上天受限的大疆，要下地追自動駕駛的風？

在今年年中的深圳市政協會議上，大疆 CEO 汪滔對無人機的禁飛令做過一次表態：很多地方不熟悉無人機產業，提起無人機監管，多數只能一禁了之，大大限制了無人機的使用場景，使得新技術無法充分應用。

確實，大疆無人機想要上天越來越難了，儘管在技術上，大疆是絕對的業內領先，甚至已經擠壓了圈內很多無人機品牌的生存空間，但從政策層面，大疆和整個無人機行業面臨著同樣嚴苛的禁令。四川、重慶、福建、雲南、北京等 12 個省市區陸續出台無人機相關的禁飛、限飛的命令；深圳、石家莊、黃山等十餘個城市也在相關區域內禁限飛，或者在機場周邊划出了大面積的凈空保護區。

在現在這個政策限制下，想要在城市飛個無人機，可真是太難了。

然而從技術層面上來講，大疆並不是一家絕對的無人機公司，大疆在技術領域上的一些領先優勢，仍然能讓大疆在目前人工智慧大潮下的一些熱門領域獲得優勢，而從大疆的角度來說，顯然也是有入局的想法以及準備。

我們從秘密招聘中，發現了大疆秘密項目的玄機

在上天飛越來越困難的政策限制下，大疆要做些地上跑的事情了。

不過不是造車，是自動駕駛。

據虎嗅獨家消息，大疆目前在招聘汽車測評編輯這一職位。在與進行相關招聘 HR 交流的過程中，大疆 HR 說了這樣幾句話：

你不知道大疆的業務有多大。從大了說，都是人工智慧產品。

......

因為是特殊項目，所以我們目前沒有做公開招聘。

......

現階段還不會讓你測大疆自家的產品，會從其他品牌開始

......

據說現在一周可以拿到 4、5 家品牌汽車的資源。

種種跡象表明，大疆在進行智能出行相關的業務研發，而從招聘汽車編輯作為產品文案的招聘節奏來看，大疆自家的智能出行產品很有可能已經進入了研發尾聲，準備在推向市場之前招聘專門的汽車編輯來轉寫產品或者技術文案。

無人機的絕對領先者大疆入局自動駕駛，對於目前人工智慧以及自動駕駛熱潮來說絕對是一個重磅消息，從技術的層面上，大疆一直用在無人機上的視覺識別技術積累，也將成為大疆在自動駕駛領域最為核心的優勢技術。

雖然產品和技術遙遙領先，但在產品的推出和公司的未來戰略上，就像自家的 CEO 汪滔一樣，大疆一直保持著相當低調的姿態。

大疆對「車」的野心，從兩年前就開始了

2015 年的時候，大疆位於美國矽谷的研發中心聘請了之前在特斯拉負責自動駕駛技術的戴倫·里卡多（Darren Liccardo）和蘋果公司資深工程師（主要負責天線設計）羅布·施拉博（Rob Schlub），其中戴倫·里卡多將擔任大疆創新全球工程副總裁，羅布·施拉博擔任全球研發副總裁。

而從 Lindedin 上的就職信息來看，Darren Liccardo 目前仍然在大疆供職，從 2015 年 8 月到現在，已經過了 2 年零 1 個月的時間。

當時大疆挖角特斯拉團隊負責人的事情並未引起太多的波瀾。但事實上，Darren Liccardo 的個人經歷是很值得關注的，因為這是個自動駕駛和無人機領域的雙棲人才。

在加盟大疆之前，里卡多是特斯拉自動駕駛團隊負責人，也有過寶馬的自動駕駛技術研發團隊負責人的經歷。更早之前，里卡多還在一家智能感測器企業——克爾斯博科技公司（Crossbow Technology）工作，開發出首個獲得美國聯邦航空局認證的用于飛行器的慣性導航系統。

既然談大疆在做自動駕駛，我們就先把里卡多在飛行器領域的經歷拋開，主要關注下他在特斯拉和寶馬做自動駕駛研發團隊負責人的經歷。要知道，儘管特斯拉的 autopilot 在本質上是高級別的駕駛輔助，但特斯拉實現這種功能，主要在感知層面靠的，其實就是攝像頭的視覺識別技術。這也是特斯拉在自動駕駛研發領域作為領先的部分之一。

而大疆呢？大疆雖然是家無人機公司，但本質上，大疆在視覺識別技術上的技術積累相當豐富，做自動駕駛基本上就是個遷移應用場景的工作。

看，似乎大疆做自動駕駛的布局在兩年前就已經開展了。

你以為大疆是家無人機公司，但實際上是以視覺識別為核心的人工智慧公司

做個簡單的科普，如果把自動駕駛分成最主要的三部分，可以分成：感知、決策和控制三大塊。感知是最基礎的自動駕駛技術。

目前各家都在研究的主流自動駕駛車， 一般會使用三種感測器來獲取車輛周圍環境的信息：攝像頭、毫米波雷達、激光雷達。這三種感測器各有優勢和劣勢，會將車輛周圍的信息進行記錄後傳回車載電腦來進行計算，車載電腦在掌握車輛周圍環境後，會根據自動駕駛演算法來給出自動駕駛決策，之後操控車輛控制駕駛。

