继谷歌T7资深工程师季弘之后，文远知行英雄谱上再添一员大将——机器学习资深算法工程师、前Facebook主任工程经理王磊加盟文远知行，出任预测团队执行总监。

文远知行预测团队执行总监王磊

王磊是以机器学习算法引领数字广告变革的先驱者之一。他参与打造的Facebook广告系统，在全球数字广告市场与谷歌分庭抗礼。2015年，拥有亿万级用户量的Instagram启动广告变现业务。王磊以Instagram广告部门01号员工的身份，从零开始组建团队，搭建机器学习模型、竞价排位引擎以及整个广告系统基础架构。他率领团队让Instagram在短时间内迅速成长为Facebook的营收利器。

除了在工业界取得了巨大成功，王磊在学术上也颇有建树。他在机器学习建模方面的创新思想和在竞价排位算法中取得的突破，为他赢得了多项美国专利。今年初，作为“十三五”国家重点图书出版规划项目，清华大学出版社出版了王磊的《机器学习算法导论》一书。这本书同时包含机器学习的算法理论和算法实践，既可作为计算机科学专业的学生教材，也能为机器学习领域科技人员提供重要参考。

从搜索、在线广告到今天的无人驾驶，机器学习在工业界不断掀起热潮。作为炙手可热的算法工程师，王磊是顶级AI企业争相抢夺的人才，而他最终选择了文远知行。

在这一选择的背后，王磊有着数学家般严谨的逻辑。而他与文远知行的缘分，也正是始于数学题。

爱出难题的CEO撞上“解题神器”

在文远知行，学者出身的CEO韩旭 (Tony Han) 喜欢用数学题来考察面试者，他认为压力之下对难题的求解可以最直接地反映出工程师的创造力和基本功。

希望自己出的难题可以让优秀的候选人顶住压力，在冥思苦想之后给出正确解答并获得思路上的提升，是Tony心中理想的面试过程。然而，爱出难题的CEO这次撞上了“解题神器”。

王磊仅用十分钟就解完Tony给出的四道难题，成为迄今为止Tony见过的解题时间最短的候选人。曾经做过博士生导师、大学教授的Tony也称得上是阅人无数，但他坦言：“王磊的数学能力让我震惊。”从王磊的角度来看，Tony的题“挺容易的，主要是考验逻辑思维。”而这方面的训练，在他很小的时候就开始了。

王磊出身于数学世家，父亲是福州大学数学与计算机科学学院教授。从他四五岁起，父亲就开始用数学题锻炼他的逻辑思维。出题解题是父子之间的日常。在父亲的启蒙教育下，王磊对数学的兴趣越来越强烈。

高中时期，王磊连续三年获得全国奥林匹克数学竞赛和信息学竞赛金奖。在全国中学生数学冬令营，他遇到了人生中第二位重要的启蒙老师——中国数学界领袖人物、著名数论与代数学家冯克勤先生。

冯老当时亲自到冬令营为清华大学数学系招生。王磊因奥赛获奖取得保送重点大学的资格，被冯老严谨谦逊的学者风范所深深折服，他当即选择进入清华，师从冯克勤先生，继续探索数学之美。

2007年，王磊进入佐治亚理工学院计算机科学专业。他选择的博士生方向是算法设计，需要研究者具备深厚的数学功底。

彼时AI算法还没有在工业界展开大规模的应用，这个专业冷门而又高难度，王磊全凭热爱而选择了这个方向。他没想到的是，短短几年后，工业界对机器学习产生了大量的需求，机器学习在搜索、广告、推荐等领域获得了巨大的成功，自己一下站在了前沿科技的风口浪尖。

喜欢数学，喜欢解题，这样的志趣引领着王磊每一步的人生选择。对他而言，文远知行的第一吸引力也来自于解题。“在我接触的所有无人驾驶企业中，文远知行的面试考核最注重对工程师的逻辑思维和数学基本功的研判，说明这里更专注于解决实际问题。”

在决定进入无人车行业之前，王磊对包括RoboTaxi、货运和辅助驾驶在内的多个无人车赛道都有过研究。“我相信RoboTaxi是一个正确的赛道，它的应用场合最广泛，而且剑锋直指无人车的根本目的：降低出行成本，提高出行安全。”

在各个以RoboTaxi为商业模式的无人车企业之间，王磊更看重的是人。“我认为现在无人车在技术层面不分伯仲，没有谁一定完败谁。”

那么，究竟哪一家能够走到最后？王磊考虑的准则是：“就看哪一家的人最像能做事的人。”

“与互联网相比，无人驾驶更讲求静心积累，如何找到短期收益与长期研发之间的平衡至关重要。”王磊说，自己在Facebook曾与文远知行CTO李岩、感知团队执行总监宁华中共事过一段时间，对两位的技术和为人都非常了解，“他们都是能够心无旁骛、踏踏实实做事的人”。

Tony在面试王磊后，曾几次邀请他一起吃饭，坦诚地与他交流对无人驾驶的看法和对行业前景的分析，“Tony谈得更多的是怎么样能把事情做好，”这份感召力让王磊印象深刻。

王磊相信，从CEO到一线工程师，文远知行汇聚了一群有坚定信念的高水平人才，他们不为短期利益而随波逐流，却为长远目标全力以赴。“我认同这种做事原则，相信和他们共事，一定能有所成就。”

大量的交通事故缘于当事人对周边车辆和行人行为的误判。在复杂的交通场景中，周边车辆和行人的行为充满了不确定性，这让行为预测成为实现全自动驾驶最具挑战性也是最迫切的问题。

王磊说，一个能够适应复杂场景的无人车预测系统，需要结合场景的语义信息，给出一个带有概率的、带有不确定性的预测。这样的预测不是一个单独系统，它依赖下游的决策系统来处理这种不确定性，因此预测系统必须能够和决策系统相辅相成。

在王磊看来，预测能力已经成为无人驾驶的决胜点。“接下来，谁能够把预测做好，实现感知和规划控制的无缝配合，谁就能获得最后的胜利。”

面对这一挑战，王磊最关注的是如何兼顾工程进度与工程质量，平衡长短期目标。“无人车也好，广告系统也好，都是一个庞大的复杂系统，任何细节出了问题都可能导致全盘崩塌，所以工程质量非常关键。但也不能因为过度注重质量而影响进度，导致最后无法达到预定目标。”

王磊从自己的工程经验出发，给预测团队做出了如下规划：在短期内，通过引入机器学习模型完善预测系统，减少“急刹车”等情况的发生，提供更加平缓、柔和的乘坐体验；长期目标是实现全面、准确的环境预测，与规划控制系统配合，解决不确定性问题，有效提高无人驾驶的安全性。

将星闪耀 

文远知行手握硬核AI英雄谱

文远知行在人才争夺战中，捷报频传，已经成为明星AI工程师的收割机。从感知团队负责人宁华中博士，到高精地图与定位技术团队负责人徐迅，到规划与控制团队负责人季弘，行为预测团队负责人王磊，文远知行在开发自动驾驶技术和落地RoboTaxi服务的征程中聚集了一大批璀璨的明星工程师。

正如CEO韩旭所说：“未来还有更多这样的顶尖人才加入我们，一起创造中国无人驾驶领域最先进的技术、最安全的RoboTaxi服务。文远知行将荟萃群星，披荆斩棘，逢山开路，遇水架桥，直达目标。”

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