崔迪瀟，西安交通大學控制科學與工程專業博士，師從中國自動駕駛泰斗鄭南寧院士，帕爾馬大學VisLab實驗室聯合培養博士，中國人工智能學會智能交通專委會委員、中國自動化學會混合智能專委會委員、中國公路學會自動駕駛工作委員會委員，有近10年自動駕駛研究工作經歷。
參與了歷代“夸父號”無人車(西安交大近10年參加“中國智能車未來挑戰賽”主力車型)的研發，期間前往意大利帕爾馬大學Vislab實驗室聯培，并參與了VIAC(迄今唯一完成了橫跨歐亞大陸自動駕駛測試的車型)、BRiVE(全球最早于13年便完成了郊區、高速、城區混合道路公開直播的自動駕駛測試的車型)、Deeva(全球首個360°立體視覺感知的車型)等無人車的研發。
2018年，崔迪瀟加入無人重卡技術企業智加科技，擔任高級主任科學家。
從外界已知的信息，崔迪瀟在中國自動駕駛界的標簽，可以稱之為年輕的“老司機”。剛過而立卻在這個行業沉淀10年，見證了中國自動駕駛的萌芽和進程，很多大神近年風頭正勁之際，卻是他耕耘許久之時;
他成長于中國最早開展自動駕駛研究的西安交通大學人機所，更負笈西游，前往意大利，在完成無人車橫穿歐亞壯舉的歐洲團隊里潛心精進;
從入行時間算，他是當之無愧的中國自動駕駛技術的先行者。作為創始成員和車隊隊長，帶領西安交大自動駕駛車隊稱雄中國智能車未來挑戰賽，很多當年場上是對手、場下是朋友的小伙伴都成長為現今推進中國自動駕駛行業發展的主力;
他學而優則實踐，加入智加科技，推動干線物流無人重卡的落地應用，讓智加科技在自動駕駛的基礎科研方面又添一位得力干將。
崔迪瀟的身上，有著一代年輕科研工作者投身自動駕駛落地應用的影子，他們積累頗深又年富力強，既有深厚的理論功底，又有無窮的實踐動力，無形中已經成為推動中國自動駕駛落地運營的主力。近日記者與崔迪瀟博士做了近距離溝通，進一步了解以他為代表的研發向實踐轉型的科學家們的思考。
10天決定加入智加科技
Q：從學校出來的時機，你是怎么判斷的?和目前自動駕駛發展的趨勢有關嗎?
A：這是一個春江水暖的過程。
博士畢業后我以教師身份繼續在學校從事研究工作，在與來自高校、科研機構、很多初創公司的同行交流中，我發現了一些有趣的變化。從早些時候大家還在了解技術方案、各個模塊怎么劃分，慢慢開始聚焦在技術的成本、技術的可靠性，到后面開始交流哪些場景是最能快速落地的，整個行業慢慢趨于理性，大家開始聚焦怎么把一個特定的場景做好。期間我也曾給投資機構、產業孵化基地、一些大的互聯網公司的戰略部門、保險公司、政府的交管部門、招商部門等做過咨詢，越來越強烈地感受到整個產業生態已經在逐漸覺醒，為技術研發落地應用的各個環節正在逐漸打通和聯合起來。
Q：真正的契機是什么?
A：2017年自動駕駛產業界出現大拼落地場景的火熱局面，我也深深感受到了技術落地的緊迫感和動力。那年下半年開始，我和很多合作需求方開始尋求一些技術落地的可能。機緣巧合，2018年和智加科技的CEO劉萬千博士就自動駕駛技術的落地有過一次長談，之后我便加入了智加科技。
Q：據說當時很多一線自動駕駛公司接觸過你，坦誠一點講，智加的吸引點在哪?
A：說實話，這個選擇并不容易，但下決定卻很快。
當時我在考察一些自動駕駛技術的落地場景，接觸了很多人，但總是在一些關鍵問題上要么是我難以說服對方，要么是我自己內心其實還存有一些疑慮。
當然我與智加淵源很深，智加在成立初期，就與西安交大建立了合作，作為親歷者，我對智加的發展和智加團隊工作狀況很了解，這是核心原因之一。
后來在與劉萬千博士對技術落地的一次長談后，觸動很大，不到10天，我就決定到智加來。
Q：劉博士怎么說服你的?