重點來說說感知這一塊，三種感測器各有各的優勢，早就運用在車輛倒車雷達上的傳統雷達成本相對較低，穿透性較強且不受雨霧等環境的影響，但弱點在於覆蓋範圍較小且難以對周圍物體做出精準的判斷。LiDAR 激光雷達的優勢在於可以通過旋轉的激光射線束，構建出車輛周圍的 3D 影像圖，但缺點是由於激光的特性，容易受到雨、塵埃、霧的影響。且最主要的，由於激光雷達加工難度比較高，產量小，所以售價最貴。一顆 64 線激光雷達的售價就得四五十萬人民幣。

攝像頭同樣也是自動駕駛車所必備的感測器，與兩種雷達不同，攝像頭沒有任何穿透力且需要光線，用於自動駕駛的數據是通過對攝像頭的圖樣識別得出的。不過攝像頭也是最容易受到干擾的一種自動駕駛感測器，且一旦獲取的圖像有誤差，對最終的識別結果就會產生極大的影響。唯一的好處在於成本低，且目前視覺識別的方案相對來說發展得比較成熟，做無人駕駛汽車可用的也比較多。

在 2015 年 6 月的時候，大疆曾經推出過一個全新的方智能避障系統「Guidance」。其中就包括超聲波和機器視覺兩部分識別機制，其幫助無人機感知周圍環境，避障，並且在無 GPS 的前提下進行定位。

功能性上是不是與自動駕駛汽車的感測器有些相近？

自動駕駛遠比空中飛行難，但也有共通之處

不過從技術層面來講，自動駕駛的視覺識別和避障要遠比無人機難的多。

說回到攝像頭的最大問題，容易被干擾。這也就意味著一般自動駕駛汽車往往會採用毫米波雷達來進行避障而非攝像頭。這樣才能保證避障系統的穩定和可靠性。整個自動駕駛的感測器方案也是按照不同感測器的應用特性來組合發揮作用的。

另一方面，空中環境的環境測繪和路線規劃也要遠比道路上簡單，道路交通有複雜的交通規則，需要在感測器對周圍環境進行全面感知之後系統才能進行處理，而空中的環境則要單純很多，環境內可能會影響到飛行的參與者的複雜程度也要簡單于道路系統。所以雖然大疆在視覺識別上技術積累十分充足，但是想把無人機應用的視覺識別技術用在自動駕駛方案上，仍有挺大的難度。

但如果大疆真的在做自動駕駛，有哪些技術細節是大疆所擅長或者是適合研發的？

這要回到大疆已經發布的產品中看。大疆的摺疊無人機 Mavic Pro 在發布後，大疆的一名視覺工程師向媒體說過這樣一句話：其實，Mavic 最核心的地方在於計算機視覺。

Mavic Pro 相比之前產品增加的手勢自拍、物體識別、視覺跟隨中的平行跟隨、焦點跟隨、自動環繞以及精準降落這些功能，其實都是在試圖解決計算機視覺和機器人學領域裡最核心也是最艱難的問題，這些難題同樣也是在自動駕駛方案研發中會遇到的。

大疆在無人機上主要使用 2D 攝像機來實現這些視覺識別的功能，在難度上比 3D 攝像頭要大很多，另一方面，Mavic Pro 據稱會用深度學習的方式來優化視覺識別功能，而深度學習對於計算機設備有很高的要求，這意味著大疆在神經網路的設計，訓練的技巧，模型的精簡和壓縮以及底層的深度優化上要下很多功夫。

將儘可能多的數據用盡量低的運算能力處理好，這也是目前自動駕駛感知上面臨的實際實際問題，大疆在空中已經實現的感知、規劃以及決策，放到自動駕駛上時，完全不需要像無人機一樣把所有功能都交給攝像頭的視覺識別，直接發揮攝像頭最優勢的功能，剩下功能交給毫米波雷達或者是激光雷達即可。

從無人機到機器人，從機器人到人工智慧

在大疆精靈 4 發布時，大疆創始人汪滔曾以「歡迎來到計算機視覺時代」一語點出了精靈 4 的核心所在，同時大疆默默把自己的描述從以前的「Flying Camera」變成了「Fly Robot」。如果大疆真的推出了自動駕駛相關方案，那麼這家「機器人公司」還會再一次轉型，成為一家徹徹底底的「人工智慧公司」。

大疆會不會真的推出自動駕駛方案，從目前的招聘信息中，其實還不能探求到更多的信息，但從大疆近幾年在計算機視覺研發的布局上，剛好與自動駕駛的技術需求有了相當多的交集。

辦機器人大賽，與福特汽車合作辦 SDK 開發者大賽，贊助視覺識別領域最頂級的會議 CVPR，大疆顯然是不滿足將自家在機器視覺上面的技術積累僅僅用在無人機這一項應用場景並不廣泛的智能硬體上的。如果給目前人工智慧的三個方向指出明確的應用方向，深度學習是大數據處理的基礎，語義理解適合智能音箱，機器視覺則是自動駕駛的必備技術，也是可能改變未來交通形態的重要推動力。

說回到最初的爆料，如果真按照大疆 HR 所說的目前一周能拿到 4、5 家汽車品牌的資源，接下來，就要看大疆會公布和哪家汽車廠商合作了。

喜歡這篇文章嗎？立刻分享出去讓更多人知道吧！