Ⅰ. 中國篇

自動駕駛領域的天才少年

——記飛步科技創始人何曉飛

何曉飛，浙江大學教授、博士生導師，滴滴出行研究院前院長，人工智能及機器學習領域國際領軍人物。本科畢業于浙江大學，博士研究生畢業于美國芝加哥大學，主要研究領域為人工智能、機器學習、信息檢索和計算機視覺。2011年獲得國家杰出青年科學基金，2012年入選國際模式識別學會會士（IAPR FELLOW），入選首屆青年拔尖人才支持計劃。何曉飛于2017年創辦飛步科技并擔任董事長兼CEO，飛步科技在短時間內實現了迅速的發展，成為自動駕駛領域的佼佼者。

天賦異稟，刷新校史

1978年，何曉飛出生于四川省，他從小就對數字和公式十分敏感，在數學方面表現出了異于常人的天賦。1990年，成都七中舉辦了一場全省范圍內的特長生招生考試，錄取名額僅有45個，但報名人數達到了一千余人，競爭十分激烈。何曉飛在此次考試中取得了不錯的成績，最終被成都七中“綜合數學實驗班”錄取。

在中學階段，何曉飛癡迷于競賽，在日常學習過程中喜歡鉆研數學難題，對競賽知識也有著十分濃厚的興趣，總是和同學們在課后討論數學問題，一遍遍推算證明過程。由于非常專注于競賽學科的分析和計算，何曉飛的數學能力突飛猛進，憑借自己出色的數學競賽成績，他被保送到浙江大學。

在浙江大學讀書期間，何曉飛的數學成績依舊出類拔萃，所獲榮譽甚至載入了浙江大學的校史中。1999年，新浙江大學成立后的第二年，何曉飛和兩位同學一起拿下了美國大學生數學建模競賽特等獎INFORMS獎，成為首批獲得該獎項的中國大學學生。這一榮譽是新浙江大學成立后的國際最高獎項之一，在浙江大學的校史中具有里程碑式的意義。

2000年，何曉飛從浙江大學本科畢業。由于出色的數學建模能力，他收到了芝加哥大學的博士錄取通知書，不久后他便赴美進入芝加哥大學，攻讀計算機博士學位。

學術生涯的高光時刻

從2000年開始的五年間，何曉飛發表了20余篇論文。他行事低調，始終堅持用論文成果說話，將自己的觀點在論文中有理有據地展現出來，他的研究成果是“AI時代”的焦點之一。

2001年，還在讀博的何曉飛進入微軟亞洲研究院實習。由于出色的能力和優異的表現，他的薪酬待遇都是正式員工的標準，并且還經常被允許參加重要的會議和匯報等。負責帶教的兩位老師都對他贊賞有加，這在微軟亞洲研究院的歷史上十分罕見。

在微軟亞洲研究院實習期間，何曉飛提出了Laplacian Faces（拉普拉斯臉）人臉識別算法。該成果有可能成為未來互聯網搜索引擎的核心算法，一經發布就在當時的計算機視覺領域產生了巨大轟動，這也讓何曉飛在業界嶄露頭角。

20世紀末至21世紀初，“流形學習”是機器學習主流方法，但這一方法有一個明顯的缺陷——樣本外的偏差問題，學者們長期苦惱于找不到該問題的解決辦法。讀博期間何曉飛決定向這一問題發起挑戰，經過不斷努力，他與巴斯·尼奧基（Partha Niyogi）教授共同提出了流形學習的第一個線性算法——保局投影算法，從根源上解決了樣本外異常值的問題。2003年，該成果發表在了NIPS（神經信息處理系統進展大會），成為當時機器學習領域的一個重大突破點，何曉飛也因此成為第一個帶有NIPS標簽的中國籍學者。

兩項“最年輕”紀錄創造者

2005年，何曉飛在芝加哥大學獲得博士學位。畢業后他的第一個想法是回到母校——浙江大學任教，但由于國內計算機系職稱評定的要求，需要他在工業產出方面有所貢獻。因此，何曉飛進入雅虎公司工作，作為一名研究科學家，他負責了多個項目的研發工作，如海量網頁分類、語句查詢分類、廣告關鍵字建議等。

2007年，何曉飛在雅虎的任職期滿，作為人才被引進回國，受聘為浙江大學計算機系教授、博士生導師。當時何曉飛才29歲，成為浙江大學歷史上最年輕的教授之一，也是當時國內最年輕的教授之一。

在浙江大學任教期間，何曉飛主要從事人工智能、互聯網及多媒體計算等方面的研究，在多個領域都取得了杰出的研究成果，例如圖像檢索、流形學習、數據挖掘等，他的論文獲得了該領域的多項大獎，他的論文和出版的專著被引用超過1萬次。

2011年，何曉飛獲得國家杰出青年科學基金。彼時，作為才三十歲出頭的年輕學者，對于擁有巨大潛力的他而言，想完成的事還有很多，他不會因為已有的成果就停下前進的腳步。

