为什么被马斯克解雇了3次，特斯拉自动驾驶团队却越来越强？
很多人問我，作為一個(gè)汽車廠商，怎么樣才能夠抓住汽車智能化的時(shí)代機(jī)遇，建立自動(dòng)駕駛自研能力，因?yàn)槠渲凶钭屓祟^疼的就是建立人工智能（AI）自研能力。
車廠已經(jīng)意識(shí)到自動(dòng)駕駛自研能力非常重要
2021年6月30日，上汽集團(tuán)董事長(zhǎng)陳虹在股東大會(huì)回答股東提問時(shí)表示，與一家公司合作自動(dòng)駕駛，它為上汽提供整體的解決方案，上汽是不能接受的。如此一來，它就成了靈魂，而上汽就成了軀體。上汽要把靈魂掌握在自己手中。
圖1 上汽要把靈魂（自動(dòng)駕駛）掌握在自己手中
所以，規(guī)模較大的汽車廠商，都已經(jīng)積極布局，如成立研究院、子公司和人工智能實(shí)驗(yàn)室，要把自動(dòng)駕駛的關(guān)鍵技術(shù)掌握在自己手里。
車廠自研算法難落地
傳統(tǒng)車廠自研的研發(fā)成果往往并不能夠進(jìn)入到量產(chǎn)車型，車型部門更愿意從外部采購算法，理由是自研的算法的成熟度難以和外部供應(yīng)商的算法的成熟度相媲美。
這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)車廠沒有招聘到優(yōu)秀人才嗎？其實(shí)不是。
而是因?yàn)閻盒匝h(huán)：因?yàn)樽匝兴惴ú怀墒?#xff0c;所以量產(chǎn)車型不用，所以自研算法沒有成熟機(jī)會(huì)，循環(huán)往復(fù)。
圖2 車廠自研算法的惡性循環(huán)
對(duì)于新成立的電動(dòng)汽車公司，也有類似的問題。創(chuàng)業(yè)公司更在乎自動(dòng)駕駛的自研，因?yàn)樗麄兌家蕴厮估瓰榘駱?#xff0c;而特斯拉就是自研的自動(dòng)駕駛和智能座艙。但是，對(duì)于新成立的造車公司，人員和經(jīng)費(fèi)都非常緊張，一窮二白，怎么樣才能夠高效的、省錢的建立起自研的自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)，這是他們非常苦惱和困惑的地方。
有的造車新勢(shì)力就走了彎路。一個(gè)典型的案例就是南京的拜騰，這家公司還沒有造出一輛車的時(shí)候就開始從蘋果挖高級(jí)自動(dòng)駕駛算法工程師，2018年拜騰擁有300多人的北美辦公室僅購買零食就花費(fèi)了700多萬美元（約人民幣5000萬元），人力成本高昂，但是到最后一輛車也沒造出來，自動(dòng)駕駛算法自研也無從談起。
車廠自建自動(dòng)駕駛能力的2大誤區(qū)
誤區(qū)一：首先招聘自動(dòng)駕駛算法大牛。
有家車廠先從自動(dòng)駕駛算法公司招聘了一個(gè)算法高管，但是這家公司的汽車的AI芯片是采用的Mobileye的芯片，車廠并不能在上面編程，自研算法并沒有辦法跑在已經(jīng)量產(chǎn)的汽車上。
算法工程師的產(chǎn)出在短時(shí)間內(nèi)并沒有能夠量產(chǎn)落地的希望，要留出優(yōu)秀的算法團(tuán)隊(duì)是很有挑戰(zhàn)的，在工資待遇上要做傾斜。
由于算法工程師是和互聯(lián)網(wǎng)公司競(jìng)爭(zhēng)人才，所以優(yōu)秀算法工程師的工資本來就相對(duì)較高，會(huì)對(duì)傳統(tǒng)車廠原有的工資體系形成更大挑戰(zhàn)。
而且，加上短期內(nèi)算法工程師的成果不能落地，公司內(nèi)會(huì)對(duì)算法大牛的價(jià)值有質(zhì)疑，會(huì)對(duì)決策者產(chǎn)生挑戰(zhàn)。
誤區(qū)二：先招聘幾個(gè)算法工程師做預(yù)研。
既然自動(dòng)駕駛重要不緊急？那先招聘一些資歷相對(duì)較淺的算法工程師，先做預(yù)研吧。這樣行嗎？
也不行。
