跨界圍攻:「AI 視覺」公司已集體殺入智能駕駛圈
2021-05-22
雷鋒網
如今的智能汽車賽道,說挨肩迭背也不為過。
新勢力派引領變革,最為二級市場所看好;泛網際網路派占流量高地,擅技術遷移;傳統車企派根基夯實,品牌名聲享譽在外。
甚至財大氣粗的某地產派也曾放下豪言――力爭 3-5 年成為世界規模最大、實力最強的新能源汽車集團。
如華山比武般,大俠們個個嚴陣以待,各方勢力黃巾高擎,左右開弓。
你看看,前有行業鐵幕,中夾破釜沉舟之心,後是險峻江湖,哪還有初進牛犢的落腳之處?
即便如此,在月前燥熱尚未消退的上海車展後,鮮少被提及的AI視覺公司還是擠了進來。
看慣了巨頭們的聲勢浩蕩,轉身發現AI視覺企業們的入局講究一個循序漸進,起承轉合。
而他們的悄然進入,也給智能駕駛領域增添了幾段新故事。
海康威視:左手自研、右手投資
AI安防老大哥海康,深耕智能駕駛市場履行一貫的低調風格。
其對智能駕駛的綢繆始於2015年,當時海康內部計劃開展新業務,起初確定的業務有三:海康汽車電子、海康機器人、海康螢石。
2016年7月,耗資1.5億的海康汽車技術正式成立。
在此前後,海康還分別於2016年6月投資了威視汽車科技,2017年7月成立了海康汽車軟體。
2018年是海康智能駕駛的上升之年,市場渠道、技術研發上均有突破。
2018年2月,他們上線高級駕駛輔助系統、自動泊車APA+,同年又成功打入2019款保時捷卡宴的配置中。
汽車產業以穩為重,鏈條長、利益盤根錯節,新入者切入並不容易,而海康卻出其不意一舉打入高端。
數據顯示,截至2018年底,海康汽車已經通過了20家OEM的審核並成為其合格供應商,公司的主要客戶包括一汽集團、北京汽車、上汽榮威、上汽名爵、本田汽車等。
其中,定點項目超過200個,已量產的項目超過100個,覆蓋500家渠道合作夥伴。
成立子公司自研之外,投資也是海康較為看中的一大路徑。
在成立汽車電子公司之前,海康就曾在2016年入股毫米波雷達企業森思泰克,並成為後者的第二大股東。
2013年成立的森思泰克既是毫米波雷達第一批探路者,也是成績較為優秀的領軍企業之一。
森思泰克創始人秦屹是英國海歸的雷達專家,在英從事雷達研發和製造十餘年。
據悉,森思泰克所聚團隊成員中80%具有軍工背景,掌握雷達硬體、軟體和量產工藝等幾乎全部核心技術。
據悉,森思泰克毫米波雷達在北京、石家莊設研發中心,在蕪湖設總廠,在杭州設車載事業部。
石家莊,有軍工雷達大本營之稱,軍民毫米波雷達研發人才密集,且電科雷達研發54所和13所都在石家莊。
森思泰克也頗為爭氣。
2019年,思泰克首次實現大批量77GHz車載毫米波雷達國產化、突破國際巨頭壟斷。
森思泰克的77GHz毫米波雷達成為國內首個真正實現「上路」的ADAS毫米波雷達傳感器。
目前,森思泰克已成為紅旗、一汽、韓國現代、東風日產、長城、長安等國內外車企體系內供應商。
海康與森思合作的高分毫米波成像雷達+視覺融合技術,或許將對壘低線束雷射雷達。
大華股份:立足整車,三電、網聯、自動駕駛多點齊發
零跑汽車脫胎於大華股份的汽車部門,獨立後獲得了大華股份的技術和資金支持。
2015年,大華股份副董事長兼任大華股份CTO朱江明親自下場,成立零跑。
經歷2019年新能源補貼大退坡,不少新勢力造車企業已經出現嚴重資金問題,且變現存疑。
零跑汽車亦不例外。
2018年,零跑虧損 3.07 億元後,2019 年上半年又持續虧損約 2 億元。
2019年1月4日,零跑汽車第一款車S01上市,該車2019年全年交付約1000輛。
對於連續虧損的零跑,唱衰論一直也在網上發酵。
朱江明對此表示,「即使不融資,零跑也能再活三年。」他透露,大華股份將持續為零跑輸送資金,「當然我們希望能更多的融資,發展得更快些。」
在經歷融資受阻後,2021年伊始,零跑官宣融資43億元,合肥政府投資平台亦在其中。
今年年初,此前曾投資蔚來的合肥市政府與零跑方面簽訂戰略合作協議,未來合肥方面將對零跑B輪融資投資約20億元,並展開更多合作。
現金流方面,從不被業界看好,到巨額融資的到帳,仿佛又讓市場看到了可能性。
技術層面,零跑汽車稱自主研發了三電系統、智能網聯繫統、自動駕駛系統三大核心技術,並完全掌握自動駕駛核心硬體平台和算法技術,實現對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。
產品層面,零跑汽車目前旗下擁有3款量產車型,分別為:零跑T03、零跑S01以及零跑C11。
三款產品風格各異,銷量不一。
2020年,零跑汽車官方消息稱,2020年累計銷量達11391輛,其中T03為主力軍,貢獻了10266輛。
創始人朱江明也底氣頗足:「2023年零跑進入造車新勢力TOP3、2025年在國內新能源汽車市占率達到10%」。
商湯:求精感知技術,並進艙內艙外
與其他AI獨角獸相比,商湯在自動駕駛上布局較早,也更全面。
2017年進軍自動駕駛,商湯的汽車產業布局可分為艙內(智能車艙)和艙外(智能駕駛)兩大層面。
智能車艙層,基於前裝量產解決方案,以視覺感知技術為錨點,由點及面,覆蓋用戶從上車到用車的多個場景。
商湯的SenseAuto Cabin智能車艙解決方案包括駕駛員感知系統、座艙感知系統、智能進入等等功能。
據悉,在過去的兩年多時間裡,商湯已經拿下了30多個國內外頭部夥伴的智能車艙定點量產項目,覆蓋車輛總數超過1300萬輛,其中10 余個項目已經實現了量產交付。
智能駕駛層,商湯選擇與主機廠合作,做汽車廠商(OEM)及一級供應商(Tier1)的解決方案供應商。
在自動駕駛感知、決策和執行三大要素中,汽車廠商和Tier1占據重要角色。
2017年,商湯與OEM廠商本田簽訂了為期5年的長期合作協議,研發適合乘用車場景的L4級自動駕駛方案。
2018年,商湯完成杭州、上海半開放場地內實現無接管自動駕駛。2019年,在日本落地「AI自動駕駛公園」,將用於自動駕駛汽車的研發和測試,並面向公眾開放。
商湯的自動駕駛業務定位,是以視覺為主,其他元素為輔。
視覺之外,商湯在高精度地圖和雷射雷達、毫米波雷達等方面皆有技術儲備。
通過搭配多種不同傳感器,實現感知、分析預測、決策規劃控制、城市級三維地圖重建及無人車高精度定位能力等技術功能。
目前,商湯對自動駕駛技術進行了多次疊代,形成了一套較為成熟的智能駕駛方案:SenseAuto Pilot智能駕駛解決方案,聚焦 L2+ 級高級輔助駕駛至L4級自動駕駛創新,並在上海車展首次發布SenseAuto Pilot-P駕駛領航方案。
軟體之外,2019年3月,商湯還推出首款原創機器人SenseRover X自動駕駛小車,這是款針對自動駕駛的教學產品。
奧比中光:戰投+自研,兩條腿走路
奧比中光是AI初創企業中對智能汽車投入最多的公司之一。
作為一家AI 3D感知技術方案提供商,成立於2013年的奧比中光現今已在3D傳感領域深耕近8年。
3D傳感作為人工智慧領域最核心的視覺感知技術,融合了晶片、算法、光學、軟體等多交叉學科技術,是人工智慧時代感知識別、新型人機互動等最為核心的技術載體。
除3D結構光外,奧比中光在雙目、iTOF、dTOF、雷射雷達等主流3D視覺感知技術領域也有長遠布局。
早在2018年,奧比中光就投資雷射雷達晶片級解決方案提供商飛芯電子。
飛芯電子成立於2016年,是一家專注於光電設備、雷射雷達研發、集成電路設計的高新技術企業。
成立僅2年,飛芯電子獲得了博世等注資。
