“特斯拉自動駕駛系統(tǒng)Autopilot 2.0的量產(chǎn)，一個中國女博士在其中發(fā)揮了極其關(guān)鍵的作用，她以一己之力完成了核心計算單元50%的代碼?！?/p>

當(dāng)一個特斯拉的朋友這樣告訴車評君時，車評君立馬就跪了，因為在其他公司，這通常是100個人的工作量?！叭绻銓?a class='link' href='http://ewshbmdt.cn/tag/自動駕駛' target='_blank'>自動駕駛感興趣，一定要去見見她，和她聊一聊?！边@位朋友鄭重地說。

毫無疑問，特斯拉對是一家人類交通行業(yè)改變巨大的企業(yè)，它的自動駕駛系統(tǒng)，影響尤為深遠(yuǎn)。截止目前，在地球上有超過20萬輛跑在馬路上的特斯拉車型，每一輛車上都標(biāo)配了一個叫做Autopilot的自動駕駛系統(tǒng)。美國高速公路交通安全管理局（NHTSA）認(rèn)為，安裝了Autopilot系統(tǒng)的特斯拉車型，事故率降低一半。

鑒于特斯拉率先將自動駕駛技術(shù)大規(guī)模地部署在量產(chǎn)車型上，傳統(tǒng)車企不得不全力以赴研發(fā)自動駕駛技術(shù)，掀起全球范圍內(nèi)的自動駕駛技術(shù)量產(chǎn)競賽，人類因此而受益。

鋼鐵俠Elon Musk，與喬布斯一樣，對手下要求極其嚴(yán)格，但對這位女博士工作的評價是“impressive”。

這個強悍的中國女博士是誰呢？沒錯，就是谷俊麗，特斯拉第一任Machine Learning 的技術(shù)負(fù)責(zé)人。

作為特斯拉Autopilot團隊當(dāng)時最核心的骨干之一，谷俊麗定期向馬斯克匯報工作進展，有時甚至天天電話會議。她設(shè)計和開發(fā)的嵌入式實時人工智能計算引擎使得Autopilot2.0產(chǎn)品在特斯拉車上成功實現(xiàn)大規(guī)模部署。

2017年10月23日，知名中國汽車初創(chuàng)企業(yè)小鵬汽車對外宣布，原特斯拉Autopilot的技術(shù)負(fù)責(zé)人谷俊麗已加入該公司，出任自動駕駛技術(shù)副總裁。

車評君深感高興，一方面全球最頂尖的自動駕駛技術(shù)人才，能夠回到中國，投入激動人心的本土自動駕駛事業(yè)之中。

另一方面，經(jīng)過多方努力和爭取，車評君能夠和谷俊麗博士以及其他的特斯拉朋友取得聯(lián)系并溝通，才得以終成此篇，與大家一起分享在特斯拉的工作經(jīng)驗，以及鋼鐵俠馬斯克是如何發(fā)揮團隊潛能，去做膽大包天的創(chuàng)新，去完成幾乎不可能完成的任務(wù)。

特斯拉新一代自動駕駛系統(tǒng)的”引擎”

整個2016年，對特斯拉乃至人類自動駕駛事業(yè)，都具里程碑意義。在這一年，特斯拉終結(jié)了與Mobileye的技術(shù)合作，全力研發(fā)自己的自動駕駛系統(tǒng)。于此同時，大量傳統(tǒng)車企也在2016年下半年，宣布了L4級別的自動駕駛技術(shù)的研發(fā)日程表，人類社會開始一路奔跑，沖向自動駕駛時代。

谷俊麗于2015年底、2016年初離開了AMD，加盟特斯拉，擔(dān)任人工智能技術(shù)帶頭人。

在AMD，她的團隊比英偉達更早地研發(fā)出用于AI計算的異構(gòu)兼容的軟件系統(tǒng)，但未能受到公司戰(zhàn)略重視。而昔日顯卡巨頭英偉達將人工智能定位公司第一策略，一舉奠定了AI計算平臺王者的地位，股價漲了7倍。

