记录典型人物，解锁身边的大牛。

　　清华汽研院“前行有你”典型人物报道，欢迎关注！

　　“对你来说，成功意味着‘克服不可能的障碍，解决不可能解决的问题，或战胜非常强硬的对手’，你在挑战难题时，不会只局限在专业技术领域中，随着自己的进步，你喜欢寻找越来越强硬的挑战，范围也越来越广，你渴望享受由战胜或征服而带来的成就感。”

　　这是孙辉人才测评报告上的结论，他觉得挺准的，在技术的世界里，他是一个天生的冒险家，从车联网、ADAS到智能网联、人工智能、芯片……作为研究院技术创新的旗手，从追赶风口到等风来，他从未停歇。

回首：自学能力，是一种宝贵品质

　　面对新事物、新技术，孙辉的自学能力非常突出，这种特质在他学生时期就表现出来了：

　　“我本科时成绩一般，硕士期间参与了很多项目，几乎所有时间都在恶补技能，软件、硬件、嵌入式、结构…这个过程大都是靠自学，自学能力对一个做技术研究的人来说太重要了，它也成为了往后我职业生涯中最宝贵的品质。”

　　13年从浙大毕业，他来到了正值初创期的研究院，作为清华第一所面向产业应用的专业化研究院，这是一个区别于企业和高校、以技术成果产业化为目标的新型研发机构，前方是充满未知的全新尝试。

　　“我认为这是一个遵从我内心的选择，我可以和它一同成长，探索更多的可能性，这将是一条曲折但向上的路”。

转型：创新源于对市场与技术的深刻理解

　　7年的工作经历证明，这确实是一个痛并快乐着的过程。

　　为了鼓励创新，研究院会根据可行性支持核心骨干人员自主申请小型项目，通过全程参与，快速提升他们各项能力。刚到研究院的孙辉是ADAS研究所的嵌入式工程师，同时也负责一款车联网产品-OBD（车载故障远程诊断系统）的开发。

　　当时的车联网发展得如火如荼，OBD正处在风口。作为项目负责人，他不仅深入参与了软件、硬件、后台、APP的各个开发环节，还跑遍了不同品牌的4S店进行测试，跟踪生产制造过程，进行客户对接与问题处理。

　　“但是，因为对市场形势把握不够，又缺少成熟的产品开发经验，直到车联网的风口过去，我们的产品也没能成功大规模量产，但是我的能力确实得到了全面提升，我一直认为‘创新源于对技术的深刻理解’，从这次失败的教训中，我认识到了市场是创新的前提”。

　　在这之后，孙辉从嵌入式转型图像算法，从模糊图像处理到动态物体检测，他系统学习了从图像处理到机器学习的知识，算法开发的长周期和高不确定性，锻炼强化了创新思维和发散思维，“如同打开了一扇新世界的大门”。

　　2015年底，他开始接触深度学习，此时人工智能（AI, Artificial Intelligence）兴起，深度学习是AI领域的一个重要分支，与传统学习算法相比，它从手工设计特征变成了自动学习特征，具有更强的特征表达能力与更好的完备性，极大地提高了多类算法的精度。

　　这对当时的研究院来说，也是一个新方向：

　　“当时没有其他人做，也找不到人讨论，于是，我选择了从自主搭建深度学习框架开始，此时，框架仍属于群雄争霸的阶段，还存在很多不完善的地方。瞄准最终的产业化，我针对性地开发了嵌入式深度学习框架平台，用剪枝、量化、指令集加速等技术，达到将深度学习网络流畅运行于嵌入式平台的目的。相对于具体的产品开发，这个过程更偏向于纯技术研发，需要在技术路线与研究方法的未知中杀出一条血路上，在攻克架构设计、OP实现、优化加速等难题后，会感觉到自己整个人都升华了。”

　　2017年，研究院加大在人工智能方面的投入，成立了AI实验室，孙辉作为研究院AI研究“第一人”，成为了实验室的负责人，“嵌入式工程师、算法工程师、项目总监、部门负责人…我经历了多个岗位，对不同的技术都有所了解，这对项目与产品规划、带团队都有帮助。”

