*清華大學(xué)教授，博士生導(dǎo)師鄧志東

雷鋒網(wǎng)新智駕按：10月26日至27日，2018 全球智能駕駛峰會(huì)在蘇州召開，本次峰會(huì)由蘇州市相城區(qū)人民政府主辦，蘇州高鐵新城管理委員會(huì)、雷鋒網(wǎng)&新智駕和數(shù)域承辦，邀請(qǐng)到來自主機(jī)廠、科技公司、資本機(jī)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)研究機(jī)構(gòu)等領(lǐng)域的多位專家，共同打造了一場(chǎng)智能汽車和自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的頂級(jí)峰會(huì)。

清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授，博士生導(dǎo)師，中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)理事，中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)智能自動(dòng)化專業(yè)委員會(huì)主任鄧志東發(fā)表《如何構(gòu)建自動(dòng)駕駛汽車的技術(shù)與產(chǎn)業(yè)生態(tài)？》的主題演講。以下是鄧志東演講全文，雷鋒網(wǎng)新智駕進(jìn)行了不改變?cè)獾木庉嫞ㄓ袆h減）：

主要包含三個(gè)方面的內(nèi)容：一是初具規(guī)模的自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)生態(tài)；二是人工智能時(shí)代，須重點(diǎn)突破自動(dòng)駕駛關(guān)鍵核心技術(shù)；三是自動(dòng)駕駛核心技術(shù)的突破為何如此重要？

自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要跨界融合，科技企業(yè)與車企共同發(fā)力?？萍计髽I(yè)的使命是進(jìn)行智能化、無人化；傳統(tǒng)車企、新車企以及Tier 1的主要使命是發(fā)展信息化汽車平臺(tái)；車企的發(fā)力點(diǎn)包括開放線控，完成執(zhí)行機(jī)構(gòu)的冗余，開發(fā)OTA空中下載、云平臺(tái)以及軟件定義升級(jí)（SDU）。

除電動(dòng)化外，還需數(shù)字化、軟件化汽車，通過OTA的方式進(jìn)行軟件升級(jí)，內(nèi)部總線化，外部網(wǎng)聯(lián)化，統(tǒng)稱為信息化，是進(jìn)行智能化的基礎(chǔ)和條件。

目前的發(fā)展?fàn)顟B(tài)，圍繞自動(dòng)駕駛的產(chǎn)業(yè)生態(tài)正在快速形成之中，統(tǒng)稱為產(chǎn)業(yè)布局的鏈條。

可以看出，如今自動(dòng)駕駛技術(shù)和自動(dòng)駕駛汽車正處在中游位置。上游是車規(guī)級(jí)的純固態(tài)激光雷達(dá)、AI芯片及車載計(jì)算機(jī)、云平臺(tái)、大數(shù)據(jù)、高精地圖、V2X、5G和NB-IoT等。下游包括遠(yuǎn)程安全監(jiān)控、測(cè)試基地、智能交通系統(tǒng)、智慧城市、共享無人貨運(yùn)運(yùn)營(yíng)商、共享無人出行運(yùn)營(yíng)商和智能增值服務(wù)商。

其中，上游關(guān)鍵零部件產(chǎn)業(yè)包括車規(guī)級(jí)的激光雷達(dá)和多模態(tài)傳感器融合模組。第一代激光雷達(dá)為機(jī)械掃描式樣，第二代是混合固態(tài)雷達(dá)，第三代是純固態(tài)激光雷達(dá)。前兩代為一種過渡狀態(tài)，第三代純固態(tài)激光雷達(dá)易達(dá)到車規(guī)級(jí)，方便量產(chǎn)，低成本，例如Quanergy公司的S3，Velodyne的Velarray、速騰聚創(chuàng)的RS-LiDAR-M1Pre等。

此外，車規(guī)級(jí)的人工智能、自動(dòng)駕駛芯片及低功耗的車載計(jì)算機(jī)，主要包括英偉達(dá)的PX系列， Nvidia DRIVE PX、PX2、Xavier和Pegasus。

下游產(chǎn)業(yè)包括基于云平臺(tái)的遠(yuǎn)程安全監(jiān)控、測(cè)試基地、無人駕駛小鎮(zhèn)、智能交通系統(tǒng)、智慧城市等。

智能交通系統(tǒng)涉及面向自動(dòng)駕駛的道路交通基礎(chǔ)設(shè)施的適應(yīng)式改造。例如，在自動(dòng)駕駛測(cè)試小鎮(zhèn)可建設(shè)無人駕駛專用車道，開展面向無人駕駛的智慧空間建設(shè)，以及共享無人駕駛大數(shù)據(jù)等，從而快速催生共享生態(tài)的建設(shè)。

一直強(qiáng)調(diào)，人工智能助力自動(dòng)駕駛的產(chǎn)業(yè)落地，原因是基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺方法，在大數(shù)據(jù)和超強(qiáng)計(jì)算能力的支撐下，相對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺有更加接近于人類的檢測(cè)、分割與識(shí)別能力。

但目前的大數(shù)據(jù)人工智能缺乏認(rèn)知理解能力。人們?cè)隈{駛車輛時(shí)，不僅需要感知，還要有認(rèn)知，是憑借對(duì)道路、交通環(huán)境都有正確理解的情況下，駕駛車輛。

最后總結(jié)，車規(guī)級(jí)的安全性、低成本與量產(chǎn)目標(biāo)是自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵。

• AEB、LKP、L3與L4成為目前全球自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)，自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)生態(tài)正在快速形成之中，落地速度不斷加快；

• 車規(guī)級(jí)的安全性、低成本與量產(chǎn)目標(biāo)是自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)落地的關(guān)鍵，多傳感信息融合是必須著力解決的共性關(guān)鍵技術(shù)；

• 在大數(shù)據(jù)和超級(jí)計(jì)算能力的支撐下，基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)視覺更接近于人的感知能力，盡管大數(shù)據(jù)人工智能視覺尚缺乏認(rèn)知理解能力；

• 開放式道路交通環(huán)境下不存在完備大數(shù)據(jù)，但須盡可能多地積累與運(yùn)用大數(shù)據(jù)；

• 人工智能是環(huán)境感知、自主導(dǎo)航、信息融合、自主決策與智能控制的基礎(chǔ)性技術(shù)，在環(huán)境建模（高精地圖）、車聯(lián)網(wǎng)V2X（基于5G通信、NB-IoT/LoRa等）、ITS（面向無人駕駛的道路交通設(shè)施改造）以及智慧城市的合力支撐下，可望使自動(dòng)駕駛汽車具有類似于人的環(huán)境感知與駕駛技能學(xué)習(xí)能力，其中大數(shù)據(jù)里程與干預(yù)頻度成為落地測(cè)評(píng)的關(guān)鍵；

• 開放、高動(dòng)態(tài)與嚴(yán)重不確定環(huán)境下自動(dòng)駕駛研發(fā)所突破的感知和認(rèn)知技術(shù)，是人工智能產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的核心賦能力量，可望推動(dòng)其他無人平臺(tái)、個(gè)人機(jī)器人等未來顛覆性產(chǎn)品形態(tài)的發(fā)展。

總之，從“后裝”到“前裝”，通過標(biāo)準(zhǔn)化模塊化研發(fā)，提供軟硬件垂直整合的行業(yè)整體解決方案。必須聚焦大數(shù)據(jù)的海量積累，特別重視新一代人工智能技術(shù)的細(xì)分應(yīng)用，以期有效提升面向環(huán)境感知與精準(zhǔn)定位的計(jì)算機(jī)視覺與多傳感器的信息融合能力。

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