◆ Vector.ai創始人Andrew Tsai
文| 鉛筆道 記者 羅正臣
►導語
Andrew Raharjo Tsai（蔡長柏）曾是一位搖滾青年。他就讀佛羅里達理工大學時，常揹著兩把心愛的吉他，在週末出入酒吧演奏，掙些外快。
當他為創業不得不賣掉這兩把電吉他的時候，他似乎沒有一絲猶豫。“創業本身需要啟動資金，我只能將這兩把老傢伙出手。”
帶著這筆錢及身邊親戚朋友的資助，Tsai在San Diego（聖地亞哥）家中的車庫裡建起了Vector.ai，即一套整車無人駕駛解決方案。
現在，該項目仍然處於開發階段。裝配Vector.ai的轎車可在高速公路上以每小時80英里速度，自動駕駛約10分鐘。
近期，該項目正進行天使輪融資。
注: Andrew Tsai及其團隊承諾文中數據無誤，為其真實性負責，鉛筆道已備份錄音速記，為內容客觀性背書。
車庫研發中心
Andrew Tsai覺得在佛羅里達的日子，太過悠閒了。擁有陽光沙灘和海風的佛羅里達，是每一個美國人退休後的療養勝地。但Tsai卻想換個環境。
去年2月底，Andrew帶上老婆、剛出生1個月的女兒及兩位母親，開上家中一輛Hyundai Santa Fe轎車，駛向了美國西海岸的聖地亞哥。
四天三夜的連續駕駛，讓Tsai疲憊不堪。與此同時，Tsai在路上看到了多起嚴重的交通事故，“多是因為司機疲勞駕駛或被幹擾（如玩手機）駕駛造成的後果”。
到達聖地亞哥家中，Tsai母親又遇到了一個難題：交通。“因為母親平時去超市買菜，需要叫Uber等計程車。可是司機經常拒載，只因母親英語不好，無法正常溝通。”
幾件事情疊加在一起，身為工程師的Tsai動了研發自動駕駛技術的念頭。在此之前，Tsai曾在Lockheed Martin、Northrop Grumman工作，並參與部署多個DARPA研究項目。“自去年4月，我便自學起了AI及無人駕駛技術。”
◆ Andrew改裝的Acura ILX，車頂可見16線LiDAR。
4個月後，Tsai將家中Civic轉手，購置了一輛2017款Acura ILX 4門轎車，並決定以此為模型，開發Vector.ai項目——一套無人駕駛解決方案。
Tsai拿到新車後做的第一件事 ，便是賣了心愛的吉他，買來維修設備將整車拆了個精光。“只有這樣我才能更好地瞭解這輛車的內部結構，方便改裝。”
接著，Tsai將自家的車庫改裝成了工作室。車庫一邊擺著幾張大桌，放滿了焊鐵、計算機，另一邊停著被液壓千斤頂撐起的轎車。
Tsai還記得，當他在車底工作時，旁邊的女兒曾用迷惑不解的眼神望著他。在他看來，Vector.ai和女兒都是他的孩子，“都值得我全情投入”。
時速80英里
開發伊始，Tsai便選擇了PolySync，作為Vector.Ai的無人駕駛軟件系統平臺。之所以做此選擇，是因為PolySync在後端可以提供基礎環境，讓程序員可以快速建立、測試有關自動駕駛的一系列程序。
與PolySync相結合的，是Vector.AI從合作商NVIDIA獲得的NVIDIA Drive PX 2超級電腦。“這款NVIDIA的超級電腦搭載12核處理器，運算能力強，我們把它放在了後車廂中。”
同時，整套原型開發模型在車頂搭載了一枚16線LiDAR（Velodyne），在車身搭載了4塊GMSL攝像機，在中控板搭載了控制面板等。“LiDAR可以讓我們獲取實時車輛位置及周邊環境，而4枚GMSL的攝像機則會為Vector後臺的圖像分析算法提供數據。”
◆ 在高速公路上，無人駕駛中的中控臺。
僅靠機器本身的路面數據，是不足以讓Vector的算法達到深度學習的目的。為解決該問題，Tsai從KITTI Dataset、Sythia、Selfracing car dataset、Fairchild dataset及Udacity dataset等平臺獲取開源數據。“現在總數據量約500K英里，但是因為每個數據庫的標籤系統不統一，後期算法仍需要不停調整。”
同時，為了讓機器具有自動模擬功能，Tsai將Gazebo模擬環境整合進了ROS（Robot Operating System）系統。
車輛系統的主邏輯如下：
利用Vector.ai的算法，車輛駕駛員不用對車輛進行任何操作，車體本身便可感知路況及障礙，並操作方向盤及制動系統做出避讓、剎車等一系列動作。“這中間用到了SLAM算法，利用雙目結構光對物體距離做出判斷。”
Tsai為Vector開發了基於自動駕駛軟件包的4款應用：路況物體感知系統、3D路況建模系統、視差計算系統、車輛制動控制系統。“這四類應用可以SDK方式，供用戶在NVIDIA Drive PX2平臺使用。”
◆ 四種應用可整合在同一平臺下。
今年2月，Vector.ai團隊購入了一輛2014款KIA Soul，並將Vector Tools加裝在該車上。據悉，現在該車可在高速公路上以自動駕駛模式行駛約10分鐘，最高時速可達每小時80英里。同時，據Tsai稱，該套系統的障礙識別率已近99%，可以在雷雨、風雪等不同天氣條件下，對路況進行分析。
Tsai通過市場研究反饋，意識到產品的主要客戶並不是OEM廠商。“對我們產品感興趣的多為公開課學生和大學。”他想將Vector.ai的技術分享給對無人駕駛感興趣的學生，“這樣每個人都有機會親身接觸到無人駕駛”。
為保持公司運作，Tsai決定與BitTiger合作，並在BitTiger擔任無人車在線課程講師。“記得當課程第一次上線時，有2011個人聽課，我感到無比興奮。”
下一步，Tsai將率領團隊投入緊張的研發中。他們將於今年4月1日，參加位於美國加利福尼亞北部雷丘（Thunderhill）賽車場舉辦的無人駕駛汽車競賽。與Vector.AI一同參賽的有Comma.ai、Audi等團隊。
/The End/
編輯 薛 婷 校對 黃昱凡
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