2016年初，特斯拉與Mobileye的合作幾乎已經(jīng)終結(jié)。谷俊麗的任務(wù)就是研發(fā)特斯拉自主的Autopilot 2.0的機器學(xué)習(xí)核心模塊。人手非常緊缺，但整個2016年，谷俊麗只招進去了幾個人，因為她招的每一個人，馬斯克都要親自把關(guān)和審批，要求極高。

馬斯克從不降低人才錄用的標(biāo)準(zhǔn)。到2016年年中，谷俊麗只成功招到了一名人工智能算法專家，他是世界上運行速度最快DNN Winograd算法的作者，一個極其聰明的技術(shù)極客，只通過數(shù)學(xué)定律看待世界。

只有這樣的寫出世界上最快DNN算法的天才，才能達到Elon的招人標(biāo)準(zhǔn)。馬斯克對招人的要求永遠(yuǎn)都是：“我們只招最聰明的人?！?/p>

回顧一下2016年特斯拉在自動駕駛領(lǐng)域的境況：

2016年7月，正式宣布與Mobileye終結(jié)合作；2016年9月，馬斯克在TED大會上宣布2017年底時，自動駕駛汽車將橫穿美國；

2016年10月，特斯拉發(fā)布新一代自動駕駛硬件系統(tǒng)，稱將可支持L4級別以上的自動駕駛，然而軟件的更新一再跳票。

特斯拉的朋友告訴車評君，那個時候的谷俊麗團隊的狀態(tài)是，谷俊麗帶著一個時常需要請假調(diào)整的技術(shù)極客，和兩個是剛招聘的新手。顯然，那是一段艱難的旅程。

2016年的最后一個季度，灰暗的天空開始有一些色彩，特斯拉愉快地對外放出一段Demo，他們的車輛在硅谷的道路上，沒有人類司機的操控，自如地自主駕駛、自動停車。

谷俊麗設(shè)計的計算引擎成功解決了產(chǎn)品大規(guī)模部署需要解決的實時計算問題，在向跟馬斯克匯報時獲得的評價是“impressive”，她們幾乎淚崩，因為鋼鐵俠極少給出這樣的評語。

2017年1月1號，Autopilot 2.0產(chǎn)品成功發(fā)布到用戶車上，那天谷俊麗終于得空休一天假，她到舊金山去玩，是日天空蔚藍(lán)，心情特別激動。谷俊麗說，當(dāng)時的感覺是，自己終于找到了為之奮斗終身的事業(yè)。

完成從0到1的產(chǎn)品研發(fā)之后，2017年Autopilot在特斯拉商用車上實現(xiàn)快速產(chǎn)品迭代，谷俊麗帶領(lǐng)其逐漸擴大的團隊開始承當(dāng)更多任務(wù)，持續(xù)提升算法精度、實時計算速度和云端訓(xùn)練軟件，提升Autopilot產(chǎn)品體驗。谷俊麗為特斯拉的Autopilot 2.0做出的重要工作包括：

1、人工智能的roadmap和核心算法創(chuàng)新。谷俊麗具備將自動駕駛需要的AI算法演進和處理器Rooflinemodel高度融合到一個圖中的解析能力，她非常擅長在特定的計算能力范圍內(nèi)設(shè)計精度最高的的算法框架，且最終能夠被成功高效部署到車?yán)铮苑浅５玫紼lon的認(rèn)可。這個能力至關(guān)重要，在自動駕駛產(chǎn)品研發(fā)中直接避免了走彎路。

