阿里無人車物種進化記

作者：張葉子

編輯：Mark

出品：紅色星際（ID：redplanx）

頭圖：無人配送車小蠻驢圖片

公元2030年，我第一次在另一個星球醒來，望著眼前浩瀚無垠的星空和腳下紅色的大地，神經元檢索系統用一秒的時間告訴我，這里是火星，我的任務依舊——為殖民到這里的地球人送貨上門。
你好！小蠻驢
這是我在遙遠異鄉看到的第一個人類，聽到的第一聲問好，我從語音那變化的頻率里分析出他此刻欣喜、自豪、輕松的心情，這種情感在人類見到老朋友時比較常見。接著，根據他的語紋，我認出了他。
你好！風清揚，火星的養老生活怎么樣？
吧啦吧啦吧啦，半小時后，這個巨無霸商業帝國的奠基人舔嘴唇次數增加、語速變慢，這意味著他話槽快吐空了，我彈出一瓶匯源腎寶，說，上樓吧，你需要休息，而我要在30分鐘后趕到海王星。
卸完貨后，他的狗鐵蛋搖頭擺尾憨態可掬地走出家門，對，你沒聽錯，就是雷軍在2021年8月整出來的那條AI，它朝我叫了幾聲，我會意到今天垃圾的類型，打開了分類箱，不得不說，它比狗還出色的嗅覺識別能力用在垃圾分類上，充滿人文關懷的溫情脈脈，但除非你親眼目睹它做Bodyguard時候的殺人如麻，否則你無法相信它獸性的另一面。
正如人類。
至于為何雷軍的智能硬件出現在風清揚的家里，那就是另一個故事了，天貓精靈又去了哪里呢？答案是它已經無處不在，比如我此刻的語義分析等功能。
走出風清揚的別墅，系統規劃好路線，出發鍵啟動，趁此0交互時期，我調出了我自己的往事記錄。我將在太陽系開始新的深度學習、自我進化之路，但路程的原點則必須是我自己，我開始回憶…

1. 小G前瞻性布局

我記得的第一個人名是朱禮君，在美國馬里蘭大學獲得物理學博士學位。先后在Goldman Sachs、Amazon和Facebook從事數學建模和算法方面的研究工作。
2014年回國后加入阿里巴巴，先后帶領了天貓個性化推薦算法團隊和菜鳥網絡倉配供應鏈算法團隊。
當時他對馬云說：物流需要前瞻性研究，雖然末端配送機器人收效甚微、困難重重，但物流行業自動化的趨勢“不可阻擋”，提前研究和布局“十分必要”。
而且，低速可以緩和政策和技術等多方面阻力，讓無人配送車的規模化商業化落地比無人駕駛汽車早3-4年。
對于前瞻布局的重要性，馬云有充分認識。
于是馬不停蹄在2014年，于硅谷成立了阿里iDST（institute of Data Science & Technologies，數據科學與技術研究院），儲備下一代顛覆式技術。
對于物流自動化，馬云是十分贊同，未來每天都有10億的包裹，按照現在這勞動人口變化趨勢，自動化那是剛需。2015年，菜鳥成立了ET物流實驗室，和京東的X實驗室類似，專注于無人倉、無人車、無人機等自動化技術的研究。
2016年9月，ET實驗室就推出了第一代末端配送機器人小G，也就是我的爺爺的爺爺。它有三個格口，可以自主規劃路線、自主避障、自主上下電梯，很有“眼力勁”，電梯人多不會擠上去，會委屈地叫“這個電梯人太多，我上不去了“。

