○從純視覺到多傳感器融合——Auto X的技術發展史
肖健雄在業界被稱為X教授，其最核心的技術就來自於三維深度學習和用於雷射雷達的深度學習，同時作為普林斯頓大學計算機視覺與機器人實驗室的創始人，在機器視覺方面（攝像頭領域）也是絕對的權威，過往的經歷深深的影響了Auto X的技術發展。
1）新公司伊始：Camera First
Auto X第一代的自動駕駛技術起源於機器視覺，簡單的說就是用攝像頭去作為主要感知傳感器進行自動駕駛的研究。
自動駕駛系統對於解析度的要求是很高的，因為道路上會出現各種場景，車輛、行人就不多說了，還有很多類似小狗、小貓、滑板車等不同的小物體出現，只有高解析度才能得到更細緻的場景信息。
Auto X在視覺方面有兩個較大的突破，第一個在於基於雙目的三維視覺，它的本質有點類似人眼，用兩個攝像頭進行場景的感知，最終可以通過算法得到非常密集的三維點雲。
第二個突破在於感知方面，Auto X通過單個攝像頭來完成實時的物體位置和角度信息識別計算，以此精確的對障礙物進行判斷。
當然，攝像頭價格低廉也是肖健雄選擇以此入局的重要因素之一。相比動輒幾十萬的雷射雷達，攝像頭的價格幾乎一個天上一個地下，較低的價格帶來的好處是更容易落地，這樣就能迅速帶來規模化生產。
總的來說，Auto X第一代的自動駕駛方案，既體現了肖健雄本身的技術烙印，也有向市場、資本妥協的一面。
2）從第二代開始配置更多傳感器
快速發展的Auto X得到了資本的青睞，融資也讓Auto X獲得了更多發展資本。本身的技術路線也在不斷升級。在完成了對視覺技術的積累後，從第二代開始Auto X開始向多傳感器融合進軍。
但是攝像頭在探測距離和惡劣天氣方面確實不如雷射雷達等傳感器，所以最好的方式當然是多傳感器進行融合，實際上在Auto X的第一代方案裡，也融合了雷射雷達和超聲波雷達等傳感器。
言歸正傳，從第二代開始，Auto X的自動駕駛路線就進行了傳感器融合的變化，之後一直到目前的第五代，大致的硬體組成都沒有發生太多的變化，只是在細節上進行了一些升級。
在這樣的研發思路下，Auto X大致開發出兩大類產品，一個是前裝的傳感器集成設備；一個是自動駕駛行為決策類產品。
我們先來看看前裝的傳感器集成設備。Auto X的前裝硬體類產品一共有兩種，一種是應用在第三代自動駕駛車上的這種傳感器固定裝置，第二種是被命名為xFusion的傳感器固定器，這兩種產品的本質就是如何將多種傳感器硬體進行組裝融合，同時可以滿足車規級的需求。
從形態上看，這個類似於大蘑菇的造型是目前自動駕駛車常見的形態，看起來只是簡單地將傳感器安裝在車頂，實際上暗藏乾坤。
當然，這種產品由於凸出較多，其風阻表現並不好，同時造型也不夠優美，因此第二代產品xFusion才是Auto X前裝硬體的未來。它的整個設計都採用平板式，在造型上能夠和車輛進行很好的結合。
在傳感器搭載上，xFusion為不同傳感器預留了搭載位置，包括固態雷射雷達、毫米波雷達、攝像頭、GPS以及IMU等。
仿真器也是Auto X的一個核心。百度曾經說過，仿真平臺是自動駕駛中不可缺少的核心。如果說路測是自動駕駛廠商驗證自己技術的一張考卷，那麼仿真就是大考之前的模擬考試。它可以在虛擬的世界中測試你的無人駕駛系統。
為此，Auto X單獨開發了自己的仿真器xSim。這種仿真器屬於三維仿真器，它可以虛擬出三維的數位化環境，比如車輛、地面、街區，同時還能模擬這些物體的物理特性和運動，以此讓測試更真實。另外，它還能模擬出攝像頭、雷射雷達等不同傳感器的輸入。這套仿真器可以實現Fully Deterministic完全確定性仿真，確保場景可100%多次重複再現。配合Auto X XCU，真正實現硬體閉環仿真測試。
