中国自动驾驶领域又多了一个新玩家，这个新玩家却有一副熟面孔。
昨天上午，倪凯宣布创办自动驾驶公司 HoloMatic （禾多科技）。一个月前，主管乐视汽车无人驾驶业务的倪凯从乐视低调离职。之后，关于这位无人驾驶专家加入四维图新的说法甚嚣尘上。
事实证明，坚持从事自动驾驶领域才是这位“中国无人驾驶第一人”想要的。与许多初创公司相似，他希望找到极具商业化应用场景的细分领域，并快速在这个细分领域站住脚。
倪凯新公司的名称“ HoloMatic”，寓意“完全地、安全地控制”，将提供构建基于人工智能技术和汽车工业技术的自动驾驶解决方案。很明显，这家公司瞄准的是对自动驾驶汽车内在核心的控制——而这个赛道上并不乏“激进”的选手。
“在实现自动驾驶的过程中，互联网公司往往是最激进的，这是由他们的基因所决定的”，倪凯说。
是的，互联网公司正在这条赛道上“抛头颅洒热血”，这一点我们也能够从以下几家公司身上得到论证：2009年起，Google 就在研究自动驾驶，其目标是到2020年发布一款不需要人驾驶的汽车，但今天，最先把接近全自动驾驶体验带给消费者的公司是特斯拉——一家比 Google 晚成立7年的公司；2015 年，Uber 在 一下从卡耐基梅隆大学机器人研究所挖了 50 多名研究员，专注开发 L3 到 L4 自动驾驶；坚信“软硬两手抓”的苹果公司，其自动驾驶造车项目在近期不断传出“缩水”传闻。
按照美国汽车工程学会的划分，自动驾驶分为五个等级。相比于已经推广商用的第一级和第二级自动驾驶技术，绝大多数国内外公司瞄准的都是第三级（L3）和第四级（L4）自动驾驶技术。
然而，无论是做软件还是硬件，或是在 L3、L4 还是 L5 的自动驾驶系统上，所有人都想尝到自动驾驶最大的“甜头”——一套能将软件和算法结合起来的解决方案，但却各有各的跟头要栽。
但倪凯的 HoloMatic 似乎找到了一个新的突破口：我们为什么不研发一个准 L4 等级的系统，但在产品中将其降维为L3 系统来使用？HoloMatic 将这样的系统标准称为 L3.5。 L3.5 自动驾驶系统，正是 HoloMatic 研发的核心目标。
所以，倪凯和他所提出的 L3.5 自动驾驶系统，究竟是自动驾驶的捷径还是弯路？带着这个疑问，DT 君独家专访了这位新晋 CEO。
图丨倪凯
“用准L4的系统来做L3的技术”
问：是什么样的契机让您产生创业的想法？创建Holomatic的出发点是什么？
倪凯：今年年初，我产生了创业的想法。之前我一直在不同的轨道上做这件事情，包括从学校的角度，从互联网人工智能的角度去做自动驾驶。在乐视的时候，我更多是和汽车行业的供应商一起去做量产车的项目，那个阶段也让我产生了很多对行业的思考。
在这个特定的时间点上，我觉得存在一个自动驾驶的窗口期，我对如何在这个窗口期上找到自己的定位也有了自己的想法，所以我决定创业。
首先，我觉得中国是一个非常独特的市场，不仅场景独特，然后市场也很大，它本身就足够养活自己的每一块业务，而这些业务也是非常有自己特色的，以至于在欧美做自动驾驶的公司到中国来会有水土不服的问题，比如说，周围车辆的驾驶习惯，道路的拥挤程度就完全不一样，这是我的第一点思考。
第二点，自动驾驶整个产业链非常长，不少团队更多的是基于自己的假设来做整个系统。也就是说，他们的做法往往是先独立做一个原型，然后把这个原型技术使劲去往汽车行业推。但是，事实上汽车行业是相对封闭的。我们之前有和很多汽车行业的人聊过，一个公司要进入汽车行业，进入其中的供应商体系，最后真正能够成为其量产项目中的一部分，这个过程是非常漫长的。
我的理解是，接下来的几年，我们要做的事情肯定不是闷着脑袋做一个与世隔绝的系统。
第三点，我在思考公司的核心竞争力在哪里。我相信，在中国，数据是一个非常关键的因素，我认为最近这几年是自动驾驶的一个窗口期。如果在这个阶段，业务和数据能够同步上升的话，可以带来最终的壁垒。特别是在偏软件和算法的领域，数据会越来越重要，所以说数据是进行技术迭代，推动整个技术主线发展的一个核心因素。
所以，基于这几点考虑，我们现在更多地希望在中国推自动驾驶，并且是推能够面向量产的自动驾驶技术。