A：玩笑一句，他當時是在技術落地思維上的“降維”輸出。他很快點明了我在看待整個技術落地應用中的缺失環節，讓我從產業生態的角度重新理解了技術的定位、和技術需要的其他支撐環節，包括和OEM的關系、和運營平臺的關系、政府政策的支持等等。
這次長談也讓我想通了之前的很多困惑和阻礙，那時心里基本已經有了結論;后來又看到智加同事們一起改車調試，就覺得這個團隊很靠譜，他們做的事很靠譜。
Q：10天做決定?別人怎么看的。
A：很多朋友驚訝于我這么快做決定，我常常自嘲這可能是搖滾青年的通病，但我內心很清楚，這是自動駕駛行業趨勢和智加團隊落地能力綜合考慮下的水到渠成。
更要提一句，在我來了之后，智加在產業生態上的布局就已經開始顯現成果了，無論是產業鏈上游的一汽解放，還是下游的滿幫集團，更有英偉達，都成為智加產業鏈上的深度綁定的伙伴，而且都在真正進行合作。從規劃到真正落地的一步步實現，也讓我更加相信智加是在做實事。
不僅如此，真正在實踐中，很多思考會更加深入。比如和整車廠的合作，只有打通產業鏈上游，真正將自動駕駛技術前置到車輛的生產研發環節，未來自動駕駛技術落地應用在智能車的方面，才能達到規模化。否則技術公司從資金和改造成本層面，都將難以逃脫“實驗室級車隊”的桎梏，不能完成真正量產規模化的落地。
智加與一汽解放從合作緊密度，雙方互信程度，技術合作開發的深入度都讓我很受觸動，覺得這是一條找到規律的道路，是在提前布局，等到條件成熟后，能夠產生倍增的效果。
10年為期，高校生涯見證中國學界研究，后10年努力自動駕駛落地
Q：從校園到企業，感覺符合自己預期嗎?
A：智加所有人身上的標簽就是低調而務實。所以我從這個團隊有所了解，到現在慢慢發現背后更強大的能量。期待和實際情況通常是有差異的，我倒覺得反而是驚喜更多。
Q：想過三年以后什么狀態嗎?
A：我覺得更好的說法是，我們“希望”公司三年后是什么狀態。希望我們不僅能夠實現幾輛車上路的示范性應用，更能夠組建一個車隊、在專用線路上進行常態化的試運營，貫通技術-產品-商品-運營四個環節，實現從技術供應商向運營服務商的升級和轉型。甚至我希望在兩年后或一年多以后，我們就能組建一支100輛左右的重卡車隊，開始覆蓋一定區域和路段的試運營。
Q：你個人的未來預期呢?
A：我給自己的職業規劃是過去十年時間，著力探究自動駕駛基礎性的前沿問題。30歲之后，開始探索自動駕駛在產業落地方面的空間和前景，比如無人駕駛和物流行業的結合。
這和智加目前的主營業務完全吻合，而且智加目前的干線物流無人重卡產業定位和團隊也很吸引我，我很想看看能不能把自己未來10年的規劃借助于智加進一步往前推進和落實。
Q：自動駕駛在近兩年的變化正在向研發要成果，向落地要時間表，您怎么看這個階段?
A：技術路線和方案都是演進的，莽原中尋找火種。
我所在的西安交大團隊早在2002年就已從事無人駕駛的前瞻性研發，是國內最早開展此類研究的團隊之一;2009年，團隊全面轉向L4級別無人駕駛系統的研發，從軟件到硬件、從核心模塊到系統集成，團隊擁有相對完整的技術鏈，形成了全面而深厚的技術積累。所以對技術演進過程都歷歷在目。
在過去十年中，圍繞著怎樣才能把車跑起來，各個研究團隊和初創公司也探索過很多方案，踩過不少坑。大到選擇什么樣的技術路線、各個模塊之間的接口和邊界怎么劃分，小到傳感器安裝在哪個位置盲區更少、障礙物的表征形式哪個更好用等等，都有過摸索和反復，也在不斷的實驗和測試中加深了對問題的理解，并逐漸收斂到一套可行的軟硬件方案上。
現在這個階段，其實是技術思路在整個產業鏈的維度上進行的一輪新的演進，誰掌握了產業鏈的資源優勢，誰就會跑得更快更穩一些。
Q：哪些方案能體現在研發過程中的局限和思路突破?
