主研发出L5级自动驾驶的三代芯片。

但是，该自动驾驶公司对于自研AI 芯片的重视，使人们产生疑问，为何不选择通用芯片来进行开发？

何晓飞解释道，飞步科技的策略是采用算法和专用芯片一体化的设计，缩短自动驾驶系统的反应时间，实现车辆决策与控制的瞬时响应。该方案所需的反应时间将比当前基于通用芯片的自动驾驶系统缩短 10 倍，是人类驾驶员最短反应时间的一半。

层次化融合方案

据新智驾了解，货运自动驾驶的技术挑战有很多方面，例如货运车辆的车身结构比较松散、视野盲区大，而且，稳定性和机动性也较差。

如果有一辆未经特殊训练的无人车，当它在公路上行驶时救护车鸣笛经过，由于它无法识别出救护车这个特殊的训练集中缺乏的车型，它无法知晓此时需要减速和靠边礼让，而这样的无人车在路上行驶时就带来一系列无法预知的交通状况。同样的情形还会出现在与警车、消防车甚至校车同行的路段中。

对于外卖快递飞驰的电动车、忽左忽右的自行车、随处冲出的行人，自动驾驶系统如何安全处理如此复杂的路况？

按照何晓飞的说法，自动驾驶货车对多传感器在线标定、多传感器融合、多目标优化决策、精细化建模和控制、近距离感知等技术和能力方面都要提出更高的要求。

为了达到该要求，飞步科技采用的是城市融合方案，也就是其自动驾驶技术采用两种模式：正常行驶模式与紧急处理模式。

值得注意的是，当车辆遭遇复杂天气时，自动驾驶系统的紧急处理模式就会被启动，所有传感器的数据汇集给计算机，由计算机对车辆下达行驶指令，就此判断出复杂路况的具体情况，从而快速采取相应措施来保证整个系统的安全性。

此外，在车辆行驶到隧道等GPS信号较弱地段时，自动驾驶货运车上的高精度地图就会发挥作用，为车辆提供精准定位，同时，车身周围的传感器精度也会相应提高，以保证无人车可正常行驶在隧道等幽暗环境下。

在传感器件方面，何晓飞告诉新智驾，目前，飞步科技自动驾驶货运车上所使用的仍然是激光雷达（Velodyne 64 线）、毫米波雷达与摄像头所结合的传感器系统。

在正常路况条件下，自动驾驶货运车采用的摄像头与毫米波雷达的感知距离约有200米，激光雷达的探知距离可实现100多米。

在数据积累方面，飞步科技选择先在浙江等地落地运营，也是有通过复杂场景落地获取数据、进而不断优化该方案的目的。

何晓飞强调，货运物流车所收集的数据更多考虑的是数据多样性以及复杂性，接下来开展100条线路的目标便是为了在多样性上覆盖中国，场景上包括高速路段、省道、城市道路、小学、社区等。

2019年计划：专注100条短途物流线路

2019年的商业落地上，飞步科技按计划将新增100条物流路线，预计覆盖国内80%的物流路线场景，同时将与部分大型物流企业展开合作。

在何晓飞看来，如今自动驾驶术尚未成熟，新的一年扔将以技术为重心，并一如既往地坚持‘算法+芯片’的软硬一体化解决方案，打通技术闭环生态驱动产研成果这一道路。场景方面将会部署100条短途物流线路，进一步拓宽至包含省际、短途和终端配送在内的完整物流产业链。

飞步科技依托自动驾驶货运车快速实现落地，同时坚持提高自动驾驶水平，走不断积累自动驾驶技术经验的道路。

如今自动驾驶行业不能再单纯以先进技术研发为驱动，而是要综合考虑场景、落地及产品。何晓飞表示，以技术路径为导向，加强先进性研发、进一步拓宽自动驾驶技术落地范围等将是飞步科技近两年重点加强的方向。【完】

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