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在阿里「死磕」自動駕駛,一個應(yīng)用型AI科學家「命中注定」的故事

本文作者: 伍文靚 2021-09-29 00:50
導(dǎo)語:富有挑戰(zhàn)的工作是技術(shù)人所向往的,這個態(tài)度值得鼓勵。但,有時候大家可能被外面的噪音給干擾了。

在阿里「死磕」自動駕駛,一個應(yīng)用型AI科學家「命中注定」的故事

9 月 27 日,阿里宣布小蠻驢累計配送訂單超過 100 萬單,并表示將啟動自動駕駛卡車研發(fā)。

長久以來,這家互聯(lián)網(wǎng)巨頭常以自動駕駛「投資者」的身份示人,但關(guān)于阿里自身在自動駕駛方面的踐行以及其背后的靈魂人物王剛,外界所知甚少。

王剛,阿里集團副總裁、達摩院自動駕駛實驗室負責人,先后師從人工智能領(lǐng)域頂級學者 Li Fei-Fei(李飛飛)和 David Forsyth。2016 年獲新加坡南洋理工大學終身教職。

近日,雷鋒網(wǎng)與王剛展開了一場對話,試圖描繪完整王剛以及阿里自動駕駛鮮為人知的故事。


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2017 年,王剛放棄新加坡南洋理工大學的終身教職,毅然決定從學術(shù)界邁入工業(yè)界。

阿里,是他的第一站,這一扎下去,就是五年。

他說,自己喜歡聚焦、認準了就磕到底,不會既要、又要還要。

相比起「科學家」陽春白雪的人設(shè),王剛身上確實透露著一股「重慶娃」的闖勁兒。

進入阿里后,王剛作為技術(shù)負責人,與阿里人工智能實驗室(AI Lab)團隊一起將天貓精靈從 Demo 打造成產(chǎn)品。4 個月時間就成了出貨百萬規(guī)模的爆款。

而后,他又揮一揮衣袖,走了一條看似跨度極大、難度極高的路——從 0 到 1 做自動駕駛。

也因如此,阿里的自動駕駛故事正式按下了啟動鍵。

一切都是命中注定

故事,要從 15 年前說起。

當時,王剛就讀于哈工大電子信息與工程學院。盡管他一直對圖像處理感興趣,但他從來也不會想到,自己與人工智能結(jié)緣的方式竟然源于對一篇論文的思考。

作為非科班出身的王剛,此前已對圖像處理做了不少研究,而他也比同級人更早開始關(guān)注學術(shù)界論文。

大四的某一天,人工智能頂會CVPR中的一篇論文提到的方法與王剛的想法不謀而合,于是,他給論文作者寫了一封信,此后二者的交流越來越多,而這也成了一張開往新世界的船票,載著王剛漂洋過海來到了人工智能領(lǐng)域。

2005 年,王剛從哈工大電子與信息工程學院畢業(yè),進入美國伊利諾伊大學香檳分校( UIUC )深造,并跟隨導(dǎo)師在計算機視覺方向上做了不少前沿研究。

在阿里「死磕」自動駕駛,一個應(yīng)用型AI科學家「命中注定」的故事

UIUC 有著全球領(lǐng)先的計算機專業(yè),計算機視覺之父 Thomas S. Huang 曾在這里任教、圖靈獎唯一華人獲得者姚期智也曾在這里求學。

至此,王剛才算是真正跨進了人工智能領(lǐng)域的大門,一切都仿佛命中注定般順利。

但王剛發(fā)現(xiàn),當時在 UIUC 乃至是整個人工智能圈,很多學生做研究喜歡「刷榜」,特別在意各大賽事最后的結(jié)果。

他也清晰地意識到,頂級學者學術(shù)理念則有一個很大的共同點,就是會更關(guān)注本質(zhì)問題。

于是,關(guān)注事物本身、挖掘事物背后的本質(zhì),是王剛求學以及工作期間最注重的。即便是在離開學校多年后的今天亦是如此。

在阿里做自動駕駛,王剛一直在強調(diào) AI 技術(shù)的本質(zhì)就是更好地構(gòu)建一個數(shù)據(jù)驅(qū)動系統(tǒng),也就是他所理解的「第一性原理」。

在與雷鋒網(wǎng)交流的過程中,他一共提到了十七次「本質(zhì)」、十六次「第一性原理」,邏輯縝密嚴謹。

尋找技術(shù)與生活的連接點

在自身積累了足夠扎實的科研基礎(chǔ)后,王剛于 2010 年開啟了一段新的旅程——入職新加坡南洋理工大學(NTU),組建了自己的研究團隊。

這一年他只有 28 歲,發(fā)表頂會論文近 10 篇,論文引用量過千。

那時,AI 圈還沒進入深度學習論文的大水漫灌時代,王剛的這份成績在青年學者當中已可圈可點。

隨著時間的推移,浸泡在新加坡 AI 圈的王剛逐漸感受到,這里與美國的學術(shù)氛圍以及學術(shù)應(yīng)用有著明顯的差異。他進一步向解釋說:

