【太平洋汽車網 行業頻道】

　　題記：

　　他出道巔峰，求學于無數人的夢想學府——清華大學基礎科學班，“我有很好的數學物理背景，基礎科學班實際上是非常難進去的，學的是數學系的數學，物理系的物理”；他也曾經歷迷茫與低谷，“我很喜歡物理，所以去做高能物理，但是真正做科研研究的時候，我卻是很迷茫的”；如今身為獨角獸公司的掌門人，他希望“匯聚和整合資源，用科技給人們的生活帶來好的改變。”他是得克薩斯大學達拉斯分校人工智能博士，也是元戎啟行CEO周光。

　　6月9日，高考正式結束的日子。對于萬千考生而言，這意味著一場大戰的正式結束，同時也代表著另一場更大規模的人生戰役也正在悄悄地拉開帷幕，短暫的中場休息卻在不知不覺中決定了未來戰場的開端……

　　“是上清華還是去北大？”這是很多人八歲時提出的問題，十年之后還能思考這個問題的人的數量勢必要呈指數級下降，但是一定依然會有少數的頂級學霸需要面臨這一選擇。如果你恰巧是其中一員，你會選擇去清華園嗎？你會選擇經管學院？計算機系？還是那個天才、怪才扎堆的基礎科學班？

　　看完這位學長的經歷你或許就會作出選擇。

　　在中國一個大學生可以成為科學家的概率有多大？是1/175000；在號稱科學家搖籃的中科大，這一概率可以進一步提升至千分之一；而在清華大學基礎科學班，這一概率可以再提升十倍不止。

　　2021年清華大學數理基礎科學班的招生簡章是這樣描述的：“培養學生既具備有數學的高度抽象思維能力，又具有現代物理學的理論素養和實驗技能。”換句話說就是基科大門常打開，智商不夠你別來，我們這就是奔著培養科學家去的。

準科學家

　　作為智商超群的奧賽金牌選手，來自四川樂山的周光進入清華大學基礎科學班顯得順理成章，隨后就開始了按部就班的準科學家生涯。周光說自己“小時候的夢想就是做一名科學家”，而在清華的那些年也正是他距離夢想最近的時候。

　　回顧基科班的求學經歷，周光認為最寶貴的財富就是積累了足夠深厚的數理基礎知識，并且有幸求教于著名的華人科學家楊振寧院士，讓他意識到一名真正的“大科學家”究竟應該是什么樣子的。

　　本科畢業后，周光進入清華大學高能物理研究中心工作，向著兒時的夢想又進了一步，可是也就在此時，一路走來頗為順利的周光經歷了人生中第一次較大的迷茫期，“我很喜歡物理，所以才會選擇做高能物理，但真正開始去做研究的時候，我是很迷茫的……”

　　經過一年的思考，周光做了個“艱難”的決定——赴美求學，到得克薩斯大學達拉斯分校攻讀人工智能博士學位。這意味著他開始逐漸放棄了已經進行了一半的“科學家劇本”，準備在另一張紙上書寫新的篇章。

工程師

　　其實周光從小就不是一個坐冷板凳“安分人物”，他用“hands-on(動手型）”來形容自己的特點。“我很小的時候就開始非常愛動手，小學的時候就忍不住、控制不住自己把家里的收音機、電視機都拆了。”

　　上了中學后，周光開始越玩越大、越玩越深，不僅組裝大型電器設備，還開始正式接觸到了機器人，并一發不可收。全國第三屆青少年電腦機器人大賽第二名、亞太地區青少年電腦機器人大賽第六名等一系列亮眼表現，也成為他日后打開清華大學大門的另一把鑰匙。

　　清華大學基礎科學班雖然在客觀上培養了大批具有科學家潛質的研究型人才，但是同時也鼓勵學生根據自己的興趣、愛好和志向選擇在不同的學科方向繼續深造，因此周光赴美讀博一路也相對順利。

