去年 CCF-GAIR 大會，清華大學(xué)計算機(jī)系教授、博士生導(dǎo)師鄧志東受邀在智能駕駛分論壇上進(jìn)行了演講，當(dāng)時很多人慕名而來?！耙荒晗?、三年醇”，走到第三年的 CCF-GAIR 大會，將于 6 月 29 日至 7 月 1 日再度降臨深圳。今年，鄧志東將作為 CCF-GAIR 2018 智能駕駛分論壇（將在 7 月 1 日舉辦）的主席參與這場橫跨學(xué)術(shù)界、產(chǎn)業(yè)界及投資界三大領(lǐng)域的人工智能與機(jī)器人盛會。

作為學(xué)術(shù)界的專業(yè)人士，鄧志東一直在關(guān)注著智能駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，同時也在從事著智能駕駛前沿技術(shù)的研究，所以，他也積累了很多的發(fā)現(xiàn)以及觀點。雷鋒網(wǎng)新智駕則通過這次訪談，將這些發(fā)現(xiàn)和觀點傳遞給業(yè)界以及所有感興趣的人士。

鄧志東從 Uber 自動駕駛致死事故中看到了行業(yè)對于安全性的重視；也看到了自動駕駛多方面的技術(shù)有了躍進(jìn)式的發(fā)展，包括車規(guī)級傳感器以及計算單元性能的不斷提升；同時，也目睹了中國出臺相關(guān)自動駕駛法規(guī)、政策，越來越多的自動駕駛汽車跑上公共道路。

對于國內(nèi)掀起的自動駕駛車輛公開路測潮，他表達(dá)了他的擔(dān)憂，因為一次偶然的致命事故有可能阻礙甚至葬送自動駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。所以，他更保守地認(rèn)為，可以先建設(shè)自動駕駛小鎮(zhèn)或者是自動駕駛專用車道，在保證社會安全的前提下，先在這些場景中進(jìn)行測試。

不過，他也非常強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的重要性，無論是采集還是后續(xù)的處理。他認(rèn)為，自動駕駛要在開放環(huán)境中應(yīng)用，需要不斷地積累大數(shù)據(jù)，需要有定力去做大數(shù)據(jù)本身。采集數(shù)據(jù)相對比較容易，但收集數(shù)據(jù)之后，你要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、要做標(biāo)簽，還要做質(zhì)量審核，這個其實很難，需要投入很大的精力進(jìn)去。

鄧志東透露，其團(tuán)隊正在和國內(nèi)某互聯(lián)網(wǎng)巨頭進(jìn)行合作，在怎么采集數(shù)據(jù)、怎么清洗數(shù)據(jù)、怎樣做標(biāo)簽，以及進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方面，進(jìn)行自動駕駛大數(shù)據(jù)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)的制定。

在自動駕駛落地方面，鄧志東認(rèn)為，初創(chuàng)企業(yè)是完全可以去做低速車這種商業(yè)模式的，但巨頭型企業(yè)，像 BAT 等應(yīng)該瞄準(zhǔn)國外打，去對標(biāo)國外的量產(chǎn)型的 L4 級別的自動駕駛汽車，探索完全開放道路上的商業(yè)落地。而且，自動駕駛企業(yè)要特別重視與主機(jī)廠的結(jié)合，朝著量產(chǎn)走，才是正確的方向。

而他個人作為學(xué)術(shù)研究者，也一直在深入研究人工智能及其在自動駕駛中的應(yīng)用，在環(huán)境感知、自主導(dǎo)航、決策學(xué)習(xí)等領(lǐng)域進(jìn)行積累。

實際上，鄧志東對于自動駕駛的發(fā)現(xiàn)和思考，還遠(yuǎn)不止這些，下面這些訪談內(nèi)容也許你會樂意一讀。如果還有更大的興趣，可以來深圳參與 CCF-GAIR 2018，來和鄧志東面對面交流。當(dāng)然，你得先去官網(wǎng)選購一張入場券：https://gair.leiphone.com/gair/2018yr 。

