在 CCF-GAIR 大会上，这些自动驾驶专家都说了什么？

很多人把 2016 年称作人工智能元年。虽然这个称谓没有得到任何官方认证，但从今年各种科技论坛、展会的刷脸频率来看，人工智能在一定程度上确实迎来了爆发。

对于汽车来说，无人驾驶一定是未来最关键的功能。基于无人驾驶延伸出来的应用场景，也给交通出行、用户带来了更多可能性。要实现无人驾驶，人工智能必须要达到一定的程度，能够控制车辆在任何情况下做出最适当的动作。

上周末，在深圳举行的 CCF-GAIR 人工智能峰会上，我见到了很多自动驾驶、人工智能方面的专家、从业者。听听他们是怎么说，又是怎么做的。

卡内基梅隆大学国家工程研究中心（NREC）研究主任 Alonzo Kelly 教授：

目前 NREC 主要是进行移动机器人的研究，无人驾驶汽车是其中的一部分。

在他看来，大学实际上并不直接进行这类技术的生产，而是帮助企业进行商业化。 这需要考虑两个方面的因素。第一个是项目可行性，第二是是持续性。

大公司在技术上有很大局限性，NREC 会帮助他们建一个完全的自动化系统，这其中包含模拟、控制、规划、巡航和其他部分。建一个自动化的系统需要很高的成本，所以他们会跟几个公司同时合作。另外，公司也愿意跟大学合作，因为这样就可以降低成本，减少政府资金的浪费。

NREC 30% 以上的项目都是由政府扶持的，因此他们也会帮企业去申请政府的资助。一般情况下在美国，大学直接进行研发，企业跟大学合作必须得到授权。对他们来讲，这样可以不需要直接去购买专利，成本更低，利润更高。而大学的获利来源，主要是授权费和版权费。

总之，大学和企业合作的成本确实更低，而企业也解决了一部分技术问题，这是一个双赢的过程。

神州租车首席信息官刘亚霄：

自动驾驶最终会实现商业化、平台化和联盟化，神州希望打造整体的出行平台。

但是，现在的自动驾驶还遇到了以下问题：无线网络和车载设备的计算力是否足够强大？驾驶领域真的有这么多数据？车联网目前实现了什么？汽车业的标准和道路交通标准是否和自动驾驶实现了完整的生态链？

这需要以下三个条件成熟：

1. 处理能力极大的加强，云计算使得我们有足够的空间存储数据；

2. 物联网和互联网的普及使得数据极大的丰富，在这么大的数据下就有很好的手段来丰富你的训练级，举个例子，Deep Mind 也是在互联网上自己和自己下的无数盘棋，自己可以找到棋谱了；

3. 科研平台的普及，Deep Leaning 是所有人的贡献。

从目前的角度上来说，尽管深度学习在 IT 界取得了很大的成功，但是自动驾驶能够取得成功，中间有一个很巨大的鸿沟需要跨越。比如自动驾驶的平台是一辆车，需要维护、采购、运营、修理和管理它，自动驾驶体系和现有车辆体系似乎区别并不大。

清华大学教授孙富春：

主要介绍了国家自然科学基金委员会重大研究计划视听觉信息委员会的八年计划。

这个项目经过 8 年的论证到 2008 年才在国家自然基金委成立，是视听觉认知计算的重大立项。从 2008 年到 2017 年总共也是 8 年，目的是研究人类视听觉的认知机理，发展新的高效计算模型，提高计算机对与人视听觉感知相关的图象、语音和文本信息的理解能力和处理效率，是围绕认知过程的表达与计算的基本科学问题。

主要工作是研究人对视听觉的感知，这些信息在脑区是怎么编码的？脑区是怎么合作的进行信息的融合？他们想要把这些变成可计算的模型，这样就可以把听觉信息和视觉信息进行编码，通过可计算的模型进行处理来对环境进行感知和理解，并且把这种理解和人的理解进行比较，最终把这种技术用在无人驾驶方面。

从 2009 年开始，他们总共举办了 7 次无人车的挑战赛。目前来看，把自然语言理解和脑机接口集成到车的平台上，许多成果现在还停留在实验室。希望通过无人车平台取得的重大进展，进一步促进创新，引领无人车产业发展。

未来，他们希望实现以下目标：1、认知机理研究成果，如何形成可计算的模型，这个我们探索了很多的方法，还需要进一步地完善。2、在环境感知的拓扑结构信息如何在认知过程中表达与理解。3、探索新兴的多模态传感器，如把声音视频信息集成在一起。4、研究人机智能混合问题，这个也是刚刚国家提到的人工智能 2.0 版本，要研究人机混合的智能系统。

希望能通过无人车挑战赛个平台发表更多的关于认知科学方面的成果。

百度高级副总裁、自动驾驶事业部总经理王劲：

首先介绍了汽车领域发展三个趋势：『

1. 汽车新能源化，制造门槛降低；

2. 汽车共享化，高效淘汰低效；

3. 汽车智能化，自动驾驶大势所趋。

车企一般从低级的辅助驾驶开始，希望通过不断提升辅助驾驶的能力来达到未来完全的无人驾驶。他们的思路是注重成本，逐步提升安全。百度、谷歌的路径是买最昂贵的传感器。希望用最好的计算能力、传感器来保障无人驾驶的安全性。在未来的几年里，通过产业化的努力把传感器的价格降到大众可以接受的程度。

