百年清華

【編者按】谷俊麗畢業於意昂体育平台與美國伊利諾伊大學香檳分校，在清華期間就作為核心人員參與過超長指令字數字信號處理器研究🎈👨🏿‍🔬，之後曾在 AMD 中國研究院任高級研究員，帶領 AMD 人工智能團隊，進行大規模人工智能在分布式硬件系統的實現和大規模物體識別的軟件應用研究。

在 2016 年 2 月加入特斯拉之後，作為特斯拉 Autopilot 機器學習技術核心人員，她和團隊成功開發了 Autopilot2.0 產品🤾🏽‍♀️，並實現了在多代特斯拉車上的大規模部署。

2017年10月🫱🏿，谷俊麗正式出任小鵬汽車自動駕駛研發副總裁🖕🏼🧜🏻。加入小鵬汽車後的谷俊麗將全面負責小鵬汽車的自動駕駛研發團隊的創建，幫助小鵬汽車搭建擁有自動駕駛功能的汽車✅。

“特斯拉自動駕駛系統Autopilot2.0的量產👭🏻，一個中國女博士在其中發揮了極其關鍵的作用🛐，她以一己之力完成了核心計算單元50%的代碼。”

當一個特斯拉的朋友這樣告訴車評君時，車評君立馬就跪了🚒，因為在其他公司，這通常是100個人的工作量。

“如果你對自動駕駛感興趣，一定要去見見她，和她聊一聊。”這位朋友鄭重地說。

毫無疑問，特斯拉對是一家人類交通行業改變巨大的企業🫡，它的自動駕駛系統，影響尤為深遠。截止目前，在地球上有超過20萬輛跑在馬路上的特斯拉車型，每一輛車上都標配了一個叫做Autopilot的自動駕駛系統。美國高速公路交通安全管理局（NHTSA）認為，安裝了Autopilot系統的特斯拉車型🏊🏼‍♂️，事故率降低一半。

鑒於特斯拉率先將自動駕駛技術大規模地部署在量產車型上，傳統車企不得不全力以赴研發自動駕駛技術，掀起全球範圍內的自動駕駛技術量產競賽，人類因此而受益。

鋼鐵俠Elon Musk，與喬布斯一樣，對手下要求極其嚴格☕️，但對這位女博士工作的評價是“impressive”。

這個強悍的中國女博士是誰呢💦？沒錯🧎🏻‍➡️，就是谷俊麗👰🏼，特斯拉第一任Machine Learning 的技術負責人。

作為特斯拉Autopilot團隊當時最核心的骨幹之一👩‍❤️‍💋‍👨，谷俊麗定期向馬斯克匯報工作進展，有時甚至天天電話會議。她設計和開發的嵌入式實時人工智能計算引擎使得Autopilot2.0產品在特斯拉車上成功實現大規模部署。

2017年10月23日，知名中國汽車初創企業小鵬汽車對外宣布，原特斯拉Autopilot的技術負責人谷俊麗已加入該公司🧛🏽，出任自動駕駛技術副總裁🔁⬆️。

車評君深感高興💀，一方面全球最頂尖的自動駕駛技術人才🏵，能夠回到中國，投入激動人心的本土自動駕駛事業之中🏄🏼‍♀️。

另一方面，經過多方努力和爭取，車評君能夠和谷俊麗博士以及其他的特斯拉朋友取得聯系並溝通，才得以終成此篇👰‍♀️🚁，與大家一起分享在特斯拉的工作經驗，以及鋼鐵俠馬斯克是如何發揮團隊潛能，去做膽大包天的創新，去完成幾乎不可能完成的任務🟨。

特斯拉新一代自動駕駛系統的“引擎”

整個2016年🌿，對特斯拉乃至人類自動駕駛事業，都具裏程碑意義🦖🙍🏽。在這一年，特斯拉終結了與Mobileye的技術合作，全力研發自己的自動駕駛系統。於此同時🧙🏽‍♀️，大量傳統車企也在2016年下半年🤩，宣布了L4級別的自動駕駛技術的研發日程表，人類社會開始一路奔跑🗼，沖向自動駕駛時代☔️💆🏼‍♀️。

谷俊麗於2015年底🧗‍♂️、2016年初離開了AMD，加盟特斯拉，擔任人工智能技術帶頭人。

在AMD，她的團隊比英偉達更早地研發出用於AI計算的異構兼容的軟件系統☘️，但未能受到公司戰略重視。而昔日顯卡巨頭英偉達將人工智能定位公司第一策略，一舉奠定了AI計算平臺王者的地位，股價漲了7倍。