（小蠻驢內部圖片）

Hi！小老妹兒，你哪嘎達來的??？
突然有個聲音打斷了我的回憶，這是第二個和我在星際打招呼的人類，從他的口音，我識別出他是個平行宇宙闖入者，而且還是個東北人，于是我回答：我火星那嘎達的，但我老家在地球。
哈哈哈哈，咱倆有緣呀，我看你在回憶歷史，所以我就闖進來了，我告訴你阿里當時為啥要做這個機器人吧。如果阿里的口號是——讓天下沒有難做的生意，那么菜鳥的口號應該是——讓天下沒有好取的快遞。
啊？為什么這么說？
這位闖入者嘴角掛上一絲嘲諷的微笑：自從有了菜鳥驛站，除了順豐和京東，終端快遞都被集中收押在驛站，客戶只能自己跑腿取快遞，我家小區很大，有6個相關的代收點，有時候為了收一個快遞，搞得暈頭轉向，經常跑錯代收點。
有的驛站那管理水平，快遞找不到丟了也不要奇怪?？赡苎邪l這個小G，這個G就是哥的意思，是菜鳥良心發現，想把快遞小哥還給我。
不，愚蠢的人類，我告訴你他們是怎么想的。他調出萬霖說過的話：菜鳥必須實現物流行業的“全要素數字化”，從人、車輛，到倉庫、站點，從商家取貨的端，到最后一百米面對顧客的端，從外延到全球的端，到下沉到鄉村的端。
這我知道啊，就是全數字化的閉環生態。先用淘寶天貓豐沛訂單網絡物流企業，讓物流企業推行電子面單等數字化工具，拿來數據。

掌握了訂單大數據流向之后，把算法智能路徑分配、倉儲服務等項目賣給B端物流企業，未來還可以輸出倉儲自動化、無人駕駛物流車等等一系列項目增強粘性。C端用提升的物流服務體驗留住了顧客。
關于你，也不僅僅是硬件的簡單智能化。
是的，聰明的孩子，我是基于物流云全網基礎服務的全局優化和智能化的其中一環，正如萬霖所說。
后來呢？你是怎么進化的？這個闖入者好奇地問。
我在阿里巴巴西溪園區跑了一年，把園區郵局的包裹親自送到員工工位，他們只要拿出手機掃碼就可以了。這一年時間，我積累了大量數據，總的來說，園區路面比較平坦，不過我經常被減速帶卡住，那感覺不太好。
不過更辛苦的還是算法工程師陳俊波他們，為了測試，他們跟著我一走就是一天，而且還要抗著電腦調參，希望能在園區內把所有暴露出的問題都解決掉。
陳俊波是誰？
他的代號叫歌德，負責決策規劃控制算法及仿真研發工作，是浙江大學計算機系博士，曾任阿里云搜索部門反作弊算法方向負責人，淘寶數據實驗室算法負責人，菜鳥ET實驗室無人車算法負責人，被稱為小G之父，我對他太熟了。
2017年11月，他們決定對我進行升級，我化身成了2種外觀，一種外觀像一個海豚寶寶，當時叫菜鳥小G2代，功能上更智能靈活，也跑得更快；
另一種叫Gplus，車如其名，體積完全膨脹，一次能放20件快遞，變身一輛四輪可在公開道路行駛的L4配送車，志在更廣闊的天地，比如社區和校園，Gplus的貨倉還可以替換成零售和安防版本，實現其他功能。
小G2代和1代有什么不一樣呢？看著都差不多嘛！
我調出小G2代的研發者，曾經參與過嫦娥以及神舟系列飛船設計的曲項，曲項說，二代要比1代性能更高、尺寸更小但載貨量更大、機動性靈活性更強。
要調整很多設計，我們要根據這些需求設計技術參數，然后建模仿真，充分考慮各種因素后反復修改，再根據最終方案做出最終的產品，這個流程和造飛船是類似的。
闖入者張大了嘴巴，那Gplus呢？為什么又搞出來這么個版本？也是同行之間抄作業？

2. Gplus 高調入場

那倒不是，當初他們工程師想的是，讓我在小區里送快遞、巡邏、零售，慢慢的，我就會熟悉小區里每個收件人的情況，如果你平時6點下班回家，我就會在你回家路上等你，順便讓你取快遞。
我說你們怎么不是在園區，就是在校園，要么就是在小區里，原來是想著挖掘分析數據、更貼近C端顧客、增加交互頻率呀。