“在美國就是,兩耳不聞窗外事,一心只讀圣賢書;包括我的導(dǎo)師也不太關(guān)心這些應(yīng)用,更多關(guān)注的是解決 fundamental 的學術(shù)問題。但新加坡的大環(huán)境更強調(diào)與工業(yè)界結(jié)合。”

也正是在 NTU 任職的這段時間,王剛與工業(yè)界的聯(lián)系開始多了起來。

據(jù)了解,基于計算機視覺和深度學習兩大主線,他帶領(lǐng)團隊開發(fā)了各種 AI 技術(shù)應(yīng)用,范圍覆蓋了服裝、駕駛、醫(yī)藥、安保等多個主流領(lǐng)域,并且將一些技術(shù)轉(zhuǎn)讓給了商業(yè)公司。

其中,他們在 2011 年研發(fā)了一個服裝檢索自動系統(tǒng),是比淘寶拍立淘更早的圖搜應(yīng)用;他們也曾推出過一個 3D 人類行為標準數(shù)據(jù)集 NTU rgb+d,后為學術(shù)界和工業(yè)界所用。

不僅如此,王剛還曾聯(lián)合創(chuàng)立了一家名為 I3 Precision 的公司,并親自出任 CTO,希望通過技術(shù)的手段來提高藥物驗證的效率。

遺憾的是,這些項目受限于應(yīng)用場景等各種原因,當時并沒有給市場帶來變革性的影響。

不過基于此類實踐,王剛也逐漸塑造一套關(guān)于「應(yīng)用」的清晰認知,為其后來將能力輸出給工業(yè)界、尋找技術(shù)與生活的連接點,打下了基礎(chǔ)。

對此,王剛告訴雷鋒網(wǎng),學術(shù)研究是百花齊放的:有人數(shù)十年磨一劍,為了科研理想甘坐冷板凳。

就像神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教父 Geoffrey Hinton,曾在一場長達 10 余年的計算機科學學術(shù)之爭中不占上風,有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論文也常常被學術(shù)期刊拒收。但 Geoffrey Hinton 最終證明了自己是對的。

在此之外,同樣也要有人去關(guān)注 AI 技術(shù)的應(yīng)用問題——王剛認為,自己就是一個偏向應(yīng)用型的學者。

而且,相比起「科學家」,王剛更愿意將自己定義為「工程師」。

在他看來,科學家要去發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律、創(chuàng)造新的知識、構(gòu)建新的準則;而工程師則是以產(chǎn)品的形態(tài),讓準則能夠 work 起來。

經(jīng)過多年的研究積累,王剛心中的準則已非常明確:

在如今的計算機架構(gòu)下,AI 想要實現(xiàn)長足的發(fā)展就必須把數(shù)據(jù)驅(qū)動做好;如果沒有足夠多的養(yǎng)料,科學家也很難發(fā)現(xiàn)新的規(guī)律去推動 AI 進步。

那么,數(shù)據(jù)從何而來?

從產(chǎn)品出發(fā),或許不失為一條好路子。

2016 年,王剛獲得南洋理工大學終身教職。但僅僅在一年后,他就毅然離開了新加坡,舉家回國,從學術(shù)界邁入了產(chǎn)業(yè)界。

其實,對王剛關(guān)于技術(shù)應(yīng)用的思考進行一番了解后,他放棄體面而穩(wěn)定的高校工作也就沒有那么難理解了。

在阿里「死磕」自動駕駛,一個應(yīng)用型AI科學家「命中注定」的故事

尤其現(xiàn)在身處中國的人工智能圈,王剛更加堅定了要走產(chǎn)業(yè)落地路線的決心。

他向雷鋒網(wǎng)透露,從美國、新加坡、到中國,越往東越強調(diào)產(chǎn)學研,國內(nèi)一些教授的晉升評獎也會將工業(yè)界的成果作為參考指標。

“很多人吐槽我們太功利、不注重深層次的研究,其實不然。因為每個國家的國情不一樣,中國更注重產(chǎn)學研的結(jié)合,做好應(yīng)用再做深也是一種途徑。”