據悉,飛芯電子以研發、生產雷射雷達系統及核心晶片為主要業務,客戶群體主要面向國內外汽車、機器人、無人機等生產研發廠商。
飛芯電子稱,其針對行業痛點,採用了連續波載調製或相干外差探測方案,利用焦平面點雲測距技術,滿足較高的空間解析度和較大的視場角,探測距離可超過200m,且無需複雜昂貴的機械掃描裝置,不斷提高系統可靠性,也使獲得的圖像更為清晰。
2019年4月,奧比中光成立車載3D視覺傳感方案提供商奧銳達。
奧銳達的業務重心在智能座艙,產品包括ToF攝像頭模組、雷射雷達等硬體以及3D ToF智能座艙方案。
承襲了奧比中光的3D視覺感知技術,奧銳達可為智能汽車帶來DMS、OMS、手勢識別、人臉識別、身份驗證等多種3D化智能功能。
其金融級安全的3D人臉識別方案,保護駕乘人員的信息安全;通過3D-ToF 攝像頭,實現多區域手勢控制;同時,智能汽車還可以通過3D信息,判斷駕乘人員體型、座艙內位置等。
近日,奧銳達還發布了為智能汽車量身定製的3D ToF智能座艙方案。
虹軟:主攻艙內,走軟硬一體之路
2018年,為應對手機市場見頂飽和,虹軟正式將業務從智慧型手機領域拓展至智能汽車、IoT等領域,一舉橫向突進自動駕駛市場。
虹軟科技創始人兼CEO鄧暉曾表示,未來每輛汽車裡都有10個以上的攝像頭,智能座艙將成為智能駕駛視覺AI的重點應用場景。
與其手機定位一樣,虹軟的智能汽車走軟硬一體解決方案,力圖做車載視覺一站式解決方案的供應商。
從招股書看,截至2018年底,虹軟科技的「汽車等loT產品」的業務收入僅367.95萬元,占比不足1%。
與多數視覺企業加裝雷射雷達等技術不同,虹軟的的自動駕駛解決方案完全基於視覺層面,且核心聚焦在車內智能。
虹軟科技的智能駕駛視覺解決方案,包括車內安全駕駛預警、駕駛員身份識別、車內安全輔助、輔助駕駛預警、自動泊車等眾多解決方案。
2019年3月,虹軟入股開易(北京)科技,後者主營業務包括主動安全智能終端(ADAS+DMS+人臉識別)、SDK軟體服務以及硬體整體解決方案。
2019年,虹軟在科創板上市。
虹軟表示,其在計算機視覺領域積累深厚,融合其暗光高反差拍攝、防抖等影像視頻增強算法技術,即使在車內光線不佳、人臉角度多變、車輛晃動等特殊情況下,也能夠很好地完成車輛周圍環境監測和車內人員監測等功能。
上市後,虹軟大力布局智能汽車及其他 IoT 智能設備領域,目前成效初現。
據虹軟表示,智能汽車板塊2019年開始真正量產。
數據顯示,2020年,智能駕駛視覺解決方案業務增長較快,實現營業收入6592.99萬元,同比增長310.61%。
據悉,虹軟智能駕駛相關產品包括DMS(駕駛員識別系統)、ADAS(高級駕駛輔助系統)、BSD(盲區檢測系統)、OMS(乘客識別系統)、Interact(視覺互動系統)、Authenticate(生物認證)、AVM(3D環景監視系統)、AR HUD(AR抬頭顯示)和智能後備箱等各類以核心算法為基礎的相關軟體解決方案。
高工智能汽車研究院數據顯示,DMS(駕駛員識別系統)的算法業務是其智能汽車業務的主要收入來源。
虹軟今年透露,其智能駕駛業務已實現37+7個前裝車型定點開發(37款量產車型定點,7款車型預研),以提供純算法為主,公司直接與Tier1或整車廠簽約,涉及多家國內主流車企(含造車新勢力)及部分合資車企。
格靈深瞳:最早入局,協同成長
成立於2013年,格林深瞳是最早的一批AI視覺公司,也是最早一批投入自動駕駛的AI視覺公司。
當年,格靈深瞳聯合英特爾研究院院長吳甘沙、國家智能車未來挑戰賽冠軍團隊負責人姜岩等一同創辦了一家專注於自動駕駛領域的公司――馭勢科技。
2016年,馭勢科技在北京誕生,格靈深瞳作為投資方入股馭勢科技。
過去五年,馭勢科技在洶湧潮水中奮力前行。
2017年1月的CES,馭勢科技向世界推出了無人駕駛概念車「城市移動包廂」,該車型成為了全球第三款獲得紅點設計大獎的無人車。
同年,這家公司分別在4月和6月,於白雲機場、杭州來福士率先展開面向普通公眾的無人駕駛商業化運營。
今年1月21日,香港國際國際機場宣布,由馭勢科技與香港國際機場管理局共同研發的無人駕駛物流車將替代人力駕駛拖車,承擔往返機場和海天客運碼頭的行李運輸任務,意味著其在機場的運用已逐步上量。
在過去的一年中,馭勢科技與長安民生物流、一汽物流、巴斯夫(BASF)等數十家企業建立了商業合作。
據透露,在國內某豪華品牌車型上,馭勢科技提供的軟體算法也已前裝量產,並幫助該自主品牌率先推出 L3 級自動駕駛功能。去年馭勢科技交付了數百套「AI駕駛員」,實現年度業績同比增長150%。
前不久,馭勢科技宣布完成累計超10億元人民幣的新一輪融資,在這場融資中馭勢科技獲得了國家資本的參投。
馭勢科技在無人物流埋頭苦幹,潛心鑽研,其成績是在無人物流領域的業務布局幾乎占到了國內市場的70%。
2016年誕生至今,馭勢科技經歷萬千辛酸,在密如繁星的棋子中探索出一條最優解法,以機場定式,在精進自我的路上捨命狂奔。
而格林深瞳的自動駕駛之路,也隨著馭勢科技越走越遠。
曠視:立足AI視覺,做車載全套解決方案
2018年11月,曠視曾公開展示過車載AI視覺解決方案。
彼時的曠視,其解決方案基於車載系統和駕駛過程的人臉解鎖、帳戶切換、駕駛員識別、多模態交互等功能為主,並收取相應軟體使用費和服務費。
「人臉解鎖」可通過車外的攝像頭捕捉駕駛員人臉信息並進行身份的識別與確認,實現人臉解鎖車門、臨時授權人臉解鎖車門;
通過車內的攝像頭實現刷臉啟動發動機、保險箱等,「帳戶切換」功能可通過人臉識別無感知精準識別駕駛員身份,配合車載智能系統,快速調整用戶預設的車輛各項個性化配置(座椅位置、反光鏡角度、空調溫度、音樂、燈光、導航等)。
「駕駛員識別系統」可通過車內攝像頭,實時查看駕駛員駕駛狀態和行為,在駕駛員出現疲勞駕駛或分心駕駛跡象時觸發預警,保障行車安全。
曠視曾表示,其與蔚來汽車實現了未來在智能汽車應用上的深度合作,真正的無人駕駛商用較遠,曠視聚焦對人類駕駛員的理解和輔助。
的盧深視:基於3D視覺相機,為產業賦能
的盧深視在智能汽車領域的角色,更多是與第三方合作的方式。
作為三維視覺領域的佼佼者,的盧深視在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上深耕多年。
上月,的盧深視出席了2021全球自動駕駛高峰論壇,並展示了其最新3D CV相機及其應用。
的盧深視兩款自研3D CV相機,其在5米範圍誤差小於1mm,指標超越國際3D相機巨頭,量產良率達99%以上。
基於前端低功耗嵌入式平台,兩款相機均可實現非接觸式精準識別,基於結構光原理,更可還原人臉高精度3D細節信息,通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份,同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。
多提一句,安全性上,可達金融級別。
據悉,除了智能汽車領域,兩款相機也在智能家居、金融支付、智慧交通等領域展開布局。
智能駕駛:AI視覺第二春
AI視覺眾企入局智能駕駛賽道,並非跑題創作。
其一,布局智能駕駛,是戰略向外牽引使然。
自計算機視覺出走實驗室樊籠,AI安防、自動駕駛便拿到一大波投資人的「S卡」。
當年AI落地之時,安防提供了絕佳的土壤,AI公司在此實現技術與產業的交融。
期間,AI與安防彼此成就:
安防向世界輸送的海大宇等驕子,幾乎主導了全球安防市場話語權,行業極速擴容,向城市各個領域蔓延。
