“我給自動駕駛汽車當教練”

“我給自動駕駛汽車當教練”

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這是一次特別的推送。騰訊新聞王牌紀實欄目《中國人的一天》創辦十週年之際,我們特此聯合欄目方向大家呈現以騰訊人為藍本的中國網際網路人的故事。

過去十年,《中國人的一天》記錄了許許多多普通中國人的生存狀態和喜怒哀樂。這一次,故事的主角是騰訊普通員工,你會看到,他們在現實世界中的一舉一動,可能影響著數字世界的千千萬萬人……

“我給自動駕駛汽車當教練”

“假設100輛自動駕駛汽車,以平均時速40公里的速度,每天24小時不停歇在路上跑,跑完177億公里需要多少年?”

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每一位老司機,都曾吃過駕考的苦,在教練的嘮嘮叨叨和暴跳如雷中,艱難地度過科目一、二、三、四……混雜著幾次掛科和補考,百鍊成鋼,只為一本駕照。

自動駕駛車輛的作業系統,這位看不見的“ 駕駛員”,在正式上路前,同樣要經歷訓練和考試。車練得如何,夠不夠格上路 ——孫馳天帶領的騰訊自動駕駛模擬系統開發團隊,要回答和解決的正是這個問題。

“簡單來講,我們就是自動駕駛車輛的教練,我們要解決自動駕駛車輛測試難、落地難問題,為未來的交通安全保駕護航。”29歲的孫馳天語速輕快、思維迅捷。面對外行,他善於將複雜的原理,用一句簡單的話進行總結。

“我給自動駕駛汽車當教練”

孫馳天(左二)在卡內基·梅隆大學讀書期間與同學老師的合影

清華本科畢業後,孫馳天去了卡內基·梅隆大學的計算機專業深造,畢業後進入矽谷。

三年前,孫馳天身處蘋果無人駕駛團隊,“因為研發的是比較前沿的專案,產品尚未落地,壓力並不算大。”早上十點到公司,開開會,敲敲程式碼,下午四五點回家,收入不錯,生活閒適。

但變化在悄然發生——近年來,國內科技公司發展勢頭迅猛,孫馳天不少清華的同學,陸續離開矽谷,回國發展。

除了生活的舒適度,矽谷在自動駕駛領域的領先優勢,對研發人員也有著巨大的吸引力,“但大家覺得,絕對值上國內比矽谷有一定差距,但在加速度上,遠遠快於矽谷。”孫馳天表露出回國的念頭,讓他的美國同事都很驚訝。

“我給自動駕駛汽車當教練”

2017年5月,孫馳天加入了騰訊。他認為,騰訊公司文化中的創新精神,和他不謀而合。

當時,騰訊的自動駕駛業務部門還沒有專門做模擬系統的團隊,很多事情需要從頭開始做。在矽谷,孫馳天主要與程式碼打交道,在新團隊,體驗則是全新的。

“從純技術人員,到學會溝通客戶、溝通政府、整合內部的技術資源……”

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從與技術打交道,到與人打交道,孫馳天也遇到過小挫折。

剛回國時,他的溝通方式還是美國那套。一次,因為著急推進專案,他很直接地對夥伴提出批評,對方有了情緒。“我也是後來才意識到這個問題,覺得很抱歉。”

“我也認識到了,面對複雜的工作,學會溝通很重要。”

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“我們的團隊氛圍,更像一個創業公司,無論是時間,還是心理壓力上,我都面對很大的挑戰。”跳出美國生活的舒適圈後,孫馳天也在比較得失。

“和留美的同學聚會,聊起彼此生活,同學們變化不大,自己回國三年,卻像過了十年一樣。”孫馳天說,工作更累,但成長也大得多。

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實車路測

2018年3月,美國一輛Uber自動駕駛車輛在測試過程中,撞倒一名路人並致其死亡。這是世界首例無人駕駛車輛致行人死亡事故,對整個自動駕駛行業的打擊很大。

已經宣傳了好幾年的自動駕駛車輛落地的訊息,在事故之後,聲量小了很多。孫馳天感到很揪心,“也對自己所做的事,有了更緊迫的責任感。”

