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慕光盲人重建中心志工游本全代表反映該中心在台九線往北方向的候車亭及往前方紅綠燈路口設有盲人過馬路的管制按鈕處，因緊鄰水稻田及水利溝，盲人至該兩處安全堪慮，為防摔落意外事件，陳請建設安全防護設施。
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Momenta完全無人駕駛首次曝光！城區道路混行無接管，遭遇逆行也不怕，特斯拉Waymo路線二合一
本文來源：量子位微信公眾號 QbitAI 作者：李根
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Momenta（現在）是一家怎樣的公司？
宏觀印象：學霸創業、中國無人車獨角獸、賓士母公司戴姆勒加持、自動駕駛第一梯隊玩家……
產品業務：高速場景方案產品、L4級自主泊車產品交貨、最高等級高精度地圖資質……
一千個維度有一千種答案，但也頗顯盲人摸象。
只是從今往後，Momenta的技術路徑開始完整清晰。
在通往自動駕駛實現大道上，之前有漸進式的特斯拉，也有一步到位的Waymo，天下方案，莫過於此。
而現在，Momenta集二者之所長，避二者之所短：
Tesla+Waymo，就是Momenta。
▌完全無人駕駛發佈
12月26日，Momenta對外正式發佈L4級無人駕駛技術MSD (Momenta Self Driving)，開始支持城市內完全無人駕駛場景。
如果說2019年來Momenta發佈的前裝量產產品Mpilot，更像是特斯拉方案。
那麼現在，MSD上馬，則顯出Waymo路線雄心。
萬萬沒想到，自動駕駛業內一度紛爭的兩種路線，如今讓Momenta實現二合一。
但MSD究竟是一套怎樣的方案？
區別於量產前裝方案，Momenta完全無人駕駛方案中最明顯不同在於多了雷射雷達。
在其測試車中，共搭載12個攝像頭，5個毫米波雷達和1個雷射雷達。整套系統感測器方案以攝像頭為主，雷射雷達為輔，多感測器冗餘。
而且Momenta強調，除去雷射雷達，方案中的硬體選型與前裝量產保持一致——這也是Momenta“兩條腿”向前的關鍵考量，後面還會詳細講到。
不過，說一千道一萬，無人駕駛——還得以身試乘看一看。
MSD方案的試乘，選在了Momenta（蘇州），地點毗鄰蘇州高鐵北站，屬城建頻繁區域，路線全程約12公里，沿途經過30餘個紅綠燈路口：
既包括無保護左轉等典型場景，也有非機動車混行、立交橋下長路口等複雜路段。
路線中還有多處工地，也有學校、居民區、寫字樓、商業中心等生活場景。
符合Momenta該方案目標所指：城市區間內，完全無人駕駛。
而且路段基礎設施也沒有過V2X改造，依然拼的是單車智慧實力。
車流交匯交互，也是最有意思的場景。MSD方案雖初發佈，但智慧程度已有老司機風範，在試乘的幾次交互場景中，有讓行、也有選擇先過，並不基於單一規則。
同車試乘的Momenta研發總監夏炎解釋，這能體現MSD在預測規劃方面的實力和學習能力。
不過整體試乘而言，因為城市區間不同高速場景（無人車混行）和停車場（低速），Momenta的AI司機給人的印象是：安全第一，寧慫不偏激。
比如在蘇州相城道路，會出現不規則的異型車——挑戰自動駕駛系統的感知識別。
其實從當天道路實際情況來看，系統完全可以“偏激”一些，讓路不減速通過。
但安全第一思考下，Momenta工程師打造的該系統，在交通中不確定性較大的情況下，先減速，甚至刹車，確保交互雙方的安全。
而且相比人類老司機，MSD雖初生牛犢，但也展現出不凡實力。
遭遇人類司機深為苦惱的大貨車時，既要對大貨車的載貨品類多樣、形態各異準確感知，還要對大貨車行為上的激進行為有應對：
