在上周英伟达(Nvidia)举办的GPU技术大会(GPU Technology Conference)上，我与TuSimple的联合创始人兼首席技术官侯晓迪(Xiaodi Hou)进行了交谈。TuSimple是一家初创公司，正在利用人工智能推动SAE 4级自动驾驶卡车解决方案的研发。该公司成立于2015年，已经创建了一个低成本、商业上可行的自动驾驶系统，以解决物流行业的各种痛点。
为什么这是一个令人感兴趣的领域?货运业是世界各国经济的支柱，根据TuSimple的数据，仅在美国，卡车运输的货物吨位就超过70%。该公司的平台专门专注于长途运输卡车——这一利基是港口、工厂、仓库和配送中心之间的货物运输。
“我们关注的是中程，”侯说。“在不同的地方有很多物流中心或枢纽，从一个枢纽到另一个枢纽需要大量的集装箱;这就是我们的卡车正在做的事情。”
通过将技术集成到供应链的关键部分，该公司旨在解决当前的行业挑战，如道路安全和司机短缺，同时帮助减少碳排放的优化驾驶。
TuSimple的技术能够通过先进的传感器融合，结合多个摄像头的数据，探测和跟踪距离超过300米的物体。即使在隧道中，该定位技术也能实现一致的分米级定位。此外，卡车的决策系统动态适应路况，改变车道和调整车速，最大限度地提高安全性和效率。
侯说:“我们非常注重产品，我们做的很多事情不仅仅是做演示。”“我们构建了整个产品堆栈。每当我们觉得缺少什么东西，或者对我们的解决方案来说不够好时，我们就自己构建它。例如，我们自己构建面具。我们自己建摄像头模块，我们自己建服务器。当然，所有的软件堆栈都是由TuSimple完成的。我们在安全和产品安全方面投入了大量资金，比如ASIL D和ISO 2662。”
深度学习确实是TuSimple的推动力，不过侯解释说，在该公司的代码库中，深度学习的代码可能不到10%。
他说:“尽管深度学习只有5到10年的历史，但它确实改变了我们如何使用计算机视觉看世界的整个想法。”“基于深度学习的成功，我们的大多数传感器都是基于摄像头的。有了基于摄像头的传感器，我们实际上可以超越一些激光雷达的性能，将它们作为纯摄像头使用。”
“我们正在大量使用深度学习，它消耗了大量计算资源。另外，除了1，我们还需要一个共轭算法。我们不希望系统依赖于一个算法结果，因为那是不稳定的。如果你有一个共轭算法，加上另一个共轭算法，把它们加在一起，你需要大量的计算。这就是为什么我们在这个底盘上使用了很多显卡。这就是使用英伟达的必要性。”
侯说，他们目前正在中国和美国进行大量的道路测试。他们正在与彼得比尔特和其他一级oem合作，包括采埃孚、康明斯和本迪克斯。他“相当乐观”地认为，到2019年底，该公司将能够让大部分(如果不是全部)算法做好完全无人驾驶的准备。
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