AI獨角獸們也從安防起家,並逐漸走向千行百業,邁向全域。
左邊是AI安防成主要營收來源,右邊是AI安防逐漸占領一席之地。擺在入局者眼前的,是如何保持縱向持續增長的必答題。
擺脫路徑依賴,尋找AI安防之外的市場,已是當務之急。
如果說,過去五年,AI視覺公司的路徑是「通用AI SDK 重定製集成項目實施」的話,那麼未來五年,他們可嘗試「非標領域的標準市場 形成標準化產品 低成本規模化複製」的路子。
非標領域的標準市場在哪?自動駕駛、醫療、晶片赫然在列。
縱觀AI市場,目光所及賽道幾近全員虧損,掘金志認為,與高成本人力無關,因為虧損在放大;與硬體儲備也無關,因為可以OEM。
核心在於:AI安防未能標準化,項目需求又無窮多。
那就去標準化市場?有人問。
標準化市場可以一夜之間把價格做到無窮低,但高額運營支出非AI企業所能承受。
標準化市場上不去,定製化市場下不來,AI公司的突破口在哪?答案是:非標準化市場裡找到標準化路子。
賽道上,自動駕駛正是明顯的非標領域的標準市場。與AI安防共通的是,智能駕駛初創企業也依賴資本輸入。
但前者場景碎片化、項目定製化,產品標準化之路漫漫;後者以智能汽車為載體,技術上軟體定義、人機協同一旦成型,會一招吃遍天下鮮。
眼下,不少智能駕駛新勢力已實現產品量產,並獲得一定規模的現金流。
對於一眾搶灘的各路豪傑,AI視覺的入場似乎有些遲。
但智能汽車賽道正熱、格局未定,智能汽車產業鏈長、細分領域繁雜,此時入場的AI視覺,你可以說它入場稍晚,但不能說它機遇不在。
其二,自動駕駛或是計算機視覺技術應用必登之高峰。
近幾年,機器學習持續深入,計算機視覺應用亦有了飛速進展。
千山萬水跨越的人臉識別小山,是AI最成功,也最基礎的一環。
真正的AI,是貫穿感知-決策-執行的長鏈條,這一點在自動駕駛上體現得尤為極致。
感知層,通過各類硬體傳感器捕捉車輛的位置信息以及外部環境信息;
決策層的「大腦」,基於感知層輸入的信息作環境建模,從而形成對全局的理解並作出決策判斷,再向車輛發出執行的信號指令;
最後的執行層,將決策層的信號轉換為汽車的動作行為。
自動駕駛技術是人工智慧、高性能晶片、通信技術、傳感器技術、車輛控制技術、大數據技術等多領域技術的結合體,落地難度之大,各路AI無不動容。
計算機視覺應用場景萬千,自動駕駛無疑是極具挑戰性、最具想像力的一條。
越是長在懸崖之巔的花,越讓人著迷。
一直以來,在環境感知環節,存在AI視覺與雷射雷達技術路徑之爭。
不管何種路徑更優,已經在視頻物聯領域經歷過殘酷驗證,AI技術儲備上,AI視覺企業們也已攢下不少經驗。
狼多肉少,能吃幾成飽?
「自動駕駛是很低級的行業嗎?所有人都想來分一杯羹。」
這調侃入局者們聽了,大抵會覺得分外委屈。
大多數困在第一道門檻,錢。
「沒有200億不要造車」的聲量振聾發聵,造車明星蔚來也曾資金一度跌入谷底。
雖說AI視覺公司除了大華的零跑汽車外,其他參與者目前都專注於智能駕駛硬體和系統,但這也是個昂貴的行當。
不少企業本身依靠資本輸血,是否有更多資金和精力參與自動駕駛廝殺,是他們需要思考的問題。
行業壁壘不容小覷。
汽車產業發展百餘年才形成了一套嚴謹而完整的生產流程和制度,乃至於衍生出了一套基於安全的工業文明,不是後來者們在短短的幾年時間裡就能夠顛覆的。
作為智能汽車的核心體現,自動駕駛技術遠未達到成熟的程度;車艙內的智能化體驗也還有豐富的想像空間。
換言之,如果跨界選手想要在智能汽車的世界裡找到自己的一席之地,不僅要高度重視安全這一話題,還要擁有強大的軟體能力。
但在前一輪前沿傳統主機廠以及蔚來、小鵬、理想等新造車勢力的人才軍備賽過後,新入局的玩家要如何吸納更多的專業人才?又如何權衡來自世界各地的人才的意見和建議,從而做出最終決策?
與此同時,智能汽車的研發不是一件只要懂軟體就能夠做成功的事情。
隨著電動化、智能化大潮的到來,造車的門檻看似降低了不少,但在這一過程中遇到的內因外因的難題,可能遠比想像中的要多。
行業資源尚需積累。
相比AI安防、智慧城市等領域,AI視覺跨界者在智能汽車領域品牌影響力和渠道資源不足,短期內,造血盈利能力較低。
而且,AI視覺企業布局智能駕駛時間不一,技術雖有共性但終究有別,相較於大多數垂直企業,尚有諸多不足。
故可見,過去幾年,即使AI視覺巨頭,步伐也較為謹慎,大多圍繞艙內智能、ADAS市場。
如果說巨頭們跨界,自帶熱搜體質,AI視覺企業跨界的光彩,多少暗淡了些。
前者身家優渥,拿著頂流體驗卡入場,高屋建瓴,後者更多是以小舟,涉鯨波。
當然,隨著技術日進一桿,資源聚沙成塔,營收逐年增長,他們將投入包括但不限於研發、營銷、資本等層面,難保這一葉扁舟,哪天出其不意成為可遠航的重磅郵輪。
莫道桑榆晚
眾多跨界玩家湧入智能汽車,激發了新的生機。
無論從何種角度來看,智能汽車的市場都蘊藏著無限機遇。
這個市場需要鲶魚的存在。
在新時代的風潮之下,我們固然期待看到不斷有實力強勁的新玩家們入局,留下中國智能汽車史上濃墨重彩的一筆。
我們也殷切地希望,這是一片能夠承載百花齊放,充滿新的生機和活力的沃土,而不是拔苗助長的投機者的港灣。
憑藉先發優勢,不少入局者或已暫列行業前位,但隨著各方力量的持續加碼,後來居上也並非不無可能。
保持警惕,時刻成長。
資料來源:https://www.chinahot.org/science/83632.html?fbclid=IwAR2Mm9ZU17srF7sCywqUPw-hmRAyGN_sN9XnL0_Q6mE4bUYwUpgGNX3wHps
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智獸真正的自我速刷 在 洪仲清臨床心理師 Facebook 的最佳貼文
以為早已解脫的一切,仍如影隨形,未曾釋然。
疼痛猶在,那受傷的女孩,卻漸漸長成他人依靠的存在。既然世上沒有那個溫暖的地方,就讓自己擁有溫暖的肩膀。
隔著迢遞的時空,她決定將主控權握在手中,不再被命運推擠。縱然荒謬無所不在,她仍願與之微笑,諒解共存。
摘錄自《#接住受苦的靈魂》
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各位朋友,晚安:
我很重視,在不同時空中進行連結。也就是坐著時光機,回到過去,再以現在的閱歷與資源,重新跟不同時期的自己互動。
廖老師的努力,我相當佩服。我們同時藉著這個例子也看到,霸凌所造成的傷,幾十年都不一定能消亡。
廖老師能接住受苦的靈魂,對我來說,是她願意接住自己的苦。這種勇氣,並不是每個人都有,很多人對內在的傷痛常常避之唯恐不及。
祝願您,藉著這篇文章,願意鼓起一些勇氣,看看以前曾經無力脆弱的自己!
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ps. 今天沒有直播,明天要看狀況,但後天(1/31)有直播喔,只是沒贈書,歡迎參與。
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隔壁班的女孩
【文/ 廖玉蕙】
風雨欲來,氣象報告說是颱風即將來襲。天空透亮,空氣裡似乎夾帶著飽滿的水分,天邊一片暈紅,不時地,在某個地段,忽然細雨飄過車窗前,雨刷方才展開工作,隨即發出乾澀的「嘎嘎」聲響,雨又沒了。我一邊開車,心裡疑惑著,什麼樣的人會在這樣的時刻出門,到文化中心聆聽一場定名為《對荒謬微笑──文學與人生》的演說呢?