（小蠻驢工作圖片）

對，組成一個機器人矩陣，及時了解你的需求，滿足你的滿足。
不過選擇封閉區的理由也不只是為了靠近顧客這一個理由，還有我們對自動駕駛場景的“另類”思考。

陳俊波說過，別看這些都是封閉道路，但是沒有紅綠燈和交通規則、沒有車道線，人車混行、逆行、寵物、滑板車、自行車、機動車都會動態出現，無人車要應對的情況復雜度比高速高許多，對算法是極大的挑戰。
闖入者問，那你們后來路測了嗎？
2018年4月，G plus在杭州西溪園區附近往返10.5公里，正式走出了園區。
路測情況怎樣？
還是挺嚇人的，當時我不但要應付紅綠燈，還要應對突然闖出來的電動車和行人，雖然我由此前搭載的一顆速騰16線機械激光雷達，換成了三顆速騰剛剛發布的固態激光雷達 M1Pre，車身四周嵌入 8 顆單雙目攝像頭，但為了安全，我只允許開15公里/小時最高（最高時速可達到 30 公里/小時）。
我會把實時數據回傳云端，他們實時監測。當時團隊把路測當作是無人末端配送機器人三級測試（小范圍內的場地測試、大量的仿真環境測試）的最后挑戰，劍指年末的大規模商業化量產。
我記得2018年4月還有一輛L4技術路線改裝自林肯MKZ的測試車，好像不是G plus。
對，那是乘用車路線的路測，2018年9月，阿里發布了首款L4新能源車，打開了車路協同智能系統。2018年9月20日，阿里宣布獲得杭州無人駕駛路測牌照。
闖入者又一次嘴角邪魅上揚，我發現你們嘴上說不要，身體很誠實。

成立菜鳥，說是菜鳥不做物流，只做大腦，結果更差，物流都淪為跑腿的了；2016和國家兵工集團合資千尋位置后收購高德，說是高德不做自動駕駛，只做圖商，結果百度和寶馬談崩后，一邊和寶馬戰略牽手，一邊投資小鵬；

說是做自動駕駛只為物流，結果斑馬智行操作系統、車路協同、云計算平臺、仿真平臺、算法人才儲備、技術水平的全鏈路布局，在整個行業內也算齊全的了，路測更是，早在2018年就開始L4了。

我小蠻驢是人工智能不會撒謊，我只能說，2018年，集團確實開始重視無人駕駛這塊兒。調來了此前有傳統車企經驗、在前阿里YunOS事業群總經理張春暉，擔任主任職務，同時給到了很多資源傾斜。
那張春暉是怎么想怎么做的呢？
他把物流分為倉里和倉外自動化，倉外場景又分干線物流（高速卡車、輪船、飛機等）、城市（室內）、末端（最后一公里的園區校區等）三個部分。

無人駕駛在干線高速速度很快，場景相對封閉，屬于結構化場景；中間的城配階段，車輛速度不能太快但也不能太慢；末端物流速度較低，但場景更為復雜，屬于非結構化路面。

從商業和技術結合落地前景上，從高速和末端兩頭入手是最容易落地，最容易實現商業價值閉環的。

再細化，阿里采取的優先順序是：末端大于高速大于城際間，先從兩頭入手發展，然后不斷迭代，技術產品成熟之后，再主攻城市物流無人配送領域。

最終打造一張新型立體智慧物流網絡，無人重卡、無人輕卡、無人物流小車在菜鳥大腦的人工智能協調下，自動分揀、自動分配路徑、自動配送、各個環節無縫對接。
好龐大，怎么去實現呢？
必須得協同產業鏈上下游一起來，為此我們實施了“駝峰計劃”，與一汽解放、北京航空航天大學無人機團隊、速騰聚創、GTI、點我達等多家公司聯手，成員單位覆蓋了整車廠商、無人機廠商、激光雷達公司、芯片公司以及具備無人設備落地場景的公司等。
高速方面，菜鳥打出“公路高鐵”概念，頭車使用無人駕駛技術，后面的隨車通過無線網絡與車頭協同，整個車隊按照固定間距組成車隊行駛。
如果有其它車插隊怎么辦？
車隊中每輛車都能自動行駛，最后歸隊。

這樣做目的是什么？

降低成本，那么貴的自動駕駛套件，只用在頭車上就好了，隨車只需配備基礎的雷達和通信設備。

低速無人物流車方面呢？

為降低功耗，聯合GTI全球首發了基于AI芯片的計算平臺；增加多種型號載重的貨箱快遞車、開發移動自提柜、移動咖啡售賣車等多場景用小車；和中國物流科技城建設新能源物流示范基地；從車頭、底盤、車廂三個模塊出發來組織和標準化供應商系統。

在園區一般是怎么落地的呢？

稍等，我為你請出當時的無人車運營負責人許良，許良的無息投影立馬出現，他說，首先，我們會和不同的封閉園區、校園、社區的管理人員進行分析探討，選擇合適的場景進行落地，確保無人車能夠運營。