MSD跟隨慢速行駛的大貨車一段時間後，“決定”變道超車，但在超車過程中仍保持對貨車一定的安全距離，通過接近路口的實白線後才拉大橫向距離超車，保證了超車過程中的安全性。
▌完全無人駕駛新速度
12公里左右里程，按道路交規限速行駛（40公里每小時為主），近40分鐘，歷經城區內各種場景——有臨時施工、有不規則車輛，還有逆行，但全程無接管。
這樣的完全自動駕駛能力，起步最早的穀歌用了近十年，百度從開始研發到落地也超過5年，一眾自動駕駛新勢力從無到有也走過了快3年……
雖然深度學習、大數據和大計算帶來的指數加速，已再明顯不過。
但得知Momenta的速度，依然讓人不可思議：
50人左右的團隊，5個月左右的時間。
沒錯，從今年下半年交貨量產自動駕駛產品後，Momenta才開始囤積重兵，依靠公司長期的技術和數據積累，以及量產自動駕駛和完全無人駕駛通用的平臺支持，開始攻堅完全無人駕駛。
至於能夠達到城區開放道路全程無接管，之前行業內最快的友商也差不多用時1年，且積累了至少十萬公里以上實際路測里程。
所以Momenta之速，背後究竟有“引擎”？
Momenta CEO曹旭東認為，與他們內部看問題的角度、方法和戰略選擇有關。
Momenta創辦，從一開始就明確目標，要打造自動駕駛大腦。
這並非傳統汽車產業內“換輪子”，而是行業開始AI化變革後，供應鏈環節中的新機會。
汽車產業鏈中：
有最基礎的Tier1一級供應商，如博世、大陸，在系統層面、硬體層面提供產業支援。
再往上則是OEM廠商，賓士、寶馬、豐田……即車廠。
還有智慧化的基礎——計算晶片，如TI、NXP、瑞薩和英偉達。
最後，核心新增的玩家，一方面是提供出行網路的滴滴Uber等，另一方面則是提供自動駕駛所需核心演算法和軟體的技術公司。
比如定位“自動駕駛大腦”的Momenta，就處於這一層。
但即便如此，如何實現完全自動駕駛，如何最高效擁抱未來，也沒有清晰明確的答案。
至少在打造自動駕駛大腦這件事上，特斯拉方案和Waymo路線一度不可調和。
▌兩個路線的爭論
所謂特斯拉路線，是按照自動駕駛等級的劃分，從低級往高級不斷升維，通過量產汽車對場景、數據和演算法的反覆運算，最終實現完全無人駕駛。
而且正是因為堅定量產路線，也為了最低門檻獲取數據、場景和功能回饋，偏執狂馬斯克完全依靠攝像頭方案、不使用價格昂貴的雷射雷達。
所以即便2019年發佈為完全自動駕駛而生的FSD硬體，外界也不相信馬斯克2020百萬RoboTaxi的豪言。
而Waymo路線，則認為只有從一開始L4才能實現RoboTaxi。該路線中，人機共駕的高級輔助駕駛被認為有天然Bug——既要機器輔助駕駛，又要人類在緊急時刻接管，顯然不靠譜。
於是Waymo從2009年正式推動後，逐漸明確了實現方式：
原型車、規模化路測、在豐富場景中不斷反覆運算，區域內落地，終極場景是讓無人車行駛運營在任何時間、任何地點和任何場景。
但Waymo路線中，最難的是無窮無盡的“長尾”問題，現實中總會有出乎預料的新場景、特殊挑戰，這就要求自動駕駛系統足夠聰明、且學習反覆運算得足夠快。
所以概括而言，二者優缺點都很明顯。
特斯拉方案：想依靠低成本感測器方案不斷升維，難且有道德挑戰；但好處是數據“眾包”，能在量產中獲得現金流和數據流程。
Waymo路線：希望一己之力不斷擴大無人車隊規模，最終真正實現完全落地，險且依賴融資燒錢；而好處是安全性相較而言更可控，不用把車主當小白鼠。
但如今Momenta之行動，所謂“兩條腿”戰略，卻實現了特斯拉和Waymo路線的二合一。
即，通過量產自動駕駛產品獲得海量數據，持續研發數據驅動的核心演算法，打造閉環自動化工程體系，發揮數據價值，高效反覆運算數據技術，最終實現完全無人駕駛。