有個(gè)案例，算法工程師和他的領(lǐng)導(dǎo)發(fā)生了沖突。因?yàn)樗惴üこ處熞蠊窘o他購買數(shù)據(jù)，但領(lǐng)導(dǎo)覺得算法工程師沒有證明自己的能力，并不愿意在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)購買數(shù)據(jù)，最后以算法工程師離職收?qǐng)觥?/p>
?圖3 車廠的算法工程師的數(shù)據(jù)窘境
車廠建立自研能力的關(guān)鍵在建立“基本工作條件”
其實(shí)，汽車廠商自己掌握自動(dòng)駕駛的自研能力是完全可行的，只要先集中精力建“基本工作條件”。
?圖4 想擁有頂尖的自動(dòng)駕駛算法團(tuán)隊(duì)，先要擁有“基本工作條件”
要建立頂尖的自動(dòng)駕駛算法團(tuán)隊(duì)，第一步不是招聘最牛的算法大拿，也不是急于擴(kuò)大算法工程師團(tuán)隊(duì)規(guī)模，而是建立算法工程師的“基本工作條件”，先筑巢，再引鳳。
算法工程師工作的“基本條件”包含硬件和軟件。
硬件包含：
軟件包含：
當(dāng)你具備以上4個(gè)基本條件的時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)全球最頂尖的算法工程師追著你走。你再也不用擔(dān)心算法工程師的招聘、激勵(lì)和考核了。
為什么上面4點(diǎn)是建立自研能力的前提條件？
第一，自動(dòng)駕駛AI芯片提供開發(fā)AI算法的軟件環(huán)境，這是一切的基礎(chǔ)。
以前很多汽車廠商買的是Mobileye的自動(dòng)駕駛芯片，但是Mobileye的環(huán)境是一個(gè)封閉環(huán)境，客戶是不能夠在Mobileye的芯片上編寫自己的代碼的。
如果汽車廠商在自己的車上都用了封閉硬件，那么永遠(yuǎn)也不能夠使用自研的算法和程序。也就是說，汽車廠商永遠(yuǎn)也不能夠建立自己量產(chǎn)的算法能力。
相反，如果是汽車廠商在自己的汽車產(chǎn)品上選擇開放的AI芯片，即使在初期的時(shí)候，算法是外部供應(yīng)商提供的，汽車廠商的研發(fā)團(tuán)隊(duì)也可以通過OTA（Over-the-Air Technology，空中下載技術(shù)），逐步的把算法替換成自研的算法。
第二，不能只買幾塊AI芯片開發(fā)板試試，而是要有量產(chǎn)車型。
首先，量產(chǎn)車型讓算法工程師看到希望。能夠看到自己的算法是能夠用到真實(shí)量產(chǎn)的產(chǎn)品上的，這對(duì)于算法工程師非常重要。如果看不到量產(chǎn)落地的希望，是很難留住優(yōu)秀的算法工程師的。
優(yōu)秀的算法工程師不怕挑戰(zhàn)，但是害怕沒有希望。
?圖5 互聯(lián)網(wǎng)公司的算法團(tuán)隊(duì)苦于沒有落地量產(chǎn)車型
比如，有些互聯(lián)網(wǎng)公司投入重金做自動(dòng)駕駛，但是由于沒有量產(chǎn)車型落地，優(yōu)秀的自動(dòng)駕駛?cè)瞬偶娂婋x職，成為了自動(dòng)駕駛算法人才的“黃埔軍校”。
這也是互聯(lián)網(wǎng)公司都自己下場(chǎng)親自造車的原因。
其次，量產(chǎn)車型是構(gòu)建軟件“基本工作條件”的基礎(chǔ)。因?yàn)閿?shù)據(jù)采集的能力、產(chǎn)品級(jí)的自動(dòng)駕駛測(cè)試能力都是基于量產(chǎn)車型的。
對(duì)于短期沒有裝載開放AI芯片的量產(chǎn)車型的汽車廠商，怎么辦？可以先有量產(chǎn)車型的明確規(guī)劃，加上改裝車，彌補(bǔ)短期的不足。建議配備10臺(tái)以上的改裝車。
第三，建立采集數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)的能力。這是整個(gè)AI軟件的源頭。