在王剛看來,現(xiàn)階段只有先做到從無到有、才能慢慢再做到深、再做到優(yōu),這樣更符合發(fā)展規(guī)律。

做產(chǎn)品,最重要的是思維問題

阿里,是王剛在工業(yè)界的第一個落腳點。

關(guān)于在工業(yè)界的去向,他曾給自己定下兩個基本點:

一是自己要做繼續(xù)做 AI 研究;二是團隊的 Leader 要懂業(yè)務(wù),而不是只懂研究。

2017 年 3 月,阿里啟動了一項代號為 NASA 的計劃,將面向機器學習、智能芯片、生物識別等前沿技術(shù)組件全新的團隊,并動員全球兩萬多名科學家和工程師投身新技術(shù)戰(zhàn)略;王剛正是其中的一員。

看起來,阿里非常契合王剛的需求。而且阿里是一個足夠大的舞臺,能夠讓他盡情施展拳腳。

不過,王剛加入阿里人工智能實驗室后,并非一把上自動駕駛,而是臨危受命接過了天貓精靈的研發(fā)擔子。

根據(jù)他當時的觀察,人工智能產(chǎn)品在云上的應(yīng)用已有許多案例,如人臉識別、語言識別等。但是端方面,還是一個相對空白的市場。

而且終端產(chǎn)品需要考慮到場景、計算等多方面的制約,挑戰(zhàn)性更大,是為自己打開工業(yè)界入口的好機會。

幾個月后,王剛和團隊一起研發(fā)出了初代貓精「天貓精靈 X1」,天貓精靈正式從 demo 走向可以交付的量產(chǎn)產(chǎn)品,并且很快就成了出貨百萬的爆款。

眼看天貓精靈的發(fā)展越來越好,就在這時,王剛又做了一個出人意料的決定——主動請纓,帶領(lǐng)團隊從 0 到 1 做自動駕駛。

“這個事情是值得做的,它屬于技術(shù)應(yīng)用的第一象限,既有社會價值也有商業(yè)價值。”王剛解釋道。

而他的這個決定,也獲得了阿里高層的支持和重視。

2017 年 10 月,NASA 計劃的實體承載組織達摩院正式亮相,其中就下設(shè)了自動駕駛實驗室,隨后由王剛擔任掌舵人。

最初,由于沒有合適的場地,王剛就帶著幾個小伙伴在西溪園區(qū)的車庫邊上進行簡單改建,然后開始買車、改裝、路測。

這段車庫「創(chuàng)業(yè)」的歷程,就是小蠻驢的源起。

盡管進入工業(yè)界之后的一切都還算順利,但王剛也坦言,以前做的前沿研究很多都沒有用武之地了,他更多的還是給團隊上帶來思維上的轉(zhuǎn)變。

比如,無論是做 NLP 還是做視覺,無論是做天貓精靈還是小蠻驢,團隊都要思考兩個問題:

一個是怎么獲取場景數(shù)據(jù),一個是怎么用好這些數(shù)據(jù)。

據(jù)王剛分享,他剛接手天貓精靈時發(fā)現(xiàn)語料短缺問題比較嚴重,這會直接拖慢產(chǎn)品化的進度,但由于還未形成產(chǎn)品,很難從用戶處獲取語料;相當于陷入了一個矛盾的困境。

為了解決這個問題,王剛提議花錢找志愿者編輯語料,試圖通過這種方式來弄明白用戶與智能音箱交互的喜好,然后再把這些語料收集起來,用于算法訓(xùn)練。

另一方面王剛發(fā)現(xiàn),很多工程師小伙伴習慣使用最前沿的技術(shù)去解決最簡單的問題。

比如,智能音箱經(jīng)常會接到開燈關(guān)燈的指令。

由于定向思維,很多工程師會讓智能音箱應(yīng)用自然語言理解技術(shù)去理解開燈關(guān)燈這樣的短語。但王剛認為這是一個非常樸素的問題,寫一個規(guī)則就能輕松解決。

自動駕駛也是如此。

起步做自動駕駛時,阿里一直是以乘用車作為實驗平臺來跑算法,當時并沒有明確的產(chǎn)品方向。在宣布進軍末端物流賽道后,難免引起了團隊里一些同學的心理落差。

不過,王剛堅信末端物流是一個正確的戰(zhàn)略選擇:

技術(shù)人員都希望做看起來更有挑戰(zhàn)事情(比如 Robotaxi),這種對待技術(shù)的態(tài)度應(yīng)該鼓勵,但大家有時候可能被外面的噪音給干擾了。

他進一步說道,自動駕駛系統(tǒng)無疑需要數(shù)據(jù)驅(qū)動,如果只有幾百輛測試車,數(shù)據(jù)量夠不夠支撐公開道路上完全無人駕駛的實現(xiàn)?答案是否定的,而且也沒有任何一家公司能夠負擔起幾萬、幾十萬輛路測車所需的資金。

