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　　为了加速无人驾驶的发展，减少战争中士兵伤亡，美国国防部在2004年举办了第一届DARPA自动驾驶挑战赛。那一次比赛放在了美国加州东南的莫哈维沙漠，有15辆电脑操作的车辆参加了比赛，但最后没有一辆车完整地跑下142英里的砂石赛道。

　　后来，2005年、2007年DARPA挑战赛又举办了两届。当时参加比赛的人如今都成为了自动驾驶领域顶尖的人才。而美国的自动驾驶水平也因比赛的带动而突飞猛进。

　　刚刚过去的十一假期，中国的自动驾驶初创公司毫末智行于10月4日在内蒙古阿拉善沙漠举办了一场人机比赛。长城哈弗H9汽车搭载毫末智行Hi Pilot自动驾驶系统，在沙漠中挑战了人类冠军赛车手鹿丙龙。

　　这也是国内自动驾驶领域第一次挑战沙漠环境，在沙漠中举办“人机大战”。不同于城市中的结构化道路，沙漠环境复杂多变，也没有所谓的“赛道”。而人类赛车手鹿丙龙曾是2017年越野锦标赛年度总冠军、环塔拉力赛冠军，在沙漠越野方面有着丰富的经验，可谓是赛车领域的“李世石”。

　　比赛双方在沙漠赛场中需跑完三圈，用时短者获胜。经过激烈的角逐，最终，Hi Pilot以微弱的差距败于鹿丙龙。

　　过去，我们能看到的自动驾驶测试多是在城市中和高速公路上。而这一次毫末智行敢于挑战沙漠极端环境，就是希望能检验自身的技术实力，向人类顶尖赛车手学习驾驶智慧，向大自然学习复杂环境的应对。“通过挑战极限，来将复杂环境非结构化道路的自动驾驶应对经验融入到Hi Pilot系统中，带回到用户的日常驾驶中。” 毫末智行Hi Pilot负责人丁垚介绍。

　　毫末智行也立下了誓言，三年三战，今年只是第一次。而接下来，毫末仍将发起挑战，希望能在“人机大战”当中战胜人类赛车手，在自动驾驶领域重现AlphaGo的战绩。

　　挑战沙漠“没有路”的路

　　进入阿拉善沙漠对毫末智行的Hi Pilot来说是第一次，而“老司机”鹿丙龙已经跑过很多次。在比赛中也可以看到，赛车手对环境的了解会大大提升比赛的成绩。

　　比如，不同于普通人快速驾驶，赛车手在比赛中为了追求速度，他们会选择在经过弯道前提前拐弯甩尾，用“漂移”来减少弯道拐弯耗费的时间。而对沙漠环境了解，比如识别出大风下沙丘哪一面更能承载车的重量，在路径选择上不一定走沙丘波浪的谷底，这些经验都能帮助车手来决策。

　　据毫末智行首席科学家路修远介绍，“在沙漠里，没有铺装路面、没有红绿灯、没有车道线。不同地块的沙土硬度也不一样，有的表面上看毫无痕迹，但下面却是刚刚吹过的松软的土质，极易塌陷。”

　　而人在沙漠里，视域也并非想象中那么宽广辽阔。在没有开上沙丘顶部之前，视线极易被遮挡，你也无法判断翻过山，山的那一面是什么，能不能走，会不会陷车。这对车手也是个难题，有时候需要凭经验试错，试探一点点，如果不行，车手再退回一些选择其他路径。

　　这种驾驶模式，就完全不同于城市环境。对自动驾驶系统来说，也同样要面对人类面对的问题，用人类类似的“试探后获取反馈”的思维去解决。而这就需要一套更开放性的从感知到决策、控制的算法和模型。

　　在目前水平下，沙漠环境里，自动驾驶在感知和决策模块，算法与模型仍然无法与有经验的赛车手大脑相比。“日常城市中的驾驶经验有时与沙漠完全相反。”鹿丙龙说。在接触沙漠环境之前，自动驾驶系统的工程师在办公室里也很难去完全想象沙漠中驾驶遇到的问题。

　　但是，经过这样一次比赛和亲身感受，现场的汽车工程师和算法工程师团队通过与鹿丙龙的交流，了解了沙漠路况和越野车手怎样判断环境和挑选路径。而这将会直接反馈到算法和模型中，提升车辆的决策和控制水平。

　　虽然这一次比赛战胜了机器，但鹿丙龙也在思考“如果机器集齐了10个顶尖赛车手的驾驶经验，比如他们的行驶轨迹和判断依据，它是不是就能战胜所有的人类赛车手了呢?”

　　这也正是自动驾驶“大脑”的优势所在。如拿破仑的名言所说，“我来，我看，我征服”。自动驾驶“大脑”经历过了复杂环境，吸收了人类的经验，然后在一定成本下通过技术来复现人类的智慧，解决同样的问题。数据积累多了，极端场景经验不断丰富，算法与模型不断改进，自动驾驶就能以非线性的速度成为“老司机”。

　　“步步为营”的发展路线

　　这一次比赛，挑战鹿丙龙的是毫末智行的Hi Pilot系统与长城旗下越野车搭档。毫末与长城有着极深的渊源。

　　毫末智行创建于2019年11月，它的前身正是长城汽车技术中心的智能驾驶前瞻分部。毫末的愿景是“以零事故、零拥堵、自由出行和高效物流为目标，重塑和全面升级整个社会的出行及物流方式”。它以此建立了两条产品线，一条是面向乘用车的自动驾驶系统，另一条是提供给物流、送餐领域的物流车。