這不是指從數(shù)據(jù)公司買一些存量的數(shù)據(jù)。而是指你必須建立一個(gè)源源不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)（標(biāo)注數(shù)據(jù)是關(guān)鍵一環(huán)）的能力。因?yàn)?#xff0c;只有這種能力的建設(shè)，才是解決源頭的問題。
你從數(shù)據(jù)公司買的數(shù)據(jù)，并不一定匹配你的量產(chǎn)車型，而且，當(dāng)算法工程師有針對(duì)性的提出增加某種場(chǎng)景的數(shù)據(jù)的時(shí)候，如果沒有數(shù)據(jù)的采集能力，就沒辦法滿足算法工程師的需求，算法工程師也沒法繼續(xù)工作了。
為了使用最先進(jìn)的算法，數(shù)據(jù)標(biāo)注的方法也需要不斷改進(jìn)。這都需要建立自主的、完整的數(shù)據(jù)處理能力。
圖6 沒有數(shù)據(jù)能力，算法工程師巧婦難為無米之炊
第四，產(chǎn)品級(jí)的自動(dòng)駕駛測(cè)評(píng)能力，是對(duì)算法團(tuán)隊(duì)進(jìn)行激勵(lì)和管理的關(guān)鍵。
產(chǎn)品級(jí)的自動(dòng)駕駛測(cè)評(píng)能力是指有能力對(duì)車輛在不同條件（含天氣、路況、時(shí)間、光線）下的自動(dòng)駕駛表現(xiàn)（含剎車、加速、轉(zhuǎn)彎、感知結(jié)果和顯示效果）進(jìn)行測(cè)試。
算法是有自己標(biāo)準(zhǔn)的測(cè)評(píng)指標(biāo)的，比如說圖像處理算法的精度指標(biāo)是準(zhǔn)確率、召回率、mAP（平均精度均值，Mean Average Precision），性能的判斷指標(biāo)就是fps（幀率，Frames Per Second）。算法工程師首先會(huì)采用這些指標(biāo)。
?圖7 算法指標(biāo)并不能直接體現(xiàn)實(shí)際產(chǎn)品的體驗(yàn)
但是，這些指標(biāo)和實(shí)際產(chǎn)品的體驗(yàn)有什么關(guān)系？
答案是關(guān)系非常模糊。
對(duì)一個(gè)算法工程師來說，在相同數(shù)據(jù)集下，精度提升0.5%，就是一個(gè)非常大的成績(jī)。簡(jiǎn)直是可以興奮得夜不能寐，很可能爭(zhēng)取一個(gè)國際學(xué)術(shù)會(huì)議的最佳論文獎(jiǎng)。但是，這個(gè)提升對(duì)于真實(shí)產(chǎn)品的體驗(yàn)可能沒有幫助，甚至是可能產(chǎn)生負(fù)面影響。
如果車廠不能建立起產(chǎn)品級(jí)的自動(dòng)駕駛測(cè)評(píng)能力，那么產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)和管理團(tuán)隊(duì)會(huì)難以建立和算法團(tuán)隊(duì)的溝通渠道。
說簡(jiǎn)單一點(diǎn)，產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)和管理團(tuán)隊(duì)，沒法對(duì)對(duì)算法團(tuán)隊(duì)的工作進(jìn)行評(píng)價(jià)。這會(huì)產(chǎn)生很多問題，很難產(chǎn)生信任，也沒辦法對(duì)算法團(tuán)隊(duì)設(shè)定目標(biāo)，對(duì)算法團(tuán)隊(duì)進(jìn)行激勵(lì)和獎(jiǎng)勵(lì)。
?圖8 算法工程師陷入網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的嘗試（構(gòu)排列組合）陷阱后，會(huì)耗時(shí)耗力