這些年,南北奔波,常常會在奔赴的當下,感到迷惘:到底所為何來?雖然從事語文教育多年,也不間斷地執筆為文幾十年,但是,相關的文學體驗,能不能精確地傳達給來聽講的人?或者更確切地說,觀眾能不能從我的演講裡聽到些什麼?他們心裡的疑惑會因此得到開解嗎?而我在侃侃而談之時,心裡難道就不無疑惑嗎?車子在鳳凰花盛開的路上驅馳,斑駁的樹影和時飄時停的細雨在車窗上輪番演出,就在反覆思量之際,文化中心已然在望。
午後的文化中心,彷彿沒有受到颱風來襲的干擾,兀自悠然矗立。走進大廳,穿著制服背心的志工忙碌地走來走去,家長則帶著孩子張望著。我不確定演講的廳堂,四下尋索海報,以便確認。終於,在樓梯口處矗立的看板上找到答案。正想移步演講聽,一位女子閒閒站立,雙手交疊在胸口,朝著我微笑:
「不認得我啦?」她說。
略嫌外擴的鼻翼旁,近似圓規畫出的圓臉龐,單眼皮下的眼珠子混濁暗沉。啊!這是一張怎麼也忘不掉的臉啊!屬於我童年的夢魘,大部分來自這張臉的主人。前塵往事忽然一股腦席捲過來!瞬間,高挑的空間忽地顯得壓迫逼仄,我忘記此行的目的,站在樓梯口,腦袋亂紛紛。幾十年來,我被莫名的陰影環繞,不知自己到底犯了甚麼錯必須飽受折磨!我驀地氣憤起來,大聲回答:
「怎麼忘得了!王美麗!就是你!王美麗!」
她完全沒注意到我語氣中的不滿,反倒因為我認出她且叫出她的名字而感到相當鼓舞似的,高興地笑起來,嚷嚷著:
「唉呀!你還真的記得我欸!…你知道嗎?當年有一位甲班的男同學因為喜歡你而被他父親送去日本讀書,這是眾人皆知的事啊!……」
她天真地回憶著往事,彷彿又回到小時候一般。長年積累的氣憤忽然猛爆出來!我等不及她說完,大聲且嚴厲地打斷她的話:
「別再提這麼無聊的事了!妳到底怎麼啦?我跟你無冤無仇的,小時候,你幹麼老造謠陷害我!你為什麼這麼討厭我!我得罪了你嗎?你折磨得我好慘!到現在,還淨說這些子虛烏有的事……」
我將心裡潛藏數十年的憤恨悉數潑灑出去。可能是口氣太嚴厲了,這回,輪到她嚇一大跳!接近六十的婦人陡然搖身一變為犯錯的稚齡兒童般,低聲地囁嚅著:
「哪有!人家小時候是很愛你的呀!哪有討厭你!……你當時紮著兩條長辮子,好美麗、好優雅啊!」
說到這兒,看我沒接話,她又興奮起來,說:
「當年,學校教跳土風舞,甲、乙、丙三班的男生,爭著跟你搭檔,握過你的手的男生都說手心發麻,得意得不得了,你好有魅力哦……」
「我不是說別再胡說了嗎?你說的事,怎麼都奇奇怪怪的!哪有什麼手心發麻的事!…我只想知道你造謠的目的是什麼?為什麼成天跟我過不去?」
她嘴唇微張,露出納悶的表情,彷彿我說的是外星語言,她一點都不懂。這下麻煩了,我們兩人頓時陷入僵局,一時都不知可以再說些什麼。我看她一臉無辜,猛然揮出去的大刀再也砍不下去,心腸一軟,問她:
「你來幹甚麼?聽演講?」
「哦!我沒辦法去聽你的演講。我在那邊的兒童室值班,要上到四點左右。」她指著斜前方的兒童圖書室。
「你在文化中心上班?還是當義工?」
「都不是。就是馬上救濟專案,你知道的嘛!」
演講時間已到,工作人員前來接人,我來不及問她什麼是馬上救濟專案,便匆匆跟著工作人員走了,連再見都沒說。
「天下最荒謬的事情莫過於此了!」一站上講台,我就忍不住憤恨地向台下的觀眾大吐苦水。
我想起自己一向的座右銘:「對荒謬微笑,和遺憾握手」,如今真正和荒謬貼身相逢,看來卻怎麼也無法豁達地付諸一笑了。聽眾將演講聽擠得水洩不通,工作人員不時地在走道上添加椅子。何其荒謬的人生!聽眾追究卡繆和沙特的荒繆有何不同,我卻心不在焉。雖然沙特一再呼籲,必須拋棄過去的阻礙,寄望未來的行動,創造自己的新存在,卻無助地在自傳中寫著:「我憎恨我的童年,憎恨由它而來的一切…」不管他如何努力,就是無法超越過去,他如此痛恨童年的不可逾越;而我,不也是如此,被那樣的陰影苦苦纏繞的人生,只有親身經歷者才能確切感受。年少時,閱讀瘂弦詩集,翻開《深淵》裡的第一首詩,入眼即是:「主啊!嗩吶已經響了/冬天像斷臂人的衣袖/空虛,黑暗而冗長」我的眼一下子便迷濛了!我跌坐在黃昏的地毯上,號哭不止,被完全支解開的童年,好像乍然被詩人展攤出來了,我卻完全拿自己沒辦法。
那樣的痛入心肺,無法自我開解,也無法言宣。或者在童年的當下,曾經幾度企圖向忙碌的母親尋求慰藉,然而總是被簡單的打發,諸如:「這有什麼關係呢?他們愛講就讓他們去講啊!」或者:「哪會常常這樣!一定是你不對,要無,他們怎會這樣。做人就是要……」之類的,要麼不痛不癢,要麼希望你反求諸己,雖然完全符合儒家的那一套大道理,卻對紓解小孩子心裡的鬱悶或傷痛一點也不管用!
日日,我背著沈重的書包,在往城市去的街道間茫然穿梭。夏日裡,鳳凰花開,天空一串串的火紅爆開,像止不住的鮮血,沿著四肢百骸殷殷流淌;寒冬中,木棉的禿枝寒樹,峨然孤立,像煞孤獨國裡狂嘯吶喊的靈魂。而我夏日穿著一襲白衫,冬日則在黑色洋裝制服外,套上母親親手縫製的黑色披風。走進校園時,心情絕望,一如衣衫的暗黑與蒼白。一個鄉下小女孩,表面,以燙得筆挺的制服喬裝風雅,在操場的升旗台上,昂首指揮全校師生唱國歌,像一隻驕傲的孔雀;內心最底層,自卑、自憐,徒手迎戰不知從校園的哪個角落發射過來的箭戟,在暗夜中,背著蒼涼的月光舔噬每道流血的傷口。如此這般的童年,讓我苦苦思索探問了四十多年,竟然得到的是:
「人家小時候是很愛你的呀!哪有討厭你!你當時紮著兩條長辮子,好美麗、好優雅啊!……」
那麼,到底發生了什麼事?那些讓我哀痛傷心、無能排解的問題追根究底都是些什麼?它們都因何而起?當年的悲痛猶在,如今,行兇者卻坦然示愛來了!那個磨刀霍霍的陰森孩童,日日追著我或趁隙偷襲或照面狂砍,招架不住的我,只會懦弱地嚶嚶哭泣,束手無策。不就是她嗎? 怎麼她竟露出無辜的笑容,勇毅地站到面前跟我敘舊來了!
事有湊巧,過沒幾日,我應邀到師大向讀者詮解所謂的「孤獨」。滿堂的學生,疲憊地齊聚階梯教室。外頭夜黑風高,教室裡奇異地瀰漫蠟炬成灰的焦灼感,不知怎地,我說著、說著,竟止不住哽咽失聲。蔣勳讚美孤獨之美,強調革命者的孤獨造就了美麗的背影,秋瑾、稽康、魯迅,無一不是體認出孤獨的微妙,發出千古獨唱。然而,如何以尚未成熟的稚齡心智來對抗群體?孤獨的人生若缺乏奧援,如何開拓更大的發展空間?又何來可以期望的未來與夢想?眼前是一群即將展開教學生涯的老師呵!當年我的老師是如何處理孩童的孤獨問題?轉身走開,事不干己?還是嘲笑天真無聊,讓孩童自行摸索療傷?