同時，MSD的技術框架中不同感測器的感知演算法相互獨立冗余，並非完全依賴某一種感測器，因此目前量產感測器收集的數據，如視覺、地圖、軌跡數據等可以無縫應用並有效助力MSD演算法提升。
最終，一個數據流程和技術流的閉環搭建完成，量產自動駕駛和完全無人駕駛，真正互相補益。
但為何能打通？又為什麼是Momenta？
一切要從Momenta創立之初對自動駕駛的認知說起。
▌終局視角思考無人車
Momenta 2016年創辦，當時就分析過特斯拉模式和Waymo路線。
但並非為結合二者而生。
曹旭東回憶，從一開始就希望從本質出發、從終局角度思考問題。
Momenta的思考中，自動駕駛的終局，一定是L4級以上，不需要方向盤、不需要人類司機。
但要實現這個終局，結合深度學習為核心的AI新浪潮，兩大要素就格外關鍵：
一是數據驅動。
二為海量數據。
之所以要數據驅動，是因為完全無人駕駛中的長尾問題——幾乎是難以窮盡的。
唯一的可能性只有數據驅動，自動化解決大部分的問題，例如99%問題。
所以Momenta內部，“架構師”文化興盛，他們目標是架構能夠自動化解決問題的系統。
在當前系統中，Momenta的 “閉環自動化”方法論就已發揮作用，通過建立對問題自動化發現、記錄、標注、訓練、驗證的閉環過程，為技術和數據提供自動化的反覆運算能力。
而關於海量數據，這是數據驅動的原料和前提。
之前有粗略估計，實現完全無人駕駛，需要100萬輛車跑一年，每輛每天跑10小時以上。
如此海量數據，完全依靠自建車隊採集，幾乎不現實。
量產自動駕駛數據流程能夠助力完全無人駕駛，源自統一量產感測器方案。
MSD感測器方案包括視覺感測器、雷射雷達與毫米波雷達，均覆蓋360°範圍，該感測器方案子集與量產感測器方案保持一致。
所以理解了無人駕駛終局的兩大要素，或許也就不難明白Momenta此次談及的兩條腿戰略：
一條腿是量產自動駕駛；
另外一條是完全無人駕駛。
量產自動駕駛，人車共駕，以人為主，但解放人類在高速環路、停車場等場景下的駕駛時間，提升駕駛安全性及駕駛體驗。
而且通過量產自動駕駛，實現海量數據獲取——學特斯拉又超乎其外。
進一步，量產自動駕駛可以給完全無人駕駛帶來數據，通過數據驅動的方式，去自動化地解決99%的問題。
未來隨著量產產品上市，像 “活水”一般源源不斷注入MSD，推動MSD演算法不斷升級，使得完全無人駕駛系統不斷進化。
這是數據流程上的打通。
而通過完全無人駕駛，還能給量產自動駕駛回饋技術流，不斷提升體驗和能力，讓量產自動駕駛持續進步，提升行業份額。
當然，數據流程和技術流形成閉環，聽起來不算稀奇。
但真正實現這樣的戰略並不容易，關鍵是量產感測器方案的一致性、互補性，並在量產自動駕駛戰略中真正快速低成本交貨、落地。
這也是特斯拉和Waymo難以跨公司二合一的原因。
另外，作為創業公司，在數據流程和技術流閉環之外，靠融資燒錢顯然不可持續，必然還需要現金流。
所以Momenta創辦3年來，先在量產自動駕駛發力，實現數據流程和現金流方面的驗證，然後發力完全無人駕駛，同時著力於打通兩者之間的數據流程和技術流。
現在，完全無人駕駛方案發佈，數據流程和技術流的戰略雛形形成，現金流也能讓公司不受輿論和資本市場變化而左右。
曹旭東說， 目前Mpilot 和MSD的原型發佈，標誌著兩條腿的雛形期形成。預計到2019年-2024年，量產自動駕駛大規模上市，以及MSD真正的完全數據驅動，完全自動化，則是“兩條腿”戰略得到驗證的時刻，也是戰略的成型期。
▌道阻且長，行則將至
不過，也還沒到一腳定江山的時刻。
雛形初現，一切還只不過是開始。
更何況這樣的戰略完整披露，一方面會面臨質疑，另一方面也有被複製的風險。