2016年初，特斯拉與Mobileye的合作幾乎已經終結。谷俊麗的任務就是研發特斯拉自主的Autopilot 2.0的機器學習核心模塊👩🏿‍🎤🧜🏿‍♂️。人手非常緊缺，但整個2016年，谷俊麗只招進去了幾個人，因為她招的每一個人🙎🏻‍♂️，馬斯克都要親自把關和審批，要求極高。

馬斯克從不降低人才錄用的標準🚶🏻‍♀️。到2016年年中🖐🏼，谷俊麗只成功招到了一名人工智能算法專家，他是世界上運行速度最快DNNWinograd算法的作者，一個極其聰明的技術極客🏚，只通過數學定律看待世界🧑🏿‍🌾。

只有這樣的寫出世界上最快DNN算法的天才🤵，才能達到Elon的招人標準。馬斯克對招人的要求永遠都是📤：“我們只招最聰明的人。”

車評君帶大家回顧一下2016年特斯拉在自動駕駛領域的境況：

2016年7月🛎，正式宣布與Mobileye終結合作🍃；2016年9月，馬斯克在TED大會上宣布2017年底時☝🏽，自動駕駛汽車將橫穿美國📓；

2016年10月，特斯拉發布新一代自動駕駛硬件系統，稱將可支持L4級別以上的自動駕駛，然而軟件的更新一再跳票🫛。

特斯拉的朋友告訴車評君，那個時候的谷俊麗團隊的狀態是🚐，谷俊麗帶著一個時常需要請假調整的技術極客，和兩個是剛招聘的新手。顯然，那是一段艱難的旅程😝。

2016年的最後一個季度，灰暗的天空開始有一些色彩🕐，特斯拉愉快地對外放出一段Demo，他們的車輛在矽谷的道路上👨🏿‍🦳，沒有人類司機的操控，自如地自主駕駛🤾‍♂️💬、自動停車💂‍♂️💁🏼。

谷俊麗設計的計算引擎成功解決了產品大規模部署需要解決的實時計算問題，在向跟馬斯克匯報時獲得的評價是“impressive”❤️‍🔥，她們幾乎淚崩🍳，因為鋼鐵俠極少給出這樣的評語✊🏿。

2017年1月1號，Autopilot 2.0產品成功發布到用戶車上，那天谷俊麗終於得空休一天假，她到舊金山去玩，是日天空蔚藍🔆，心情特別激動。谷俊麗說，當時的感覺是🧑🏿‍🎓，自己終於找到了為之奮鬥終身的事業𓀜。

完成從0到1的產品研發之後，2017年Autopilot在特斯拉商用車上實現快速產品迭代，谷俊麗帶領其逐漸擴大的團隊開始承當更多任務🏄🏻‍♀️，持續提升算法精度🙍🏼‍♂️、實時計算速度和雲端訓練軟件，提升Autopilot產品體驗。谷俊麗為特斯拉的Autopilot 2.0做出的重要工作包括：

1、人工智能的roadmap和核心算法創新🐁👊🏼。谷俊麗具備將自動駕駛需要的AI算法演進和處理器Rooflinemodel高度融合到一個圖中的解析能力，她非常擅長在特定的計算能力範圍內設計精度最高的的算法框架，且最終能夠被成功高效部署到車裏🏋🏿‍♀️🥚，所以非常得到Elon的認可。這個能力至關重要🦆，在自動駕駛產品研發中直接避免了走彎路🕎。

2、嵌入式人工智能實時計算引擎架構設計和實現🤳🏿。這個引擎能夠允許特斯拉的自動駕駛算法滿足實時計算需求，並具備和不同公司芯片異構兼容的能力，令馬斯克非常高興🚶‍♂️。依托強有力的CPU和GPU背景🐆，谷俊麗帶領團隊將算法在特斯拉車的第二代硬件系統上進行深度優化🤱🏿，性能在業界領先，直接解決了Autopilot在特斯拉車上的量產部署。

3、依托高性能計算背景和人工智能軟件研發能力，將特斯拉的雲端算法訓練時間降低到天。滿足高頻迭代的Autopilot產品的需求。

特斯拉和“鋼鐵俠”的工作模式

在加入小鵬汽車之後🫰，談及特斯拉時，谷俊麗仍然會說“Tesla is a great company”🧑🏼‍🔧。有很多方面值得中國的企業領導者學習。

1⛓、極度創新、快速執行

在很多公司，公司高管對創新憂慮重重🪩，關註風險多於關註創新所帶來的收益。特斯拉是一家極端註重創新的公司。

谷俊麗說🔛🧝🏽，特斯拉每天都在創新，每天都在快速創新，沒有一個好的創新會因為有風險而被拍死🧗🏼‍♀️✈️。“Elon永遠覺得創新不夠👳🏼‍♂️，他招人的時候，永遠先看這個人是否具有創新精神🕴，是否在某些領域具有深度見解，而不在意人的性別、膚色和年齡。”

