中國新職人 |“85后”AI算法工程師：投身自動駕駛 干點有意思的事

“想干點有意思的事情”

穆北鵬口中有意思的事情就是自動配送。

2016年，在麻省理工學院獲得博士學位后，她進入Facebook Reality Lab實驗室，在Facebook的VR/AR前瞻項目從事定位和物體運行軌跡等研發(fā)。

但“故鄉(xiāng)的風”一直深深吸引著她。“雖然留在美國可以過另一種生活，但我們自小在國內(nèi)長大，文化和價值認同感強，呆在這里會渾身舒暢，就像魚兒在水里游，自由自在。”

2018年，她像魚兒一樣游回了國，此后一直從事自動駕駛領域的工作。

目前，穆北鵬是美團自動車配送部AI算法工程師，主要負責用自動駕駛技術以及一些機器人配套技術去解決即時配送問題。

“自動配送車在公開道路行駛的過程中，我主要負責環(huán)境感知、地圖定位等模塊的研發(fā)。”穆北鵬解釋道。

很多人都熟悉常規(guī)配送，下單之后，訂單通過系統(tǒng)傳到后臺，后臺把訂單推送到離家最近的服務站點，貨物分揀人員根據(jù)訂單把包裹打包好后，再由騎手配送上門。

“但自動配送就不一樣了。”按穆北鵬的話說，貨物完成打包之后，由工作人員裝載到自動配送車上，小車會自動行駛到距離小區(qū)最近的集散點，末端騎手從車上取單以后送到家門口。“這種人機協(xié)同的方式，能讓騎手在路上奔跑的時間以及辛苦程度大幅下降，讓精力集中在送貨上門環(huán)節(jié)。”

配送方式的改變，帶來的是服務水平的明顯提升。“一方面，自動配送車一次性裝載貨物更多，可以在一定程度上提高貨物出站效率;另一方面也能減輕騎手在道路上往來奔波的辛苦，尤其是在雨雪霧以及夜間等，自動配送車能更好地為騎手提供配送輔助。”她表示。

“曾擔心一畢業(yè)就失業(yè)”

雖然如今在自動駕駛的路上一步一個腳印踏實走著，但走上這條路并不是穆北鵬主動選擇的結(jié)果。

2011年，穆北鵬初到麻省理工學院時，并沒有確定一個明確的研究方向。機緣巧合下，她師從Johnathan How教授，開始從事分布式機器人系統(tǒng)的機器學習和路徑規(guī)劃研究。

當時自動駕駛還是非常小眾的領域，產(chǎn)業(yè)發(fā)展處于前期，穆北鵬注意到，畢業(yè)的師兄師姐大多選擇去學校任教或去咨詢公司任職。

“那時候會有一種感覺，一畢業(yè)就失業(yè)了。”穆北鵬笑言，這好像是一個出路很窄且沒有實際應用的行業(yè)。

讓她心態(tài)首次發(fā)生變化是看到同校學生創(chuàng)立的一家倉儲智能公司。“當時看到他們展示的技術，心里很受沖擊。那是我第一次意識到，我們這個技術方向還有點產(chǎn)業(yè)上的用處，甚至能有一些落地應用場景。”

2016年，穆北鵬從麻省理工學院畢業(yè)時，自動駕駛已備受資本追捧。全球車企、科技企業(yè)、創(chuàng)業(yè)公司，涌入智能駕駛市場，推動智能駕駛產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。

“覺得一個新技術的時代開始了”

穆北鵬感嘆時機的玄妙，“當周圍的人都去做這件事，你會覺得一個時代開始了。”畢業(yè)后，穆北鵬毅然投身到自動駕駛的浪潮之中。

雖然在自動駕駛領域，國外發(fā)展得更早，但穆北鵬選擇回國從事自動駕駛技術研究工作的一個重要原因是國內(nèi)相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展速度更快，政策支持力度很大。

“谷歌很早就開始布局智能駕駛領域，國內(nèi)多數(shù)公司自2015年、2016年才開始做，但論發(fā)展規(guī)模和速度，國內(nèi)迭代更快。”

“這是國內(nèi)非常厲害的地方，有一定技術人口優(yōu)勢，短時間內(nèi)培養(yǎng)了非常多優(yōu)秀的年輕從業(yè)者。”穆北鵬認為。

身處研發(fā)一線、感受著技術巨大變化的穆北鵬說，“它是會滾滾向前的，每個時代都會有新的技術出現(xiàn)，有更多人參與進來，讓這個技術變得成熟，然后又有更新的技術出現(xiàn)。”

“在這里面，你需要保持開放的心態(tài)和持續(xù)學習的能力，大至國際競爭，小至自身職業(yè)發(fā)展，這都是技術人員最根本的東西。”

接下來一兩年時間，穆北鵬和同事們會在提升技術規(guī)模化落地效率上下功夫。“比如說研發(fā)出更通用的智能技術，不需要提前采集和準備很多環(huán)境數(shù)據(jù)，車輛也不需要提前做長時間、事無巨細的測試，就能較快地啟動新的較大區(qū)域乃至于城市運營。”(完)

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