从特斯拉到小鹏汽车一位中国女博士的自动驾驶践行之路

高冷的钢铁侠埃隆·马斯克称她的工作“Impressive”。

“定位于 2.5 级，希望传达出中国本土化自动驾驶团队的信心。”笑容温婉、话语轻柔的谷俊丽说道。

如果不作特别介绍，很难想像这样一位极具亲和力的女博士先后在中、美两地的自动驾驶集团中都扮演着极为关键角色。

加入小鹏汽车前，谷俊丽最近的一份工作是在特斯拉担任 Machine Learning 的技术负责人。“特斯拉自动驾驶系统 Autopilot 一半的代码都由她一己之力完成”，共事前员工曾这样评价。

2017 年开年第一天，Autopilot 2.0 正式推送到用户车里的那一天，无比激动的谷俊丽突然意识到将为之终身奋斗的事业——就是自动驾驶。

不过，这位巾帼英雄似乎更乐意在中国的道路上实现这件事。“在巨大的产业变革和场景下，每个人要需要有自己的思考，才能解决真正的问题。因为场景不同，中西方需要的自动驾驶是不一样的。”

10 个月后，谷俊丽来到了小鹏汽车，担任自动驾驶研发副总裁，开始了中国本土化的自动驾驶践行之旅。同时也被视为何小鹏上任董事长后极为关键的一次人才战略布局。

在小鹏汽车汽车 2.0 版 G3 正式预售的日子里，这位背后功臣首次接受媒体采访，带来了关于 G3、自动驾驶行业痛点、中国本土化落地等问题的多方位思考。极客公园在内等数家媒体参与了这次交流。

“野战军团队” 

何小鹏将今年团队规模目标设定在 2000 人。对于自动驾驶研发部门，谷俊丽表示，每个月数据都在刷新。“AI 肯定是人才之战，没有人才就没有 AI 创新，这个我们很清楚。”

在过去几个月时间里，谷俊丽经常来往于在中美两地的办公室，“视频交谈也好、面试也好，希望能够把最有技术深度最有报复的人引进我们的团队”。

但她同时表示，不希望团队只是虚胖，“几百人的数量没有太多意义，一个自动驾驶团队应该是像野战军一样的精干部队”。

当提到女性身份在其工作环境中的特殊性时，谷俊丽表现出了极大程度的客观和理性。“我永远只有一个信条——相信我的大脑，并且最难的问题一定要自己能够去解决。”

这样的独立风格在特斯拉时期就已经体现。在人手紧缺的关键时期，整个 2016 年，谷俊丽也只招入了个位数的部门员工。

“找到最牛的战友做最酷的事，一直我非常享受的过程。”谷俊丽说道。在开发过程中，算法跑通后通常还需要各自开车到各种场景进行测试。“这是需要很多体力和脑力支持。”

两大痛点的思考 

将当下智能化的汽车和 90 年代刚兴起的智能手机类比，是很多造车人通常提到的理解视角。但在巨大的时代机遇之外，智能汽车同时也面临着智能手机曾经趟过的坑——即软件迭代过快，而硬件能力滞后或不兼容的困境。

这一点，在设计和规划阶段就应该列到重要议程里。毕竟，一部车比一部手机的机会成本要大得多。

谷俊丽谈道，“两年之后产品落地前，我们需要预测到最适合的感测器、计算单元、AI 芯片会是什么。要修炼成熟的产品，既不能透支还没有落地的技术，也不能过于保守，这非常考验我们的经验。”

面对几万颗零部件的汽车，“强调模块化与抽样化”是小鹏汽车的应对策略。谷俊丽解释，这样有利于整个车辆在软硬件层面的集体的演进，而不是对感测器某一个模块进行过于深入的挖掘。

就某种程度上，中国这一波新造车有意颠覆和改变传统汽车产业的推动者；但同时应该注意到，汽车产业存在近百年不变的原因就在它关于到人类生命安全，这决定了其谨慎而保守的风格。