2、嵌入式人工智能實時計算引擎架構(gòu)設(shè)計和實現(xiàn)。這個引擎能夠允許特斯拉的自動駕駛算法滿足實時計算需求，并具備和不同公司芯片異構(gòu)兼容的能力，令馬斯克非常高興。依托強有力的CPU和GPU背景，谷俊麗帶領(lǐng)團隊將算法在特斯拉車的第二代硬件系統(tǒng)上進行深度優(yōu)化，性能在業(yè)界領(lǐng)先，直接解決了Autopilot在特斯拉車上的量產(chǎn)部署。

3、依托高性能計算背景和人工智能軟件研發(fā)能力，將特斯拉的云端算法訓(xùn)練時間降低到天。滿足高頻迭代的Autopilot產(chǎn)品的需求。

特斯拉和“鋼鐵俠”的工作模式

在加入小鵬汽車之后，談及特斯拉時，谷俊麗仍然會說“Tesla is a great company”。有很多方面值得中國的企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者學(xué)習(xí)。

1、極度創(chuàng)新、快速執(zhí)行

在很多公司，公司高管對創(chuàng)新憂慮重重，關(guān)注風(fēng)險多于關(guān)注創(chuàng)新所帶來的收益。特斯拉是一家極端注重創(chuàng)新的公司。

谷俊麗說，特斯拉每天都在創(chuàng)新，每天都在快速創(chuàng)新，沒有一個好的創(chuàng)新會因為有風(fēng)險而被拍死?！癊lon永遠(yuǎn)覺得創(chuàng)新不夠，他招人的時候，永遠(yuǎn)先看這個人是否具有創(chuàng)新精神，是否在某些領(lǐng)域具有深度見解，而不在意人的性別、膚色和年齡?！?/p>

在馬斯克創(chuàng)建的眾多公司中，不僅僅是特斯拉，包括Space X、Open AI、NuroLink，the Boring Company，都是非常年輕而又具有創(chuàng)見的人擔(dān)當(dāng)主力。

谷俊麗說，特斯拉的創(chuàng)新速度和魄力，很多合作公司都能夠被嚇?biāo)?，根本就跟不上。特斯拉具備這樣的魄力自己做很多東西，這也是為什么特斯拉有很多垂直業(yè)務(wù)。

當(dāng)被車評君問及，目前業(yè)界的終端AI處理器，在可控的價格內(nèi)，能否支撐L4級別的自動駕駛時，谷俊麗認(rèn)為還需要2-3年時間。

馬斯克極其注重執(zhí)行力，問題提出后很快就需要有結(jié)果，除非你給出非常合理的解釋和理由。

向馬斯克匯報工作，是壓力很大的。提供技術(shù)解決方案時，試圖給出maybe yes maybe no的方案時，是絕對不能夠被接受的。谷俊麗開玩笑說她感覺在特斯拉每個周三都是新的開始。

此時此刻，科技即將顛覆百年汽車產(chǎn)業(yè)。創(chuàng)新和執(zhí)行力，對于中國的車企而言，變得愈發(fā)重要。任何一家傳統(tǒng)車企，無論你多么有資源，現(xiàn)有的市場地位看起來多么有利，但如果沒有優(yōu)秀的創(chuàng)新能力和執(zhí)行力，將會被兇猛的新生力量拍死在沙灘上。

2、工作強度極大

谷俊麗說，她在特斯拉的一個季度的工作量，相當(dāng)于在其他公司時1年的工作量。

馬斯克是一個工作狂，他管理著如此之多的公司，每天接觸大量的信息，依然能夠快速決策。哪怕是在凌晨2點時，你給他發(fā)郵件，只要是他認(rèn)為重要的事情，會立刻回復(fù)郵件。

他有一種能力，就是讓你永遠(yuǎn)不會消停，在公司的每一周感覺都覺得像進入公司的第一周，需要接受大量的新東西，提很多問題，不斷地學(xué)習(xí)，不斷的思考。