汽车智能是「云+端」的技术，当智能汽车跟交通进行实时交互，车和车之间进行实时交互之后，交通效率能大幅度提升。无人驾驶要产业化，成本会大大低于出租车的成本。无人驾驶要做得好，就会大幅度提升交通安全、交通效率和它的经济效益，让人们的出行成本更低。

百度的人工智能主要靠三个核心：算法，海量数据，优秀计算能力。百度去年 12 月推出的是第一个版本的无人驾驶汽车，如今已经提升到了 3.0 版本。

Velodyne COO Michael Jellen：

以前的传感器容易受强光刺激下或者恶劣天气的影响。在复杂的交叉路况上，传感器需要预测所有机动性质的物体运行。但是如果有激光雷达的话，就能很快发现这些状况。和超声波雷达和相机比，激光雷达最大的优势就是能随时传回高清的 3 维图片。不仅在光照条件好的环境下表现的好，在一些极端天气的情况下也有非常好的表现。随着产量的完全铺开，成本还能进一步下降。

我们用激光雷达来拍摄高清的 3D 照片，然后把这些照片合成 3D 高清图象，完全感知到路障、路况和建筑，而且和导航系统配合。全自动无人驾驶，首先会有一个高清度的地图，精准度应该是在毫米级。然后会有 3D 的架构，通过人来观察或者理解当地的路况，知道前方的交通状况来做出二次决定。通过这样的双重保险我们能够挽救更多生命，减少车祸。

宝马中国自动驾驶高级经理 Maximlian Doemling：

宝马研究无人驾驶是为了：提高驾驶的安全性；提供驾驶的舒适型和享受性；提高整个驾驶的效率。

Maximlian Doemling 对宝马自动驾驶之路做了一个简单的梳理：

第一阶段：2006 年开始做了一些关于赛道的训练的自动驾驶，主要是在高速公路上开车或者是停车等等这些比较基本的技能；第二阶段：2009 年训练自动驾驶进行紧急停车的辅助性的驾驶功能；第三阶段：2011 年第一次在德国的高速公路上去进行自动驾驶的公路的测试，比如让自动驾驶汽车去躲避障碍；2014 年设置了特别的赛道，在这个赛道上不管车如何开都能够测到极限情况下自动驾驶的情况；2015 年开启的全自动的远程停车系统，开发了一个技术让车进行 360 度的检测，能够防撞。

为此，宝马在道路模型的生成和算法上进行了深入研究。在掌握所有的数据之前，根据不同信息进行整合，把所有的信息进行分组，消除可能是位置的误差信息等等。

下一步会进行模型建立，形成道路形状。这中间包括道路上的阻碍，还有车辆，全部会输入到统计模型当中，生成实时的统计数据模型。不需要地图也可以呈现真实的路况。

另一个事情是搭建更加安全的系统。除了驾驶员的行为之外，还有是相关物的安全度。比如说我们有一个很好的安全系统，确保刹车、引擎、发动机等都是在良好的保养的环境和条件下，整合在一起协同工作。一旦有哪个功能变化或者是预警，整个的系统就会发生紧急操控键的激活，驾驶者会马上预警到这样的情况。

乐视超级汽车的智能驾驶副总裁倪凯：

倪凯认为，目前的人工智能并没有强大到可以在获取和人同等信息的情况下做到足够好的自动驾驶体验。解决这件事是提高自动驾驶的实用水平的一个关键。

针对这个问题，倪凯提出的解决方案分为软硬件两个方面：

硬件方面，一是把更多传感器的数据结合起来作为判断的依据。这样即使在其中的几个传感器失效的情况下，其他的传感器仍然能输出正确的数据。LiDAR 是一个很有潜力的解决方案。

二是更多的利用地图信息。地图可以视作附加的传感器，最好是使用一些高精度的地图信息，高精度不仅指准确度更高，还意味着其中有对驾驶有用的附加信息。

三是建立更高效的计算平台。实现更优良的自动驾驶性能需要更好的计算平台。

软件方面也有三大挑战。一是计算框架，由于自动驾驶的软件非常复杂，需要良好的计算框架。相对于传统的技术框架，现在有一种新型的框架：把输入的传感器的数据，通过深度学习的网络能够直接得出最后的控制量，跳过中间阶段的感知、规划。

这样种方法非常简洁的，但暂时还不能取代第一代网络。因为推出时间比较短，而且这种网络本身对于非常少量发生的场景的可能性变小，所以要求训练的数据量非常大，会有指数级的增长。现在的训练数据并没有达到非常满意，训练数据变得更加遥不可及，所以短期来看这种训练数据并不会成为主流，但长远来说会是非常有希望的软件架构。

二是由于汽车行业本身的要求，需要非常多的测试和验证。自动驾驶由于其技术特殊性，对于测试场景的多样性要求更高。这个要求要满足，很大的可能是未来利用模拟器，通过采集的数据在这个模拟器进行更多的验证。这可能是未来的一个挑战。

三是安全方面的挑战，包括稳定性、系统安全性等安全方面的考虑。

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