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摘要： “不管你買了特斯拉是否花錢激活Autopilot，特斯拉都無所謂，反正它的傳感器會一直在收集數據。”沈海寅說，“而且它收集到的都是真實的路況數據，比投入100或者1000輛自動駕駛車去做的要更有價值?！?/p>

Level 4之后，數據能否成為自動駕駛技術的決勝關鍵？        

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“在自動駕駛行業，我比較喜歡一個詞，生態化反。”未來論壇青年科學家交流會開場沒多久，就被韓旭的這句話帶入辯論密集區。

4月份，韓旭從百度自動駕駛首席科學家職位上離職，加入景馳科技擔任聯合創始人和CTO，這是一家提供L4級無人駕駛共享出行方案的團隊，韓旭透露，景馳科技將于明年年初投入20輛無人駕駛車在國內展開運營，這意味著你有可能不小心就打到一輛無人駕駛出租車。所以，他的語境是，希望更多產業聯合，讓成本很高的無人駕駛技術能夠達到普通消費水平。

屏幕快照_2017-09-21_上午12

景馳科技CTO 韓旭

此次論壇中，與韓旭同席的也幾乎都是無人駕駛行業的頂級技術人才和投資機構，包括蔚來汽車軟件開發副總裁莊莉、前普林斯頓視覺研究組關鍵人物肖建雄、固態激光雷達項目光珀科技CEO白云峰、奇點汽車創始人沈海寅，以及明勢資本創始合伙人黃明明等。

關于無人駕駛的一些關鍵節點問題，這些行業技術大拿都進行了細致探討，現經鈦媒體整理分享如下：

無人駕駛的兩種流派

關于無人駕駛的路線，谷歌和特斯拉分別作為科技公司和汽車公司的代表，也引領了激進派和漸進派兩個流派。

激進派會跨過Level 3之前的階段，借助人工智能算法、高精度地圖、GPS、激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等技術，直接進入Level 4無人駕駛階段，而漸進派則強調從輔助駕駛到自動駕駛逐步過渡，在相關產業和政策環境成熟時，自然而然進入自動駕駛高階階段。

光珀科技CEO白云峰認為，影響無人駕駛快速發展的關鍵因素之一是激光雷達的成本。激光雷達對于無人駕駛感知冗余系統的補充不可或許，2015年6月，加利福尼亞州一名Model S車主與一輛卡車相撞后死亡，正是因為特斯拉自動駕駛系統Autopilot的攝像頭在強光條件下，未能識別白色的卡車車身。雖然此后特斯拉加入了毫米波雷達，但是探測精度上依然不及激光雷達。

據鈦媒體了解，64線激光雷達的售價在10萬美元左右，且體積大、生產周期慢，難以供應量產需求。

光珀科技CEO白云峰表示，目前該公司的固態激光雷達技術不僅可以大大縮小激光雷達的體積，還能將成本降低至千元級別，這對于無人駕駛技術的推動意義重大。

實際上，據鈦媒體了解，國內已經有禾賽科技、速騰聚創等創業公司，也在從事固態激光雷達的研發，以期趕上無人駕駛的風口。但是能否在生產工藝上實現突破，并順利量產，尚有待時間檢驗。

明勢資本創始合伙人黃明明是新造車項目車和家的早期投資人，也是一名無人駕駛行業的資深觀察者，在他看來，影響無人駕駛快速落地的或許不僅僅在于激光雷達。

“無人駕駛公司大都忽略了車規問題。激光雷達、計算芯片以及更多的傳感器能否達到車規標準，這是與汽車安全密切相關的?！秉S明明說，“而且Level 4和Level 5以上的自動駕駛技術不光在感知方面需要冗余設計，在控制方面也需要冗余配置，而這方面，博世和大陸掌握著核心技術，他們的產品要在2019和2020年才能問世。”

據鈦媒體此前報道，博世的冗余剎車技術iBooster 2.0 8月份在南京啟動工廠，預計2019年竣工投產。

“從落地的角度來說，我比較認同特斯拉這樣的漸進式自動駕駛方案，不過從產業角度來看，也需要有人通過更激進的策略探知到更多行業問題?！秉S明明說。

Level 4 以后數據是不是關鍵

Lelvel 3 之前的自動駕駛方案或許比拼的是傳感器配置、算法以及產品邏輯帶來的體驗，但是Level 4和Level 5 則意味著車輛需要適應大部分條件下的自主駕駛。而對環境的適應程度，則取決于自動駕駛的邊緣性能，即在極端條件下，讓汽車學會采取措施保障乘客的最大生存可能性。