*清華大學(xué)計算機(jī)系教授、博士生導(dǎo)師鄧志東，CCF-GAIR 2018 智能駕駛論壇主席

以下是雷鋒網(wǎng)新智駕與鄧志東教授對談的內(nèi)容：

從事人工智能感知算法研究

雷鋒網(wǎng)新智駕：大概描述一下您的研究小組目前在做什么樣的自動駕駛相關(guān)的技術(shù)？

鄧志東：我們主要是研究人工智能及其在自動駕駛中的應(yīng)用，包括各種改進(jìn)型與創(chuàng)新型的人工智能算法以及面向環(huán)境感知、自主導(dǎo)航與決策學(xué)習(xí)的應(yīng)用。例如，基于深度學(xué)習(xí)的可行駛路面檢測、車道線檢測、視差預(yù)估、機(jī)動與非機(jī)動車檢測、行人檢測、地面交通標(biāo)識檢測以及信號燈檢測與識別等。同時也在利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行激光雷達(dá) SLAM、視覺 SLAM 甚至是彩色激光點云 SLAM 的研究，涉及基于高精柵格與認(rèn)知地圖的方法，這些都屬于自主導(dǎo)航技術(shù)。這是我們這一年來的研究重點，主要就是在感知領(lǐng)域和信息融合方向。

現(xiàn)在基本上用的還是深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，但我們也在做一些新的與知識推理相結(jié)合的算法，面向目標(biāo)的檢測、定位、分割和分類等問題，不僅使其具有強(qiáng)大的特征提取能力，同時還具有一定的推理能力和理解能力。

最近我們還改裝與測試了我們的第 4 輛自動駕駛汽車，其中很多環(huán)節(jié)都在和企業(yè)進(jìn)行深度合作。

雷鋒網(wǎng)新智駕：新車的自動駕駛方案與以前的車輛相比，有什么不一樣的地方？

鄧志東：不一樣的地方在于我們更加強(qiáng)調(diào)人工智能在自動駕駛中的應(yīng)用，這是我們堅定不移要做的事。因為其他的技術(shù)或路徑我們都做過了或已經(jīng)擁有了，比如說高精地圖我們自己也有。當(dāng)然，我們也希望用到更多的車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（V2X），還有智能交通系統(tǒng)，包括與自動駕駛測試基地或者小鎮(zhèn)結(jié)合，進(jìn)行適合于無人駕駛自主行駛的道路改造與測試等。

自動駕駛技術(shù)和產(chǎn)業(yè)進(jìn)步

雷鋒網(wǎng)新智駕：從去年您參加我們的 GAIR 大會，到今年即將擔(dān)任我們大會智能駕駛分論壇的主席，這一年當(dāng)中，您所觀察到的自動駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)生的改變有哪些？

鄧志東：最近一年最大的變化就是，因為 Uber 自動駕駛致死事件的出現(xiàn)，大家對自動駕駛的安全性更加重視了。這種事故對我們搞自動駕駛的來說是遲早會出現(xiàn)的，因為自動駕駛還不能完全把致死性交通事故消滅，只是說能夠大幅度降低交通事故率。

第二個方面，產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程加快了。其實表現(xiàn)在好幾個方面，比如我們更加重視人工智能在自動駕駛中的落地應(yīng)用了，因為這一技術(shù)對自動駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有決定性作用。

當(dāng)然，我們也知道，用人工智能或者目前的深度學(xué)習(xí)算法畢竟不能解決語義理解的問題。我們?nèi)耸窃谡J(rèn)知或理解的水平上開車的，不是僅靠視覺感知，所以從這個角度來講就需要其他技術(shù)來共同支撐。包括利用高精地圖進(jìn)行環(huán)境建模，利用車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)或V2X（V2X 可以是基于 5G 的，也可以是基于 NB-IoT 的），進(jìn)行輔助導(dǎo)航、決策交互與智能增值服務(wù)等。另外還需要對道路基礎(chǔ)設(shè)施進(jìn)行改造，即發(fā)展所謂智能交通系統(tǒng) （ ITS），使目前僅適用于有人駕駛的道路交通設(shè)施，更加適合于無人駕駛汽車使用。此外，也還需要智慧城市的合力支撐。過去一年，這方面的認(rèn)識加深了。

還有一個是車規(guī)級傳感器和人工智能車載計算單元，在過去一年也有很大的產(chǎn)業(yè)進(jìn)展，這些基礎(chǔ)性產(chǎn)品的性能得到很大的提升。

