雷鋒網(wǎng)新智駕按：2018 全球人工智能與機器人峰會（CCF-GAIR）在深圳召開，峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))、香港中文大學（深圳）承辦，得到了寶安區(qū)政府的大力指導，是國內(nèi)人工智能和機器人學術(shù)界、工業(yè)界及投資界三大領域的頂級交流盛會，旨在打造國內(nèi)人工智能領域最具實力的跨界交流合作平臺。

無論是全球自動駕駛投資的速度加快還是以市場為主導的自動駕駛第二幕已經(jīng)開啟，不可否認的是自動駕駛的商業(yè)化進程已經(jīng)提上了日程。在自動駕駛產(chǎn)業(yè)中有很多玩家，來自科研界、傳統(tǒng)的主機廠，還有新的造車的企業(yè)，還有跨界的科技巨頭。作為無人駕駛領域新銳的企業(yè)，Roadstar.ai 不僅完成了1.28億美元A輪融資，創(chuàng)下了自動駕駛公司最大的單筆融資紀錄，并且在今年3月完成了深圳西麗路段的測試，驗證其了技術(shù)的可靠性。 

作為深圳的本土企業(yè)，Roadstar.ai 這一次深度參與了雷鋒網(wǎng)承辦的 CCF-GAIR 人工智能與機器人峰會，以下是Roadstar.ai創(chuàng)始人兼CEO佟顯喬帶來主題演講《如何打造中國特色的自動駕駛解決方案》。

以下是佟顯喬演講全文，雷鋒網(wǎng)新智駕進行了不改變原意的編輯：

Roadstar.ai成立于去年5月，是一家非常年輕的公司，專注于做L4自動駕駛的公司。從無人駕駛的全球競爭格局來看：在美國是以科技公司為主導，聚焦的是L4往上的自動駕駛技術(shù)；在歐洲和日本是以車廠主導，更多是從輔助級自動駕駛開始往上探討，走的是首先減輕人開車的負擔，然后最終達到無人駕駛這樣的路徑。而中國則是走的比較前沿，而其中百度是大家比較熟悉的代表，實際上選擇的也是直奔L4級自動駕駛。中國的路況比較復雜，人流量、車流量、以及司機的規(guī)則意識等等都和國外情況非常不一樣。

 

Roadstar.ai所聚焦的商業(yè)模式出行服務。目前中國的無人車服務剛剛開始探索，事實上在美國、日本、歐洲，類似的商業(yè)模式、類似的服務已經(jīng)開始運行。

Roadstar.ai的三位創(chuàng)始人，之前都是在美國從事無人駕駛的相關研究。經(jīng)歷了一年的時間，Roadstar.ai從三個人發(fā)展到五十多位員工的規(guī)模，團隊成員主要來自谷歌、蘋果、Uber等一線做無人駕駛的公司，大多數(shù)是比較有經(jīng)驗的工程師。Roadstar.ai團隊主要分布在深圳和美國硅谷。在今年5月，Roadstar.ai完成了1.28億美元的A輪融資，此外，我們也發(fā)布了一個針對中國路況的自動駕駛的解決方案，我們是全世界第一家完全采用國產(chǎn)傳感器的解決方案的公司。

Roadstar.ai的主要優(yōu)勢在于可以用國產(chǎn)的傳感器達到非常好的性價比；另外也證明Roadstar.ai可以在中國這樣復雜的路況下，用一個低成本的傳感器達到到比較好的自動駕駛效果的能力。今天，Roadstar.ai的方案大概只有百度方案1/3的價格，未來方案還有大幅的降價空間，我們認為在2020年每套系統(tǒng)的方案大概會降到5萬人民幣以下，屆時在法律法規(guī)成熟的情況下，無人駕駛的出行服務就有真正大規(guī)模的實現(xiàn)的土壤。

 

Roadstar.ai的技術(shù)方案是多傳感器融合的方案，實際也是在世界上一個主流的方案。對無人駕駛或者L4駕駛發(fā)展的格局我們是這樣判斷的，從2007年到2015年是一個早期的階段，主要的方案是以單顆高線束雷達作為主傳感器進行一些無人駕駛的駕駛行為。從2016年到后面三四年的時間，主要是多傳感器融合的方案，利用不同類型的傳感器，把不同類型傳感器的優(yōu)缺點結(jié)合到一起，可以實現(xiàn)一個很好的駕駛性能。再往后5年，可能傳感器會變成一個固態(tài)的傳感器，會融到車體里面。固態(tài)的方案會優(yōu)化無人駕駛汽車的美觀度、同時汽車的安全性和可靠性也會有更高的保證。最后一個階段是2025年以后，屆時無人駕駛的技術(shù)會變成一個非常成熟的操作系統(tǒng)或者解決方案。在進入了最后一個階段后，汽車已經(jīng)演進成移動空間。

上圖是Roadstar.ai的單車自動駕駛的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，包括傳感器，包括攝像頭、雷達、激光雷達，還有其它的不同的傳感器。