這也是為什么在2016年開發(fā)Autopilot 2.0的時候，谷俊麗設(shè)計一個核心模塊并與兩個人寫了該模塊所有代碼的情況。馬斯克非常善于將一個人的潛能逼迫出來，這和喬布斯很像，人們會渴望得到他的認(rèn)同而玩命工作。谷俊麗說，在特斯拉的每一天，她的大腦都在快速運轉(zhuǎn)，深入思考很多問題。工作強度很大時為了維護腦力，她每天不管多晚都要跑步一個小時。做自動駕駛，精力非常重要。

谷俊麗說，在特斯拉的每一天，她的大腦都在快速運轉(zhuǎn)，深入思考很多問題。工作強度很大時為了維護腦力，她每天不管多晚都要跑步一個小時。做自動駕駛，精力非常重要。

3、創(chuàng)始人深入業(yè)務(wù)

馬斯克是Autopilot的中央處理器，他會直接發(fā)出或長遠(yuǎn)的、或近期的工作指令。每周鋼鐵俠都會和Autopilot團隊核心成員開會。馬斯克每天都會試用特斯拉的Autopilot，開會時先說產(chǎn)品的問題，毫不留情。

馬斯克深入業(yè)務(wù)，對具體的產(chǎn)品和業(yè)務(wù)有著深入的思考，能夠?qū)I(yè)務(wù)的發(fā)展和趨勢有著清楚的判斷。令人驚奇的是，與他打交道的人都是MIT、斯坦福、UIUC的博士，在某些領(lǐng)域已經(jīng)研究得很深，但馬斯克總能迅速地做出明確的決策。

谷俊麗總結(jié)，馬斯克的思維模式是根據(jù)物理學(xué)第一定律來思考的，把問題簡化、然后直擊本質(zhì)。

特斯拉要求每個人要在某個領(lǐng)域里面有深刻洞見，能夠快速獨立解決問題，馬斯克經(jīng)常會直接和各業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人布置任務(wù)，甚至有時開會連管理人員都不帶上。在特斯拉只做管理是很痛苦的。

顯然，對于現(xiàn)階段的汽車公司而言，深入業(yè)務(wù)的產(chǎn)品導(dǎo)向型的CEO，有利于產(chǎn)品的創(chuàng)新和迭代的速度，并在市場上占據(jù)有利位置。

這是目前中國傳統(tǒng)汽車領(lǐng)域最大的痛點之一，在所有的車企管理者中，也許只有王傳福和魏建軍具備這樣的能力和風(fēng)范。

谷俊麗如此總結(jié)特斯拉對員工的要求：

1、 極具創(chuàng)新精神，且在某些方面一定有專長，且要有深度的思考。

2、 極強的解決問題能力，能夠單獨做項目。

3、 心臟要足夠強大，能夠承認(rèn)強大的壓力和挑戰(zhàn)。

注定做自動駕駛

谷俊麗成長于中國山東的一個公務(wù)員家庭，她的家人也許從來就沒有設(shè)想過有一天，這個爽朗的山東姑娘，會在自動駕駛領(lǐng)域?qū)θ祟悗砭薮蟮挠绊?，并成為這個復(fù)雜的、多學(xué)科交叉行業(yè)的領(lǐng)軍人物。

也許是冥冥中的注定。谷俊麗的成長過程，和自動駕駛的發(fā)展幾乎是不可思議地暗合到了一起。

2006年，本科還是信息工程專業(yè)的谷俊麗，在研究生階段決定轉(zhuǎn)行做芯片。當(dāng)時，她的導(dǎo)師就很震驚，問為什么？她說通信已經(jīng)做到頭了，而處理器足夠難，中國還沒有做出來。于是她真的做了，而且成為清華與華為合作的SIMD-VLIW處理器的核心研發(fā)主力，并做了出來。

在清華期間，谷俊麗已經(jīng)展現(xiàn)出超強的代碼能力，當(dāng)時流行的264編譯器被她用C++寫了一遍之后，又用最底層的機器語言匯編語言寫了一遍，在大牛云集的清華，人們稱那個處理器為Lily處理器。