其次，我們會協調團隊里的算法工程師、地圖采集工程師、集成測試工程師以及車輛維修人員等，讓每個人各司其職，遇到問題也能及時收到反饋，保障小G的順利運行。

闖入者很滿意，他又問，剛才你提到集團內部資料傾斜都有些什么？

你還記的我提到過的iDST嗎？

我知道，就是阿里內部專門刷國際頂尖論文和比賽的團隊。

呃，這個當時是阿里的核心技術研發團隊，2017年，一位人工智能大咖任小楓加入iDST，和菜鳥合作，促成了我的感知算法提升，讓我的視覺精度超出了同行。

KITTI數據集知道嗎？全球最權威的自動駕駛計算機算法評測數據集，阿里巴巴團隊囊括三項道路場景分割任務第一，分別是鄉村道路、多車道和整個場景道路綜合評測場景準確率第一。

大咖的技術就是牛，不過當時你們的Aliailabs（人工智能實驗室）和達摩院自動駕駛實驗室也成立了吧，iDST和這兩個研究機構在集團內部是怎么分工的呢？功能重合不會有利益沖突嗎？

據說各有側重，Aliailabs主要做天貓精靈、太空梭、太空蛋這些高科技智能硬件的產品化，負責人淺雪也是早期淘寶產品經理之一，部門里產品運營和銷售力量很強；

達摩院自動駕駛研究方向涵蓋了感知、定位、決策控制四方向，還有仿真和數據平臺開發，研究結構更全面，規劃更側重基礎技術突破。
當然也有利益沖突，Aliailabs寧愿外采思必馳的語音識別也不用iDST的…

闖入者暗暗發笑，人工智能一個優點就是不會撒謊，有啥說啥。

等等，我們跑題了，關于資源傾斜，還有高德高精地圖的助力，不過高德更注重高速公路這樣的大場景，所以在一些小場景方面，還是需要我們自己去做三維重構、矢量圖的構建。

當時大家都意氣風發，萬霖說，年底小目標，無人物流車要全面商用，張春暉說，三年內量產 10 萬臺應該沒有問題。

后來呢？

張春暉去斑馬網絡當CEO了，任小楓去高德當首席科學家去了，主導無人車項目的谷祖林從菜鳥離職，去山東豪馳的汽車做矩陣汽車去了。

為什么？

因為除了芯片、傳感器這些自動駕駛線上的供應鏈不成熟，無人車量產的工程化問題也需要克服，他發現傳統整車廠這方面是空白，所以回流到傳統制造業，去做活產線去了。

什么是活產線？

就是給予無人車的整車設計和供應鏈系統，但可以與已有的生產線的共用。這樣不但可以突破無人車量產瓶頸，還可以充分利用產能。

人都走了，你們的菜鳥無人車怎么做？

2019年9月，ET實驗室幾十人的算法團隊轉而給達摩院自動駕駛實驗室，向王剛匯報。到2020年4月份，ET實驗室剩余的100多人也全部劃入達摩院自動駕駛實驗室，組成一個總共300多人的團隊。

3. 變身小蠻驢找不到金幣

闖入者說，在達摩院你更神氣了，在2020年云棲大會占據了全場C位，從G正式進化成阿里巴巴的小毛驢，但除了外觀，你都有哪些改變呢？

（阿里達摩院圖片）

從計算平臺來講，我安裝了自研的定制化嵌入式計算平臺，這是一個 GPU+FPGA 的異構計算平臺，相比過去的工控機，功耗降低了72%，成本降低了50%，體積減少了62%，穩定性也更好了。

攝像頭方面，達摩自研的車載攝像頭 ISP 處理器上集成了 3D 降噪和圖像增強算法，讓我攝像頭識別能力提升了10%以上，在夜間我都可以看得更清楚。

算力層面，除了背靠阿里云，擁有大規模云端計算資源、規模化計算集群工程運維、規模化云端數據存儲等資源支持。在AutoDrive平臺基礎上，達摩院搭建了自己的自動駕駛云平臺，將海量數據（場景數據庫、自動駕駛車數據、數據采集車數據）搬上阿里云，打通數據收集、數據標注、仿真、模型訓練、評價等整套系統。

