小马智行楼天城：自动驾驶需要什么样的数字人才？

大数据文摘出品

研讨会上特别邀请到了多位来自学界和产业界的代表人物分享他们关于数字经济人才的观点与思考，小马智行联合创始人兼首席技术官楼天城从自动驾驶入手，就“数字经济时代对研发人才的挑战”为主题进行了演讲。

100年前提出的自动驾驶，将会以更实用的场景出现

小马智行是一家做自动驾驶的初创公司。

自动驾驶汽车简单来说，就是一辆智能的车辆，它能在各种地方以安全、可靠的方式服务用户。至于什么是自动驾驶，有两种解答方式，从技术上来说，叫做车的智能自动；从自动驾驶的应用场景上来说，是指如果自动驾驶实现了，它会以什么样的形式参与我们的生活。

自动驾驶的理念100年前就出现了。下面这张图源于科幻电影，不过现实中自动驾驶可能没有这么科幻，它会更实用一些。

下面的图是小马智行现在做的自动驾驶车辆。车辆上面安装的是现在最先进的激光雷达，能够对周围进行实时扫描，并对周围的物体和环境进行感知。

当然，还有其他的传感器，像毫米波雷达和摄像头，这让车辆能够“看到”世界，做出正确的判断。

中国有更多、更复杂、更有意义的自动驾驶的环境

自动驾驶出现之后，很多人会问价格。

其实自动驾驶不是以单车售卖的方式，而是以自动驾驶的出租车进行技术落地。将来有一天希望大家用打车软件打车的时候，能够打到一辆无人操作的车来。

目前由于法规要求，也为了更好地保障安全，我们的车上仍然配备了一名安全员进行监控。

（视频中）这个车测试的地点在中国的广州，也是我们中国总部所在地。在广州城区的公开道路上，我们已经能够提供出租车的服务，也就是说，我们的员工和所有受邀的民众，都可以通过我们的程序坐我们的车，完成他在广州的出行需求。车辆对人、车、物、红绿灯的识别，都是自动完成的。

其实说到自动驾驶技术，我们开始成立时是在美国硅谷，那为什么我们决定从美国回到中国呢？

我们认为中国有更多、更复杂、更有意义的自动驾驶的环境。那现在我们就来看看，在中国日常的道路环境下，自动驾驶车会遇到什么事情；或者说在自动驾驶车的眼里，我们的世界长什么样子？

这个是广州的一个路口，当时正处于下班高峰期，有大量的摩托车和行人，自动驾驶车对周围的障碍物可以进行很好地识别和跟踪。可以看到，上面所有的点就是传感器所采集到的周围环境，多边形代表了路上的交通参与者，这是自动驾驶对它们的感知。

这样的测试或者说这样的乘坐体验，在中国的很多地方，至少在广州的各个角落都在不断地发生。

我们再来看上下班高峰期的北京亦庄，亦庄开放了很大的区域进行自动驾驶测试。在上下班高峰期的时候，经常可以遇见自动驾驶著名的“无保护左转”场景。（在“无保护左转”的场景下）左转的灯是绿色的，但是它是圆的，圆的意思就是说当是绿色的时候就可以走了，这个时候按照交规，自动驾驶车只有在对向车辆走的间隙才能通过路口。

再比如另一个场景，一个很大的路口需要等到合适的时机通过。对面是绿灯（对向的车可以走），同时这边仍然有一些摩托车和行人在尝试通过路口，我们尝试向右边做自动变道来避让它们，这个时候基本双倍于道路限速的车从右边超过来，我们及时调整来避让，来改变当时我们的行为，做更合理地避让操作。

再比如特殊天气。广州是中国著名的亚热带季风气候，所以少不了下雨。在雨天的时候，对自动驾驶的传感器有非常大的挑战。这个很好理解，毕竟人在下雨天开车的时候，能见度都会受到影响。所以下雨的天气是在中国开发自动驾驶技术，必须越过的一道坎，这也是我们需要努力去克服的。

另一点就是大货车，大货车在非白天的时间可以出入城区，在这个时候和大货车之间需要保持更多的安全距离，（在这段路测视频里）我们会先向左让行，再向右，让出足够的距离。

在中国的道路上，更有意思的就是人。一个人藏在隐蔽处，他突然出来，这时候车就需要很快速地对行人的做刹车反应；提到学校的话，小学生也是交通中非常大的不确定因素之一。在这种情况下，我们按照法律规则，把车完全停下来避让小学生，让小学生先通过，我们的车再正常行驶。

