馭勢科技，智能駕駛企業(yè)，用人工智能和大數(shù)據(jù)重構(gòu)人和物的交通，用無人駕駛解決超大流量人群的交通和物流問題。馭勢科技深信人工智能將賦予交通工具智慧和靈性，讓人類的出行更加便捷、安全和舒適。

國際汽車工程師協(xié)會（SAE）把自動駕駛分為了5個階段，L0~L5 ，其中L0是指人工駕駛，L5則是完全自動駕駛。按照上述分級標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)前大量傳統(tǒng)車企均已實(shí)現(xiàn)了L1的駕駛支援，也就是輔助駕駛。部分車型的定速巡航、自動跟車等功能也已步入了L2階段——由系統(tǒng)架構(gòu)的自動駕駛領(lǐng)域，又稱ADAS。
真正的無人駕駛之路才剛開始，挑戰(zhàn)與機(jī)遇并存。

• 算法，現(xiàn)在的人工智能還缺乏足夠的學(xué)習(xí)能力，在一個確定的場景中可能沒有問題，但自動駕駛的真正場景是一個復(fù)雜、動態(tài)并且充滿不確定性的。
• 系統(tǒng)，智能駕駛系統(tǒng)的復(fù)雜程度，僅就單代碼量而言，奔馳S級轎車是波音787客機(jī)的16倍，這么一套復(fù)雜的系統(tǒng)如何支撐它良好運(yùn)行就是一個問題。

算法需要大量時間和數(shù)據(jù)去驗(yàn)證，也需要大量GPU資源；系統(tǒng)需要不斷地去完善代碼，也需要不斷嘗試和大量資源。
馭勢科技現(xiàn)有的GPU都用來跑生產(chǎn)數(shù)據(jù)，大量GPU資源都在滿負(fù)荷運(yùn)轉(zhuǎn)，但同時研究團(tuán)隊(duì)還需要ImageNet數(shù)據(jù)來做Pre-training，如果使用現(xiàn)有的GPU資源，那么就需要排隊(duì)等待使用，這勢必會減緩算法和系統(tǒng)的研發(fā)速度。

針對馭勢科技的情況，UCloud推薦了UAI-Train產(chǎn)品。UAI-Train底層有海量P40資源，可以通過界面選擇一次訓(xùn)練需要的資源量，上層把系統(tǒng)、驅(qū)動、框架都已經(jīng)封裝好，用戶只需上傳代碼即可。
在使用時，不同于租用GPU主機(jī)空閑時也要收取費(fèi)用，UAI-Train只有任務(wù)開始時才會產(chǎn)生費(fèi)用，任務(wù)停止則計費(fèi)停止，真正做到按需收費(fèi)。訓(xùn)練效率上，利用UAI-Train底層資源的優(yōu)秀性能，P40的GPU加上SSD磁盤的配置，使用戶在享受低廉價格的同時，還可以有超過本地GPU服務(wù)器的性能。

UCloud 為馭勢科技在算法和系統(tǒng)兩個核心問題上提供了很好的助力，使其無人駕駛的商業(yè)化之路走得更好更快。在2017年拉斯維加斯CES（國際消費(fèi)電子展）上，馭勢科技發(fā)布了首輛無人駕駛電動車并進(jìn)行了技術(shù)演示。
按照馭勢科技的時間軸，未來1年內(nèi)會加速推進(jìn)這款車的量產(chǎn)，初步實(shí)現(xiàn)園區(qū)內(nèi)低速無人駕駛應(yīng)用，覆蓋主題公園、景區(qū)、度假村等場景，到2019年逐漸向中高速自動駕駛過渡。
“現(xiàn)在需要做的事情就是把它變成真的，未來五年計劃，雖然不一定是說這個東西一定能成，但一定要走出一條讓它能夠可行的路子來。”趙勇堅(jiān)定地說。