内容简介：拿下加州路测牌照，发起两项算法挑战，图森为重卡自动驾驶都做了哪些准备？
继本周图森与Pony.ai双双拿到加州自动驾驶测试牌照后，今天图森又在北京召开了媒体沟通会。除了宣告获得加州路测牌照，这家成立一年零九个月的公司还公布了他们围绕卡车自动驾驶的研发进展和商业规划。
过去一年，图森团队飞速增长到了176人（2016年8月的数据是约70人）。目前他们已经与国内的重汽厂商陕汽、一汽合作开发自动驾驶卡车，同时官方早前也公布了与河北曹妃甸工业园区管委会、上海国际汽车城合作，共建自动化物流基地。
图森CEO陈默明确地告诉媒体：他们希望成为公路港与公路港之间的驾驶行为运营商，今年的研发重点是实现限定条件下L4级别的自动驾驶，到2019年希望实现L4级别全天气条件下卡车自动驾驶的商业化。官方公布的研发进程规划是这样的：
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今年Q2，在中国，公布L2级别非极端天气、非夜间路况的货车自动驾驶demo；
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今年Q4，在中美两地，实现L4级别非极端天气、非夜间路况的货车自动驾驶功能性demo；
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明年Q4，在中美两地，公布L4级别产品级的货车自动驾驶demo；
直到2019年，货车自动驾驶将正式投入商业化运营。
货车自动驾驶与商业化
加州DMV颁发的33张自动驾驶测试牌照代表了绝大部分美国本土和跨中美两地的自动驾驶技术团队，而在中国本土的自动驾驶团队又以智行者、驭势为代表。
很有意思的是，传统汽车产业的大腕——车企和Tier 1都瞄准了2020年开始的L3级别自动驾驶乘用车量产，Waymo、Uber、Nutonomy等较早投入研发的互联网公司则瞄准了自动驾驶出行服务，国内的自动驾驶技术公司今年大部分火力集中在低速、特定场景的自动驾驶。高速路段的货车自动驾驶暂时没有那么拥挤，但除了图森外，Waymo、百度、ZOOX和Plus.ai等团队也在陆续参与进来。
根据美国卡车运输协会的数据统计，全美有8级重卡356万辆，卡车司机约340万名，这些司机的平均年薪是6 - 8万美金，平均年龄49岁，大部分新入行的卡车司机是从原来的岗位退休的司机。而在中国，目前保有2000多万辆货运汽车，3000多万名货运司机；长途公路货运中，人员工资成本占了41%。人员短缺是长途物流领域的一个瓶颈，甚至反过来影响到重卡的制造。更不要说货车事故和疲劳驾驶在所有交通事故中的高致死率。
雷锋网 (公众号：雷锋网) 注：图森的自动驾驶卡车样车
图森为自己设计的商业模式与Waymo或者Nutonomy类似：
通过整合底层的计算、传感等硬件，以自己核心的算法能力，把这些技术与车企共享，由车企来制造具备自动驾驶能力的汽车，这样自营车队的企业或者第三方的物流承运商都可以使用由图森提供的驾驶行为运营服务（自动驾驶能力）。
图森与上游硬件公司以及车企、Tier 1主要是联合开发的关系，他们向需要驾驶服务的企业提供服务，并且通过“降低对方的驾驶员成本”来收取一定比例的服务费。
目前在上游的合作开发一块，图森主要向陕汽、一汽采购重卡，后两者则协助加装传感器以及开放部分车辆控制的接口，NVIDIA的计算平台、AWS的云服务以及速腾聚创在激光雷达上都与他们有深度合作。
图森的技术实现路径
图森团队脱胎于图像识别在互联网广告的应用，侯晓迪、王乃岩几位核心成员都是机器视觉领域中的大牛，图森的感知方案也会以视觉为主，毫米波雷达为辅。陈默算了一笔账，摄像头+雷达+GPS+计算单元等一揽子硬件成本在1万美金以内。
除此之外，图森的解决方案中还包含了高精地图的绘制，主要是指全国干线高速公路网的高精地图。相比一个城市的高精地图，干线路网的高精地图制作和更新难度大大降低了。他们会先通过LiDAR建立初始地图数据，采用2D图像数据在测试和运营中保持地图的更新。
从一个公路港到另一个公路港之间的驾驶，图森希望尽快在功能上实现主动避障、超车换道、车辆交汇、编队行驶、汇入和避开车流、全部及局部路径规划。陈默说，在保证准点到达的情况下，他们甚至可以选择保守的驾驶策略，将车速控制在限速以下一定范围，同时遇到从未遭遇过的工况时，可以选择把车停下，由司机人工接管。
关于自动驾驶的测试，由于法规的原因，美国亚利桑那州和内华达州会是重卡测试的主要阵地，加州不允许卡车自动驾驶上路，但图森的美国团队位于加州，他们主要会在加州利用乘用车快速地验证新的研发成果，而在国内曹妃甸则为他们开放了一部分公路测试路段。
专门针对自动驾驶的“正确”的数据集
这是最近几天侯晓迪和王乃岩通过几场对外宣讲试图解释的问题。去年在KITTI数据集中，图森一口气拿下了包括车辆检测、行人检测、自动车检测、车辆追踪等在内的多项记录。公司COO郝佳男告诉雷锋网新智驾，传统CV领域的数据集有它的价值，但现在看来包括KITTI在内，它们与自动驾驶需要解决的实际工况方向并不是一致的，甚至是一种错误的引导。
从去年开始，图森通过与申通在内的几个合作伙伴采集驾驶视频数据，并将这些真实路况数据清洗形成了一个包含3000多个时长1秒的视频集合，官方将这个数据集命名为TuSimple Benchmark。
在这个数据集中，图森发起了2项挑战：一个是车道线检测，真实路况下车道经常存在污损和遮挡的情况，而它又是实现车辆巡航和定位的一个关键点；第二个是，判断其他车辆的速度和距离。这两项挑战截止到7月15日，他们打算在今年CVPR上给前三名颁奖。
眼下，图森的兵马应该是国内自动驾驶领域除百度IDG外规模最大的团队，在未来也做好了屯粮的打算（2017年Q4拟融资3000万美金以上）。开往未来的货车什么时候出发？我们拭目以待。
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