這就自然而然需要巨大的數據量，以供自動駕駛系統通過人工智能完成各種環境下的學習。那么數據是不是決勝Level 4 以上自動駕駛系統的關鍵呢？

奇點汽車創始人沈海寅認為，現實道路數據的掌握十分重要，特斯拉之所以能在自動駕駛領域比傳統車廠的步伐更快，正是因為特斯拉車載的傳感器會不斷采集道路圖片和視頻等數據，這些數據成為特斯拉推進自動駕駛的優勢。

“不管你買了特斯拉是否花錢激活Autopilot，特斯拉都無所謂，反正它的傳感器會一直在收集數據。”沈海寅說，“而且它收集到的都是真實的路況數據，比投入100或者1000輛自動駕駛車去做的要有價值。”

自動駕駛項目 AutoX 創始人、前普林斯頓視覺研究組關鍵人物肖建雄則認為，“數據并不一定是關鍵因素。擁有道路數據的公司要遠多于做自動駕駛的公司?！?/p>

蔚來汽車軟件開發副總裁莊莉持相似觀點，“數據可能很多企業都有，但是如何利用是個問題?！?/p>

蔚來汽車軟件開發副總裁

蔚來汽車軟件開發副總裁

莊莉表示，數據的利用面臨以下幾個問題：

第一，車廠有很多數據，但是有沒有能力傳出來，取決于你的計算能力；

第二，即便你傳出來，能不能承擔起傳輸費用，要知道普通的一部視頻沒有壓縮的話都是幾個TB，車里的數據只會更多；

第三，傳輸出來還要做數據的標定和清洗，你有沒有這些技術；

第四，如何高效率地利用這些數據，從數據中獲取你要的信息，也是自動駕駛技術的關鍵。

鈦媒體曾報道過不少自動駕駛明星創業團隊，包括吳恩達擔任獨立董事的Drive.ai、王勁創立的景馳科技，都在數據的利用上有一套半自動的處理方式。

顯然，對于任何一家自動駕駛公司來說，數據量級都只是基礎，如何高效率地利用好數據更為關鍵。而這個高效率不僅包括利用效率，也包括測試的有效范圍有多大，在這一點上，與會者一致認為，北京街頭或許是收集無人駕駛路測數據的典型場景。

無人駕駛之前的車載OS革命

如同大量控制系統、傳感器技術掌握在博世和大陸這樣的Tier1供應商手中一樣，汽車內部的數據傳輸技術CAN總線協議也是由這些老牌供應商制定。如今，都已成為自動駕駛創業者打開汽車智能化大門的阻礙。

景馳科技CTO韓旭表示，越深入汽車內部，越會有一個感受，就是很多技術都掌握在零部件供應商手中。而莊莉也指出，CAN總線有限的傳輸速度已經成為自動駕駛技術的障礙之一，而早于自動駕駛到來的智能車載系統革命，則可能突破現有的帶寬限制。

“汽車當中很重要的兩個體驗，一個是導航體驗，一個是音頻體驗。汽車核心交通工具屬性，要求它從A最快地到達B，導航就成為剛需，而汽車中的大屏帶來的導航體驗勢必要超過手機加一個支架?！鼻f莉說，“而移動互聯網帶來的智能交互體驗，也會在汽車這個空間里進行傳承，用戶需要用語音控制汽車里的幾乎所有操作，所以綜合起來，一套智能車載系統很可能是先于自動駕駛到來的汽車革命?！?/p>

在莊莉看來，當前車內的通信架構與PC對數據的傳輸效率是完全不同的，而智能網聯系統則有助于改善車內的通信協議，提升傳輸帶寬。

明勢資本創始合伙人黃明明也認為，車內的智能網聯交互系統是決勝傳統汽車的關鍵，具體的行業格局應該是一家獨大，還是多家并存，則取決于誰對車載操作系統的理解更深。

不過，在鈦媒體看來，博世這樣的零部件巨頭還控制著車內元器件之間的協議，商業上的壁壘仍然很高。

（廈門網站建設文章來自百度新聞）