「還是讓孤獨駐留在書本上吧!現實人生裡,我期待相濡以沫,一點也不希望成為失敗英雄……」焦灼的聲音在挑高的屋宇內高高低低地迴盪,夜越深、我的聲音越來越接近自言自語。
孤獨於童年的我,最直接想起的是太陽下操場裡鐵製地球儀發出的鏽味。
十歲的孩子,渴望被接納的情緒幾近病態的飽滿。陽光下,鐵製地球儀狂轉,如歌的笑聲如爆開的鞭炮拖著斷續的尾音迤邐游移,陽光照不到的陰影處,我支頤伺機,猶豫又雀躍,在地球儀速度回緩的某個間隙,像兔脫般,衝進,扳住,企圖讓週期性提高的速度將我轉出360度的歡樂,迴旋又迴旋,天知道我垂涎了多久!這種鄉下學校沒有見過的遊戲,翻天覆地的離心力勢將快樂升騰到最高點。然而,不對!哦……哦……沒有想像中的飛昇,速度反而逐漸歸零,孩子群中的領導者,用富權威感的音調在高處發號施令:
「她喜歡玩,讓她自己一個人玩!哼!鄉巴佬!……我們走。」
然後,無異議的,猴兒似的幾個伶俐的孩子身手矯捷地翻身下去,我獨自掛在鐵製的地球儀上,扎眼的陽光毫不留情的將我照得通體透明,我覺得五臟內腑都曝屍荒野,手心的汗水和鐵鏽繾惓交溶出奇特的異味,我就那麼尷尬地隻身掛在那兒,維持不變的姿態。白花花的陽光下,孤獨橫徵暴虐我卑微的靈魂。上課鐘聲響起!我低頭拔下緊箍住鐵鏽至幾乎滲出血的雙手,回身怏怏行近教室的陰影處,眼睛的餘光,瞥見一雙鄙夷和幸災樂禍的眼在暗處熠熠發光。不容易忘記啊!那雙混濁暗沉的眸子竟有那般的光彩,屬於隔壁班的不相識的女生。
接續下來的那兩年轉學生活像長長的恐怖夢魘,悠悠遠遠,似近還遠。每回受挫,隔壁班女孩那雙教人害怕的眼總在我轉身拭淚時再添尖銳的一鞭!感覺眼神裡滿是奚落與落井下石的快慰。
「廖的裙子太短,在台上指揮時,台下的值星官看到她的內褲。」回家哭訴,「隨便伊講!你莫睬伊就好,又不會怎樣。」媽媽輕描淡寫,我急得嚎啕大哭,媽媽氣我懦弱沒用,用雞毛撢子伺候。
「廖是留級生,難怪第一次月考就考前三名,都念過了嘛!」
又回家哭訴冤屈,忙碌的母親一邊炒菜,一邊若無其事說:
「無影的事情,莫睬伊就好!伊嫉妒你。」
「但是,大家都相信,說是潭子國校的同學說的,都笑我是留級生。」
「你若睬伊,伊越好款、越趣味。」
媽媽取過帶泥的青菜,背過身子,往後方溝渠大步邁去,背影好堅強!我失望地掩面痛哭,連帶痛恨自己的軟弱。
「甲班的張某,中秋節到廖的家裡去送月餅!」
「沒有!真的沒有!」我改絃易策,正面迎敵。
「怎麼沒有!張某自己說的。」那個張某到底是誰?他為什麼空嘴嚼舌?眾人指指點點,我回家又哭得肝腸寸斷,母親不耐煩地操起棍子追打:
「叫你別睬伊,你不聽,這款代誌有什麼好哭的!真無聊咧你!認真讀書就好。」
我蜷曲挨揍,心裡流血。啊啊啊……世界總有一個甚麼樣的地方,沒有謠言,沒有心機,可以只是單純地學會雞兔同籠和植樹問題;如若不然,世界的什麼地方總有一個溫暖的肩膀,可以容許我趴在上頭傾訴、痛哭、耍賴,但是,沒有,真的沒有。每天都有新鮮事,大夥兒樂此不疲、言之鑿鑿,彷彿真的發生。
「她媽送禮給老師,所以,老師才選她參加演講比賽。」
「她暑假去隆鼻!你看她的鼻子變得多挺!」
「狗肝有什麼了不起。」導師的綽號叫「黃狗」,我是黃狗的心肝。
啊!真是絕望的人生啊,不由分說的罪行如影隨形。一度,我決定玉石俱焚,用棍棒或飛沙,決定不下,於是,不了了之。而那雙眼長期側視、旁觀,隨著事件的嚴重度調整光亮。我強烈懷疑,那樣的亮光就是謠言的起點,有一種惡質潛藏,只是怎麼也想不出惡意從何而來!雖然全校只有兩班女生,可我和她既不同班,又無競爭。
在學校,我踽踽獨行,只能在分數中尋求勝利,而這樣的勝利又為人際挫敗添加柴火。長大以後,我才知道城裡的孩子不能忍受鄉下小孩的光芒,當時,母親或老師應該有人告訴我:跳格子時要假裝踩線;踢毽子時要故意讓它跌落;跳高時不要竭盡所能;考試得少寫一題;要留一些機會給別人,不能讓其他的同學一整個下課時間都眼睜睜看你一人跳上跳下。遊戲裡永遠不死的角色,越是頭角崢嶸,就越是註定被唾棄。
黃昏回到家裡也不好受。鳳凰木下,昔日的同學對揮著堅硬的長條鳳凰果,舉行聖戰,我興沖沖加入,他們也隨即有默契地走開,天真的女孩還撇嘴瞪眼,小小聲地留下一句:「到台中讀書就了不起哦!」然後,隱隱約約聽說,老師告誡他們:
「廖看不起我們鄉下學校,怕因此考不上女中,所以,轉學到城裡去。你們一定不要讓她看不起!要好好用功,絕對不要輸給她!」
老師說了實話。母親確實是因為不放心鄉下學校的升學率而大費周章將我轉學,這樣的激勵語,果然激勵出那年鄉下小學空前絕後的高升學率,然而,卻也因此讓我遍體鱗傷。星期假日,我灰心地踞坐頂樓窗台邊,俯看鄰居孩子或放膽高歌、或執劍拚鬥、或在樹下展裙兜攏血色鳳凰花,然後互相追撒……,所有的繁華都與我無緣,明明是爛漫的春日,卻無異徹骨的寒冬,而我真的不知道我到底虧欠這個世界什麼!這個世界為什麼得這樣報復我!
淚水日日流淌。作文裡,不是常說:「歲月如梭,光陰似箭」嗎?何以屬於我的時間竟像蝸牛爬行,似乎永無止盡。那年,我也不過十一、二歲,天天躲在閣樓上,背著所有人和馬路上指天畫地胡言亂語的瘋子展開自以為是的祕密外交,且時時萌生自殺的念頭。
終於捱到畢業典禮那天,我穿上雪白的制服,對著台上的師長致畢業生謝辭,心情完全不受無端忘詞的干擾,感受到前所未有的雀躍。總算要脫離苦海了!我決心無論如何得設法奔向自由路的女中,啊!終於可以永遠離開這個可怕的深淵了!儘管畢業致謝詞講得纏綿悱惻,實則一絲絲留戀也沒有。我丟開那襲掩飾寒磣的黑色披風,覺得如釋重負。天好藍,身上彷彿長出一對翅膀,眼看不小心就要撲撲飛上青天。我嚮往迷人的陽光、遼闊的大海,雖然像西西弗斯(Sisyphus)那樣帶著荒謬的遭遇,卻願意跟卡繆一樣,仍肯定美好的大自然,希望窮盡今天,盡可能地生活。
然而,事與願違!自由路並不真的自由,陽光也不特別璀璨。第一天的新生訓練,赫然發現那雙暗沉的眼睛竟然又出現在隔壁的丁班!人群中的諦視微笑,嚇得我魂飛魄散!她像一縷遊魂,窮追不捨,瞻之在前、忽焉在後,好不駭人!