所有的场景，每天都可以在中国的道路上遇到。你如果有机会乘坐我们的无人驾驶车，就会在路上看到这样的场景。

优秀人才最大的素质，是个人的底层操作系统

说回自动驾驶技术，它之所以在今天出现，其实不是一个非常简单的事情，它是很多技术碰巧到了到了2019年，都进入到一个接近成熟的阶段，使得今天让我们能感受到——自动驾驶技术正在成为现实。

它包括哪些技术呢？首先包括车辆本身的技术，也包括了算力，也就是今天的芯片、传感器，刚刚所说的激光雷达，就是很重要的硬件。

在所有技术的支持下，才产生了机器学习技术的大飞跃，使我们终于感受到原来自动驾驶有可能成功。

严格地讲，从技术上来说，机器学习、车辆技术、算力、传感器、大数据这五点都是自动驾驶领域都是非常重要的技术，而这个领域所需要的也是这样五个方面的人才。

然而从数字经济人才角度来说的话，一个人本身的专业，并不是他在这个行业里面做到很多贡献和有影响力的因素，对于一个真正的技术人员来说，什么叫好公司？其实是很优秀的人一起做一件有意义的事情。这个说法涉及到各个行业，那什么叫优秀的人？我愿意对优秀的人做如下的总结。

优秀人才最大的素质，我认为可以总结为个人的底层操作系统，一个人的操作系统的打磨提升其实并不是简简单单的学习跟意识，而可能是需要在职业生涯或者学习生涯中有很多的经历，也就是说这样在这个数字经济时代，所谓的人才是他在学习或者工作过程中，经历了很多很重要的事情，使他逐步积累了这样的素质。

首先肯定是执行力，所有的项目都不是靠简单地说话，而是要靠结果来证明。

至于强烈的挑战欲望，是什么欲望？狭路相逢和冠军荣耀在数字经济人才当中提到的很多，什么叫狭路相逢？上届足球世界杯冠军是法国，法国在16进8的时候遇到了阿根廷，阿根廷是一个非常强的对手，但是对法国来说，他从没有认为跟阿根廷相遇属于狭路相逢，为什么呢？是因为法国是一个梦想冠军的队伍，在他夺冠的路上，任何对手都是必须要越过的坎。

同样的，在这个领域会遇到非常多的挑战，有很多新的问题、很困难的问题。如果你遇到一些问题，却不能够解决，那可能就不会走得更远。

在这个角度我也有一个很形象的比喻，之前的很多学习，包括之前很多计算是人以自动机的方式存在的，然而真正到了数字经济时代，人要像深度学习机器一样。

我们更倾向于以更常规的方式去理解并接受这个世界，到了数字经济时代，很多的技能和规律，不能再以很简单的方式让人理解了，有时我们要抛弃对很多传统事物的理解和认识。

最常见的例子就是牛顿第一定律，它是指一个物体在不受力的情况下保持静止或者匀速的运动。它在当时也遭到很多人的反对，因为它并不直观。在接下来的时代里，在AI行业或者数据在继续发展的形势下，不直观的东西也会越来越多。

最后坚持的就是更常见的说法，在这个行业中看到很多优秀的同行，他们有不同的经历，但有一点是他们共有的，就是他们在逆境中坚持生存的能力，也就是在逆境中，他们决不会自暴自弃，不会妄自菲薄，而是通过不断地努力，重新寻找下一个真正属于他们的机会。

回到刚刚说的AI时代。从最早提到自动驾驶到今天有100年的历史了，而1969年的时候就出现了AI这一名词，距离现在也有50年了。

这两年AI非常火，它在很多特殊功能上得到非常广泛的应用，比如说AlphaGo击败了围棋的世界冠军，AI技术在图像识别、语音识别等方面，也已经达到或超过人的水平。

AI在医疗领域也有非常大的作用，在皮肤癌的诊疗上已经超越了很多的专家。但是退一步说，刚才说的AI是专业的人工智能，真正的AI指的是通用人工智能，它更像人类一样，像人类的大脑一样，有系统的视觉、听觉、能够学习、推理、分析、设计、规划，这样才达到了真正的AI，通用人工智能才是人工智能领域最有影响力的。

最后讲一个故事，刚才我走进这个会议室，就被问了五个问题，问的都是一件事，为什么要做一家自动驾驶的公司叫小马智行？

大家如果觉得自动驾驶只意味着取代司机，那就低估了无人驾驶的意义。无人驾驶希望做的是像马一样——马车在200年前，为人类创造了新的出行需求，在马车之前，人类基本不出远门。

自动驾驶汽车像马一样，能够彻底颠覆人类的出行方式。当然做到这件事情是非常有挑战的，需要不断地学习新技术、需要不断地坚持和努力，然而这些也是我进入这个领域的原因。

现在可以这么说，我很有幸能够在有生之年得到这样一个机会：运用平生之所学，来做一件对人类有意义的事情，谢谢！

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