曹旭東憑借在人工智能商業(yè)領(lǐng)域的成績榮獲評選的商業(yè)創(chuàng)新人物新銳

編者按：2018年12月28日，由網(wǎng)易智能、清華大學數(shù)據(jù)科學研究院和25家評審機構(gòu)共同評出的「2018中國AI英雄風云榜」年度人物榜單揭曉，10位人工智能領(lǐng)域的從業(yè)者獲獎。其中，Momenta創(chuàng)始人兼CEO曹旭東憑借在人工智能商業(yè)領(lǐng)域的成績榮獲本次評選的商業(yè)創(chuàng)新人物新銳獎。

一百年后，那時的人們一定會贊嘆，甚至會嫉妒，我們所處的時代。

對于汽車行業(yè)，這是一百年一遇的大變革的時代；對于中華民族，這是一百年來從落后到偉大復興的時代；對于全人類，這是電氣革命之后一百年，智能革命的時代，是第三次工業(yè)革命。

曹旭東在新年的致全員信中這樣寫道，面對百年機遇，他高呼打造自動駕駛大腦的口號，帶領(lǐng)Momenta駛?cè)肓丝燔嚨馈?/p>

他們遵循著漸進式可量產(chǎn)自動駕駛技術(shù)的路線圖，發(fā)起沖鋒，Momenta定位自己是整個汽車產(chǎn)業(yè)鏈中的供應商角色，Tier 1或Tier 2，主要服務的OEM，與OEM共同把自動駕駛大腦和身體結(jié)合起來實現(xiàn)自動駕駛。

目前，Momenta宣布累計完成融資2億美金，估值超過10億美金，位居國內(nèi)自動駕駛行業(yè)第一梯隊。

這家公司的舵手曹旭東則被稱為“技術(shù)癌”，從清華大學到微軟亞洲研究院，從商湯科技再到自主創(chuàng)業(yè)，這位不折不扣的技術(shù)大牛，有著怎樣的故事？

01

成長之路

曹旭東2008年畢業(yè)于清華大學，本科就讀工程力學專業(yè)，畢業(yè)后，曹旭東因成績優(yōu)異取得了清華大學直博的機會，但出于對人工智能的強烈興趣，他選擇了放棄，在《一起上》的采訪中，曹旭東說道，我對統(tǒng)計學有著濃厚興趣，但當我一心扎入人工智能計算機相關(guān)的課程，哪怕自己上課、看書、查文獻都樂在其中。

圖：微軟人工智能程序How-old

就這樣，導師三次挽留未果的情況下，曹旭東加入了微軟亞洲研究院計算機視覺組，他非常喜歡這里的研究氛圍，并擔任了研究員，學術(shù)興趣包括機器學習，計算機視覺等，負責研發(fā)的人臉識別算法曾用于微軟Xbox、How-old等產(chǎn)品，How Old.net有數(shù)億用戶，他還業(yè)余研究了巴別魚計劃，這是一個專門用于英語學習的聊天機器人項目。

在學習和研究期間，曹旭東還在CVPR/ICCV/ECCV等計算機視覺頂級會議發(fā)表了十余篇論文，其中三篇CVPR論文和兩篇ICCV論文獲得口頭報告榮譽（接收率小5%）。

他曾參加National Data Science Bowl比賽，與1000多支來自世界各地團隊的選手角逐，并拿到全球第二的好成績。

圖：求學期間的曹旭東

2015年，曹旭東深感人工智能技術(shù)需要落地實踐才能發(fā)揮真正價值，他又從微軟亞洲研究院跳槽到在當時還名不見經(jīng)傳的AI創(chuàng)業(yè)公司商湯科技，擔綱執(zhí)行研發(fā)總監(jiān)，負技術(shù)責研發(fā)和籌建北京團隊。

而在商湯科技短短的一年多之后，曹旭東選擇投身創(chuàng)業(yè)浪潮，結(jié)合自身優(yōu)勢和經(jīng)驗，選擇了自動駕駛賽道，2016年9月，宣布成立自動駕駛領(lǐng)域的人工智能公司Momenta。