然後,就是那樣了!身體抽長,心理掙扎,我成了隱性的憤怒少女,表面乖順,內心悖逆。雖然依舊打從心裡害怕,卻不打算再逃避了,有時甚至刻意迎向她,用稍稍凌厲的眼神和她對視,而她一逕微笑,對我的底細瞭若指掌般。
也許命運就是一連串的巧合。升上高中,那雙眼睛的主人又如芒刺在背的被編在隔壁八班的自然組,幸而,我們七班是文組的最後一班,定居一樓的角落;從八班起,躍居二樓,除了升旗典禮比鄰,我們不容易見面。奇怪的是,陰影依然罩頂,噩夢仍舊連連。直到唸了大學,出了社會,人際關係一逕畸形扭曲,不是過度拘謹,就是自命清高。慣用倔傲的姿態掩飾內心的渴慕,用鄙夷的嘴角對應可能的拒絕。更糟的是,老覺得有一雙不懷好意的眼睛直盯著我的後腦勺,隨時擔心被暗算,心情緊繃,沒辦法和別人怡然相處。
那次演講過後的幾天內,我魂不守舍。好不容易經過幾年的文字療癒方才感覺重新和正常接軌的人生,忽然因為那雙眼睛的重現,霹靂啪啦亀裂開來。成天,我抱怨這、懷恨那,「她為什麼這樣對我!」不時掛在嘴邊。接近耳順之年,忽然對人生起了大惑,回頭斤斤計較細微末節的童年往事。家人逐漸都不耐煩了!「不過是小朋友間的惡作劇罷了!值得這樣一提再提嗎?」我從他們的表情裡歸納出這樣的訊息,感覺有一點委屈。有人乾脆建議:「既然妳這麼介意,何不再找個機會當面問個清楚?」我吶吶地回說:「你們以為我不敢!」的確!這正是我的心聲,我不敢,除了那天乍然照面所突生的直覺抗議,我從小就是個膽小鬼,缺少家人支援的豎仔,有事只能往心裡擱,說了反正沒人理。他們總覺得我的煩惱瑣碎、無聊,「只要免睬伊就好。」說的簡單!
就在此時,有位小學同學正好來招兵買馬,籌開同學會。我喬裝不經意,閑閑探問。同學笑說:
「她呀!從小就怪怪的,我們都不想理她。她是私生女,小學時,我們都知道她沒有爸爸,媽媽在車站前開一家小旅店。……」
說到小旅店,同學還嘻笑著加強語調說是「供人きゅうけい(休憩)的那種哦」!同學滔滔談起她的身世,我卻彷彿明白了些什麼。也許,我們是該同病相憐的,差別只在:她飽嘗不被理睬的忽略,我受到過度關注的困擾。我是從鄉下轉到城市的鄉巴佬,企圖透過聯考及第改換門第;她是身世不詳的私生女,同樣是被期待在高階華麗的世界中浴火重生。在地位和金錢環伺的貴族學校裡,家長的社經地位偏高,她必然跟我一樣,備感窘迫。好不容易盼到來了個鄉下孩子,以為終於找到門當戶對的交往對象,她以那雙窺伺的眼和紛紛的謠諑,企圖引我注意、和我產生連結,卻偏偏遇到了敏感且自卑自憐的楞女孩,只知道哭,視她所散發的結交訊息如洪水猛獸。
距離那日重新邂逅後約莫一個月,我終究還是按耐不住好奇,打電話去她任職的文化中心,打算將幾十年來潛藏內心的困惑,做一次了結。居然一下子就讓我給找到了,電話接通的剎那,我心虛得差點兒當場掛掉逃走,終究還是挺住。她絮絮叨叨地兀自講個沒完,還是和演講日同樣的說詞。這回,我靜靜聆聽,一句話都不回應,假裝莫測高深。她說得興起,下語不能自休。或許是總機小姐不耐煩,動了手腳,電話忽然斷了。我愣坐著,不知道該如何繼續下去,我還是跟上回一樣連再見都不說?不行!事情依舊撲朔迷離,我得弄個清楚。於是,又撥了電話。她一聽我的聲音,立刻鬆了口氣說:
「幸好你打來了!我沒有你的電話。上回,我去跟主辦單位要你的電話,他們不肯!真是瞧不起人,他們不相信像我這樣的人有像你這樣的朋友!」
「你是哪樣的人?我又是哪樣的朋友?……我是曾經隆鼻的狗肝嗎?」我本來想跟她開個無聊的玩笑,卻也只是想想。雖然,實際上我只是個記恨的小人,但是,我得符合她的想像,舉手投足像個有教養的人。她語氣熱切,好像有許多不吐不快的事,但是,上班時間談私事,終是不宜,我要了她家裡電話,打算改日另談,跟她鄭重道了再見。
隔了幾日,我們又聯繫上。我仍舊保持沉默,她依然滔滔不絕。說的那些往事,在午後的書房裡,迤迤邐邐,劇情、對白、聲光,一應俱全,似幻還真,我像聽故事一般,聽著自己陌生的童年,感覺非常詭奇。她說的種種,也許是真的,否則,她怎能拼湊得如此天衣無縫又歷久彌新!譬如:有名有姓的愛慕者、綁在手腕間的小手帕、穿起來神氣活現的黑披風……;也或許只是虛構,否則,既是我切身之事怎會自己毫無所悉!譬如隆鼻、送禮、愛男生…等等。我問:「你幹嘛這麼注意我?我們又不同班?」她說:「你不知道當年的你氣質出眾,磁場有多強!剛轉學過來,立刻贏得那位驕傲的音樂老師的青睞,輕易取得指揮的榮銜,那些家世顯赫的女同學如醫生、校長的女兒都嫉妒得眼睛發紅!我不一樣,我是很喜歡你的。」我說:「就算這樣,你也不必造謠啊!」她急了!賭咒又發誓:「我才沒有!是你們班的同學說的,她們姑妄言之,我姑妄傳之而已,我這個人是很誠懇的。」這麼說來,仍舊是我的錯,我不該太過敏感!……哼!姑妄言之、姑妄傳之?對她而言是雲淡風輕的!對我來說卻是跨不過的橫逆。
即便當面對質,往事依舊迷離,宿恨一時難解。唯一可以肯定的,是她對我的關切,許多早被歲月遺忘的往事,又被一一召喚回來,她彷彿是我身邊的姐妹,專門負責幫糊塗善忘的姊妹留下恍惚迷離的記憶。我真的被驚嚇到,居然有人比我自己還要熟悉我的過去?而我卻對她一無所悉,這豈不是最大的荒謬!四十多年過去,她猶然抱持昔日的熱情,鉅細靡遺地收攬過去的記憶。聽著、聽著,隔著迢遞的距離和空間,我握著電話的手,忽然微微顫抖起來,心裡的某個堅硬的角落像冰山遇熱,逐漸溶解成溫柔的涓涓流水。一宗懸疑多年的公案,終於不清不楚卻又彷彿已有定見地結案。
我想起那天聽眾的提問,同樣是存在主義的健將,卡繆和沙特對荒謬的看法有何差異?
沙特懷著強烈的絕望,把希望寄託於未來,實際上是寄託於想像的世界;而卡繆則把希望寄託於當下,不相信虛無飄渺的明天或來世。他說:「生活就是活用荒謬、凝視荒謬。」他們兩人最大的差別在是否包容自己那充滿誤謬的過去,願不願意在當下也包容所面對的世界,而我此刻最能體會卡繆「我就在這兒,這就是荒謬」的說法,我決定選擇向卡繆致意,必要時,履踐自己演講的主要觀點-對荒謬微笑,否則,說什麼也無法諒解如此荒謬的人生!
……
注記:
對你造成傷害的罪魁禍首,大剌剌地照面寒暄,橫亙數十年,潛藏在人生幽影中的窺伺之眼,炯炯注視。任你遍體麟傷,獨舐傷口,她卻若無其事走來,理所當然親暱,彷如知心密友。
你驚怒質問,卻攢不著公道,無端從受害者變成加害者。歲月所賜,竟非飽滿圓融,那弓滿的張力,原來只是漲碎的泡沫。悚慄回首,以為早已解脫的一切,仍如影隨形,未曾釋然。
作者於文中細數遭受無妄之災的童年,原該遊戲嘻笑的青春,被過度關注給囚困,失去與世界怡然共處的信任感。一路倉皇跌撞,反覆受傷自癒,於荊棘中踏出血路。疼痛猶在,那受傷的女孩,卻漸漸長成他人依靠的存在。既然世上沒有那個溫暖的地方,就讓自己擁有溫暖的肩膀。
執筆演說的同時,她亦反覆思量人生的困惑,直至與荒謬貼身相逢。一連串的追索,讓兩個隔壁班的女孩身影再次浮現。往事迷離,宿恨難解,兜兜轉轉,終究回到最初的開端。隔著迢遞的時空,她決定將主控權握在手中,不再被命運推擠。縱然荒謬無所不在,她仍願與之微笑,諒解共存。
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以上文字摘錄自
《#接住受苦的靈魂》
親愛的,我知道你的痛!