　　在乘用车领域做自动驾驶，不同公司的商业目的是不同的。

　　Uber和滴滴这一类公司做自动驾驶，是为了变革出行领域，希望将来以更低的成本来提供出行服务。而特斯拉和一些汽车主机车厂，是为了增强自己的产品功能，用自动驾驶来提高车的销量。

　　至于Google，自动驾驶子公司Waymo源自于Google X实验室，是Google为了探索未来前沿科技改变世界而生，与其搜索和广告主营业务其实并没有关系。而百度做自动驾驶则希望自己在人工智能领域能占得先机，再造一个百度出来。

　　而一些规模更小的初创公司，其商业模式有的初衷是向车厂出售方案，有的是针对具体场景比如矿区提供运营解决方案。

　　毫末智行Hi pilot系统面对的是汽车厂商，将会装配到乘用车上。除了长城汽车这家大客户之外，毫末也会面对部分汽车品牌联盟，有些车厂尚无能力自行研发自动驾驶技术，需要向外寻求合作，它们会采购联盟之内厂商的自动驾驶系统方案，避免车厂竞品问题。

　　而在物流车业务上，毫末智行首先聚焦送餐与快递中的B2B场景，并不直接面对终端消费者。而像顺丰、阿里巴巴菜鸟这类快递、物流公司和美团外卖平台，就可以采购毫末的低成本车规级物流车。

　　长城汽车是毫末智行的孵化者，也是毫末的大客户。在自动驾驶领域，也不乏汽车主机厂自建自动驾驶部门，比如特斯拉。而长城汽车结合起身的情况，下定决心，剥离出了毫末智行，让它在链接产业资源、激励人才、商业化方面都能有更大的空间施展，同时，也能服务好长城汽车自身。

　　不同于互联网阵营做自动驾驶希望一步到位的发展路线，毫末智行的路线是“步步为营”，它将自动驾驶不同级别中的场景进行拆分，分步实现。比如毫末智行计划在今年实现高速路的自动驾驶;在2021年扩展场景库，深化自动泊车场景;到2022实现自动通过十字路口、自动进出收费站等等。

　　而这种“步步为营”，每个阶段性成果都能装配到长城汽车的量产产品上。据毫末智行董事长张凯透露，到明年年初，长城汽车的一些产品就会搭载毫末的Hi Pilot自动驾驶系统出厂。而未来，随着长城和其他汽车厂商搭载毫末系统的汽车量产，Hi Pilot就能积累起大量的数据，而这也将成为毫末在自动驾驶领域的门槛。

　　在自动驾驶领域，初创公司会面临一个问题，就是融资能否支持到最后找到商业模式和盈利。而在这中间过程中，行业内很多公司发现，事情并不像最初想象的那般顺利。

　　自动驾驶领域内的技术进步并不如预期那般迅速，眼下要进入攻坚阶段。而纯互联网背景的技术团队们，他们离了汽车主机厂也根本“玩不转”。

　　合作达不成就无法量产，没有量产就没有数据，也无法将雷达等硬件成本拉低，进而也就没有商业模式。没有数据，系统迭代改进就非常慢。而一慢下来，在寻求项目落地、推进商业化时，钱就烧得差不多了。这个时候，等待它们的是要么倒闭解散，要么被收购。

　　而毫末智行与长城汽车深度绑定，上面的问题就迎刃而解。而且，除了在乘用车领域提供自动驾驶系统之外，毫末还有物流车业务。

　　物流车业务在特定场景下应用，能实现全自动驾驶。随着它的量产，也能一同拉低一些硬件部件的成本价格。而长城汽车在生产车辆上的经验以及代工物流车的生产上，都能给毫末智行提供巨大的帮助。

　　软硬件“混血”团队

　　得益于长城汽车的支持，在毫末的团队中，两种不同基因的人才快速汇集，实现了“混血”。

　　在初始团队中，有大量汽车阵营的人才来自长城汽车，他们对汽车硬件了解深厚，也有大量来自头部互联网自动驾驶团队的人才，来完善系统中的算法和模型。据张凯介绍，在接触毫末的投资人中，普遍对毫末团队的评价是“务实，如果能融合好，就是最强团队。”

　　这也是毫末区别于其他初创的自动驾驶公司的优势，它背靠汽车主机厂，有综合性的人才和经验，在大厂扶持下能够快速学习迭代。

　　在人机挑战赛中，在阿拉善现场的团队面对沙漠环境中的问题就能一起解决。比如在赛前准备熟悉环境时，车辆根据原有经验选择的路径陷入沙丘中，算法工程师和车辆线控工程师就能从中分析自身负责部分的解决办法，商量后就能碰撞出方案。

　　而在物流车业务上，来自车厂的工程师们就能与软件系统工程师协作，在设计和生产物流车硬件时提供车厂制造业的经验。

　　这种配备，可以说，很难一开始就在一个初创的自动驾驶公司里实现。而毫末则是“站在巨人的肩膀上”，才实现了快速启动，快速融合，快速出成果。

　　而接下来，毫末智行也将启动新一轮的融资，资金将用于平台开发、人员招聘和量产准备。当商业模式具备，量产落地问题理顺，资金即将到位，就该是该毫末智行快速发力的时候了。

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