2018中国人工智能峰会关键词之二：智能驾驶

自动驾驶创业企业应先做低级别技术及产品，让自己活下来。而如谷歌、百度这样的直奔L4 L5级别的企业，实现目标则需要较长的爬坡时间。

9月6日，以“AI赋能，驱动未来”为主题的2018中国人工智能峰会（CAIS 2018）在南京国际博览会议中心成功召开。大会聚焦中国人工智能产业当前的发展与未来，同时，也落实到产业的技术、创新、人才培育、商业应用等多个方面进行探讨与交流。峰会现场，共计吸引了超过3000多位专业观众的热情参与。

峰会当天下午，同步举办了包括智能驾驶、AI芯片、AI技术创新与应用、AI人才教育等议题在内的四场高峰论坛。在智能驾驶分论坛中，BYTON、驭势科技、Quanergy、禾多科技、Roadstar.ai 、速腾聚创、MINIEYE 、AMINO Capital等公司代表分别就产业相关议题与现场超千位观众分享了他们的观点与见解。

近日，中投顾问发布《2018-2022年中国智能驾驶行业深度调研及投资前景预测报告》报告，报告显示：仅在高速公路上，相较于传统汽车，智能驾驶汽车可帮助高速公路容纳至少5倍以上的车辆。而斯坦福大学计算机专家、谷歌无人驾驶汽车项目前专家塞巴森·特隆也曾表示，一旦智能驾驶汽车成为出行主流，当前公路上只需要30%汽车就足以满足大众日常出行的需求。

而在环保问题全球化关注、原油持有量持续减少的大环境下，面对价格浮动频繁的汽油价格，传统汽车厂商产业升级压力与日俱增。

另外，随着智能、物联网和新能源等的发展，新能源智能汽车因此成为了全球整车市场大变革的时代下的 “新势力”。对此，拜腾联合创始人毕福康博士就在本次峰会中表示，新能源智能驾驶汽车将极大地解决当前交通拥挤、环保、能源短缺等问题。除此之外，相较于电动化，智能化更具革命性，AI技术将在用户界面、智能出行、自动驾驶等各个方面，带来创造性的革命成果。

图 | 拜腾联合创始人毕福康博士

当然，关于智能驾驶，仅有硬件车身远远不够的，只有赋予其灵巧的“眼睛”和聪明的“大脑”，才能让汽车真正的行驶起来。这其中，传感技术及相关产品，就是“眼睛”的重要组成部分。

对此，Quanergy创始人Louay Eldada（卢伟）认为，“想要让汽车在智慧城市中更好、更安全的行驶，必须要让汽车的每个部件都具备感知能力。雷达，就是关键之一。而当前，它已经可以被集成到芯片中，巧妙的隐藏在车内或车身外部的一些地方，不仅不妨碍汽车的观感，且成本也有所降低。”

图 | Quanergy创始人Louay Eldada（卢伟）

然而，在大多数智能驾驶场景下，由于人、车的不断变化和移动，和建筑规划设计的复杂，仅具备2D感知能力是远远不够的。也因此，大多数无人驾驶汽车上需配备多个、多种类型的传感器，让汽车拥有3D识别感知能力。Roadstar.ai战略总监张昊也是这么认为的，“中国人口超百万的城市数量是美国的14倍，这其中有关自动驾驶的机遇非常多。但机遇之外就是挑战，复杂的道路状况对自动驾驶汽车感知能力的要求非常高，而多传感器技术及产品的融合则是关键。”

图 | Roadstar.ai战略总监张昊

无独有偶，这方面，专注立体视觉技术整体解决方案Minieye的创始人&CEO刘国清也有相似的看法，他认为，中国的交通场景相较于国外是极具挑战性的，尤其在异常场景中，数据的获取非常难。而后装有针对性的传感器、自动标注数据等都是有效解决方案。

图 | Minieye的创始人&CEO刘国清

“看”的问题解决了，下面，就是“大脑”处理信息和发出指令了。在二者的配合上，速腾聚创创始人&CEO邱纯鑫表示，“将激光雷达传感器硬件方案、三维数据处理算法和深度学习技术相结合，是当前最佳解决方案。”

图 | 速腾聚创创始人&CEO邱纯鑫

毋庸置疑，深度学习和大数据重构已经成为当下自动驾驶领域不可或缺的部分。但这并不意味着，我们可以一步登天。对此，已在交通和物流领域商业应用的驭势科技创始人吴甘沙认为 “统计学意义上，要让95%的用户信任自动驾驶技术，需要对超110亿英里的数据进行研究。这意味着，需要100辆车24小时、 365天无休，开500年才能开到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，先做简单的让自己活下去，慢慢达到想要的目标。”

图 | 驭势科技创始人吴甘沙

那么，如何去阶梯型发展，慢慢实现最终目标呢？禾多科技创始人倪凯认为“自动驾驶的产业链非常的长，大脑是很关键的部分，这其中，基于大数据的感知系统、高精度地图导航和定位、数据确定的驾驶行为与决策则是最为关键的三点。”

图 | 禾多科技创始人倪凯

而这一论题，也延续到了峰会最后的圆桌论坛上。本场论坛的最后，在镁客网联合创始人兼COO萨向东主持下，邱纯鑫、佟显乔、刘国清和AMINO Capital创始合伙人李强进行了一场头脑风暴。

四位嘉宾均认为，全面普及L4/L5级别的自动驾驶并不是一蹴而就的。而在某些特定场景下，自动驾驶技术其实已有相关应用，如封闭的产业园区、仓库等。由此来看，2-3年内，L2/L3级别的自动驾驶相关产品将很快量产应用。自动驾驶创业企业应先做低级别技术及产品，让自己活下来。而如谷歌、百度这样的直奔L4/L5级别的企业，实现目标则需要较长的爬坡时间。

据公安部交通管理局公布的数据显示，2017年国内汽车保有量超百万辆的城市新增了9个。截至2018年6月底，全国有58个城市的汽车保有量超过百万辆，其中26个城市汽车保有量超200万辆，北京、成都、重庆、上海、苏州、深圳、郑州等7个城市汽车保有量已超300万辆。

而显而易见的，AI+的时代背景下，无论从技术、产品的角度还是从产业链上看，智能驾驶汽车都是解决这一问题的关键，也必将为汽车产业带来新的发展契机。但仅就当前行业发展现状看，无论在造车、传感器，还是智能驾驶系统、解决方案等各个方面，都尚有很多不足。这需要全行业客观认识并联手解决。

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