　　到了美國的周光沒改其“hands-on”本色，開始琢磨汽車這個更大的物件。那時他買了一臺故障率不低的二手德系汽車，然而買得起卻修不起，于是他開始調動自己所掌握的物理學知識，每天利用飯后的一個小時，拆完發動機拆變速箱，算是基本搞懂了汽車的內部構造。這也為他日后所從事的事業做了另一方面的準備。

　　學業方面，周光找回了自己曾經的興趣點——機器人。在人工智能、深度學習爆火的前夜，他身處行業前沿又有著扎實的數理基礎，水到渠成地成為這一領域的中堅力量。

　　與做基礎科學的研究不同，新興技術勢必要與市場相結合才可能爆發出巨大的能量。于是在博士就讀期間，周光便加入到德州儀器的自主農業機器人系統項目組中，開始考慮技術應用的問題。也是從這時候開始，周光決定畢業后要到全球最好的地方去工作，他也正式接到“工程師劇本”。

　　為了實現目標，周光決定參加“第二屆DJI大疆創新開發者大賽”，本屆比賽要求參賽團隊必須提出不同尋常且可執行的無人機利用計劃，并要求其商業場景最大化。周光所在的團隊憑借著“電力系統線路巡檢APP”方案在全球200余個團隊中摘得桂冠，獲獎理由為：簡單，低成本，且方便控制。記住這個評價，它在一定程度上反映了周光的做事原則。

　　2015年，自動駕駛尚處萌芽階段，周光人工智能博士以及大疆開發者大賽冠軍成員的身份，讓他同時吸引到百度以及谷歌母公司Alphabet投資的Waymo這兩家日后行業巨頭的青睞。沒有經過猶豫，他果斷加入了百度硅谷的無人車項目。

　　回憶當初去百度的原因周光這樣說：“去一個2000人的團隊，你只是一個擰螺絲的，而百度正處在一個0到1的階段，在這里誰有能力誰就上。當時好多之前兩三個月沒解決的問題，我過去一周兩周就解決了。”

　　回頭看看就會發現，百度硅谷的無人車項目可謂是群星閃耀，貢獻了日后中國自動駕駛界的半壁江山：小馬智行CEO彭軍、CTO樓天城，文遠知行CEO韓旭，當然還有元戎啟行CEO周光。

　　兩年在百度的工作經歷讓周光很懷念也很感激，但是他總覺得自己還能多做一點什么，于是他決定接下第三個劇本——“企業家劇本”。

企業家

　　從求學到工作，一路以來順風順水的周光卻在創業伊始就栽了大跟頭。

　　2017年，周光與兩位百度時期的同事聯合創立了自動駕駛公司Roadstar.ai，明星團隊中的明星人物，高學歷、高科技、高潛力，“三高”元素讓這家公司誕生之初就被寄予期待，輕輕松松融資上億美元

　　做企業或許不需要像做技術那樣解決那么多精深的問題，但是只要涉及到人性就會讓問題復雜化。三個血氣方剛、還都沒有經營經驗的技術精英的結合很快就因為經營思路、股權分配等原因遭遇到了考驗。很可惜他們沒能共同度過難關，科技新貴Roadstar.ai在成立不到兩年后就走向了分崩離析，是非曲直，難以論說。

　　絕不承認這種“非技術因素”失敗的周光在隨后的兩年無奈地開啟了隱身模式，蟄伏期間他依靠著前期培養起來的研發團隊以及極其有限的資金支持，讓元戎啟行開始了艱難的起步。

　　周光再一次出現在公眾面前又是兩年之后的2021年。去年9月，元戎啟行完成了由阿里巴巴戰略領投的3億美元B輪融資，周光才終于由幕后回到前臺，被正式任命為元戎啟行CEO。

　　面對著一個比四年前更加激烈的競爭局面，周光這一次將要應對的不僅有幾位進展飛速的前同事，還有自命不凡的造車新勢力，更有英偉達這樣虎視眈眈的跨界巨頭。

　　三個劇本中準科學家、工程師、企業家的三重經歷也共同塑造了今天的周光，如今再次回顧這三個身份，他這樣總結：

　　“這三者的思維方式有許多相似的地方，也因職業性質不同，會有不同的側重。在有了科研和工程師的工作經驗后，我希望能夠匯聚和整合資源，用科技給人們的生活帶來好的改變。”