但曹旭東並不擔心。他說：“戰略沒有優劣，戰略是選擇。這個戰略有其優點，也有難點和挑戰。我們在選擇戰略同時，也必須克服和解決其背後難點。我相信，戰略發佈後，看到的不是抄襲，更多的是爭議。在戰略執行時，遇到困難，可以選擇繼續走下去，也可以去選擇其他戰略，但我們選擇迎難而上。道阻且長，行則將至。”
按照Momenta的說法，執行層面主要面臨兩個維度的挑戰：包括技術難度和商業難度。
技術層面的難，例如數據流程的打通。曹旭東認為，行業主流都是以雷射雷達為主的技術解決方案，但Momenta是以統一量產感測器為主，需要打通量產自動駕駛到完全無人駕駛的數據流程，而他們在其中做了大量的技術創新。
在矽谷拜訪時，曹旭東也講到Momenta的戰略和已解決的技術難題，得到很多行業專家的認可和欣賞，因為Momenta在做原始的技術創新，而不是簡單的複製跟隨。
商業層面的難，包括如何深入行業、理解客戶，如何拓展能力邊界及更好的服務市場。
曹旭東進一步解釋：“To B是系統性的業務，面對的是一個組織，需要得到方方面面的認可。一線客戶都有很強的技術能力和很高的技術標準，需要經過非常嚴格的技術評測。而我們經過層層驗證，最後獲得了客戶的認可，進入了量產體系。”
Momenta也有相對長遠的完整時間表。
他們內部，認定2016年-2019年是戰略雛形期，2019年-2024年是戰略成型期。
然後2024年-2028年才是真正的戰略爆發期，那時候在完全自動駕駛“這條腿”上將加速趕上Waymo。
只是現在開始，自動駕駛“面壁者”Momenta，戰略意圖一覽無餘。
▌告別盲人摸象
作用力也才剛剛開始。
從Momenta自身來說，徹底告別被“盲人摸象”狀態。
高精度地圖供應商？高級輔助駕駛玩家？量產自動駕駛交貨……
都不準確。
大道至簡，Momenta（現在）是一家怎樣的公司？
Momenta = Tesla + Waymo。
而且這種結合帶來的新場景新技能，還可能不是線性相加。
或許也是聚變反應。
比如特斯拉一直是從車角度提供方案，Waymo則是運力技術維度……
但二者結合，就是完整軟硬體集合體，載人載貨，私家車共用車，都有了可能。
簡而言之，能做的更多，可以做的更多，新價值已經展現，新邊界也就要重勘。
自然還會進一步帶動行業新格局重塑。
自動駕駛發展中，特斯拉方案和Waymo路線，一次次被提起，一次次被模仿，一次次被對標。
這樣的新玩家新勢力，無論中美，都可以舉出很多。
但今日之Momenta，在理論上真正達到二合一，並且驗證了可行性。
於是，之前衡量自動駕駛的時間表，曾經理解Momenta的框架，可能是時候刷新了。
▌One more thing
雖然Momenta是中國自動駕駛的獨角獸，但作為Momenta的船長，曹旭東最關心的並不是公司的估值。
他認為商業世界一切有為法，一定離不開價值規律本身，估值並不需要過分關心。
他關心什麼？
作為CEO，他說核心還是人，組織的學習、進步和提升。
這位Momenta創始人，今年來自上而下改變了一件小事：不再把“創始人”放在對內對外的任何地方，僅以職務——CEO示人。
他解釋說，Momenta正在最大限度通過組織變革、文化塑造，形成合夥人文化。
合夥人不分加入先後，不論年齡資歷，核心關注的是技術、貢獻和志同道合。
他希望以此吸引最頂級的牛人，讓更多有識之士加速自動駕駛終局到來。
《道德經》裡說，夫唯不爭，故天下莫能與之爭。
但真正能邁步實踐者，少之又少。
如今，無人車獨角獸Momenta，宣示兩條腿，放下“自我”，立志要做推動終局實現的那個玩家。
這就是Momenta。
【只看到冷漠，就是一種冷漠】
昨天我們分享了一部動畫微電影《冷漠先生》（連結：http://bit.ly/2piSvLg）。
故事其實相當簡單，就是一位看似冷漠的先生，在無意間幫了老婆婆之後，變得樂於助人的溫馨故事。
這麼簡單的故事，有什麼隱藏在背後的內涵呢？