“我們做自動駕駛模擬系統,一個主因就是要解決路測不安全的問題。在實車路測之前,能在虛擬系統裡進行一個前期驗證,會安全很多。”

孫馳天剛回國的時候,國內做自動駕駛測試,流行直接上車去測,風險控制意識上與美國差距不小。

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自動駕駛測試的另一個難題是,實車路測的效率極低。

先來做一道計算題:按行業共識,為了保證自動駕駛技術安全可靠,自動駕駛系統至少需要177億公里的測試資料。

假設100輛自動駕駛汽車,以平均時速40公里的速度,每天24小時不停歇在路上跑,跑完177億公里需要多少年?

答案是500多年。

“像傳統的依靠路測的方式,往返一趟,要三四個小時才能去測一個簡單的引數。在模擬系統內部,我們可能幾分鐘就能得出一個結果。”孫馳天說,提高測試效率是這套系統的第二大意義。

車廠在得到測試結果後,可以儘快進行技術迭代,極大加快了自動駕駛車輛落地的程序。

“我給自動駕駛汽車當教練”

自動駕駛車輛對演算法要求很高,這就意味著測試必須做得很全面。能應對各種狀況的自動駕駛車輛,才能讓消費者放心。

“我們碰到一個巨大挑戰,就是如何去覆蓋儘可能多的一個交通場景,去滿足我們自動駕駛車輛真正上路的使用需求。”

孫馳天舉例,這些場景包括:前車急停、行人橫穿馬路等。他們也構想過更極端的場景,比如前車上忽然掉下個冰箱,天橋上有人扔垃圾等,“光靠人腦是很難去窮盡這些奇奇怪怪的場景的。”

同樣,靠採集車去真實世界裡採集交通場景,也永遠採不完。

“我給自動駕駛汽車當教練”

孫馳天團隊用了另一種方法:構造了一套虛擬城市的系統,“可以理解為一個精度極高的遊戲,有幾千輛自動駕駛車輛,在百萬級的交通流車輛裡不停執行。在裡面,會源源不斷產生一些極端情況,來幫助我們尋找自動駕駛的演算法解決不了的問題。”

為了讓模擬系統內部的場景更符合中國實際,孫馳天團隊採集了中國幾個一線城市的交通流資料。城市不同,駕駛員行為不同,模擬系統內部的場景也不同。

“這樣我們足不出戶,比如說我們研發團隊全都在北京,我們也可以去模擬在上海、廣州、深圳等城市的場景,去執行自動駕駛車輛的情況。”

“我給自動駕駛汽車當教練”

孫馳天介紹,這套自動駕駛模擬系統,使用了騰訊的遊戲技術,如專業的渲染引擎、三維重建技術、虛實一體交通流等。整套系統也可執行在騰訊雲上,“結合遊戲技術和雲計算能力,我們可以把這套模擬系統做得越來越真實,更加貼近真實車輛在路測中遇到的情況。”

“我給自動駕駛汽車當教練”

偶爾,孫馳天會回想起剛回國時的情景。

那時,熱錢紛紛湧入自動駕駛行業,但做自動駕駛模擬系統的人寥寥。在北京的第三極大廈,26歲的孫馳天,成為騰訊自動駕駛業務部門的一員,模擬系統研發團隊的第1號員工。

三年過去了,加入團隊的小夥伴多了,辦公室也搬到了新的大樓。“讓我更欣喜的是,國內對自動駕駛的模擬測試越來越重視,自動駕駛模擬系統的價值被更多人認可。”

孫馳天認為,他的選擇是正確的。

攝影/

吳海文 黃鐳

統籌&撰文/

多醬

責編/

匡匡

出品/

騰訊新聞、騰訊官方公眾號