图丨HoloMatic办公楼外景
问：您提出的L3.5是基于一个什么样的考量？
倪凯：面向量产的自动驾驶有L2的，也有一些车厂在做L3的，还有一些不是量产的L4的技术。对于HoloMatic来说，首先，我们希望做一个面向量产的技术，但是L3存在一个争议较多的地方：让人去接管这件事情本身是否具有实操性。Google就认为，因为人对机器的依赖，人不见得能及时到位进行有效接管。但是，你反过来想，如果一个L4系统增加了一个人为接管的选项，其实它在安全性上是一个加分项。毕竟，即便是一个L4系统，也不能百分之百保证自动驾驶的安全性。我相信，大多数人还是会选择在任何时候至少还掌握着一部分控制权。
我觉得把驾驶员的接管从整个产品体系里完全拿走，还是值得争议的。
因为Google的宣传，直接做完全的无人驾驶L4系统的呼声一度很高，但是，一些传统车企后来也有了反思。目前来说，大部分车企还是认同L3相对来说更容易落地。
市场上对实现 L3的技术路线并没有一个明确的认识，最后的技术方案还有很大的想象空间。L3自动驾驶的定义是有的，但并不涉及人接管的频率，也不会去定义人接管不了的情况下，车会怎么样。一个极端的例子，最不靠谱的L3一有事情就停下来让人接管。从定义上来说，这也是L3，但这是无法商业化的。
我们要考虑怎么做一个更好更安全的L3，怎样处理紧急情况，怎样实现更好的人机交互，让人介入的频率尽可能低，整个技术的趋势是更往L4靠拢。
所以，我们之所以提出L3.5这个想法，是想明确表述我们自身正在做的事情区别于一般定义上的L3，是要体现出我们的技术方案充分借鉴了很多L4的考量。
简单来说，我们是在用准L4的系统来做L3的事情。
问：在L3.5的系统中，如何平衡介入频率和安全性之间的关系？
倪凯：首先，驾驶员接管的频率本身会很低。其次，即使驾驶员无法及时接管，L3.5的技术肯定是在这一方面也需要有所考虑。即使在人介入不了的情况下，车自己也有一套紧急方案能保证安全，比如说靠边或者自己缓慢停下来。这些是L3本身不要求，但是在做L3.5时需要考虑的事情。
自动驾驶这个涉及到人身安全的技术如果不做到100分，那基本就没有成为产品的可能。所以自动驾驶的产业链细分是有一定道理的，这样每个公司集中精力做自己的部分，才有可能做到100分，否则很难有公司可以从硬件到软件都做到满分。
在全世界范围内，自动驾驶在很大程度上还是一个尚未解决的问题，而解决这样的问题，我相信对于任何技术型的初创公司都是一个非常享受的过程。
图丨HoloMatic已加入了Nvidia Inception计划，该计划对表现突出的AI公司进行虚拟加速器的扶持，在产品开发，原型设计和部署等关键阶段提供支持
问：那现在这个系统进展到哪个阶段？
倪凯：我们现在正在进行一些核心模块的开发，同时跟一些合作伙伴推进联合开发的项目，后续如果有新的进展的话，会和大家及时分享。
从产品的角度来说，L4更适合共享用车，但是现在的共享用车并没有足够发达。那么在这之前，数据的主要获取渠道还是大众消费者的自购车辆。所以我觉得这一条道路是可持续的，从技术上来说也是可以往前走的。
我们现在的产品计划都是会在2019、2020年发布，但是中间比如明年会有一些阶段性的成果出现。
“我们不希望搞一个大而全的自动驾驶系统”
问：除了L3.5之外，我们与其他自动驾驶初创公司还有哪些不一样的地方？
倪凯：第一，我们希望把产品和技术聚焦于中国的道路、中国的市场。 中国的市场不仅够大，而且又足够独特，这些都有助于形成壁垒；第二，在技术路线上，我们会和汽车行业的合作伙伴深度合作，而不是找辆车来，在上面自己搞自己的一个系统；第三，我们的核心技术会直接为最后的功能或模块服务，我们不希望搞一个大而全的自动驾驶系统。
问：在数据收集方面，有没有什么比较独特的地方？
倪凯：数据收集上，我们会和战略合作伙伴包括地图厂商紧密合作。因为目前在中国，高精度数据采集的资质是严格受控的。通过合作我们即避免了法律风险，也增加了我们的数据源。
