谷俊丽：从特斯拉到小鹏汽车，同样是智能车，不同基因的自动驾驶

李根 发自 On the road 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

谷俊丽从特斯拉跳槽小鹏汽车，不算意料之内。

这位Autopilot 2.0的负责人、特斯拉机器学习团队的一手搭建者，在特斯拉在华建厂传闻最盛时官宣转会，她的下一站是小鹏汽车，依然领队自动驾驶业务。

不过，从特斯拉到小鹏汽车，谷俊丽认为将有完全不同的挑战，亦是完全不同的机遇。

这不是一趟原样再走一遍的路程。

“中国智能车”、“本土自动驾驶”、“从基因去重新定义”，“自主原创”……

履新后，谷俊丽在她的首次对外采访中，多次向量子位强调以上关键词。她认为这些既是中国自动驾驶从业者面临的机遇，也是她加盟小鹏的核心原因。

关于这趟从头开始的自动驾驶旅程，谷俊丽有更进一步的思考。

△ 小鹏汽车研发副总裁、自动驾驶负责人谷俊丽

从特斯拉到小鹏汽车

量子位：什么原因让你决定从特斯拉走？

谷俊丽：打造中国智能车，然后解决中国本土化的自动驾驶，这是我个人认为的使命。

量子位：特斯拉不能实现这样的使命吗？

谷俊丽：这涉及对自动驾驶的看法。首先自动驾驶核心驱动是技术，但它同样是一个实践科学。在中国实践，涉及两个关键点：一是信息密度，可能比国外要高10倍以上，比如人口量级、密度，行人量级、汽车密度；二是车辆的决策及交互过程，西方可能基于规则就可以，但在中国可能不work，所以从技术上到形成产品，自动驾驶在中国落地，肯定要基于中国实际形成闭环，才能深入、彻底地解决落地问题。

量子位：所以这对你是从头开始的一趟旅程？

谷俊丽：对，中国的自动驾驶本质上可能比美国更难，要在中国形成闭环，就要有深入理解中国文化的技术人员，从最开始的技术到产品设计，从头开始生长，从基因重新定义，这样更现实，突破力也会更强。

量子位：怎么理解自动驾驶中的“文化”？

谷俊丽：现在之所以自动驾驶产品，智能做到辅助驾驶级别，更高级别的无人驾驶落地很难，最关键的可能在两部分。

一是传感器和感知方面，即长尾效应问题；二是产品的交互与决策，像自动驾驶这样复杂程序的交互和决策不太好做，算法上还有待突破，而算法的突破又赖于数据，“文化”就表现在数据中。

比如你在中国落地自动驾驶，就需要考虑中国式加塞的问题，美国加塞3米以外，中国加塞可能只有30厘米，非环路和高速，可能还有行人、自行车突然出现在你面前，这些中国国情因素都需要在产品设计中考虑到。

量子位：但加盟小鹏，也就意味着再一次从0到1.

谷俊丽：我个人非常喜欢从0到1的过程，从头再做一遍，我想从产品技术到框架，都能更加创新。

此外，小鹏也有优势。打个比方，小孩发育生长，最佳方式是大脑和身子同步进行，而不是先这个后那个。所以现在自动驾驶也有多种力量在进行，但如果你在造车的过程中，能够软硬件方案是同步的，或者空间留足，软件和硬件可以协同迭代，就能形成一个科学的演进模式。

所以小鹏汽车是一个绝佳的平台，一切正在生长，一切都可以去定义。而一旦我们的汽车在路上跑起来，它马上又能源源不断产生运行数据和反馈，能够不断指导我们更加深入去做进一步地革新。

△ 小鹏汽车首批量产车下线

自动驾驶实现路线

量子位：具体实现路线上会有区分？先L3，再L4/L5？

谷俊丽：其实是并行的，但L3会优先一些，因为产品层面来说，我们明年会先在量产车上实现辅助驾驶，解决交通拥堵时的驾驶疲劳、高速上的驾驶问题等。

L4/L5的技术演进，有赖于数据和空中升级形成闭环后，数据驱动下我们对问题的进一步定义、认知，然后更好打磨算法。L4/L5现在需要突破和创新的在于算法，而算法的创新永远都是针对真实问题的，这样也才具有落地意义。