最后，國內(nèi)的主機(jī)廠開始更加重視與發(fā)力自動駕駛技術(shù)與產(chǎn)業(yè)，可以說是一年來最大的變化。

雷鋒網(wǎng)新智駕：您所看到的關(guān)于傳感器、車載計算機(jī)向車規(guī)級的變化有哪些？

鄧志東：大家知道，比如說激光雷達(dá)，最早的是機(jī)械掃描式，之后有混合固態(tài)式，我們現(xiàn)在認(rèn)為這些產(chǎn)品都是過渡性的，真正能夠?qū)Ξa(chǎn)業(yè)起到關(guān)鍵支撐作用的還是第三代純固態(tài)激光雷達(dá)。

純固態(tài)激光雷達(dá)因為采用全芯片的方法，比較容易做到車規(guī)，同時成本能夠大大降低，適合進(jìn)行量產(chǎn)。同時技術(shù)指標(biāo)，比如測距的范圍、測距的精度以及角分辨率都會大大提高。純固態(tài)激光雷達(dá)現(xiàn)在已經(jīng)有量產(chǎn)的計劃出現(xiàn)了，之后會不斷地推出并進(jìn)行產(chǎn)品的性能迭代。

國內(nèi)出現(xiàn)了很多激光雷達(dá)創(chuàng)業(yè)公司，我數(shù)下來可能有 20 幾家在搞激光雷達(dá)，而且他們一開始就搞自己的混合固態(tài)激光雷達(dá)。第三代純固態(tài)激光雷達(dá)產(chǎn)品，部分初創(chuàng)企業(yè)也有工程樣機(jī)出來了，雖然沒有出現(xiàn)量產(chǎn)級產(chǎn)品，但這方面的研發(fā)進(jìn)展很快。

還有自動駕駛芯片，比如說像地平線推出了征程 2.0 芯片，英特爾的 EyeQ4 預(yù)計今年量產(chǎn)，還有英偉達(dá)的 DRIVE Xavier 芯片及其 DRIVE PX Pegasus 自動駕駛平臺等。

對公開路測有擔(dān)憂，推薦建設(shè)自動駕駛小鎮(zhèn)

雷鋒網(wǎng)新智駕：我們看到今年很多地方出了自動駕駛路測法規(guī)、政策，而且還發(fā)了很多的牌照，企業(yè)的車現(xiàn)在有些已經(jīng)可以上到公開道路上開跑。您怎么看目前的政策環(huán)境？

鄧志東：從官方的角度來講，這是一個很明確的政策信號，就是全力支持自動駕駛產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

這個事情在美國 2012 年就有了，谷歌第一個在加州拿到路測的牌照，我們晚了好幾年，至少有 5、6 年的差距。美國今年甚至允許路測時車上沒有安全駕駛員，比我們更加超前和大膽。

其實，我覺得更好的方式，是建設(shè)自動駕駛小鎮(zhèn)進(jìn)行測試，這樣能兼顧公眾的擔(dān)憂或社會安全性以及加快自動駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展對大數(shù)據(jù)的強(qiáng)烈需求，我覺得這個特別具有中國特色，是推動中國自動駕駛產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的非常好的手段或捷徑。比如在自動駕駛小鎮(zhèn)或者相對封閉的環(huán)境里面，真實模擬各種復(fù)雜的道路交通場景，允許沒有安全駕駛員、完全無人的 L4 級別的自動駕駛汽車進(jìn)行測試，以快速跟上美國的技術(shù)水平。

雷鋒網(wǎng)新智駕：所以您更傾向于在自動駕駛小鎮(zhèn)上測試自動駕駛汽車？

鄧志東：如果小鎮(zhèn)上評測或路考得很好，就可以到社會上的專用車道或完全開放的道路上去。政府在這方面應(yīng)該大有可為，除了目前已推出的必須具有安全員的道路測試法規(guī)以外，其實還可以推出在自動駕駛小鎮(zhèn)進(jìn)行各種自動駕駛評級或分級考試的法律法規(guī)。

自動駕駛小鎮(zhèn)就相當(dāng)于“駕?！薄?自動駕駛的駕校。規(guī)定車輛通過哪一級的考試之后，可以在特定的開放道路場景中落地，比如在點到點的專用道路上進(jìn)行商業(yè)落地。更高級別的話，車輛再到人車混雜或到有人駕駛和無人駕駛混雜的開放環(huán)境中進(jìn)行社會公測，這樣不斷地往前推進(jìn)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的進(jìn)程。