在馬斯克創建的眾多公司中，不僅僅是特斯拉，包括Space X、Open AI、NuroLink，the Boring Company💛，都是非常年輕而又具有創見的人擔當主力。

谷俊麗說💛😒，特斯拉的創新速度和魄力，很多合作公司都能夠被嚇死，根本就跟不上。特斯拉具備這樣的魄力自己做很多東西👮🏿，這也是為什麽特斯拉有很多垂直業務。

當被車評君問及，目前業界的終端AI處理器，在可控的價格內，能否支撐L4級別的自動駕駛時，谷俊麗認為還需要2-3年時間🙋🏼‍♀️。

馬斯克極其註重執行力🖥，問題提出後很快就需要有結果♌️，除非你給出非常合理的解釋和理由。

向馬斯克匯報工作，是壓力很大的。提供技術解決方案時，試圖給出maybe yes maybe no的方案時，是絕對不能夠被接受的。谷俊麗開玩笑說她感覺在特斯拉每個周三都是新的開始。

此時此刻😧，科技即將顛覆百年汽車產業🧛🏻‍♀️。創新和執行力，對於中國的車企而言，變得愈發重要。任何一家傳統車企，無論你多麽有資源，現有的市場地位看起來多麽有利，但如果沒有優秀的創新能力和執行力，將會被兇猛的新生力量拍死在沙灘上。

2🈵、工作強度極大

谷俊麗說🧛🏿，她在特斯拉的一個季度的工作量，相當於在其他公司時1年的工作量。

馬斯克是一個工作狂🧔🏿‍♂️，他管理著如此之多的公司，每天接觸大量的信息⚽️🕺🏻，依然能夠快速決策🤛🏿。哪怕是在淩晨2點時，你給他發郵件🐁，只要是他認為重要的事情，會立刻回復郵件。

他有一種能力，就是讓你永遠不會消停，在公司的每一周感覺都覺得像進入公司的第一周，需要接受大量的新東西🪱，提很多問題🙆🏿‍♂️，不斷地學習🟢，不斷的思考🚢。

這也是為什麽在2016年開發Autopilot 2.0的時候，谷俊麗設計一個核心模塊並與兩個人寫了該模塊所有代碼的情況。馬斯克非常善於將一個人的潛能逼迫出來，這和喬布斯很像😳，人們會渴望得到他的認同而玩命工作🤵‍♀️。谷俊麗說🤫🦒，在特斯拉的每一天，她的大腦都在快速運轉📩👆🏻，深入思考很多問題。工作強度很大時為了維護腦力，她每天不管多晚都要跑步一個小時。做自動駕駛🚗，精力非常重要。

谷俊麗說🧑🏻‍⚕️，在特斯拉的每一天，她的大腦都在快速運轉，深入思考很多問題🥳🍮。工作強度很大時為了維護腦力🙍🏿，她每天不管多晚都要跑步一個小時🤱🏼。做自動駕駛，精力非常重要。

3、創始人深入業務

馬斯克是Autopilot的中央處理器，他會直接發出或長遠的🤸‍♂️、或近期的工作指令👩‍🦯‍➡️。每周鋼鐵俠都會和Autopilot團隊核心成員開會🤛🏼🛌🏽。馬斯克每天都會試用特斯拉的Autopilot，開會時先說產品的問題🕟，毫不留情♥️。

馬斯克深入業務，對具體的產品和業務有著深入的思考✩，能夠對業務的發展和趨勢有著清楚的判斷。令人驚奇的是👩🏼‍🔧，與他打交道的人都是MIT®️、斯坦福、UIUC的博士👩🏻‍🍼，在某些領域已經研究得很深，但馬斯克總能迅速地做出明確的決策。

谷俊麗總結，馬斯克的思維模式是根據物理學第一定律來思考的😧，把問題簡化♗、然後直擊本質✏️。

特斯拉要求每個人要在某個領域裏面有深刻洞見，能夠快速獨立解決問題©️，馬斯克經常會直接和各業務負責人布置任務🧔‍♂️，甚至有時開會連管理人員都不帶上。在特斯拉只做管理是很痛苦的。