双目产品＋大数据服务：AI赋能自动驾驶

　　自动驾驶是人工智能的最佳落地场景，在AI+的大背景下，他们选择将“自动驾驶感知层”作为第一个重点突破口，结合技术与市场调研情况及研究院已有技术基础，他们决定以双目智能感知产品为开发目标。而在感知技术开发过程中，孙辉发现行业对数据标注的需求很大，传统的人工标注耗时耗力，样本效果也强差人意，于是，他们将长期积累的大量训练数据以及自主开发的自动标注方法进行拓展，形成了对外开放的大数据自动标注服务解决方案。

　　“‘产品＋服务’是我们的业务发展战略，庆幸的是，目前，它们已经双双开花了。”

　　2019年，AI实验室完成了基于车规级FPGA的双目立体感知系统开发，通过自主研发的多方向全并行稠密立体匹配算法，系统解决了复杂感知算法在低成本FPGA上应用的难题，探测距离达120m以上，探测误差<3%，相对于市面上探测距离仅为80m的产品，可以更快速稳定的发现危险情况，多个主机厂纷纷抛来橄榄枝，量产在即。

双目样机  通用模组（左） 车载模组（右）

　　而在服务上，实验室则顺利推出了国内首个基于自动标注软件的大数据服务平台。

服务平台架构

　　自动标注软件可以根据客户需要提供图片、视频等多种形式的数据采集和标注服务支持点标注、线段标注、分割轮廓标注、二维矩形框标注、三维框标注、三维点云标注和传感器融合标注等常见的数据标注类型，将标注的人工工作总量降低80% 以上。

标注类型

　　截止目前，该平台已完成了大量图像、点云标注服务，在最短时间内为客户提供了最优质的训练数据。

标注完的图片（白天，夜晚）

　　除了业务上的突破，孙辉个人也在转变：担任实验室负责人三年多，从单打独斗追求个人价值，到现在带团作战的“团队价值高于一切”。

　　他说这种转变源于“对团队的信念”：

　　“当一个人看好团队的发展并有归属感时，他（她）将愿意牺牲部分个人以使集体利益最大化。每一个做技术研究的人都是孤独的，我们需要协同共进的伙伴，真诚的合作是产生爆发力的基础，未来的路才会更宽广。”

前方：瞄准芯片，等风来

　　关于未来，孙辉对“芯片”志在必得。

　　核心芯片是制约国内汽车产业的主要瓶颈之一。孙辉认为，传统汽车的功能芯片仅适用于发动机控制、电池管理等局部功能，无法满足高数据量的智能驾驶相关运算，使用具备 AI 计算能力的主控芯片是智能驾驶发展的必然趋势。

　　尤其是目前，在贸易战和“过山车式”的国际形势来看，它必将一个火热的风口。

　　“从基础入手，从功能芯片做起。我们在芯片的布局从2018年就开始了，现在正逐步进入快车道。我们的第一款双目感知芯片基于自主创新的立体匹配算法，采用MCU+计算IP（VPU）的设计模式，目前已经完成驱动、算法、接口的FPGA设计、验证，即将开展前后端设计工作。计划在2021年1月MPW，2022年正式流片。高计算性能、超低的生产成本，必能带来巨大的市场机会。”

异构算力加速IP技术构成

　　“研究院做技术创新，必须要有高度，有挑战，要突破关键瓶颈，芯片是一个代表性的产品，我们希望能在研究院成立十周年之际为行业献上一份薄礼。”

　　采访结束，孙辉马不停蹄地投入到了芯片设计项目会议中，今年的疫情打扰了预设的研发节奏，要达到既定目标，所有的计划都要重新调整。这种以前会让他焦头烂额的事情，现在他已经可以从容应对。

　　对于整个大形势下滑导致的业务受阻，他引用了托夫勒的话来激励小伙伴们：

　　“所有乱象都指向一个新时代，悲观无用，不如思考蓝图，闯过布满暗礁的海。”

关于我们

　　清华大学苏州汽车研究院成立于2011年，是清华大学第一所面向产业应用的专业化派出研究院，致力于智能网联、新能源、节能减排等汽车新技术领域的应用技术研发、科技成果转化和高新技术成果转化，孵化企业100多家，成为我国汽车产业创新发展的重要支撑平台。