與此同時,國內(nèi)末端物流未來的市場規(guī)模預(yù)計會超過 300 萬臺,市場需求是有的。

基于這樣的思考,阿里選擇先找到一個垂直產(chǎn)品落地,然后再通過這個產(chǎn)品產(chǎn)生價值、推動業(yè)務(wù)發(fā)展,從而實現(xiàn)規(guī)模化并且學習更多的場景知識。

而末端物流與阿里業(yè)務(wù)生態(tài)是完美吻合的,落地場景無須擔心。

開啟大小蠻驢時代

事實上,阿里自動駕駛實驗室很少對外發(fā)聲,王剛也不喜出風頭。

“大家沒必要相互制造焦慮。只有真正做到的時候,我們才說做到?!北M管王剛這句話有些拗口,但這是他一直信奉的原則。

低調(diào)耕耘三年多,他們在去年 9 月正式推出了小蠻驢。一年后的今天,他們又迎來了一個里程碑:

小蠻驢配送快遞突破 100 萬單。

在阿里「死磕」自動駕駛,一個應(yīng)用型AI科學家「命中注定」的故事

據(jù)了解,小蠻驢已落地全國 22 個省份 52 個城市 160 個校園;北至哈爾濱、南至南寧,累計為 20 多萬人提供了快遞服務(wù)。

就目前而言,小蠻驢的車隊規(guī)模超過 200 臺車,每天常態(tài)化超過 10 個小時。三年后車隊規(guī)模預(yù)計將擴容到 1 萬臺。

除了規(guī)模上的擴張,在服務(wù)方面的改善王剛也進行了分享。他認為對一款新生產(chǎn)品來說,用戶的使用體驗尤為重要,無論是價格還是服務(wù)的效果上都需要符合用戶的預(yù)期。目前,用戶對小蠻驢的滿意度維持在 98% 。

面對這些年外界的一些質(zhì)疑聲,王剛也回應(yīng)表示,末端物流雖然是低速場景,但并不是「低級難度」。

技術(shù)層面。物流小車與其他自動駕駛車輛一樣涉及到算法、算力、硬件、系統(tǒng)等多個維度,而且要在公開道路上行駛。

場景層面。末端物流屬于典型的非結(jié)構(gòu)化場景,交通參與者除了人和機動車,還包括各種小動物、非機動車、異形路障等,并且沒有規(guī)范的車道設(shè)計和通行規(guī)則。

成本層面。以大規(guī)模應(yīng)用為目標的自動駕駛產(chǎn)品,如果不能將成本降低到量產(chǎn)水平,一切都是紙上談兵。

總而言之,小蠻驢的 100 萬單只是一個起點,它為阿里在自動駕駛技術(shù)上的進一步發(fā)展打下了良好地基礎(chǔ)。

“至少代表著我們看到了自動駕駛規(guī)模落地的曙光?!蓖鮿?cè)绱嗽u價小蠻驢的成績。

基于小蠻驢的自動駕駛技術(shù)框架 AutoDrive 以及智能仿真平臺等,大蠻驢的研發(fā)也在緊鑼密鼓的準備中。

王剛告訴我們,大蠻驢是達摩院正在研發(fā) L4 級自動駕駛卡車,適用于城配物流,應(yīng)用場景包括城市快遞網(wǎng)點-快遞末端節(jié)點之間的物流配送等。

據(jù)介紹,目前大蠻驢已與菜鳥開始小范圍的路測合作。預(yù)計 3 年之后,能在上萬條公開道路上見到這款無人卡車的身影。

同時也不排除阿里日后布局乘用車的可能性。

畢竟,阿里做自動駕駛的整體邏輯已經(jīng)開始逐漸清晰——從低速到中速到高速,從垂直領(lǐng)域、非載人領(lǐng)域逐步泛化到更主流更廣泛的場景。

寫在最后

“我很愛折騰。”在交流的過程中,王剛曾這么評價自己。

從電子信息工程跨到人工智能、從海外回到國內(nèi)、從學術(shù)轉(zhuǎn)到工業(yè)、從天貓精靈做到小蠻驢。他確實一直在嘗試各種挑戰(zhàn)、不斷擴大自己的能力邊界。

“我也很幸運。”他回憶起自己的過往。

他告訴我們,當初進入工業(yè)界,太太十分支持他的決定,并與他一同回國;當初他要做自動駕駛,即便面臨巨大的不確定性,公司也非常相信他的判斷。

如果他不愛折騰,又少幾分幸運,阿里自動駕駛的故事可能會完全改寫。

但好在,一切都是最好的安排。

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