踏踏實實搞技術(shù)，創(chuàng)新思維推落地

雷鋒網(wǎng)新智駕：現(xiàn)在自動駕駛行業(yè)非常熱，除了一些真的有技術(shù)實力的團(tuán)隊在做，也有很多聞風(fēng)而上的公司，想要拿投資、騙估值。您作為學(xué)術(shù)界人士，怎么看這些現(xiàn)象？

鄧志東：毫無疑問，這里面確實有泡沫。而且真正踏踏實實做技術(shù)落地、產(chǎn)業(yè)落地的企業(yè)還不是特別多，而且去硬碰硬的解決復(fù)雜場景里面的關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)的企業(yè)還真不多，這是大問題。

可以看到，國內(nèi)不管是巨頭型的科技企業(yè)還是初創(chuàng)企業(yè)，哪一個敢說自己有別人沒有的殺手锏技術(shù)？不管是技術(shù)實現(xiàn)路徑還是商業(yè)模式，實質(zhì)上現(xiàn)在我們還是在跟隨，沒有自己獨特的創(chuàng)新技術(shù)，同質(zhì)化非常嚴(yán)重。所以企業(yè)有沒有把核心團(tuán)隊和高端人才布局在核心技術(shù)突破里面，是否掌握到自主的核心技術(shù)，這些都會最終體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)落地速度和未來的全球產(chǎn)業(yè)競爭大勢之中。

所以，不是拿錢做 PR，而是拿錢去真正的招人、建團(tuán)隊，扎根做技術(shù)突破和場景落地，我覺得這個很關(guān)鍵。

雷鋒網(wǎng)新智駕：您覺得還有哪些自動駕駛技術(shù)方向值得重點關(guān)注？

鄧志東：其實技術(shù)圖譜早就清晰了，在高精地圖、車聯(lián)網(wǎng)、智能交通系統(tǒng)、智慧城市支撐下更多地去關(guān)注人工智能技術(shù)的落地，包括在環(huán)境感知、自主導(dǎo)航、運動規(guī)劃、自主決策和智能控制上面都可以全方位地應(yīng)用。

這些說起來很簡單，但目前我們還是很難看到真正落地的人工智能技術(shù)。針對人工智能，如果說前年是人工智能產(chǎn)業(yè)的喚醒年，去年是準(zhǔn)備年，那么今年應(yīng)該就是落地年。

人工智能遲遲落不了地，究竟是什么原因呢？我個人認(rèn)為，目前的深度學(xué)習(xí)算法需要大數(shù)據(jù)的支撐，技術(shù)落地需要專注于大數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)上面，在我看來至少要花 80% 以上的時間、精力以及資金的投入，去做好帶標(biāo)簽的、高質(zhì)量的大數(shù)據(jù)。

理論上因為現(xiàn)在的算法依賴于完備的大數(shù)據(jù)，開放環(huán)境里面是沒有完備大數(shù)據(jù)的，因為數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)沒有到頭的時候。但是，自動駕駛就是在開放環(huán)境中應(yīng)用的，所以就需要不斷地積累大數(shù)據(jù)，需要有定力去做大數(shù)據(jù)本身。采集數(shù)據(jù)相對比較容易，但收集數(shù)據(jù)之后，你要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、要做標(biāo)簽，還要做質(zhì)量審核，這個其實很難，難在需要投入很大的耐力進(jìn)去。

舉個例子，比如交通信號燈的檢測與識別，若使用人工智能的方法，每天就需要標(biāo)注很多的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)利用之后性能會提高一點，也可以處理更復(fù)雜的場景。如此不斷地標(biāo)注與學(xué)習(xí)，最后你會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)對深度學(xué)習(xí)算法是如此的重要。

當(dāng)然，另一方面還需要在算法上進(jìn)行原始性創(chuàng)新，通過知識推理增強(qiáng)它的理解能力或泛化能力。

雷鋒網(wǎng)新智駕：現(xiàn)在很多公司都在想，我怎么把我們的技術(shù)商用化起來，因為創(chuàng)業(yè)公司目前也需要找這樣一個模式，比如說做卡車、商用車，也有在港口和碼頭做，還有最近智行者和首汽 GoFun 在智能駕駛的共享汽車方面進(jìn)行落地。您怎么理解這些趨勢？

