best365·官网-自动驾驶的尚方宝剑在哪里？他们或许已给出答案

日前“2018中国人工智能峰会”完满告一段落，除去主论坛的“星光熠熠”外，四大分论坛的涉及议题也取得了行业很大的注目。其中，在智能驾驶分论坛中，行业专家就AI赋能传统汽车、自动驾驶技术的应用于及落地问题展开了一次深入探讨。以下，是本场分论坛的演说概要：BYTON牵头创始人CEO思福康博士仅有从汽车行业来说，我们于是以经历着一场变革。

其中有三大关键点：第一，汽车电动化，也就是新能源电动汽车；第二，汽车智能化，相比于电动化，智能化才是具备革命性意义的；第三，自动驾驶，因为它改革的好比汽车硬件本身，而是把汽车当作一个平台去改建互通。图|思福康而中国是一个一切均有可能的国家。首先，中国是世界上仅次于的汽车市场，而且发展速度快速增长；其次，中国的发展速度是令其全世界都赞叹的；第三，中国的创业精神十分好，创新和创新能力也很强，再加融资环境好和政府强劲的反对力度，未来，中国将可以采行多管齐下的方式全力推展自动驾驶汽车行业的发展。Quanergy创始人、CEOLouayEldada（卢伟）摄像头是2D的传感器，为被动式设备。

而雷达则是唯一的3D传感器，是一种主动式的感应器装置。因此，即便在黑暗环境和各种路况中，雷达都能具有卓越的展现出。图|LouayEldada但一开始，雷达的成本很高，仅有一个装有在车顶的普通雷达，就要8万美元。

但实质上，自动驾驶汽车的雷达应当是隐蔽一起且成本较低的。随着涉及技术的发展，现在的传感技术早已可以被构建到芯片中，被加装在后视镜或者头盔里。这样不仅不阻碍汽车外观，且成本也有很大的减少，大量订购的话，250美元不足以。驭势科技创始人、CEO吴甘沙在中国要作好无人驾驶，复杂度是美国的10倍。

所以必需为中国设计一个更为成熟期的对外开放道路的无人驾驶。但这必须大量的测试数据。图|吴甘沙统计学意义上，要让95%的用户信任自动驾驶技术，必须对超强110亿英里的数据展开研究。这意味著，必须100辆车24小时、365天平日，进500年才能直奔110亿英里。

凭当前的技术很难一步登天，但我们可以阶梯性发展，再行做到非常简单的让自己活下去，渐渐超过想的目标。凭当前的技术水平，我们很难一蹴而就的做这一点。

所以，我们必须有“阶梯计划”——从非常简单的开始做到，让自己存活下去，再行去构建对外开放道路L4级别无人驾驶的目标。而在这一过程中，每个“阶梯”都要细心自由选择，从智商（算法算力）、情商（客户市场需求）、体格（产品能力）、学问（数据）四个方面展开严谨的逻辑思维。禾多科技创始人CEO倪凯从大的格局来看，自动驾驶终将塑造出一个新的上下班未来。

人类在过去一两千年的历史发展中，将交通工具从马变为了车，而我们现在要做到的，就是将车显得智能，某种程度上来说，就是期望它再行变为马。这是一个来世，这其中，我们看见的是汽车工业从蓬勃发展到成熟期再行到智能化的发展史。

图|倪凯毋庸置疑，自动驾驶的市场相当大，但我们必须自由选择一个用户可以拒绝接受的角度去打造出我们的产品。未来的智能上下班，基本有三个方向：第一，告诉他公路的自动驾驶，将带来乘客长途旅行的快捷感和减少主线物流成本；第二，城市公路；第三，最后一公里，已完成还包括代客泊车在内的最后一公里智能驾驶。量产方面，在车端，做到PCB自动驾驶，传感器和计算出来设备通过PCB量产的形式配备在车辆上；在厂端，与高速公路或停车场合作，PCB和非PCB均可。

Roadstar.ai战略总监张昊在中国，享有百万人口以上的城市多达140个，是美国的14倍。也因此，未来无人驾驶出租车市场规模也是成倍于美国的，是一个万亿级的市场。

这是机遇，当然也有挑战。图|张昊第一，成本。最先的林肯MKZ，从车到线控和地盘的改装成，再行到一系列的传感器，成本差不多在200万元人民币左右，似乎无法投入量产，不能做到科学研究；第二，数据高精度融合和提高计算出来效率。

中国的路况类似，必需通过技术角度确保汽车安全性上路。收集数据并融合，为感官、定位、决策规划获取有效地的数据等，是十分最重要的；第三，监控，以获取友好关系的环境，加快产业落地。速腾聚创创始人CEO邱纯鑫在再次发生的所有交通事故中，有90%是人为的。通过自动驾驶技术，需要把人从驾车的时间中解放出来做到更有意义的事情且更加安全性。

也因此，随着技术的成熟期，资本市场也尅是争相入局，在2015-2017年短短三年时间里，入局自动驾驶赛道的资本大约有800亿美元。图|邱纯鑫而在自动驾驶产业发展的过程中，有三股力量是主发动机：第一是运营商，比如uber、滴滴、菜鸟、京东、顺丰等；第二是传统的OEM汽车厂商；第三是科技、互联网类企业。

由此可见，自动驾驶发展将呈现出四大格局：物流、公共交通、特种应用于和乘用车。MINIEYE创始人CEO刘国清在自动驾驶技术体系里面，有三个关键要素：人工智能算法、大数据和传感器。

图|刘国清其中，算法的重要性不言而喻。但做到算法，最后是要构建量产的，我们主要考虑到三个方面：第一、受限的算力情况下，享有更加强劲的算力就能享有更加杰出的算法，才能用更加简单的模型已完成简单的任务。但这其中不存在成本方面的问题；第二、降低功耗。很多车进着进着就燃烧了，如果要量产，必需掌控整个产品的功耗；第三、车规级，这是最困惑的，要在规定中挑选出元器件。

很多时候，一旦开始设计产品并按照设计思路抛光技术，这些难题就不会一涌而现。但我们必须花上长时间去解决他们，才能研发出可量产的产品。

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