一起來看看榮哲老師的微影評吧。
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只看到冷漠，就是一種冷漠 / 許榮哲
最近聽了一個故事。
一對夫妻在公園裡散步，後頭傳來兩個高中生的對話。
甲高中生：「幹，怎麼找不到垃圾桶？」
乙高中生：「我操，對啊，這麼大的公園居然找不到一個垃圾桶。」
甲高中生：「恁老師勒，老子跟它拚了，我就不信找不到垃圾桶。」
……
當高中生走遠時，妻子問丈夫剛才聽到了什麼？
丈夫：這些年輕人實在太沒水準了，滿嘴的髒話，簡直就是……垃圾！
妻子：垃圾？我很驚訝，你聽到的居然是這個！
丈夫：驚訝？難道你聽到的不是髒話？那你到底聽到了什麼？他們還說了什麼嗎？我有漏了什麼嗎？怎麼可能？
妻子到底聽到了什麼？
先賣個關子，回到本次的微電影〈冷漠先生〉。
故事梗概是這樣的：
主人翁是個中年男子，招牌動作是──習慣性的把手插進褲口袋。
我們姑且稱之為「口袋男」。
一路上，口袋一連遇到四個需要幫助的人，但他全都假裝沒看到，就是不肯伸出援手。
街口等紅綠燈時，一個行動不便的老婆婆突然伸出手抓住口袋男，才逼得他非得跟著老婆婆過馬路不可。
但口袋男的手依舊放在口袋裡，不肯伸出來。
一路上，因為老婆婆行動不便，以至於驚險萬分，眼看車子就要撞上他們了，口袋男這才終於把手從口袋裡抽了出來，用手擋下急駛而來的車子，救了自己和老婆婆一命。
口袋男的無意之舉，獲得了老婆婆的讚許，從此他改變了，他開始伸出手來了。
不只是表面上的伸出手，更是一次又一次的伸出手，幫助需要援助的人。
故事最後，同一個街口，口袋男看到另一個習慣把手放進口袋的人，於是他假扮成盲人，主動伸出手拉著口袋男二號的手。
此刻，口袋男化身成行動不便的老婆婆，他要來改變另一個冷漠的人了。
以上是〈冷漠先生〉這部微電影的故事梗概，故事一說完，寓意就一清二楚了，好像沒什麼好分析的。
等等，這部微電影跟一開始提到的「找垃圾桶的高中生」有什麼關連？
現在讓我們回到丈夫與妻子，未完的對話。
丈夫聽到的是──滿口的髒話，因而武斷的說這兩個高中生是垃圾。
然而，完全相反的，妻子告訴丈夫，她聽到的不是髒話，而是──這兩個高中生可以輕易的就把垃圾丟了，但他們一直不放棄，到處尋找垃圾桶，這是個不容易的美德。
丈夫與妻子，一負一正，兩種完全不同的觀點。
答案就是觀點！
丈夫習慣找缺點，妻子習慣找優點。
丈夫是一般人，習慣找缺點；妻子是少數人，看得見優點。
為什麼？因為相較之下，缺點顯而易見；相反的，優點常常被視為理所當然，於是很容易一不小心，就隱形了起來。
只要觀點不同，同一個故事就會輕易變成天差地別，兩個完全相反的故事。
同樣的道理，只要你肯換個觀點，微電影〈冷漠先生〉就會有完全不同的寓意。
舉例如下：
試著把缺點倒過來看。
故事一開始，口袋男一連串的視若無睹，不是冷漠無情，而是──
當老婆婆出現，主動伸出手，扶著「視若無睹」的口袋男過馬路時，觀眾這才發現自己誤會了口袋男，他其實是、個、瞎、子，而不是不肯伸出援手的冷漠先生。
輕輕轉動一個觀點，一個全新、完全相反的故事就誕生了。
當然啦，如果你願意，還可以再找到第三個觀點。
兩個高中生原本可以得到大部分人的稱讚，然而卻因為習慣性掛著嘴邊，幾近口頭禪式的髒話，就把好事變成多數人眼中的壞事。
一句小小的髒話就足以抺煞所有大大的努力。
至於微電影〈冷漠先生〉的第三個觀點故事，就交給你了。
我們活在同一個疆域，但在每個人心中，卻有著完全不同的地圖樣貌。
我們總是習慣拿著自己的地圖，自顧自的走向完全相反的回家之路。
不肯伸出援手是冷漠，視而不見是冷漠，老是看到缺點而不見優點，其實也是一種冷漠。
──完
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