改變太多了，其實最顯著的是：我的反應速度更快了，內部宣傳詞是比人腦的速度快七倍，識別數量上百的行人、車輛的意圖只需0.01秒；遇到危險需要急停只需0.1s。

那這個指標是怎么實現的呢？

王剛分析認為，目前制約自動駕駛發展的最大瓶頸依然是算法不夠優秀，所以就算把當今世界上最先進的傳感器、計算單元都集成到一輛車上，這輛車仍然無法實現完全自動駕駛。

照他的思路，一定會提升算法，怎么提升呢？

從算法的角度，我們認為現在最需要解決的問題是——由于車型種類、交通環境、Cut-in動機等存在多樣性，從而導致車輛的行為方式復雜多變，而現有算法又無法有效處理復雜多樣的場景。

所以會出現無人車不知該作何反應的現象，那王剛是怎么解決的呢？

王剛認為，可以參照人工智能領域的“No Free Lunch”理論，擯棄借助通用算法解決所有問題的思路，將交通場景細化和分類，進行針對性的算法優化。

分類優化的思路當時已經在用了吧，不新鮮。

但是分類的方法不科學，比如按高速、城區路分，粒度太粗起不到解決問題的作用。而按照場景要素比如天氣情況、道路情況進行組合的方式又是非常冗余的，大部分組合與自動駕駛的核心難點沒有直接關系。

阿里將場景進行了重構，比如Cut-in場景就細分成25個小類，每個小類對應一個優化算法，這樣的精準細分提高了機器的反應準確性，降低了反應時延。

闖入者有些迷糊，這樣好是好，但是現實場景千千萬萬變化無窮，你得分多少個類才能囊括完全呀？

這是我的不同之處，王剛提出了“小平臺+大中臺”的方案，小前臺是自動駕駛公司必備的感知、定位、決策規劃等算法，阿里針對這部分不斷提出更輕、更快的算法模型。

大中臺部分是自研的AutoDrive，由自動調參模塊、網絡結構搜索模塊、主動學習模塊、框架和基礎集群平臺組成，使用了自適應神經網絡算法。可以降低人工篩選數據的工作量，能夠根據輸入的數據特點，自適應的匹配數據進行學習，從而極大的增強了神經網絡的效果。

比如，在路口防碰撞方面，相對于人工效率，利用Autodrive平臺能夠將防碰撞成功率提高16.5%。

同時，免去了研發人員大量的人工調參、標準等工作，研發效率提高了至少5倍，迭代速度也大大提升。

另外，我的成本也大大降低，主要原因是我們的算法實現了對低線束激光雷達的高線束模擬；深度定制了包括運動底盤在內的硬件設備；還有剛才提到的自研的嵌入式計算平臺，速騰就是我們的投資的，計算單元可以深度定制。

能告訴我你們的OEM嗎？

不能，這是保密信息。

成本降低了，那你們的車或者解決方案主要賣給誰呢？

對，小蠻驢科技公司已經成立了，法人是王剛，我們的客戶主要是菜鳥網絡，未來阿里生態里的餓了嗎、點我達、盒馬也是潛在客戶。雖然我們在達摩院，但我們最好能自負盈虧。

但是菜鳥網絡都是加盟的，和京東美團自己的分站，自己的人馬不同，據我了解，開一家菜鳥驛站不需要加盟費，只需要向官方繳納3000元的保證金即可。此外，加盟商需要購買電腦、貨架、出入庫掃碼終端等設備即可，前期投入為1-2萬元，所以小本買賣的驛站主是不可能買得起你們的服務或車輛的。

向驛站主收費不是我們的商業模式。

那向誰收？你們在川大向學生收配送費的模式證明完全不可取，收1塊錢學生都喊貴，最后只能取消。

6月，阿里巴巴首席技術官兼菜鳥首席技術官程立宣布，未來一年，菜鳥將投入1000輛物流無人車“小蠻驢”進入校園和社區，從目前的15所再增20多所，這么多都是怎么運營的呢？

如果你問的是運維的話，我可以一鍵上下班，自動調度，自動歸位，驛站工作人員需要投入的日常維護工作很少。

不，我不是指這個，我是好奇菜鳥驛站主要分為四種（小區驛站、城中村驛站、校園驛站、工業園驛站）全國五萬家的網點你們怎么落地呢？而且未來到底向誰收費呢？還有，既然你們技術這么厲害，主動被動安全做得那么好，為什么總不上路呢？

這個也保密，至少對你這個2021年的闖入者，暫時不能解鎖。說完這些話，小蠻驢加速飛向目的地，留下闖入者一個人，還是一臉懵逼。

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