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Momenta完全無人駕駛首次曝光!城區道路混行無接管,遭遇逆行也不怕,特斯拉Waymo路線二合一
本文來源:量子位微信公眾號 QbitAI 作者:李根
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Momenta(現在)是一家怎樣的公司?
宏觀印象:學霸創業、中國無人車獨角獸、賓士母公司戴姆勒加持、自動駕駛第一梯隊玩家……
產品業務:高速場景方案產品、L4級自主泊車產品交貨、最高等級高精度地圖資質……
一千個維度有一千種答案,但也頗顯盲人摸象。
只是從今往後,Momenta的技術路徑開始完整清晰。
在通往自動駕駛實現大道上,之前有漸進式的特斯拉,也有一步到位的Waymo,天下方案,莫過於此。
而現在,Momenta集二者之所長,避二者之所短:
Tesla+Waymo,就是Momenta。
▌完全無人駕駛發佈
12月26日,Momenta對外正式發佈L4級無人駕駛技術MSD (Momenta Self Driving),開始支持城市內完全無人駕駛場景。
如果說2019年來Momenta發佈的前裝量產產品Mpilot,更像是特斯拉方案。
那麼現在,MSD上馬,則顯出Waymo路線雄心。
萬萬沒想到,自動駕駛業內一度紛爭的兩種路線,如今讓Momenta實現二合一。
但MSD究竟是一套怎樣的方案?
區別於量產前裝方案,Momenta完全無人駕駛方案中最明顯不同在於多了雷射雷達。
在其測試車中,共搭載12個攝像頭,5個毫米波雷達和1個雷射雷達。整套系統感測器方案以攝像頭為主,雷射雷達為輔,多感測器冗餘。
而且Momenta強調,除去雷射雷達,方案中的硬體選型與前裝量產保持一致——這也是Momenta“兩條腿”向前的關鍵考量,後面還會詳細講到。
不過,說一千道一萬,無人駕駛——還得以身試乘看一看。
MSD方案的試乘,選在了Momenta(蘇州),地點毗鄰蘇州高鐵北站,屬城建頻繁區域,路線全程約12公里,沿途經過30餘個紅綠燈路口:
既包括無保護左轉等典型場景,也有非機動車混行、立交橋下長路口等複雜路段。
路線中還有多處工地,也有學校、居民區、寫字樓、商業中心等生活場景。
符合Momenta該方案目標所指:城市區間內,完全無人駕駛。
而且路段基礎設施也沒有過V2X改造,依然拼的是單車智慧實力。
車流交匯交互,也是最有意思的場景。MSD方案雖初發佈,但智慧程度已有老司機風範,在試乘的幾次交互場景中,有讓行、也有選擇先過,並不基於單一規則。
同車試乘的Momenta研發總監夏炎解釋,這能體現MSD在預測規劃方面的實力和學習能力。
不過整體試乘而言,因為城市區間不同高速場景(無人車混行)和停車場(低速),Momenta的AI司機給人的印象是:安全第一,寧慫不偏激。
比如在蘇州相城道路,會出現不規則的異型車——挑戰自動駕駛系統的感知識別。
其實從當天道路實際情況來看,系統完全可以“偏激”一些,讓路不減速通過。
但安全第一思考下,Momenta工程師打造的該系統,在交通中不確定性較大的情況下,先減速,甚至刹車,確保交互雙方的安全。
而且相比人類老司機,MSD雖初生牛犢,但也展現出不凡實力。
遭遇人類司機深為苦惱的大貨車時,既要對大貨車的載貨品類多樣、形態各異準確感知,還要對大貨車行為上的激進行為有應對:
MSD跟隨慢速行駛的大貨車一段時間後,“決定”變道超車,但在超車過程中仍保持對貨車一定的安全距離,通過接近路口的實白線後才拉大橫向距離超車,保證了超車過程中的安全性。
▌完全無人駕駛新速度
12公里左右里程,按道路交規限速行駛(40公里每小時為主),近40分鐘,歷經城區內各種場景——有臨時施工、有不規則車輛,還有逆行,但全程無接管。
這樣的完全自動駕駛能力,起步最早的穀歌用了近十年,百度從開始研發到落地也超過5年,一眾自動駕駛新勢力從無到有也走過了快3年……
雖然深度學習、大數據和大計算帶來的指數加速,已再明顯不過。
但得知Momenta的速度,依然讓人不可思議:
50人左右的團隊,5個月左右的時間。
沒錯,從今年下半年交貨量產自動駕駛產品後,Momenta才開始囤積重兵,依靠公司長期的技術和數據積累,以及量產自動駕駛和完全無人駕駛通用的平臺支持,開始攻堅完全無人駕駛。
至於能夠達到城區開放道路全程無接管,之前行業內最快的友商也差不多用時1年,且積累了至少十萬公里以上實際路測里程。
所以Momenta之速,背後究竟有“引擎”?
Momenta CEO曹旭東認為,與他們內部看問題的角度、方法和戰略選擇有關。
Momenta創辦,從一開始就明確目標,要打造自動駕駛大腦。
這並非傳統汽車產業內“換輪子”,而是行業開始AI化變革後,供應鏈環節中的新機會。
汽車產業鏈中:
有最基礎的Tier1一級供應商,如博世、大陸,在系統層面、硬體層面提供產業支援。
再往上則是OEM廠商,賓士、寶馬、豐田……即車廠。
還有智慧化的基礎——計算晶片,如TI、NXP、瑞薩和英偉達。
最後,核心新增的玩家,一方面是提供出行網路的滴滴Uber等,另一方面則是提供自動駕駛所需核心演算法和軟體的技術公司。
比如定位“自動駕駛大腦”的Momenta,就處於這一層。
但即便如此,如何實現完全自動駕駛,如何最高效擁抱未來,也沒有清晰明確的答案。
至少在打造自動駕駛大腦這件事上,特斯拉方案和Waymo路線一度不可調和。
▌兩個路線的爭論
所謂特斯拉路線,是按照自動駕駛等級的劃分,從低級往高級不斷升維,通過量產汽車對場景、數據和演算法的反覆運算,最終實現完全無人駕駛。
而且正是因為堅定量產路線,也為了最低門檻獲取數據、場景和功能回饋,偏執狂馬斯克完全依靠攝像頭方案、不使用價格昂貴的雷射雷達。
所以即便2019年發佈為完全自動駕駛而生的FSD硬體,外界也不相信馬斯克2020百萬RoboTaxi的豪言。
而Waymo路線,則認為只有從一開始L4才能實現RoboTaxi。該路線中,人機共駕的高級輔助駕駛被認為有天然Bug——既要機器輔助駕駛,又要人類在緊急時刻接管,顯然不靠譜。
於是Waymo從2009年正式推動後,逐漸明確了實現方式:
原型車、規模化路測、在豐富場景中不斷反覆運算,區域內落地,終極場景是讓無人車行駛運營在任何時間、任何地點和任何場景。
但Waymo路線中,最難的是無窮無盡的“長尾”問題,現實中總會有出乎預料的新場景、特殊挑戰,這就要求自動駕駛系統足夠聰明、且學習反覆運算得足夠快。
所以概括而言,二者優缺點都很明顯。
特斯拉方案:想依靠低成本感測器方案不斷升維,難且有道德挑戰;但好處是數據“眾包”,能在量產中獲得現金流和數據流程。
Waymo路線:希望一己之力不斷擴大無人車隊規模,最終真正實現完全落地,險且依賴融資燒錢;而好處是安全性相較而言更可控,不用把車主當小白鼠。
但如今Momenta之行動,所謂“兩條腿”戰略,卻實現了特斯拉和Waymo路線的二合一。
即,通過量產自動駕駛產品獲得海量數據,持續研發數據驅動的核心演算法,打造閉環自動化工程體系,發揮數據價值,高效反覆運算數據技術,最終實現完全無人駕駛。
同時,MSD的技術框架中不同感測器的感知演算法相互獨立冗余,並非完全依賴某一種感測器,因此目前量產感測器收集的數據,如視覺、地圖、軌跡數據等可以無縫應用並有效助力MSD演算法提升。
最終,一個數據流程和技術流的閉環搭建完成,量產自動駕駛和完全無人駕駛,真正互相補益。
但為何能打通?又為什麼是Momenta?