鄧志東：因為自動駕駛在中國的產(chǎn)業(yè)落地，其實最關(guān)鍵的問題就是選擇好一個特定的應(yīng)用場景，遵循從簡單到復(fù)雜這么一個商業(yè)模式或者技術(shù)發(fā)展途徑?，F(xiàn)在看起來是低速的、相對比較封閉的、交通流比較稀疏的簡單場景或?qū)Ｓ密嚨?，肯定是首先落地的?/p>

現(xiàn)在我們很多的初創(chuàng)企業(yè)是完全可以去做低速車這種商業(yè)模式的，但巨頭型企業(yè)，像 BAT 等應(yīng)該瞄準(zhǔn)國外去競爭，去對標(biāo)國外的量產(chǎn)型的 L4 級別的自動駕駛汽車，探索限定區(qū)域的、完全開放道路上的商業(yè)落地。

雷鋒網(wǎng)新智駕：我們知道，汽車行業(yè)典型的關(guān)系是主機(jī)廠和供應(yīng)商。而在自動駕駛這個領(lǐng)域，這樣的關(guān)系并沒有那么明確，很多企業(yè)沒有找到自己非常明確的定位，特別是做整體解決方案的公司。

鄧志東：我覺得尤其是初創(chuàng)企業(yè)，要特別重視與主機(jī)廠、Tier-1 的深度合作。

因為自動駕駛汽車是一個“算法+軟件+硬件”垂直整合的復(fù)雜的工程系統(tǒng)，而且里面不能有任何短板。搞自動駕駛的科技企業(yè)如果不做量產(chǎn)，是沒有任何意義的，但是量產(chǎn)顯然不是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)能做的事情，所以要創(chuàng)新體制機(jī)制跟主機(jī)廠等深度整合起來。這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)最有可能成為自動駕駛方案的技術(shù)提供商，當(dāng)然最好能直接做到“前裝”去。

One More Thing

雷鋒網(wǎng)新智駕：去年您也參加了我們的 GAIR 大會，還進(jìn)行了演講。即將作為智能駕駛分論壇主席參與 2018 年 GAIR大會，您又有哪些期待呢？

鄧志東：我覺得今年的 CCF-GAIR 大會可能會更加體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的新特點、新趨勢，比如說推動自動駕駛產(chǎn)業(yè)加快發(fā)展需要更多資源的整合，需要更加寬闊的國際視野。相信也會涵蓋更多產(chǎn)業(yè)落地的實踐案例以及對創(chuàng)新性技術(shù)的前瞻等。

同時，也會反映自動駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展的其他要素，例如車規(guī)級的傳感器、人工智能車載計算單元、高精地圖、車聯(lián)網(wǎng)、5G 通訊以及共享出行、智能增值服務(wù)等內(nèi)容。大會報告也將涉及到自動駕駛對安全、法律和倫理的挑戰(zhàn)以及對道路基礎(chǔ)設(shè)施的無人駕駛改造與自動駕駛小鎮(zhèn)的建設(shè)等。

總之，今年的大會特別注重對自動駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展起重要推動作用的全要素的資源整合，同時更加關(guān)注產(chǎn)業(yè)落地實踐，這些和去年的視野是有所不同的。

CCF-GAIR 2018 智能駕駛專場“聚焦智能駕駛，對話頂級智囊”，人工智能如何改變城市交通與物流網(wǎng)路？智能駕駛技術(shù)將如何定義未來的汽車？自動駕駛將從哪些地方最先落地？我們將呈現(xiàn)產(chǎn)學(xué)研三界對人工智能、智能駕駛技術(shù)的思考與實踐。

本專場邀請了清華大學(xué)鄧志東教授擔(dān)任主席，中國科學(xué)院自動化研究所復(fù)雜系統(tǒng)管理與控制國家重點實驗室主任、中國自動化學(xué)會副理事長兼秘書長、青島智能產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院院長王飛躍將出席智能駕駛專場并作大會報告。更多詳細(xì)議程與重磅嘉賓，請關(guān)注雷鋒網(wǎng)新智駕后續(xù)更新。

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。