如果沒有產(chǎn)品級(jí)的自動(dòng)駕駛測(cè)評(píng)結(jié)果作為“目標(biāo)指揮棒”，那算法團(tuán)隊(duì)，很可能就會(huì)把自己的目標(biāo)變成不斷的去嘗試各種不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，或者是變成去學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表論文。這通常并不能很好的幫助自動(dòng)駕駛算法的量產(chǎn)落地，也會(huì)讓算法工程師產(chǎn)生挫敗感。
再次，產(chǎn)品級(jí)的自動(dòng)駕駛測(cè)評(píng)能力，是打破車廠自研算法不能上車的惡性循環(huán)（圖2）的關(guān)鍵。只有有了客觀的測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)，自研算法才有了量產(chǎn)上車的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)，也才有了上車的可能性，否則，車廠會(huì)一直樂于采用外部供應(yīng)商的算法。
為什么被馬斯克解雇了3次，特斯拉自動(dòng)駕駛卻團(tuán)隊(duì)越來越強(qiáng)？
我們可以看到，建立自動(dòng)駕駛自研的4項(xiàng)“基本工作條件”，特斯拉正好都具備了。
| 基本工作條件 | 特斯拉 | 小鵬汽車 | 理想汽車 | 蔚來汽車 |
| AI芯片開發(fā)軟件環(huán)境 | Yes，自研FSD芯片 | Yes，英偉達(dá)Xavier芯片 | Yes，地平線征程3芯片 | No，Mobieye EQ4 |
| 量產(chǎn)車型 | Yes | Yes | Yes | Yes |
| 數(shù)據(jù)采集和處理能力 | Yes，Software 2.0 | Yes, 全閉環(huán)體系 | Yes，影子模式 | 未知（沒有搜索到相關(guān)信息） |
| 產(chǎn)品級(jí)自動(dòng)駕駛測(cè)試能力 | Yes | Yes | Yes | Yes |
表1 具備“基本工作條件”的車廠，必然能建立自動(dòng)駕駛自研能力
在2020年特斯拉CEO馬斯克的采訪中，他也指出，整個(gè) Autopilot 團(tuán)隊(duì)有大約 300 名工程師，“其中軟件端不到 200 人，芯片設(shè)計(jì)部門則有 100 多人”，但是，“光是打標(biāo)簽這項(xiàng)工作，我們都投入了 500 多名熟練工呢”，并且，“我們準(zhǔn)備將打標(biāo)簽的團(tuán)隊(duì)擴(kuò)充到 1000 人，而且人人都是行內(nèi)高手。”
注意：前文中，拜騰汽車2018年北美辦公室的人數(shù)是300多人，比特斯拉自動(dòng)駕駛軟件團(tuán)隊(duì)多100人。
可以看出，特斯拉是多么重視“基本工作條件”的建設(shè)，標(biāo)注人員和軟件工程師的比例是5:1。正是因?yàn)樘厮估プ×酥攸c(diǎn)（“基本工作條件”），才讓它的自動(dòng)駕駛傲視全球。
也正是因?yàn)樘厮估目陀^的“基本工作條件”很強(qiáng)，馬斯克解雇了3次特斯拉的自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)，自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)卻變得越來越強(qiáng)。
別的企業(yè)的自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)經(jīng)歷人事更替，可能早已灰飛煙滅了。
“基本工作條件”如何建立
對(duì)于車廠，肯定是不缺量產(chǎn)車型，這是相比互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的優(yōu)勢(shì)，所以，只要把開放的AI芯片規(guī)劃到自己的量產(chǎn)車型當(dāng)中（在車型量產(chǎn)前，制作十輛以上的改裝車），硬件的“基本工作條件”就具備了。