跨界加盟，淺嘗商業

2015年，滴滴出行董事長程維和總裁柳青向何曉飛拋來橄欖枝，希望他能夠加入滴滴出行研發部門。當時的滴滴出行正處于與Uber中國的競爭之中，滴滴出行希望通過引入學術界“大牛”來加大對產業應用的研發。何曉飛答應了這一邀請，選擇跳出學術圈，跨界加盟困境中的滴滴，扛起滴滴產業應用研發工作的大旗。

進入滴滴出行后，何曉飛兼任數職，不過他主要還是負責平臺核心交易引擎的研發，參與了路徑規劃、拼車、運力調度等十多個項目的設計和研發，為滴滴出行提供了強有力的技術保證。由于他向來行事低調，加入滴滴出行的消息都沒有對外宣布。2016年4月，何曉飛被滴滴公開任命為滴滴研究院首任院長，對于滴滴出行來說，何曉飛的加盟不僅帶來了強大的技術援助，而且也在艱苦環境中為其提供精神支撐，給予勝利的希望和信心。

不甘止步，再次出發

2016年9月，滴滴出行蒸蒸日上之時，何曉飛選擇了離職。究其原因，何曉飛認為無人車行業還存在很多理論困境，因此希望獨立解決這些問題，成就自己的一番事業。經過慎重的考慮，何曉飛將目光投向了場景相對簡單、技術門檻相對較低的無人駕駛卡車領域，希望借此提高團隊的研發速度，盡快解決行業難題。

作為AI領域的創業“大牛”，何曉飛對于無人駕駛有著自己的理解。他認為這一波AI熱潮的走向，不是表面的商業模式的創新，而是最根本的技術創新。換句話說，何曉飛認為，場景未必是“王道”，決定終局的絕對還是技術。何曉飛希望基于流形學習的多媒體數據表達與理解，通過自主研發芯片，實現自動駕駛商業化落地，來建設“車—路—云”一體化協同作業平臺。對此何曉飛開創了“算法+芯片”的技術思路，希望能用核心技術的閉環生態驅動產研結合。

2017年，何曉飛創辦了飛步科技。飛步科技依托人工智能算法，針對商用車自動駕駛系統和軟硬件平臺進行研發，旨在打造全球最大規模的自動駕駛港口集卡作業車隊，實現在碼頭混線工況下的規模化運輸。飛步科技的自動駕駛系統全部為自主研發，采用的是感知、定位、決策規劃、控制和仿真等全棧式技術。從成立以來，他們的自動駕駛系統在港口運輸、物流、公交接駁等場景都經過不斷的嘗試與驗證，目前在業內能夠匹配的商用車型最多。飛步無人駕駛的關鍵核心技術是“基于流形學習的多媒體數據表達與理解”，這一技術有效提升了數據利用率，因此獲得了2020年度浙江省自然科學獎一等獎。

飛步科技的核心成員背景十分強大，主要來自清華大學、浙江大學、中國科學技術大學、香港中文大學及國外的知名大學，這些成員在人工智能、機器學習等學科都有扎實的知識。在人才和技術的加持下，飛步科技已經先后獲得知名VC投資，并于2021年上半年完成了B輪融資。

俯瞰整個行業，車載智能芯片與傳統的CPU、GPU差別很大，在考慮算力和功耗的同時還需要考慮安全性，這也導致了傳統芯片廠商在具體場景的應用上乏善可陳的困境。飛步科技成立初期，何曉飛就為公司制定了“算法+芯片”的技術思路，團隊的精力也全部投入到了相關技術的研發。

在芯片設計上，飛步科技制定了清晰的三步走戰略：第一代芯片針對L3級自動駕駛打造，第二代芯片針對L3～L4級自動駕駛打造，第三代芯片針對L4～L5級自動駕駛打造。僅僅7個月的時間，飛步科技團隊就完成了芯片的流片，向外界證明了公司強大的研發實力。

完成芯片設計后，飛步科技開始將重心放在商業化落地上，針對“復雜道路環境、多樣天氣狀況”進行無人駕駛貨車測試，全天候24小時不間斷調試，最終克服了全部技術難點，在國際上率先實現了一定線路的貨運自動駕駛項目落地。

一鳴驚人，碩果累累

與何曉飛的行事風格相似的是，飛步科技的企業形象十分低調，在公眾視野中出現的次數寥寥，但每次公開呈現的成果都讓人大為震撼。

2018年年底，飛步科技與中國郵政、德邦快遞開始戰略合作，為其貨運物流提供基于L4級別的自動駕駛的服務。飛步與中國郵政和德邦快遞合作生產的自動駕駛物流車，在貨運高峰期成功完成配送任務，為接下來的合作奠定了良好基礎。

