何曉飛首次披露飛步自動駕駛方案：無人貨運起步，自研AI晶片
創新工場被投企業飛步科技的創始人何曉飛首次披露創業進展。文章講述了何曉飛為何從滴滴離職創立飛步，以及飛步目前取得的進展和面臨的挑戰。
來自量子位微信公眾號（ID：QbitAI）
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何曉飛離職滴滴創業，不是新消息。
這位前滴滴SVP、研究院創始院長、滴滴無人車團隊開創者，現在是自動駕駛創業公司飛步科技的創始人及CEO。
但飛步的具體方案是什麼？如何在競爭日益火熱的無人車比拼中脫穎而出？
今日（6月12日），何曉飛首次披露創業進展，他向量子位等解答了飛步無人車的一步，以及下一步。
▌全棧方案
飛步科技，2017年7月正式創立，在自動駕駛領域算不上早，但何曉飛目標宏大，起步就將無人駕駛當做一個全棧工程去攻克，整體方案上，飛步不僅要做無人駕駛演算法，還要自主研發自動駕駛專用晶片。
What a 大工程！
國內此前並無先例。國際上也只有Waymo，英特爾+Mobileye，以及有公開計畫但尚無實際進展的特斯拉。
在何曉飛看來，無人駕駛可以分為感測器系統、計算平臺和演算法和車等幾部分，而目前最具挑戰之處，在於計算平臺和演算法融合。
當前主流的自動駕駛計算平臺，由CPU、GPU、存儲和散熱系統等構成，不僅成本高昂，而且功耗、穩定和計算速度方面都無法滿足要求，特別是飛步目前切入的無人駕駛貨運的要求。
於是何曉飛決定迎難而上，自主造芯。
另外，無人駕駛貨運對軟硬體一體化打磨也有現實要求。
何曉飛介紹說，主要存在4大挑戰：
一是卡車結構鬆散，需要解決多感測器線上標定的問題；
二是盲區大，需要多感測器融合；
三是穩定性差，需要多目標優化決策；
四是機動性差，需要精細化建模、控制，以及遠距離感知。
歸結起來，對於貨運駕駛中的反應速度和制動距離會有極大挑戰，所以只有軟硬體一體，把演算法和晶片放在一起推進，才能更快實現大規模商用。
▌晶片和團隊
具體晶片方面，飛步希望設計的是專門針對深度學習的計算晶片，而且符合車載晶片的需求，在功耗、散熱、穩定和速度方面都有優質表現。
當然，自主造芯，光靠AI演算法大牛何曉飛和蔡登（飛步首席科學家）還不夠。
此次正式對外亮相的還有飛步晶片核心團隊：
晶片團隊由聯合創始人曹宇負責，他是UC伯克利電子工程博士，大型積體電路領域世界級專家，IEEE Fellow，參與飛步創業前，是亞利桑那州電子工程系教授，研究成果已經成功應用在英特爾、高通、IBM等設計技術中。
晶片架構負責人Hang Nguyen，前英特爾首席架構師，晶片架構國際級頂尖專家，在晶片行業有35年經驗，50多項專利。領導了多種英特爾低功耗移動晶片的架構和微架構涉及，開發了英特爾首款採用PCI Express和存儲加速集成的嵌入式Xeon系列處理器。
系統晶片集成專家Victor Szeto，前高通首席系統工程師，系統晶片（SoC）集成及驗證專案主管。之前領導開發了多款車用諮詢娛樂系統的產品，包括高通低功耗的Tenuto、Karkata和Diamond晶片。
▌飛步規劃
這次亮相，何曉飛被問及最多的問題自然是離職滴滴和貨運切入的問題。
何曉飛坦承，之所以離職滴滴，正是被AlphaGo為代表的第三波AI浪潮激蕩心胸，不再甘於以科學家身份參與宏偉變革，他希望作為創業者，在AI+交通的領域裡成就一番偉大事業。
而選擇無人貨運，不是因為更容易，恰巧是因為更難。
何曉飛表示，相較乘用小汽車，貨車在軟硬體一體化打磨上挑戰更大，比如在高速公路上如何縮短回應時間等問題，就需要團隊費心攻克。
另外，無人駕駛貨運的商業化剛需也顯而易見，經濟發展帶來的貨運需求提升，但人類司機成本、安全駕駛等方面的難題，都無比現實。相較而言，一旦無人駕駛貨運實現，不僅可以解決上述難題，還能7*24小時運轉，整體效益將大幅提升。
實際上，在近1年低調創業後，飛步無人駕駛貨車已經能實現晴天70Km/h，雨天50Km/h，以及雪天20Km/h的24小時全天候、高精度自動駕駛。
何曉飛也透露了飛步發展規劃：
2018年，主要解決城際貨運，由一個城市倉庫到另一個城市倉庫貨運。
2019年，主要解決市內貨運，涉及市內道路，人車混行。
2020年，省際貨運，中間涉及充電、加油等問題。
2022年，走向通用無人駕駛，打造出一個集環境感知、地圖定位、規劃控制、AI晶片為一體的AI技術平臺——這可能也是飛步“飛越極限，步入未來AI駕駛”的最好詮釋。
目前，飛步已獲創新工場天使輪投資。
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