总之，我们是一个实干的团队，最终目的肯定是要在量产车上最大化实现无人驾驶，但节奏也会基于产品，一步一步向前。

量子位：传感器呢？

谷俊丽：传感器目前确实是一个挑战，因为有两个方面的挑战。一是不同传感器提供不同维度的信息，如何通过算法实现融合，比如激光雷达、相机、毫米波雷达等等；二是多种不同信息，要完成一个系统的三维世界建模，这极具挑战。

但我个人认为，传感器也好、计算单元也好，这几年都在不断前进，核心还是从业者需要搭建好生长机制，在闭环及算法生长中，传感器、硬件也都有空间在一同生长。

量子位：围绕这个自动驾驶方案，哪些自己做，哪些依靠产业？

谷俊丽：我觉得无人车到最后肯定是一个新形态的高科技产物，它会集机械、计算、数据、智能于一身。其中机械行业本身已经非常成熟，很多厂商有很长时间的积累，我们会尊重和采纳这种积累。而计算、数据和智能，可能是21世纪才成熟的行业，我们会重点围绕这些方面下功夫，去创新和突破，但会以解决问题角度出发，而不是说最终一定要占领某一个领域。

量子位：但结合会很紧密，比如处理器？

谷俊丽：对，我在清华做的是高性能处理器研究，所以知道处理器、芯片都是从需求出发的——你有什么样的需求，就要分析它的算法和计算，最后在芯片上优化。

现在也到了一个时间点，做处理器的人非常需要做算法的人关心，因为一切迭代更加迅速，面临的问题也更加具体。我们现在还没有考虑芯片的问题，因为首先要积累自己的算法，把自己的闭环打通，但到一定阶段，可能会跟合适的处理器厂商，一起去解决某些具体问题。

量子位：所以小鹏自动驾驶方案，在计算方面，也会是嵌入式的？

谷俊丽：一定是嵌入式的，因为自动驾驶中，很多东西上了云，控制性会差很多。云在我们方案中，相当于一个词典，会有一些辅助性、全局的信息，比如地图、交通信息来自云，但车本身，一定要做到没有云也能正常行驶，没有云依然能够做决策，我觉得这极其关键，因为车最首要的还是安全。

△ 今年8月，小鹏汽车天使投资人何小鹏出任董事长

团队

量子位：打造这样的方案，有团队规模预计吗？

谷俊丽：我觉得不会特别大，不会一个部门动辄几百人，核心技术团队不在量，而在质。之前无人车鼻祖塞巴斯蒂安-特龙也谈过，无人车这个事情非常难，所以你需要的是一个能够形成超级大脑的团队，能够小步快跑，是一个金刚钻。

不过，一旦小而精的团队完成技术突破并落地成产品，后续产品支撑的团队可能会规模大一些，比如测试车队、数据团队等，但“金刚钻”团队不会动辄几百人规模去铺设。

量子位：金刚钻团队搭建会困难吗？

谷俊丽：难，但我们有信心。小鹏汽车是一个绝佳的平台，一切都在生长、一切都可以重新定义，我想很多人也会有这个想法，我们后续还会有重磅嘉宾宣布加盟，还会带来惊喜。

量子位：也会搭建一个机器学习团队，就像在特斯拉那样？

谷俊丽：会，而且是一个更成熟的团队，现在AI领域的人才全球稀缺，但我相信随着AI进一步向前推进，能够把人才聚集起来，肯定能做出更酷的事。

这个机器学习团队发挥的作用也会是方方面面的，从云端到自动驾驶，包括工厂、交通等场景中，都可以发挥作用。现在外界看到的小鹏汽车，是一家造车新势力，但一旦我们的汽车跑起来，马上就是一个大数据公司，车的数据、交通的数据，工厂的数据，汽车只是整个智能化的一个“金刚钻”、点睛之笔，机器学习会让数据更加有用有效，智能化变革也会随之更加深入。

量子位：就没有什么担忧、顾虑？

谷俊丽：肯定有，机会很大，但挑战也很大，小鹏把这么多优秀的人聚集到一起，把不同频率的人聚拢，如何形成一个共振，创造出更大的价值，这本身就是非常大的挑战。所以团队如何磨合，磨合中怎样形成凝聚力、创新力，如何搭建这个团队，我觉得是最大的挑战。

量子位：什么时候能看见你们产品？

谷俊丽：自动驾驶产品会跟量产车对齐，何小鹏已经对外透露过，明年我们的量产车就会交付。我们的自动驾驶不会闭门造车，不会在实验室贴数据，它一定会是一个产品形态，展现整个交互过程，敬请期待。