2019年2月，飛步科技與中國郵政、德邦快遞正式開展長期合作，開辟了100條運輸線路。至此，飛步科技成為貨運自動駕駛領域的領先者。

飛步科技為了實現更大規模的閉環，開始瞄準港口場景進行業務的拓展。之所以選擇港口，是因為其場景較為封閉，路況更加簡單，自動駕駛技術更容易快速發揮作用。飛步科技利用地處浙江的優勢，在經過與寧波舟山港集團接洽之后，雙方正式達成合作，由飛步科技為舟山港設計L4級自動駕駛集卡，這種集卡可以滿足各類船舶的裝卸及集裝箱的移送。

2020年4月，飛步科技在舟山港完成了全球最大集裝箱船的裝卸任務，證明了自己的技術實力。半年之后，飛步科技進一步擴大業務范圍，同時為梅山港提供自動駕駛集卡的生產和運營服務。2020年12月，飛步科技與寧波舟山港集團共同落地了行業內首個混線工況下的自動駕駛集卡編隊獨立整船作業，實現了自動駕駛集卡與傳統人工集卡的規模化混線運營。2022年1月25日，飛步科技在寧波舟山港集團落地的全球最大規模的港口無人駕駛集卡作業車隊撤下了安全員，成功實現了全無人化作業。這在中國無人駕駛領域又是一次重要的突破。

2021年，飛步科技的業務遍地開花。一方面，飛步科技成功助力梅山港區作業能力的提升和智慧港口的建設。另一方面，飛步科技成功參與了南通港呂四起步港區的首次集裝箱實船演練，飛步科技的無人車隊編組參與3000噸級集裝箱船舶作業，成功完成裝卸船及水平運輸既定任務，實現了100%成功率。

除此以外，飛步科技已經從最初單一的貨運場景向微公交和私家車等多元化場景擴展。最近兩年的烏鎮世界互聯網大會，自動駕駛微公交接駁服務都是由飛步科技提供的；飛步科技還與一汽集團、萬向集團等車企在私家車場景領域達成了戰略合作。

飛步科技不僅取得了貨運自動駕駛方面的豐碩成果，更引領了中國自動駕駛行業的落地，為全方面、多層次的場景提供了“聰明的車、簡單的路、強大的云”，為我國加速推進智慧交通的建設和數字化升級注入了榜樣力量。

自動駕駛行業發展

隨著計算機視覺和深度學習技術的發展，自動駕駛將大大提高人類的出行效率和交通安全性。自動駕駛的關鍵在于芯片，核心技術主要包括各種處理器、傳感器、算法等，涉及人工智能、半導體、汽車、通信等多個領域，從上到下涵蓋了多個產業鏈條，還可以衍生出多種市場，擁有巨大的價值空間。因此，世界各大汽車巨頭或科技巨頭競相入局，爭奪自動駕駛這一藍海市場。自動駕駛技術經過十多年的發展，現在也已處在商業化落地的關鍵時期。

自動駕駛的應用目前還是主要集中于貨運物流這一細分領域，該領域主要有六大應用場景，分別是港口場景、礦區場景、物流園區、機場場景、末端物流、干線物流等。在這些特定的場景中，目前最有可能實現大規模應用落地的是港口場景，一方面是因為港口半封閉化，標準化程度高，另一方面港口依托海運，物流運輸的需求巨大，自動駕駛也相應就具有了巨大的價值空間。

總結

成功的背后靠的是1%的天賦和99%的努力，何曉飛從天賦異稟的競賽生成為企業家的榜樣，一路上其實布滿風雨荊棘。他最終能夠走向成功的原因主要有以下幾點。

1. 善用天賦，潛心鉆研。中學時期，何曉飛能夠將自己的天賦運用到極致，在課余時間對競賽知識進行深度地鉆研和探索，最終在數學競賽方面取得了傲人的成績，并憑此進入浙江大學學習，之后又進入芝加哥大學深造。

2. 低調行事，實力說話。何曉飛總是保持著低調的風格，在日常研究工作中默默無聞，即便取得了優異的成果也一直潛心鉆研，為今后的成就持續積累知識和經驗，并給其創辦的飛步科技帶來了深遠影響。

3. 敢想敢做，遵從內心。在理論研究上順風順水的時候，何曉飛毅然選擇進入商業領域，并又在滴滴出行蒸蒸日上的時候選擇創業，從零開始。這些選擇不同尋常，但正是一次次不同尋常的轉向，才使得何曉飛帶領飛步科技在自動駕駛領域實現了多個“第一次”，成為自動駕駛行業的領航者。

4. 獨辟蹊徑，終獲成功。無論他的角色是教授、滴滴研究院院長，或是企業家，何曉飛的訴求一直都是將技術應用到現實，改善大眾福祉。離開滴滴后，何曉飛選擇了無人駕駛這一領域，并且獨辟蹊徑選擇貨運物流這一能夠快速上手的場景，依靠自身“算法+芯片”的核心技術，不斷提高自動駕駛汽車的安全性和反應靈敏度，最終在該領域取得豐碩的成果，引領了中國自動駕駛在貨運物流這一領域的落地。