Roadstar.ai是作為一家以技術(shù)為根本的公司。Roadstar.ai擁有自己核心的技術(shù)，主要分成兩塊：一個是異構(gòu)多傳感器同步技術(shù)，也就是說多傳感器融合不僅單純把十幾個傳感器放在車上，進行傳感器同步的技術(shù)，包括了時間、空間的同步，目前我們可以做到10的負6次方秒的空間同步。在此基礎上，把不同傳感器、不同模態(tài)的信息有機結(jié)合到一起。 第二部分是數(shù)據(jù)深度融合的技術(shù)，我們開發(fā)了相對于高維度數(shù)據(jù)的算法，解決這些感知、定位的問題。Roadstar.ai的自研算法能夠解決中國的特殊復雜路況，達到高效的性能。

無人車看到的世界，跟人類司機看到的情況有著巨大的差異，人類司機更多得到的是影像的信息，無人車相當于是把一個激光雷達的頂投射到一個人的視角上，可以看到無人車的信息是非常密集，不管是路面的車，還是人，還是各種信息，都是非常完備的，這就是我們用異構(gòu)多傳感器同步技術(shù)達成的這樣一個維度給大家看的結(jié)果。

Roadstar.ai的感知技術(shù)非常強大，Roadstar.ai開發(fā)的前融合的算法是用高維度的數(shù)據(jù)，特殊開發(fā)了這種深度學習的網(wǎng)絡，可以把路上的人、車、各種不同的動態(tài)物體做一個非常好的識別和分類，這也是是Roadstar.ai無人車能夠進行駕駛的基礎。

第二個比較關鍵的技術(shù)就是定位技術(shù)。人類司機在駕駛的過程高度依賴于GPS導航。GPS是一種定位的技術(shù)，但GPS也存在一些缺陷，就是不能定位得特別準。

因為計算機的智商和人還是有差距的，所以計算機需要有一個比較精準的定位——厘米級定位。厘米級定位需要一個比較高精度的地圖來作為背后的支撐。

此外，GPS還存在著比較大的弱點，就是在有遮擋的情況下（在建筑物內(nèi)部，GPS信號非常不好甚至基本沒有，在這種情況，GPS不可依賴。因此Roadstar.ai用高維數(shù)據(jù)開發(fā)的高精度地圖和定位可以得到厘米級精度的定位，Roadstar.ai在這特殊的場景，可以得到6個自由度的定位，比傳統(tǒng)的反射值的定位，魯棒性高出一個數(shù)量級，Roadstar.ai也可以處理隧道、停車場等等特殊的情況。

Roadstar.ai今天是什么樣的水平？Roadstar.ai從去年5月份成立，最初我們核心都在美國硅谷，成立4個月，Roadstar.ai的無人車已經(jīng)開始上路。去年12月份，Roadstar.ai已經(jīng)在美國達到了全美最好的水平之一。

今年三月，Roadstar.ai在深圳西麗進行了路測。西麗是路況復雜、人員密集的環(huán)境、司機總體素質(zhì)參差不齊。此外，深圳樹木特別多，在樹多的地方，GPS基本是不可以用的。因此，Roadstar.ai在針對中國特有的路況開發(fā)了很多特有的算法和方案。

Roadstar.ai扎根鉆研技術(shù)，但Roadstar.ai也有自己的無人駕駛運營的計劃。今年我們準備儲備20到50臺車，希望在深圳或者在一些其它的城市進行一些運營工作，主要目的是提高算法的試運營。明年，Roadstar.ai希望和一些車廠，主要是和海外的車廠合作，生產(chǎn)大概100—200臺車。到2020年，我們預判屆時技術(shù)會相對比較成熟，到時就會有生產(chǎn)定制的無人駕駛汽車的可能，雖然今天法律法規(guī)對于無人駕駛的運營處在于空白的階段，但是從技術(shù)上我們已經(jīng)做好了準備。

目前，Roadstar.ai已經(jīng)進行了無人駕駛試運營的示范。這段視頻從一開始的時候它（無人駕駛汽車）會選一個位置，這是在南山西麗，它首先選擇了野生動物園的站點，車輛會前往目的地。乘客在中途可以更換不同的目的地，中間的路徑是實現(xiàn)變化的。此外，無人車可以進行換道以及處理道路加塞等等的突發(fā)情況，這也是一次對于未來出行服務的一次探索。

Roadstar.ai發(fā)展到今天，將近13個月，我們也是得到了很多的認可，去年Roadstar.ai是第一屆博世加速器里面入選了唯一一家智能汽車的企業(yè)，在微軟加速器、寶馬的創(chuàng)新活動中也拿到獎，去年電動車百人會創(chuàng)業(yè)大賽我們也是冠軍，很榮幸雷鋒網(wǎng)頒給我們一個最佳未來成長AI+汽車獎。未來Roadstar.ai將會突破技術(shù)瓶頸、探討可行的商業(yè)模式，唯有如此，自動駕駛技術(shù)才能落地生根。

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