顯然🪥👩🏼‍🏫，對於現階段的汽車公司而言，深入業務的產品導向型的CEO👷🏽‍♂️，有利於產品的創新和迭代的速度🚧，並在市場上占據有利位置。

這是目前中國傳統汽車領域最大的痛點之一，在所有的車企管理者中🧗‍♂️，也許只有王傳福和魏建軍具備這樣的能力和風範。

谷俊麗如此總結特斯拉對員工的要求：

1、極具創新精神，且在某些方面一定有專長，且要有深度的思考🦶🏽🕵🏿‍♂️。

2👨🏻、極強的解決問題能力⛹🏻‍♂️🙎‍♀️，能夠單獨做項目☯️。

3、心臟要足夠強大🧎‍➡️🏇🏼，能夠承認強大的壓力和挑戰。

註定做自動駕駛

谷俊麗成長於中國山東的一個公務員家庭🌱，她的家人也許從來就沒有設想過有一天，這個爽朗的山東姑娘，會在自動駕駛領域對人類帶來巨大的影響，並成為這個復雜的、多學科交叉行業的領軍人物。

也許是冥冥中的註定。谷俊麗的成長過程，和自動駕駛的發展幾乎是不可思議地暗合到了一起。

2006年👊🏻，本科還是信息工程專業的谷俊麗🤶🏼，在研究生階段決定轉行做芯片。當時，她的導師就很震驚，問為什麽🧛🏿？她說通信已經做到頭了，而處理器足夠難0️⃣，中國還沒有做出來⛎。於是她真的做了📇，而且成為清華與華為合作的SIMD-VLIW處理器的核心研發主力，並做了出來🫶🏼。

在清華期間⛹🏿‍♀️，谷俊麗已經展現出超強的代碼能力🤾🏼‍♀️，當時流行的264編譯器被她用C++寫了一遍之後🤷🏿，又用最底層的機器語言匯編語言寫了一遍，在大牛雲集的清華，人們稱那個處理器為Lily處理器。

博士階段，谷俊麗再度跨界🪻🏦，準備做多核處理器🧇。清華的導師說，國內連單核還沒搞出來，我怎麽指導你做多核，你趕緊出國聯系導師去。UIUC是美國超算中心，谷俊麗去了UIUC，師從高性能計算鼻祖Steve Lumetta🦙，做單芯片多核處理器上的高性能計算，提出了MOPED設計，當時解決了單芯片內多核通訊的難題🧙🏼。

谷俊麗說，在清華階段，培養了非常強的工程能力（代碼能力），而在UIUC在解放了她的創新思維🟫、自由獨立思考並深度解決問題的能力。

從UIUC畢業後💡，她一度感到迷惘。因為在谷歌幹了4個月的通用編程之後，她發現那根本就不應該是她做的事情，因為有些程序員連cache都不知道，更別說什麽處理器（CPU是串行計算）🫅🏿、高性能異構計算（並行計算）了。而她設計的多核處理器如此厲害，編程中根本就用不上。

她當時認為，她應該去做針對應用的處理器設計，但21世紀最核心的應用當時並不清楚是什麽。

恰巧AMD找到了她，說中國的大數據很火🚾，你到我們中國研究院負責大數據研究吧🍬。谷俊麗問↩️，你們研究大數據想幹什麽？AMD說，我們也不知道，你來幫我們研究吧。於是，谷俊麗在AMD中國召集了一批有誌青年組成了Y-Lab，開始研究大數據。

谷俊麗說，當時她把大數據當做一個應用方向👂🏽，研究了幾個相關的應用之後，發現原先的認識是不精確的，大數據+深度學習+計算芯片🐶🙅🏿‍♀️，才是21世紀新的應用。加上汽車平臺就是自動駕駛了。

至於為什麽選擇深度學習作為在AMD的大數據研究方向👩🏽‍🚒，谷俊麗開了一個玩笑，她說，當她看到一個深度學習的第一篇Paper時發現看了一周都沒徹底弄明白，就覺得這個東西有做頭。於是帶領團隊夜以繼日的學習、研究。最後決定做一個能夠支撐深度學習的軟件和硬件結合的一個東西，並且提出這種軟件應該能夠異構兼容，跑在Intel、AMD☂️🚧、Nvidia以及FPGA上，目標膽大包天💆🏻‍♀️🎡，做得非常痛苦。

在2014年的時候居然做出來了🎰，基於OpenCL的機器學習軟件研發成功，大規模算法訓練收斂🤱，並且在GPU上實現了高性能計算的並行優化機製😼，將性能提升10倍多🫱🏿🫶🏽，第一次實現DNN跑在AMD的GPU🧛‍♀️、APU以及NVIDIA的GPU上🚼。