他曾在知乎說，很多清華學生把人生當成一場馬拉松，在同一個擁擠的賽道上，朝著大眾期許的目標，慣性的奔跑。

曹旭東屬于那部分不安于現(xiàn)狀的人，不愿加入這場“慣性”馬拉松，而誰說創(chuàng)業(yè)就不是更艱難的長跑呢？

02

創(chuàng)業(yè)之路

Momenta成立之初即獲得來自藍湖資本領(lǐng)投，創(chuàng)新工場和真格基金跟投的天使輪500萬美元融資；2017年初，獲得順為資本領(lǐng)投的A輪融資；2017年7月宣布獲得B1輪4600萬美元投資，由蔚來資本、戴姆勒集團領(lǐng)投，順為資本、創(chuàng)新工場和九合創(chuàng)投跟投；2017年10月，宣布獲得B2輪融資，由凱輝旗下中法創(chuàng)新基金領(lǐng)投，GGV紀源資本參投。

2018年10月，他們宣布了新一輪超2億美金的融資，投資者包括騰訊等多家機構(gòu)，國資背景投資者則包括招商局創(chuàng)投、上海國資經(jīng)營公司旗下國鑫資本、蘇州元禾資本以及建銀國際。

至此，Momenta估值超10億美元，躋身獨角獸AI創(chuàng)企行列。

曹旭東把人工智能創(chuàng)業(yè)公司分為三類：第一類，有技術(shù)，無應用場景；第二種，有一定場景但是商業(yè)模式?jīng)]有創(chuàng)新；第三種，是他眼中的完美狀態(tài)，技術(shù)帶來需求場景，從而引發(fā)商業(yè)模式的創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)格局的變化。

而他想做的是第三種公司。

對此，他們制定了“三步走計劃”：第一階段是底層基礎平臺的建設；第二階段是基于底層平臺，建立起環(huán)境感知、高精度地圖與定位、駕駛決策規(guī)劃等一系列的軟件算法；第三階段是形成自主泊車、高速公路與城市環(huán)路以及城市道路等不同場景和不同級別的自動駕駛解決方案。

據(jù)了解，Momenta提供基于深度學習的環(huán)境感知、高精度語義地圖、駕駛決策等核心技術(shù)，產(chǎn)品包括不同級別的自動駕駛方案，以及衍生出的大數(shù)據(jù)服務。

2018年10月，Momenta研發(fā)總監(jiān)夏炎談到，在完成基礎平臺建設之后，團隊開發(fā)了圍繞環(huán)境感知、高精度地圖和駕駛決策相關(guān)的算法，已經(jīng)進一步產(chǎn)品化形成了多個不同級別的自動駕駛產(chǎn)品和解決方案，包括后裝安全輔助駕駛產(chǎn)品、L3級別面向高速公路和城市環(huán)路的自動駕駛解決方案、L4級別自主泊車解決方案以及L4級別城市道路的自動駕駛解決方案。

落地方面，他們于去年4月與蘇州簽訂了戰(zhàn)略合作協(xié)議，將在蘇州建立規(guī)?；臏y試車隊，推動L4級別自動駕駛落地；

同年10月，Momenta獲得由上海市政府頒發(fā)的自動駕駛車輛道路測試牌照，我們注意到，上海嘉定區(qū)共開放11.1公里，臨港地區(qū)新開放26.1公里，嘉定區(qū)的測試道路將聚焦于推進乘用車自動駕駛技術(shù)的研發(fā)測試，臨港地區(qū)的測試道路將聚焦于推進商用車自動駕駛技術(shù)的研發(fā)測試。

此外，高精度地圖作為Momenta深耕的細分領(lǐng)域，團隊投入了大量的精力，目前，高精度地圖主要有以下三點問題，太昂貴，基于激光雷達的傳統(tǒng)制圖方式價格昂貴，難以大規(guī)模鋪開，最終制圖的成本會轉(zhuǎn)嫁到OEM身上，使用門檻高；不敢用，不同于傳統(tǒng)的導航地圖，高精度地圖服務于機器，任何信息錯誤都有可能導致致命的事故，因此確保高精度地圖提供的信息是安全可靠尤為重要；不會用，高精度地圖的發(fā)展尚處于早期階段，行業(yè)中真實應用高精度地圖的經(jīng)驗有限，且大部分用戶對于高精度地圖產(chǎn)品還未形成非常清晰的需求。