博士階段，谷俊麗再度跨界，準(zhǔn)備做多核處理器。清華的導(dǎo)師說，國內(nèi)連單核還沒搞出來，我怎么指導(dǎo)你做多核，你趕緊出國聯(lián)系導(dǎo)師去。UIUC是美國超算中心，谷俊麗去了UIUC，師從高性能計算鼻祖Steve Lumetta，做單芯片多核處理器上的高性能計算，提出了MOPED設(shè)計，當(dāng)時解決了單芯片內(nèi)多核通訊的難題。

谷俊麗說，在清華階段，培養(yǎng)了非常強的工程能力（代碼能力），而在UIUC在解放了她的創(chuàng)新思維、自由獨立思考并深度解決問題的能力。

從UIUC畢業(yè)后，她一度感到迷惘。因為在谷歌干了4個月的通用編程之后，她發(fā)現(xiàn)那根本就不應(yīng)該是她做的事情，因為有些程序員連cache都不知道，更別說什么處理器（CPU是串行計算）、高性能異構(gòu)計算（并行計算）了。而她設(shè)計的多核處理器如此厲害，編程中根本就用不上。

她當(dāng)時認(rèn)為，她應(yīng)該去做針對應(yīng)用的處理器設(shè)計，但21世紀(jì)最核心的應(yīng)用當(dāng)時并不清楚是什么。

恰巧AMD找到了她，說中國的大數(shù)據(jù)很火，你到我們中國研究院負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)研究吧。谷俊麗問，你們研究大數(shù)據(jù)想干什么？AMD說，我們也不知道，你來幫我們研究吧。于是，谷俊麗在AMD中國召集了一批有志青年組成了Y-Lab，開始研究大數(shù)據(jù)。

谷俊麗說，當(dāng)時她把大數(shù)據(jù)當(dāng)做一個應(yīng)用方向，研究了幾個相關(guān)的應(yīng)用之后，發(fā)現(xiàn)原先的認(rèn)識是不精確的，大數(shù)據(jù)+深度學(xué)習(xí)+計算芯片，才是21世紀(jì)新的應(yīng)用。加上汽車平臺就是自動駕駛了。

至于為什么選擇深度學(xué)習(xí)作為在AMD的大數(shù)據(jù)研究方向，谷俊麗開了一個玩笑，她說，當(dāng)她看到一個深度學(xué)習(xí)的第一篇Paper時發(fā)現(xiàn)看了一周都沒徹底弄明白，就覺得這個東西有做頭。于是帶領(lǐng)團隊夜以繼日的學(xué)習(xí)、研究。最后決定做一個能夠支撐深度學(xué)習(xí)的軟件和硬件結(jié)合的一個東西，并且提出這種軟件應(yīng)該能夠異構(gòu)兼容，跑在Intel、AMD、Nvidia以及FPGA上，目標(biāo)膽大包天，做得非常痛苦。

在2014年的時候居然做出來了，基于OpenCL的機器學(xué)習(xí)軟件研發(fā)成功，大規(guī)模算法訓(xùn)練收斂，并且在GPU上實現(xiàn)了高性能計算的并行優(yōu)化機制，將性能提升10倍多，第一次實現(xiàn)DNN跑在AMD的GPU、APU以及NVIDIA的GPU上。

在那個時候，英偉達還沒有在深度學(xué)習(xí)有很大動作。遺憾的是，AMD的管理層對這支遠(yuǎn)在中國的小團隊的創(chuàng)新雖然很有興趣，但并沒有意識到其重大意義，錯過了AI芯片崛起的良機，而英偉達黃仁勛根本就不會容許錯過這樣的機會。事實上，截止2014年AMD依然擁有全球最好的GPU研發(fā)團隊。

此時，谷俊麗去特斯拉幾乎已經(jīng)是注定了的。馬斯克顯然已決定要終結(jié)與Mobileye的合作，大肆挖人，準(zhǔn)備研發(fā)特斯拉的Autopilot 2.0。