A：比如在早期的探索中的算法，一般不依賴激光、GPS和地圖;在一些特定場景下，這些方法確實能比較好的工作，但不穩定，也缺乏好的擴展性;慢慢地，開始加入2D激光、引入自建的低成本的2D的航跡推算系統，車的性能有了明顯提升;到后期，視覺融合3D激光、毫米波雷達，GPS/IMU融合的定位參考，對場景建圖并在圖中實現自主定位，逐漸成為了主流的技術路線。目前這樣一套硬件配置和軟件架構設計，已經是業界大家的共識。
近兩年來自動駕駛初創公司在資本的支持下，如雨后春筍般涌現。但是如果沒有前幾年摸索，讓我們明確了哪些路線和方案是可行的，更重要的是為什么某些方案不行，就不可能有現在的繁榮。
Q：因為之前的經驗，你應該對自動駕駛的趨勢有一定的預判，現在全球自動駕駛已經發展到什么階段了?
A：無論國內還是國外，自動駕駛都已經到了要拼落地場景，拼產業“厚度”的階段，看誰的落地能力強，落地質量好。原型車只是基礎，產業鏈優勢才是決勝因素。
我個人認為: 第一，結構化的高速路和封閉園區的落地的難度遠低于開放環境下的共享出行，會最早實現商業落地。第二，從市場規模上來說，物流的市場價值和規模是非常巨大的，其所能帶來的社會效益也是明確可預期的。第三，未來不單單是自動駕駛技術本身會進一步提升完善，道路設施也會發生變化。在地方政府的支持下，未來極有可能會出現專門針對于自動駕駛的專用道路。如果這樣的基礎設施能夠再進一步跟進，那技術落地則會更早到來。
所以我大概做一個預期，在未來三年到五年內，在一些特定場景，如高速公路，可能就會有正式運營了。再往后，才是城區的共享出行。
Q：來智加也有8個月了，從帶領學生做研究，到帶領工程師做研發，感受有什么不一樣?
A： 我自己有過近10年的自動駕駛研究，深知哪些事情我們現階段可以暫時不用考慮，哪些事情應該全力推動，一個自動駕駛系統如何從0到1是我過去的經驗可以給公司的貢獻和支持。而如何把技術變為產品是個很難的過程，所以從1到10則是全體同事共同成長、共同打硬仗的階段。我們現在處在從0到1再銜接1到10的過程中，自動駕駛很快就會見分曉，真正比拼的就是1到10的能力。
Q：什么樣的同事符合你的要求呢?
A：我們非常看重和歡迎能夠在核心算法、包括前沿科學方向把握主流、甚至引領前沿方向的應用型研究人才，我們也對汽車電子、車輛平臺、車輛運營相關的人才求賢若渴，現在智加在這些方面的人才和技術儲備也是越來越深厚。同時，我們也希望每個人才都是一定程度的復合型人才，清楚他所做的東西在我們的產品里面所起的作用，也明白應該和哪些模塊互相配合。
Q：說到復合型人才，聽說崔博士是國內智能駕駛專家中最好的搖滾歌手?
A：哈哈哈，開玩笑啦，我只是相對“高調”，搖滾對我來說，是和研究一樣刻在生命里的事情了。去年10月剛好是我們自己組建的樂隊成立十周年紀念日，樂隊5個成員中3位是博士，另2位是碩士，其中4位是或曾經是大學老師，1位是高級工程師。我們有比較相似的成長經歷，但是各自專業領域特點不一樣，讓我們在日常相處中會有很多有意思的碰撞，既有音樂上的，也有生活上的。這使得我在工作之余能夠在思維上有很好的放松和調整，而這些東西也會反哺我對于知識的學習和應用。
