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無疑，我們正處在百年汽車工業(yè)大變革的風口。
雷鋒網(wǎng) · 新智駕生于這個時代，作為行業(yè)的觀察者、解讀者，我們不斷向外界輸出智能駕駛相關信息與知識，為的就是讓還在猶豫觀望的你們有足夠底氣踏入這個行業(yè)。
無論你是智能駕駛愛好者、汽車行業(yè)從業(yè)者，亦或是小有所成的一線工程師，都需要一個交流、學習平臺來充實自身。我們正致力于打造這樣一個平臺：6月起，我們聯(lián)合雷鋒網(wǎng)·AI慕課學院、網(wǎng)易云課堂企業(yè)版舉辦系列“智能駕駛講座”，邀請業(yè)界、學界頂尖專家共同打造一場智能駕駛技術盛宴。
針對自動駕駛有關的傳感器、高精度地圖、人工智能技術，講師們將掰開、揉碎，事無巨細地講解給你聽；關于智能駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，嘉賓們也將分享他們的獨到見解。目前，這一系列講座已經(jīng)完成6期，后續(xù)，更多精彩內(nèi)容將陸續(xù)上線。
在這里，你也許能看見智能駕駛的未來。
本系列講座的第一期第1課，我們邀請到來自清華大學計算機系的鄧志東教授、博導，為自動駕駛從業(yè)者們講解了《人工智能技術與汽車的融合》。
鄧教授認為，自動駕駛的第二幕已經(jīng)開始上演，第二幕是以市場為主導、企業(yè)為主體來推動自動駕駛發(fā)展的，必須考慮設備成本、落地實踐、商業(yè)模式的因素。隨著自動駕駛的產(chǎn)業(yè)化步伐正不斷加快，很多人將2021年作為自動駕駛的產(chǎn)業(yè)元年。
當然，自動駕駛依然面臨諸多困難和挑戰(zhàn)：從 L2 跨越到 L3 的挑戰(zhàn)在于如何利用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡替代人進行極端條件下周邊行車環(huán)境的可靠感知；而從 L3 跨越到 L4 的困難則是如何利用深度強化學習替代人進行緊急情況預測的自主決策。【傳送門】
如鄧志東教授所言，自動駕駛的第二幕已經(jīng)上演，所以越來越多的業(yè)內(nèi)公司正從自動駕駛的各個領域發(fā)力。本系列講座第一期第2課，我們請來了高德高精地圖負責人谷小豐，為學員們著重介紹了什么是高精地圖、高精地圖與自動駕駛的關系、高精地圖是如何打造的、高精地圖開發(fā)中存在的挑戰(zhàn)和思考。同時，還分享了高德在這方面的實踐。
谷小豐是高德高精地圖團隊負責人。具有10年的地圖數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)驗，2.5年高精地圖數(shù)據(jù)量產(chǎn)經(jīng)驗。帶領高德高精地圖團隊獲得亞太地區(qū)第一個，也是全球第二個高精地圖商業(yè)訂單，并建設完成完整的高精地圖生產(chǎn)線。【傳送門】
聽完了谷小豐老師分享的關于高精地圖的干貨、硬貨，為了給學員們換換口味，從技術范轉變成商業(yè)范，我們在系列講座第一期第3課邀請到地平線機器人技術智能駕駛商務總監(jiān)李星宇，與大家一起分享國內(nèi)自動駕駛企業(yè)在商業(yè)落地過程中面對的機會與挑戰(zhàn)，并以對國內(nèi)自動駕駛發(fā)展環(huán)境的透徹分析，幫助從業(yè)者順利實現(xiàn)跨越。
李星宇擁有13年半導體行業(yè)經(jīng)驗。曾在飛思卡爾負責大中華區(qū)汽車業(yè)務市場開拓，在娛樂導航領域建立了堅實的業(yè)務基礎；加入飛思卡爾早期，他主要在 i.MX 應用處理器研發(fā)團隊，負責存儲系統(tǒng)開發(fā)，并在該領域取得一項 NAND Flash 存儲應用美國專利。【傳送門】
2015 年，當時業(yè)界還在爭論：無人駕駛是該用激光雷達還是用攝像頭。到 2016 年，事情發(fā)生很大的轉變，尤其特斯拉公司 Autopilot 致死事故之后，業(yè)內(nèi)漸漸覺得激光雷達是非常重要的。
所以，要談自動駕駛，必然繞不開激光雷達，而要談激光雷達，其中最核心的當然還是“點云算法”。
我們在系列講座的第二期第1課請來了速騰聚創(chuàng)創(chuàng)始人兼 CEO 邱純鑫，為學員們闡述了“點云算法如何釋放激光雷達威力”，從本次講座中，你能對激光雷達在自動駕駛中的應用有一個比較全面的了解。接下來，我們還將繼續(xù)推出有關激光雷達的講座，敬請期待。【傳送門】
研究自動駕駛，本質(zhì)上還是要和車打交道，遠在美國的Andrew Tsai（蔡長柏）曾經(jīng)用時僅4個月，就打造出了基于2017款謳歌ILX的MVP平臺，獲美國無人車技術專利；2017年參加加州雷丘無人車賽事，取得賽道全自動無人駕駛用時3分51秒275的成績。
7月12日，本系列講座的第二期第2課，作為Vector.ai創(chuàng)始人兼CEO的Andrew Tsai身在硅谷，遠隔重洋線上開課，分享了他是如何在4個月中逐步把一輛汽車改造成具備自動駕駛能力輪式機器人，他還帶來了硅谷一線的自動駕駛動態(tài)。【傳送門】
最近幾年內(nèi)，傳感器技術、深度學習以及計算機性能的演進，推動自動駕駛技術快速發(fā)展。從今年開始，國內(nèi)廠商們已經(jīng)在逐步部署封閉場地或者特定場景下的自動駕駛技術。當然，研發(fā)自動駕駛，單單有傳感器是遠遠不夠的，還必須擁有完整的技術架構才能構建出穩(wěn)定的自動駕駛系統(tǒng)。
7月19日，本系列講座的第二期第3課，我們邀請到PerceptIn聯(lián)合創(chuàng)始人劉少山來詳解無人駕駛的技術架構。在創(chuàng)立PerceptIn之前，劉少山是百度美國研發(fā)中心無人駕駛高級架構師，負責機器視覺、多傳感器融合、機器人操作系統(tǒng)等領域的架構搭建。【傳送門】
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