“有时候，改变是革新和提升；有时候，改变带来的是巨大威胁。”何小鹏曾提及过相关问题的探讨。

谷俊丽对此谈到，“我对车辆设计本身充满着敬畏，汽车产业对于质量的把关、安全的要求超过了 99.9% 的软件从业者的想像。但同时智能车的设计也需要软件力量”。

她提到，在车辆设计、制造过程中，感测器融合、自动驾驶等不同层面，团队都会进行很多观点碰撞和探讨。“但这并不是一起流程趋同于另一个流程，一种声音完全压倒另一种声音的过程，而是不断磨合与融合，有时候小鹏层面也会参与进来”。

 G3 的更多细节 

尽管 G3 已经预售，但它的最终面纱一直未被揭开，在与谷俊丽交流的过程中，我们得以从技术路线角度了解更多产品迭代思路。

据已经公布的数据来看，G3 的尺寸和售价基本向荣威 eRX5 等自主品牌的车型看齐，定位于一款纯电动紧凑型 SUV。补贴前官方售价在 20 万—28 万之间，第一批 G3 的交付时间定为 2018 年底。

相比 1.0 版本，G3 在动力方面并未做较大调整。但在供应商层面，G3 争取到和更为顶级的 Tier1 合作。此外，据谷俊丽透露，两代车显著的差异还体现在智能交互层面，在更高的层面上进行交互。“解放更多双手操控的时间，将逐步在 G3 上看到差异”。

在感知系统层面，G3 主要采用视觉摄像头为主、雷达和其他测距感测器为辅的方案。该方案通常容易受到视觉和光线的影响，需要辅以高精地图数据支撑。

谈到此，谷俊丽十分看重，“如果能够在量产级层面做到高精地图与实时计算的融合，将会成为业界领先”。

她还透露，小鹏汽车正在进行相关领域的合作，“我们在高精地图、高精定位层面的挖掘深度非常大。”但并未透露具体合作伙伴。G3 现主要采用 ADAS 地图，比如弯道辅助等，暂时不需要做到厘米级定位。

激光雷达方案作为实现自动驾驶落地的另一条路径，谷俊丽表示暂未使用，主要作为储备方案，主要是考虑到产业还不够成熟。“感测器需要时间去成熟，需要时间达到量产能力，这是激光雷达必经的迭代过程。”

会不会做芯片？ 

芯片和汽车行业的发展相辅相成。一方面，汽车产业的“四化”变革对于底层芯片提出了更多需求，促使芯片行业出现了更多新面孔和投入力量；但另一方面，严苛的车规级安全冗余要求又为芯片的更迭设置了一道高门槛。

这个两难的问题在谷俊丽的眼中看得更为透彻。在研究生阶段，谷俊丽就曾在清华与华为合作的 SIMD-VLIW 处理器项目中担任核心研发主力。之后谷俊丽曾在 AMD 中国研究院任高级研究员，带领 AMD 人工智能团队，进行大规模人工智能在分散式硬件系统的实现和大规模物体识别的软件应用研究。

“我以前研究过芯片高性能计算，我坚信这一代 AI 需求和变革将会驱动芯片产业的真正繁荣。”不过，当问到是否有看好的产品时，谷俊丽委婉地绕开了话题。

同时，她也提到了客观条件的限制，“在大规模计算芯片的领域，此前从来没有哪一家公司为各种多变天气、复杂路况条件下高速移动的设备规划过，同时还要求极大的安全相关性，这是一个巨大的挑战。”

因为缺少合适的芯片，同时不希望受制于上游厂商英伟达的垄断，马斯克曾挖来 AMD 的 K8 首席架构师 Jim Keller 尝试自研芯片。尽管这位谷俊丽曾经的好战友不久前已经转战英特尔。但足以证明，自动驾驶公司对于芯片环节的重视。

提到是否会自研芯片，谷俊丽多次澄清否认，表示小鹏不会自己研发芯片，“我们更愿意把智能车定义为一个技术集大成者，最重要的是功能层面打通计算能力。”

不过她同时提出，有可能采取和芯片公司深度合作的形式，“一颗芯片研发需要两年时间，而我们的应用三个月迭代一次。我们有责任和义务告诉芯片公司，汽车厂商应用的发展趋势，双方共同推进这个过程。”

今年，谷俊丽计划将自动驾驶研发团队将扩充到 100 人以上。

“当然，代码我肯定还会接着写。”她说道。

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