本科階段學(xué)的是信息工程，研究生時設(shè)計了Lily處理器，博士階段做的是單芯片多核處理上的高性能異構(gòu)計算，在AMD做的深度學(xué)習(xí)算法和軟件并首次解決了異構(gòu)兼容。這些能力與汽車結(jié)合，就是自動駕駛。

谷俊麗毅然決然加入特斯拉成為機器學(xué)習(xí)的技術(shù)負(fù)責(zé)人。她的所有的技能點，在特斯拉Autopilot 2.0的研發(fā)中，均發(fā)揮了巨大的作用。書寫了一個人貢獻了特斯拉Autopilot 2.0 核心計算模塊 50%代碼量的傳奇。

因為谷俊麗在解決自動駕駛問題時，能夠充分發(fā)揮其跨領(lǐng)域的背景和系統(tǒng)性解決問題的能力。她能夠?qū)⒋髷?shù)據(jù)、人工智能算法、高性能計算、嵌入式等領(lǐng)域的專業(yè)知識充分加以應(yīng)用，能夠?qū)⒕唧w場景的駕駛問題分層、分解、定位和解決。她在和其他Autopilot團隊的合作中，這樣的知識也起到粘合膠的作用。

當(dāng)被問及當(dāng)前自動駕駛行業(yè)的挑戰(zhàn)和問題時，谷俊麗說，自動駕駛是一門實踐學(xué)科，所有的問題只有在垂直整合，在量產(chǎn)時，才能真正被發(fā)現(xiàn)、被定義、被解決。

比如現(xiàn)在的做終端AI處理器，并不知道算法和應(yīng)用場景，所以很難匹配得好，發(fā)揮出芯片應(yīng)有的作用。另外，做軟件算法的，不了解芯片的原理，無法將算法映射到芯片中，在耦合和匹配也會出現(xiàn)問題。

因為沒有量產(chǎn)問題，很多做算法的，根本就不考慮算法的調(diào)整需增加多少計算力。增加計算力，就意味著增加芯片面積、散熱要求和成本。她說，她那時候在UIUC做高性能計算的模擬，隨便動幾下鍵盤就需要調(diào)動幾百臺服務(wù)器進行計算，Blue Water分布式節(jié)點的冷卻水，是可以拿過來用于學(xué)生宿舍洗熱水澡的。

現(xiàn)在的一些自動駕駛研發(fā)公司，比如cruise、Argo，汽車的后備箱背一個超大機箱，到處跑，這是沒法量產(chǎn)的。因為汽車的芯片要嵌入式，面積要非常小，成本要低，散熱要求要低。所以她在特斯拉的時候，Elon要求她對HW2進行算法和計算優(yōu)化，讓嵌入式的芯片能夠滿足計算要求。

特斯拉自動駕駛研發(fā)，和其他公司相比，最大的區(qū)別是，所有的系統(tǒng)，均要求可量產(chǎn)，是要裝車的，無論是軟件、計算平臺、傳感器和是執(zhí)行器。這一整套系統(tǒng)，已經(jīng)被部署到幾十萬輛特斯拉的車型上面，市面上截止目前，包括谷歌在內(nèi)，沒有一家能夠做到這一點。

在中國的新故事

毫無疑問，無論基于何種原因，中國人的事業(yè)終究是會落到中國的，谷俊麗認(rèn)為自動駕駛是她畢生的事業(yè)，而中國是最好的用武之地。當(dāng)特斯拉的自動駕駛技術(shù)牛人和中國迅猛發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)造車碰撞在一起時，無疑是能夠產(chǎn)生火花的。

小鵬汽車在這場激烈的人才爭奪戰(zhàn)中笑到了最后。谷俊麗在小鵬汽車的故事，才剛剛開始，容車評君后續(xù)為諸君書寫。

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