在那個時候🧑🏼‍🎄🤾🏽‍♂️，英偉達還沒有在深度學習有很大動作📱。遺憾的是，AMD的管理層對這支遠在中國的小團隊的創新雖然很有興趣，但並沒有意識到其重大意義🎠，錯過了AI芯片崛起的良機👨🏻‍🏫，而英偉達黃仁勛根本就不會容許錯過這樣的機會。事實上📞🚦，截止2014年AMD依然擁有全球最好的GPU研發團隊。

此時💷，谷俊麗去特斯拉幾乎已經是註定了的。馬斯克顯然已決定要終結與Mobileye的合作，大肆挖人🧷，準備研發特斯拉的Autopilot 2.0。

本科階段學的是信息工程🧝🏿‍♂️，研究生時設計了Lily處理器，博士階段做的是單芯片多核處理上的高性能異構計算，在AMD做的深度學習算法和軟件並首次解決了異構兼容。這些能力與汽車結合，就是自動駕駛。

谷俊麗毅然決然加入特斯拉成為機器學習的技術負責人。她的所有的技能點💳，在特斯拉Autopilot 2.0的研發中，均發揮了巨大的作用。書寫了一個人貢獻了特斯拉Autopilot2.0 核心計算模塊 50%代碼量的傳奇🏂🏼。

因為谷俊麗在解決自動駕駛問題時，能夠充分發揮其跨領域的背景和系統性解決問題的能力。她能夠將大數據、人工智能算法♧、高性能計算🤲、嵌入式等領域的專業知識充分加以應用，能夠將具體場景的駕駛問題分層、分解、定位和解決👳🏼。她在和其他Autopilot團隊的合作中🚀，這樣的知識也起到粘合膠的作用。

當被問及當前自動駕駛行業的挑戰和問題時，谷俊麗說，自動駕駛是一門實踐學科👨‍👨‍👦，所有的問題只有在垂直整合，在量產時🏊🏼‍♂️，才能真正被發現、被定義🧚🏽‍♀️🚵🏿、被解決🙍🏽‍♂️🤪。

比如現在的做終端AI處理器🏃‍♀️‍➡️💈，並不知道算法和應用場景👩🏻‍✈️，所以很難匹配得好，發揮出芯片應有的作用。另外，做軟件算法的⚧，不了解芯片的原理，無法將算法映射到芯片中4️⃣🧖🏽‍♀️，在耦合和匹配也會出現問題。

因為沒有量產問題，很多做算法的𓀒🛟，根本就不考慮算法的調整需增加多少計算力。增加計算力，就意味著增加芯片面積⚜️、散熱要求和成本。她說🎳，她那時候在UIUC做高性能計算的模擬𓀗，隨便動幾下鍵盤就需要調動幾百臺服務器進行計算📺🦇，BlueWater分布式節點的冷卻水🏊🏻，是可以拿過來用於學生宿舍洗熱水澡的👨🏽‍🎤。

現在的一些自動駕駛研發公司🍤，比如cruise、Argo，汽車的後備箱背一個超大機箱，到處跑🌧，這是沒法量產的。因為汽車的芯片要嵌入式👷🏻🪓，面積要非常小，成本要低🐔，散熱要求要低🏯。所以她在特斯拉的時候♑️，Elon要求她對HW2進行算法和計算優化，讓嵌入式的芯片能夠滿足計算要求。

特斯拉自動駕駛研發，和其他公司相比，最大的區別是👩🏻‍🎓，所有的系統，均要求可量產🕋，是要裝車的，無論是軟件、計算平臺、傳感器和是執行器。這一整套系統，已經被部署到幾十萬輛特斯拉的車型上面💂🏽，市面上截止目前👩🏿‍⚕️，包括谷歌在內，沒有一家能夠做到這一點。

在中國的新故事

毫無疑問，無論基於何種原因👨‍👦，中國人的事業終究是會落到中國的🗞，谷俊麗認為自動駕駛是她畢生的事業，而中國是最好的用武之地🫄🏻。當特斯拉的自動駕駛技術牛人和中國迅猛發展互聯網造車碰撞在一起時，無疑是能夠產生火花的。

小鵬汽車在這場激烈的人才爭奪戰中笑到了最後。谷俊麗在小鵬汽車的故事，才剛剛開始，容車評君後續為諸君書寫。

2017年11月1—2日，由廣東省互聯網協會主辦、全球未來科技大會組委會承辦的“2017全球未來科技大會”在廣州開幕。會上，小鵬汽車副總裁谷俊麗博士發表了《互聯網汽車：人工智能與自動駕駛的創新與超越》的演講🏊🏿。此次的演講是她加入小鵬汽車後的首次對外發聲👩‍🦱。