全球開放的自動(dòng)駕駛AI芯片不多，現(xiàn)在已經(jīng)量產(chǎn)上車的有英偉達(dá)和地平線。此外，多家客戶反饋英偉達(dá)和地平線的工具鏈開放度和成熟度較好，所以可編程性沒有問題。
還沒有量產(chǎn)上車的AI芯片還有高通和黑芝麻。由于還處于早期，工具鏈的開放性和成熟度還有待觀察。
接下來是軟件的“基本工作條件”。
有的云服務(wù)供應(yīng)商提供通用的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)管理、模型管理平臺(tái)，比如亞馬遜、華為云，這些是通用解決方案，如果要用于自動(dòng)駕駛，還需要開發(fā)工作。
圖9 “華為八爪魚”自動(dòng)駕駛開放平臺(tái)
?圖10 地平線艾迪AI開發(fā)工具平臺(tái)
也有提供針對(duì)自動(dòng)駕駛的數(shù)據(jù)采集和處理解決方案，比如“華為八爪魚”、地平線的“艾迪平臺(tái)”，可以讓車廠自己更快建立數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理（含標(biāo)注）的能力。國內(nèi)部分車廠已經(jīng)在使用地平線的“艾迪平臺(tái)”。
對(duì)于產(chǎn)品級(jí)的自動(dòng)駕駛測(cè)試方案，主要是要和有量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的合作伙伴進(jìn)行合作。因?yàn)橛辛慨a(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的伙伴都已經(jīng)積累了產(chǎn)品級(jí)的測(cè)試方案。產(chǎn)品級(jí)的測(cè)試方案包括算法測(cè)試、回灌測(cè)試、仿真測(cè)試和實(shí)車測(cè)試。更關(guān)鍵的能力是測(cè)試數(shù)據(jù)、和測(cè)試場(chǎng)景的積累。
圖11 產(chǎn)品級(jí)的測(cè)試方案，是有量產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)的廠商的優(yōu)勢(shì)
不管是數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注能力，還是產(chǎn)品級(jí)自動(dòng)駕駛測(cè)試能力，都是軟件工程能力，傳統(tǒng)車廠現(xiàn)在的人力資源，是完全能夠掌握的、有能力評(píng)估、有能力使用的。甚至，在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間點(diǎn)，自己開發(fā)在理論上也是完全可行的。
總結(jié)
綜上所述，汽車廠商建立自動(dòng)駕駛自研能力是完全有可以的，甚至比互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、自動(dòng)駕駛技術(shù)公司更有優(yōu)勢(shì)。關(guān)鍵在于順序別弄錯(cuò)了，別進(jìn)誤區(qū)，先將重點(diǎn)放在建立自動(dòng)駕駛的“基本工作條件”：
當(dāng)你具備以上4項(xiàng)“基本工作條件”的時(shí)候，你會(huì)發(fā)現(xiàn)全球最頂尖的算法工程師追著你走，你就不愁建立自動(dòng)駕駛自研能力了。
（同理，智能座艙的AI自研能力建設(shè)也是要先建立“基本工作條件”。）
參考文獻(xiàn)
注：本文僅代表個(gè)人觀點(diǎn)，與任何組織和單位都無關(guān)。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的为什么被马斯克解雇了3次，特斯拉自动驾驶团队却越来越强？的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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