基于這樣的痛點，Momenta采用以視覺為主的方案，攝像頭成本低廉，能夠支持規(guī)?；捅姲渴穑€能夠在保證質(zhì)量的前提下實現(xiàn)地圖的創(chuàng)建和大規(guī)模更新。

然后，Momenta通過視覺眾包的方式，實現(xiàn)從發(fā)現(xiàn)信息變化到質(zhì)量驗證測試的完整流程，能夠快速大規(guī)模地實現(xiàn)高精度地圖的更新，由此來保障高精度地圖的安全性。

鑒于大部分高精度地圖用戶真實應用地圖的經(jīng)驗有限的問題，他們通過多個不同級別的自動駕駛解決方案，打通了從感知到高精度地圖，再從決策規(guī)劃到控制的完整鏈條，在這個過程中，他們可以準確地定義不同自動駕駛場景下對于高精度地圖的需求。

顯然，對于一家僅僅成立兩年多的創(chuàng)業(yè)公司而言，要想成就非凡，這還遠遠不夠，曹旭東曾談到，“我相信未來世界的生產(chǎn)力和自由，將來自大數(shù)據(jù)和智能”，他篤定自動駕駛方向，而且，這也是他選擇創(chuàng)業(yè)的原因。

03

求索之路

曹旭東曾談及團隊最大的優(yōu)勢是深度學習算法能力。

他認為，第一、深度學習算法的通用性很強，基于深度學習的算法更加通用，比如faster RCNN在人臉、行人、一般物體檢測任務上都可以取得非常好的效果。

第二、深度學習獲得的特征(feature)有很強的遷移能力。第三、工程開發(fā)、優(yōu)化、維護成本低，深度學習計算主要是卷積和矩陣乘，針對這種計算優(yōu)化，所有深度學習算法都可以提升性能。

圖：震驚業(yè)界的Uber自動駕駛致死事故

在算法研究和思考之外，曹旭東坦言，思考最多的地方還是自動駕駛的安全性，他在多個場合反復提及，對人類駕駛員來說，平均1億公里會發(fā)生一起致命性的事故，自動駕駛系統(tǒng)想達到人類的安全性水平，大概需要100億公里的數(shù)據(jù)，如果安全性想超過人類駕駛安全性一個量級，則需要1000億公里的數(shù)據(jù)。

那么，如何實現(xiàn)1000億公里呢？根據(jù)計算，100萬輛車跑一年可以達到1000億公里，但如果每輛車的成本按照100萬人民幣來計算，大概需要1萬億人民幣的造價，這是一個非常非常驚人的數(shù)字。

他認為通過數(shù)據(jù)眾包可以很好的解決數(shù)據(jù)積累問題，“第一點是硬件成本和運營成本較低，出行者在通勤的路上便幫助系統(tǒng)收集了各種各樣的數(shù)據(jù)，另一點是可以通過眾包收集影子數(shù)據(jù)，測試自動駕駛大腦的準確性和安全性，影子測試是不需要直接控制的，通過對比真實司機的駕駛行為和系統(tǒng)的預測行為，就可以評判自動駕駛大腦的安全性?！?/p>

曹旭東還表示如果無法保障安全性，自動駕駛不可能大規(guī)模商業(yè)化。

而在中國，自動駕駛技術(shù)的挑戰(zhàn)則更大，他指出，第一，在中國，車輛與車輛的距離、行人與行人的距離是很近的；第二，中國人對交通規(guī)則的遵守做得并不好，如果要根據(jù)當前的位置預測車輛或行人接下來的位置是有困難的；第三，中國的道路很容易出現(xiàn)擁堵，實現(xiàn)擁堵情況下的自動駕駛非常困難。

“但不可否認，這樣的挑戰(zhàn)也意味著中國對自動駕駛的需求更大，如果大規(guī)模普及將為中國交通帶來變革”，曹旭東如是說。

而面對經(jīng)濟下行壓力，作為創(chuàng)業(yè)者的挑戰(zhàn)同樣巨大，在商業(yè)模式未得以驗證之前，一切都充滿變數(shù)。