一切要從Momenta創立之初對自動駕駛的認知說起。
▌終局視角思考無人車
Momenta 2016年創辦,當時就分析過特斯拉模式和Waymo路線。
但並非為結合二者而生。
曹旭東回憶,從一開始就希望從本質出發、從終局角度思考問題。
Momenta的思考中,自動駕駛的終局,一定是L4級以上,不需要方向盤、不需要人類司機。
但要實現這個終局,結合深度學習為核心的AI新浪潮,兩大要素就格外關鍵:
一是數據驅動。
二為海量數據。
之所以要數據驅動,是因為完全無人駕駛中的長尾問題——幾乎是難以窮盡的。
唯一的可能性只有數據驅動,自動化解決大部分的問題,例如99%問題。
所以Momenta內部,“架構師”文化興盛,他們目標是架構能夠自動化解決問題的系統。
在當前系統中,Momenta的 “閉環自動化”方法論就已發揮作用,通過建立對問題自動化發現、記錄、標注、訓練、驗證的閉環過程,為技術和數據提供自動化的反覆運算能力。
而關於海量數據,這是數據驅動的原料和前提。
之前有粗略估計,實現完全無人駕駛,需要100萬輛車跑一年,每輛每天跑10小時以上。
如此海量數據,完全依靠自建車隊採集,幾乎不現實。
量產自動駕駛數據流程能夠助力完全無人駕駛,源自統一量產感測器方案。
MSD感測器方案包括視覺感測器、雷射雷達與毫米波雷達,均覆蓋360°範圍,該感測器方案子集與量產感測器方案保持一致。
所以理解了無人駕駛終局的兩大要素,或許也就不難明白Momenta此次談及的兩條腿戰略:
一條腿是量產自動駕駛;
另外一條是完全無人駕駛。
量產自動駕駛,人車共駕,以人為主,但解放人類在高速環路、停車場等場景下的駕駛時間,提升駕駛安全性及駕駛體驗。
而且通過量產自動駕駛,實現海量數據獲取——學特斯拉又超乎其外。
進一步,量產自動駕駛可以給完全無人駕駛帶來數據,通過數據驅動的方式,去自動化地解決99%的問題。
未來隨著量產產品上市,像 “活水”一般源源不斷注入MSD,推動MSD演算法不斷升級,使得完全無人駕駛系統不斷進化。
這是數據流程上的打通。
而通過完全無人駕駛,還能給量產自動駕駛回饋技術流,不斷提升體驗和能力,讓量產自動駕駛持續進步,提升行業份額。
當然,數據流程和技術流形成閉環,聽起來不算稀奇。
但真正實現這樣的戰略並不容易,關鍵是量產感測器方案的一致性、互補性,並在量產自動駕駛戰略中真正快速低成本交貨、落地。
這也是特斯拉和Waymo難以跨公司二合一的原因。
另外,作為創業公司,在數據流程和技術流閉環之外,靠融資燒錢顯然不可持續,必然還需要現金流。
所以Momenta創辦3年來,先在量產自動駕駛發力,實現數據流程和現金流方面的驗證,然後發力完全無人駕駛,同時著力於打通兩者之間的數據流程和技術流。
現在,完全無人駕駛方案發佈,數據流程和技術流的戰略雛形形成,現金流也能讓公司不受輿論和資本市場變化而左右。
曹旭東說, 目前Mpilot 和MSD的原型發佈,標誌著兩條腿的雛形期形成。預計到2019年-2024年,量產自動駕駛大規模上市,以及MSD真正的完全數據驅動,完全自動化,則是“兩條腿”戰略得到驗證的時刻,也是戰略的成型期。
▌道阻且長,行則將至
不過,也還沒到一腳定江山的時刻。
雛形初現,一切還只不過是開始。
更何況這樣的戰略完整披露,一方面會面臨質疑,另一方面也有被複製的風險。
但曹旭東並不擔心。他說:“戰略沒有優劣,戰略是選擇。這個戰略有其優點,也有難點和挑戰。我們在選擇戰略同時,也必須克服和解決其背後難點。我相信,戰略發佈後,看到的不是抄襲,更多的是爭議。在戰略執行時,遇到困難,可以選擇繼續走下去,也可以去選擇其他戰略,但我們選擇迎難而上。道阻且長,行則將至。”
按照Momenta的說法,執行層面主要面臨兩個維度的挑戰:包括技術難度和商業難度。
技術層面的難,例如數據流程的打通。曹旭東認為,行業主流都是以雷射雷達為主的技術解決方案,但Momenta是以統一量產感測器為主,需要打通量產自動駕駛到完全無人駕駛的數據流程,而他們在其中做了大量的技術創新。
在矽谷拜訪時,曹旭東也講到Momenta的戰略和已解決的技術難題,得到很多行業專家的認可和欣賞,因為Momenta在做原始的技術創新,而不是簡單的複製跟隨。
商業層面的難,包括如何深入行業、理解客戶,如何拓展能力邊界及更好的服務市場。
曹旭東進一步解釋:“To B是系統性的業務,面對的是一個組織,需要得到方方面面的認可。一線客戶都有很強的技術能力和很高的技術標準,需要經過非常嚴格的技術評測。而我們經過層層驗證,最後獲得了客戶的認可,進入了量產體系。”
Momenta也有相對長遠的完整時間表。
他們內部,認定2016年-2019年是戰略雛形期,2019年-2024年是戰略成型期。
然後2024年-2028年才是真正的戰略爆發期,那時候在完全自動駕駛“這條腿”上將加速趕上Waymo。
只是現在開始,自動駕駛“面壁者”Momenta,戰略意圖一覽無餘。
▌告別盲人摸象
作用力也才剛剛開始。
從Momenta自身來說,徹底告別被“盲人摸象”狀態。
高精度地圖供應商?高級輔助駕駛玩家?量產自動駕駛交貨……
都不準確。
大道至簡,Momenta(現在)是一家怎樣的公司?
Momenta = Tesla + Waymo。
而且這種結合帶來的新場景新技能,還可能不是線性相加。
或許也是聚變反應。
比如特斯拉一直是從車角度提供方案,Waymo則是運力技術維度……
但二者結合,就是完整軟硬體集合體,載人載貨,私家車共用車,都有了可能。
簡而言之,能做的更多,可以做的更多,新價值已經展現,新邊界也就要重勘。
自然還會進一步帶動行業新格局重塑。
自動駕駛發展中,特斯拉方案和Waymo路線,一次次被提起,一次次被模仿,一次次被對標。
這樣的新玩家新勢力,無論中美,都可以舉出很多。
但今日之Momenta,在理論上真正達到二合一,並且驗證了可行性。
於是,之前衡量自動駕駛的時間表,曾經理解Momenta的框架,可能是時候刷新了。
▌One more thing
雖然Momenta是中國自動駕駛的獨角獸,但作為Momenta的船長,曹旭東最關心的並不是公司的估值。
他認為商業世界一切有為法,一定離不開價值規律本身,估值並不需要過分關心。
他關心什麼?
作為CEO,他說核心還是人,組織的學習、進步和提升。
這位Momenta創始人,今年來自上而下改變了一件小事:不再把“創始人”放在對內對外的任何地方,僅以職務——CEO示人。
他解釋說,Momenta正在最大限度通過組織變革、文化塑造,形成合夥人文化。
合夥人不分加入先後,不論年齡資歷,核心關注的是技術、貢獻和志同道合。
他希望以此吸引最頂級的牛人,讓更多有識之士加速自動駕駛終局到來。
《道德經》裡說,夫唯不爭,故天下莫能與之爭。
但真正能邁步實踐者,少之又少。
如今,無人車獨角獸Momenta,宣示兩條腿,放下“自我”,立志要做推動終局實現的那個玩家。
這就是Momenta。
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