　　對于自己選擇的這條創業之路，周光是信心十足的，而給予他信心的除了一個久經考驗的團隊外還有他一直以來崇信的終局思維。

終局思維

　　“我有一個非常好的團隊。我們團隊的凝聚力非常高，大家也都經歷過之前的風波，對新的機會是額外的珍惜……我們從出來的第一天就對終局看得比較清楚。同一時間點，別人融到是我們的十倍，但是我們卻能走得更快，就是因為看得準，看得清楚。”

　　如果說第一性原理是特斯拉的指導性原則，那么“終局思維”在元戎啟行內部的影響也絲毫不會弱于前者。2021年12月元戎啟行正式發布了名為DeepRoute-Driver2.0的L4級自動駕駛前裝解決方案就是這種思維的體現。這個方案在硬件上由5顆（半）固態激光雷達以及8顆高動態范圍攝像頭組成，最大亮點在于其低于一萬美元的成本，而如今這一數字在量產后將減少到3000美元。

　　從創業伊始，周光就堅持一步到位走L4級自動駕駛路線，相比立刻就能帶來收益的L2+方案，這勢必是一條更艱難的道路，但是原因也很明確：“L4級自動駕駛是在設計運行范圍內的區域中實現無人駕駛，從自動駕駛終局來看，L4比L2的天花板要更高。”

　　在現階段的L2級自動駕駛算法框架上，基本上是基于純視覺的方案來打造的，“沒有激光雷達的數據，難以通過純視覺算法的不斷訓練和提升來實現高級別的自動駕駛”，基于此，周光從技術上判斷，裝備了激光雷達的L4級自動駕駛路線能夠更快抵達自動駕駛終局。

　　雖然是激光雷達派，但是周光卻并不認為“終局思維”與馬斯克堅持的第一性原理相悖，“從理論上來說純視覺是可以實現完全自動駕駛的，但實現起來會非常慢，主要原因在于今天的純視覺技術還是相對來說比較弱一點。”他這樣詮釋。

　　終局思維的形成與周光此前在清華作為準科學家培養與以及作為AI工程師的經歷中所培養的思維方式密切相關，“科學家更需要發散的思維，抽象的思維，既要能大膽猜想，也需要從千絲萬縷的線索中找到關聯，探索規律；而工程師需要聚合思維，從已知的知識中抽絲剝繭，尋求正確答案。”因此思考趨勢并提前布局成為了他做事的習慣。

　　當年赴美留學時，人工智能、深度學習尚未有今天的地位，用周光自己的話來形容，自己是在別人還“看不起”這一領域時就埋頭其中，果然就在博士畢業期間迎來了這一領域的爆發。對于自動駕駛行業也是如此，周光在創業之初就已經準確預測了自動駕駛產業鏈在未來幾年的發展趨勢。

　　周光認為自動駕駛落地離不開車規級的傳感器、車規級芯片以及能夠覆蓋全國范圍的高精度地圖三個重要的外部因素，要保證三要素發揮出作用，需要的是優異的算法和工具鏈作為支撐，這也正是周光一直以來所深耕的領域。

　　周光表示：“2019年的時候我們就已經預料到了今天的自動駕駛可能采用的傳感器芯片，它的算力、功耗會是怎樣，我們整個技術就是這個來規劃的”。

　　感知算法方面，周光在2017年創業之初就在大力推進前融合感知方案，如今元戎啟行自研的前融合感知算法可以讓價格便宜的固態、半固態激光雷達最大限度地替代機械式激光雷達；工具鏈方面，元戎啟行的自研的推理引擎技術，可以支持高級別自動駕駛系統在低功耗、低算力的車規級芯片上運行。

