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2026-04-26 07:53:17 来源:新京报(The Beijing News) 作者:追踪纪

快科技2月4日消息,近日,媒体“晚点LatePost”发布了对话“它石智航”创始人陈亦伦的文章。据悉,陈亦伦毕业于清华电子系,后在美国攻读博士,毕业后曾先后在大疆和华为任职,攻坚无人机和无人车。在华为工作期间担任车BU首席科学家,系华为ADS辅助驾驶的核心人物,曾主导设计智能辅助驾驶系统ADS 1.0算法全栈、组建核心技术团队,并推动这款产品商业化应用于极狐阿尔法S等车型。2022年中离开华为后,陈亦伦加入清华大学智能产业研究院,2024年末投身具身智能创业,和百度前自动驾驶事业群负责人李震宇等联合创立它石智航。在此次采访中,陈亦伦爆出了猛料:自己在2020年主导华为ADS时就已经开始做端到端,比特斯拉还要早。陈亦伦表示,“2020-2021年,我在华为第一次尝试端到端系统,那时我已经带团队做了2、3年研发。我们的自动驾驶系统至少有200万行代码,它虽然能工作,可以处理复杂的城市道路情况,但维护成本极高。”2020年,陈亦伦和丁文超博士(注:现它石智航首席科学家,曾被华为“天才少年” 计划招募入自动驾驶部)等同事想试一下:能不能训练一个神经网络,把这200万行代码精简掉?最终他们用3万行代码训练了一个网络,直接让网络去规划无人车的轨迹。陈亦伦称,那就是最早的端到端自动驾驶,只不过当时做的是 “两段式”(注:感知环节是一个端到端网络,规控环节是另一个端到端网络)。当被问到做端到端是否是受了特斯拉启发时,陈亦伦断然否认。“没有,2020年的特斯拉AI Day还没讲端到端,讲的是在感知环节如何恢复3D环境(Vector Space),即BEV(Bird's-Eye-View,鸟瞰视角)。对我们来说,感知是已知解,它是开放问题,有数据、有标注就能做。”当时让他最头疼的是规控,这是一个闭环AI,产生的每一个动作都会影响下一刻的环境,比如选择 “加塞”,对方可能让行,也可能加速抢行。这种闭环AI怎么训练?当时没人有把握,但靠传统规则方法一个个描述corner case(极端情况),代码已经堆到了200万行,发现问题的速度已远超解决问题的速度,所以必须用新的方法。解决这个老大难需要大规模采集人类驾驶数据,这在之前还没人做过,“我们当时调拨了约100辆车的车队,专门干这一件事。丁博(丁文超)每天在现场教司机开车,定义什么是‘好司机’的行为。”陈亦伦介绍称,起初没看到显著进展,但当数据积累到几千小时后,会发现网络真的学到了东西,而且越来越厉害。于是选了一个极难的测试场景——一个人车混行、完全非结构化的城中村,通过规则算法几乎无法通过。“我们大胆用神经网络去试,原则是‘后处理越少越好’,结果车非常流畅地穿行了过去,那一刻就是我的‘GPT Moment’,我意识到AI可以做Planning(规划)了。”也正是因为看到了端到端的成功,陈亦伦重新拾起了自己最初做机器人的梦想,但由于那时还不知道具体怎么做,所以选择先回到母校,用了2年多时间,终于重新出发。【本文结束】如需转载请务必注明出处:快科技责任编辑:落木 (function(){ var adScript = document.createElement('script'); adScript.src = '//d1.sina.com.cn/litong/zhitou/sinaads/demo/wenjing8/js/yl_left_hzh_20171020.js'; document.getElementsByTagName('head')[0].appendChild(adScript); })();

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