關於自動駕駛的仿真我還想多說兩句，使用仿真確實可以比路試減少財力和時間的消耗。但路試是仿真的基礎，而且是必不可少的。Auto X在2017年就獲得了美國加州的自動駕駛牌照，並可以上路測試，這就是為了積累路測數據，有了路測數據才能讓仿真數據更真實。當然路測數據也並不是一味的量越多越好，路測數據是量和質的結合，你在空曠的沙漠裡收集再多的裡程都不如在繁忙的都市街頭跑一圈來的數據有價值。
除了仿真器的開發，地圖也是Auto X的一個重要技術。當然，這裡的地圖不是指我們使用的導航地圖，而是應用在自動駕駛領域的地圖。
○商業化落地路在何方？
談技術不談落地就像是在建造空中樓閣，自動駕駛怎麼落地？它的商業化模式到底如何？這些都是自動駕駛公司一直在思考的問題。目前來看Robotaxi以及低速無人物流車是比較清晰的兩個方面，而肖健雄也有著自己獨特的理解。
在美國，Waymo是當之無愧的排頭兵，它是最早取得美國加州頒發自動駕駛計程車許可牌照的公司。而緊排其後的是一家中國公司——Auto X。
你可以在上海憑藉高德地圖對Auto X的無人駕駛計程車進行體驗（上圖為上海的Robotaxi車隊），不過現階段還在主駕駛位置存在安全員，並不是完全的「無人」。之後武漢取得了示範運營許可，政府允許其進行載人試運營。
目前Robotaxi是完全免費的，實際上在未來Robotaxi是否收費或者如何收費仍然是個問題，和目前的計程車公司運營的車輛不同，每臺自動駕駛計程車價格昂貴，大約單價都在100萬人民幣左右，短距離出行收取的幾十塊錢車費根本無法平衡運營的成本，所以現階段Robotaxi都將是體驗為主。其實如果我們換位思考一下也能明白自動駕駛公司努力運營這種昂貴自動駕駛車背後的道理。
自動駕駛無人車也是同樣的道理，雖然我們現在擔憂其高昂的售價，同時對營利模式也有困惑，但隨著技術的升級和科技的發展，只要不斷的投入必然會找到發展的方向。
可以說在Robotaxi方面，Auto X是抱有積極的態度，肖健雄坦言現階段無法依靠自動駕駛或者說Robotaxi賺錢，它更像是一種對自動駕駛落地的探索，但背後的意義依然巨大。
除了Robotaxi，肖健雄還向我們描繪了另外一種自動駕駛的商業模式。我們知道飛機是很貴的，高額的單價讓飛機只能成為少數人擁有的「大玩家」，但航空公司們發明了賣票的形式，我們可以購買機票去享受飛行的出行方式；自動駕駛或許也可以如此，自動駕駛單車價格昂貴，但我們可以購買自動駕駛的服務，這也不失一種新的商業形式。
至於我們經常在新聞上聽到的無人物流卡車，Auto X反而並不樂觀，這主要由於國內的物流形式影響的，中國目前在物流運輸方面個體戶較多，沒有統一管理是很難完成無人物流的操作，所以你會更多見到京東、順豐有無人物流的演示，只有大集團統一管理才能在卡車物流上有所建樹。
寫在最後：Auto X是國內最早進行L4級別自動駕駛研究的科技公司之一，短短幾年積累了不少經驗，雖然在早期有不少人對X教授靠視覺路線發展自動駕駛的想法持有懷疑態度，但從這幾年的發展看，肖健雄並沒有走錯，依靠視覺路線漸漸發展起來的Auto X正在快速迭代發展，最終取得了在2019年美國加州機動車管理局（DMA）自動駕駛汽車脫離數據報告前五的成績，榜上有名是對質疑者最好的反擊。
| 2019年加州自動駕駛脫離報告匯總表 | ||||
| 測試公司/廠商 | 測試車輛（單位：輛） | 測試裡程（萬英裡） | 脫離次數 | MPI |
| 百度 | 4 | 10.83 | 6 | 18050 |
| Waymo | 148 | 145.41 | 110 | 13219 |
| Cruise | 228 | 83.1 | 68 | 12221 |
| Auto X | 8 | 32.05 | 3 | 10684 |
| 小馬智行 | 22 | 17.48 | 27 | 6475 |
當然，我們也希望有更多中國自動駕駛企業在這場科技競賽中脫穎而出，或許未來汽車的格局就真的會發生大的改變。（圖/文 汽車之家 冷曉陽）