　　去年以來，自動駕駛芯片迎來了一場“算力革命”，英偉達看似一騎絕塵，高通、地平線等企業也是躍躍欲試。對此，周光并沒有表現得十分樂觀，他表示一味追求算力將會導致系統成本上升，自動駕駛系統需要針對自身算法特點合理利用有限的計算資源。

　　同時周光對中國企業在高端AI芯片領域“卡脖子”風險也早有擔憂，這也是元戎啟行持續推進推理引擎技術研發的原因之一，它不僅可以降低對高算力芯片的依賴，更是應對壟斷型芯片企業“卡脖子”風險的有效手段。

　　正是憑借著在算法與工具鏈方面所建立起來的信心，讓元戎啟行堅定了一條原則，就是在供應商選擇方面可以不挑最火的，只挑最合適的，這也正是周光敢于說出元戎啟行這套L4級自動駕駛成本未來將會低于3000美元的信心所在。

企業家思維

　　經歷過Roadstar.ai的失利之后，周光從身心兩方面加快了向一個成熟企業家過渡的進程。他表示相比于做科研與做工程師，企業家需要有系統性、創造性的思維，需要為企業制定前瞻性的戰略與企業文化，讓員工能夠發揮自己的才能，為客戶、為社會創造價值。

　　基于此，周光為元戎啟行的產品定下了低成本、能量產的目標，他表示一個公司如果長期不盈利也不以盈利為目的，是沒有意義的。

　　極狐阿爾法S華為HI版，搭載了華為全棧智能汽車方案，其中配備了3顆96線車規級激光雷達、6個毫米波雷達、12個攝像頭、13個超聲波雷達，同時搭載華為MDC810智能駕駛計算平臺，算力達到了400TOPS，僅就數據而言，它不僅達到了華為最高階的自動駕駛輔助的水平，也是現階段量產的自動駕駛解決方案中的最高水平。

　　雖然就自動駕駛級別而言，阿爾法S華為HI版無法宣稱自己已經達到L4級別，但是就硬件表現而言已經不輸給眾多的L4級自動駕駛解決方案了，其入門的進階版售價為39.79萬元，相比沒有搭載華為自動駕駛方案的最高配車型高出4.7萬元，保守估計該系統售價在3萬元以上。

　　與華為對比就能發現元戎啟行的這套3000美元的自動駕駛解決方案在成本控制上的力度。周光為這套系統簡單做了一套算數題：激光雷達500美元一顆，將來需要三顆，雷達成本就是1500美元；AI芯片成本500美元一顆，算力平臺如果需要雙芯片，芯片成本就是1000美元，其他費用500美元足夠……

　　低成本也在加快驅動元戎啟行自動駕駛方案的量產落地。現階段自動駕駛需要每年收集大量數據，而要實現這么大量數據的積累，量產是唯一的選擇。受限于法律法規和數據量的限制，L4級自動駕駛系統上車之后，還無法立馬實現大規模的自動駕駛，會經歷一段人機共駕的過程。

　　周光表示在數據積累較多的地方可率先實現自動駕駛，讓消費者不用自己開車或者享受Robotaxi（無人駕駛出租車）服務，而在一些數據積累較少的區域，則會不斷積累道路數據，逐步放開自動駕駛能力。

　　另一方面，元戎啟行現階段也在積極與車企開展合作，雖然L4級自動駕駛正式落地尚需時日，但是L4級的算法卻可以賦予汽車L2+、L3的能力，“我們的系統上車之后也可以根據車企的需求，兼容L2、L3的智能駕駛。”

　　如今，36歲的周光正年富力強，作為一家高科技獨角獸企業的掌門人，他有過科學家、工程師、企業家的三重寶貴經歷，他也曾經歷過創業初期慘痛的失利，這位一個天生就具備選擇自己人生劇本的“hands-on”人士會帶領著元戎啟行書寫怎樣的新故事？未來的自動駕駛又會走向何方？

　　未完，待續……

　　（文：太平洋汽車網 陳彥宇）