中国特斯拉自动驾驶崩溃核心负责人跳槽英伟达

特斯拉自动驾驶崩溃？核心负责人跳槽英伟达

本文作者：Roboticists

导语：腾讯入股Tesla，Tesla自动驾驶核心算法负责人却跳槽英伟达。巨头大战一触即发。

雷锋(公众号：雷锋)新智驾按：本文作者夹子，汽车行业资深从业者，公众号Roboticists。

尽管Tesla高管离职已经不是什么了，Director VP CXO们离职的频率之高，基本上每个季度都能见到。媒体们也都纷纷表示了关注与担忧[注]。但客观的说，Tesla最引以为傲的Autopilot部门，人员情况一直都比较稳定。

要说Tesla为世人打开自动驾驶大门的当属第一代Autopilot系统使用博世MRR毫米波雷达+MobileyeEQ3前向摄像头首次在量产车上完成了Level 2.5自动驾驶。

Tesla还首创了一种全新的开发方式，即传感器预安装+Shadow Mode调试开发自动驾驶算法+OTA推送升级。但要问这套自动驾驶系统背后的功臣到底是谁？直到今年一月Tesla的一纸诉状，我们才了解，原来这套系统背后的男人Sterling Anderson已经于年初离职创业[注]。

不过就Tesla的技术路线而言，失去Sterling Anderson并不是一件太遗憾的事

。因为从16年7月，Tesla就已明确表示与Mobileye分道扬镳，将自研自动驾驶系统。并根据内部人士消息，两位大神David Niste使得车内空气量供应更充足。同时r和Jim Keller分别作为自动驾办案民警快速出击驶副总裁与自动驾驶硬件工程副总裁加入Tesla，并已经开始研发下一代自动驾驶系统。

从Tesla去年11月18日发布的demo视频来看，其下一代自动驾驶系统已经颇具雏形：一辆Model X完成了城镇道路与半结构化道路的无干预停车到停车的自动驾驶。该系统使用8个摄像头，12个超声波雷达，1个毫米波雷达组成，其目标物体追踪的能力让人惊叹。其背后即为Nister领导的Autopilot视觉组的成果。

但近日，有消息称David Nister已从Tesla离职，其后将出任Nvidia自动驾驶副总裁。这一消息不禁让人惊讶，为什么Nister没有完成新一代的Autopilot系统就选择离开？笔者经各方了解后尝试分析Nister离职的原因：

Tesla公司文化过于残酷

最近关于马斯克第一性原理的公众号文章在朋友圈流传开来。文中说马斯克思考问题的方式主要靠物理学原理，个人情感以及外界因素很难影响到他的决策。

虽然这种特质使得Tesla、Space X得以诞生。但可以想见，其创立的公司内来自于CEO的压力时刻影响着每一个员工。压力可以转化为动力，但有时也会使人崩溃。Tesla早有流传，经常有tech leaders在和Musk开会的时候当场被fire的情况。

这种朝不保夕的环境，使得许多人才选择离开甚至有位VP离职后加入了戴森吸尘器

Nvidia正大力扩张自动驾驶部门

要说这两年将CES变成车展的大功臣必须要数Nvidia了。每次CES前，Nvidia CEO黄仁勋必开产品发布会：DrivePX DrivePX2 Xavier相继发布，Nvidia誓将各式各样的核弹放到每一辆车里。

从DrivePX在2015年1月发布至今，Nvidia的股票一路从23美元冲到了现在的一股110美元左右。资本市场的利得又进一步坚定了Jensen Huang将自动驾驶干到底的决心。

而另一方面，Intel于本月以153亿美元全资收购Mobileye将这场战争进一步升级，要知道Mobileye已经在车厂、供应商之间摸爬滚打了十余年。于是Nvidia自动驾驶部门需要一个在OEM(车厂)有实际自动驾驶研发经验的大神来主导产品开发，并拉上了供应商No.1的博世一起开发车规级核弹，用以与Intel+Mobileye阵营相抗衡。

Tesla下一代自动驾驶系统研发遇到瓶颈

虽然从Tesla放出的demo来看，下一代自动驾驶系统已经箭在弦上。但仔细观察还是能看到，视频中的检测结果以及车辆的控制策略存在着一些不一致的情况。并且demo之外还有太多问题需要解决：恶劣天气的影响，全球各种路况的考验

应该说在解决最后20%问题往往需要80%的工作，而demo只需要展示普通的80%的情况。可以想见，在Model 3量产时间表的催促下、Elon Musk的精神压力下、代码可能造成他人死亡的道德压力下，以及视觉自动驾驶问题的重重困难中，瓶颈的产生难以避免。

虽然近期腾讯入股Tesla，成为了第五大股东。有分析认为腾讯此举旨在自动驾驶技术合作。但其背后的冰与火又有太多不足为外人道的故事。

David Nister作为视觉SLAM和特斯拉自动驾驶核心算法的领军人物，势必将为Nvidia带来许多隐形的财富。而Tesla接连失去两名大将，使得Tesla下一代的自动驾驶系统的研发和迭代变得更加扑朔迷离。