不过，虽然传统的地图厂商有他们的优势，但是对于自动驾驶来说，数据的概念就扩大了，收集传感器和车身的数据也是很重要。未来的数据采集不会仅仅是地图厂商现有模式下的采集车跑出来的。如何实现真正的众包采集，这需要产业链上下游的合作伙伴一起合作。
问：HoloMatic一开始就是决定要做软件的吗？
倪凯：其实不能简单地说我们是做软件，因为自动驾驶本身是个系统工程，而我们要做的是“封装”的自动驾驶，包括传感器、嵌入式设备大部分硬件，现在做的最好的都是国外的公司。但这不代表中国在自动驾驶这件事上没有机会，重点还在于整合。而我们就是一要把软件做好，二要把系统工程整合这件事做好，毕竟整合之后的系统才是可以量产的系统。
在技术技术路线这部分，初创公司与百度之间还是有差异的。百度毕竟作为大公司，可以尝试不同的方案，而作为创业公司来讲，我们还是要找准自己的定位，按自己的路来做。
“过度关注人工智能，很有可能会忽略系统性的问题”
问：目前自动驾驶领域的“玩家”特别多，有传统车厂、互联网巨头、初创公司等，你觉得哪一方表现得更激进？
倪凯：肯定是互联网公司。激进本身不一定是一种优势，但是如果一个公司带有这种基因，会让它跳出思维定式来思考如何解决问题。
另外，这些公司在人工智能上的技术储备相对要强一些。打个比方，一个名校毕业学图像识别的学生，他更可能去选择一个更加朝气的做人工智能的创业公司，而不是传统车企。不同的公司对不同的人才的吸引力也是不一样的。
而且自动驾驶的最终实现也不是单靠人工智能这一项技术。如果你过度关注人工智能技术，很有可能会忽略系统中其他的问题，最后演变成系统的短板，反而会让整个自动驾驶的进程变慢。而且由于自动驾驶的产业链非常长，不是一家公司就能把持整条产业链的。赢家通吃的局面不会在整个产业链上出现。但是在某些细分的环节上，这可能发生。
问：很多问题可能有更好的解决方案，但是由于人工智能太火了，都想从人工智能入手，这个现象你怎么看？
倪凯：这个问题要看怎么去定义人工智能。如果是宽泛的定义，自动驾驶本身就是人工智能的应用，做自动驾驶离不开人工智能。如果从具体的人工智能技术，比如深度学习和增强学习，这些技术如何快速做到产品中，其实还有很大的挑战。
仅有人工智能软件上的技术肯定是不能解决问题的，尤其是跟车相关的硬件。我们的研发从一开始就跟汽车行业紧密合作，我们做的是面向量产的自动驾驶技术。
“自动驾驶的技术壁垒要与汽车行业紧密结合”
问：你对“自动驾驶第一人”这个名号有什么看法吗？
倪凯：其实我并不是特别看重这个名号，它顶多是对过去的事情的一种肯定。自动驾驶就像跑马拉松，谁跑在前一百米并不重要，关键是有一个正确的跑步姿势，穿了一双合脚的跑鞋，拥有足够的体力和耐力。而对于初创公司来讲，就是要求有一个可行的技术路线和业务模式，有一个比较好的现金流，然后有一个核心竞争力的积累。总之，要建立技术的壁垒，并与汽车行业相结合。
问：你如何看待百度的阿波罗计划？
倪凯：阿波罗计划对于做L4原型方案的公司会有较大影响，因为阿波罗计划的实质目前主要还是着眼于L4的功能。而阿波罗跟整车自动驾驶解决方案的重合度就要小很多，做量产方案一直不是百度最强的基因所在。
此外，阿波罗计划的落地和商业化不会很快，尤其是考虑到其中较明显的L4基因。那么这个过程中可能会面临几个问题：首先，这个计划需要持续的大量的投入，需要有很大的耐心和很强的执行力；其次，因为战线拉长，就要考虑中间是否会出现颠覆性技术（例如某些新型传感器的技术，定位的技术），将先发者和后发者的技术水平拉回到同一起跑线，这是一个比较大的系统风险点。
问：可以介绍一下您团队里的成员吗？
倪凯：我们团队主要来自两种背景，第一类来自像奔驰、宝马和博世这样的汽车行业，他们主要做一些产品、技术的定义的工作，就是和汽车行业产品化相关的事情；第二类来自百度、微软和乐视这样的互联网行业，他们主要做一些新技术的研发。
人才始终是我们需要面对和克服的问题。但首先我觉得社会对自动驾驶这个方向还是认可的，不管要多长时间才能实现，还是有很多志同道合的人来做这个事情；其次是我们团队在自动驾驶行业积累了很久，一个比较好的团队就是以旧带新、不断成长，我们还是有一个较高的起步点。
