進入量產關鍵年，自動駕駛更強調破曉背后的邏輯與方式 | CCF-GAIR 2020

雷鋒網按：2020 年 8 月 7 日，全球人工智能和機器人峰會（CCF-GAIR 2020）正式開幕。CCF-GAIR 2020 峰會由中國計算機學會（CCF）主辦，香港中文大學（深圳）、雷鋒網聯合承辦，鵬城實驗室、深圳市人工智能與機器人研究院協辦。

作為中國國內最具影響力和前瞻性的前沿科技活動，CCF-GAIR 大會已經度過了四次精彩而又輝煌的歷程。CCF-GAIR 2020 延續了過去的強大陣容，提供了 15 個專場（人工智能前沿專場、機器人前沿專場、智能駕駛專場、AIoT 專場、AI 芯片專場、視覺智能·城市物聯專場、AI 源創專場、AI+ 藝術專場、企業服務專場、工業互聯網專場、AI 金融專場、醫療科技專場、智慧城市專場、聯邦學習與大數據隱私專場、前沿語音技術專場）。 

值得一提的是，剛剛結束的智能駕駛專場峰會，各路專家和業內專業人士都紛紛回答了對出行、智能汽車、車路協同的理解和期許。

從學術研究到車路協同落地方案、從主機廠智能網聯策略到自動駕駛分階段實施步驟、從智能駕駛傳感器到整體解決方案、從具體技術到商業化落地的嘗試，這些各自領域的佼佼者進行了最硬核的分享。特別值得一提的是，面對2020年行業巨變，他們針對智能駕駛技術的研發以及對于智能佳通未來會發生的變化提供了新的思路。

幾乎每一位嘉賓在分享完后，都會被諸多的聽眾“圍堵”，他們在場下進行技術、商業的交流，互相建立起聯系，這也是這類峰會對行業交流的促進功能。

雷鋒網新智駕舉辦的這場智能駕駛專場峰會，與其說是一場主題活動，還不如說是一個思想碰撞的平臺，

眾多無比重要的時刻和無數思想觀點的現場碰撞出火花。

下面，將為大家簡要回顧一下這一天的峰會盛況。

車路協同國家重點研發計劃項目負責人毛國強：車路協同的大規模鋪開首先要解決當前交通系統問題

毛國強認為，聰明的車離不開智慧的路。無人車要大規模鋪開，需要道路提供信息。但能夠為智能網聯車輛服務的智慧公路大規模應用的前提，是智能網聯車的滲透率達到一定程度。

他表示，智慧公路與車路協同只有解決當前交通系統面臨的緊迫問題，才能得到足夠發展和大規模推廣。

所以，毛國強得出結論：智慧公路和車路協同的發展路線應該是螺旋型的。現在建設的智慧公路應該針對有人駕駛車和高級輔助駕駛，等信息化達到一定程度后，就能支持L3級自動駕駛和高級輔助駕駛。而全面支持L3級的智慧公路，只有當L3級自動駕駛車輛滲透率達到一定程度才有可能實現。

清華大學姚丹亞：車路協同的兩大重要作用

清華大學教授、博士生導師姚丹亞稱，車路協同有兩個重大的作用：

第一，可以實現汽車安全性能的升級，從被動安全（安全帶、氣囊）到主動安全（ADAS），然后再到協同安全（AC-DAS）。其中，協同包括兩個方面，一個是檢測和感知上的協同，大幅度提升交通的效率；一個是解決一些單車智能無法解決的問題，然后過渡到無人駕駛，從而實現駕駛安全技術革命性改變。

第二，可以成為下一代智能交通系統的基礎。在現在交通管理數據的基礎上，從被動交通管制上升到主動交通控制，比如車速引導交叉口平順通信、車隊聚集-信號協調控制、無信號交叉口協同通行，從而實現交通控制技術革命性改變。

東風汽車邊寧：東風自動駕駛里的L3+與L3-

在自動駕駛領域，東風汽車技術中心智能網聯部部長邊寧認為 ，L3-是指最終由人承擔安全責任；L3+由系統承擔安全責任。

同時，未來汽車會朝著兩個方向發展。

邊寧稱，一個方向是智慧汽車，智慧汽車是高階自動駕駛系統加具有極致體驗的智能座艙或者人機交互。另一個方向是智慧出行，就是出行公司整合資源，打造的智慧出行生態鏈。

邊寧表示，技術推動場景落地，將兩條路線邁進自動駕駛：在智慧出行的業務上，采用漸進式技術路線，完成從 L1 到 L3 迭代；對于智能駕駛，特別是商用車、代客泊車，采用朝著跨越式路線前進。

銳明技術李恒：AI助力道路運輸安全

銳明技術CTO李恒的演講重點在于運輸安全。在他看來，道路上的安全挑戰主要可以分為兩類，第一類來自公共安全，包括乘客和司機之間的沖突；第二類來自駕駛安全，比如由司機疲勞駕駛引起的交通事故。而公交車、出租車/網約車、校車、環衛車這些垂直的應用場景又有各自的安全挑戰。

基于這些場景，銳明部署了全套的安全管理方案，其中 AI 發揮著至關重要的作用。比如，在校車上部署AI技術，語音系統可以提醒下車的學生注意周圍的道路情況；在出租車/網約車上部署AI技術，車內的語音和攝像頭系統可以在一些緊急情況下自動報警；AI技術還可以幫助重型卡車檢測“死亡彎月”中是否有行人，識別渣土車貨箱是否有超載超高的情況。

阿里王剛：計算換智能、打造為自動駕駛而生的硬件

目前阿里巴巴致力于物流行業的無人駕駛，包括最后3公里的末端物流和城市公開道路的配送。

王剛在會上表示，末端物流場景看似簡單，但實際上并不容易。首先相對城市道路，末端道路的非結構化更嚴重；其次末端物流在產品落地上的成本也要考慮；三是產品的系統應該在全天候、不同條件下都能做到穩定，這些都是挑戰。

因此，在算法的智能上，阿里提出了“小前臺，大中臺”的概念，希望打造一個用計算驅動、數據驅動的賦能組織，讓算法減少對人工設計的依賴。

在硬件層面，阿里也在傳感器和計算平臺上下功夫，打造專門自動駕駛、無人物流設計的硬件。

在系統架構層面，王剛認為自動駕駛系統要具有穩定性，可以利用遠程人際共駕等方式來實現安全冗余。

Mobileye童立豐：數據對自動駕駛落地的重要性

由于自動駕駛的復雜性，實現自動駕駛落地，現階段對于個人消費者來說短期內無法接受，Mobileye 大中華區總經理童立豐認為自動駕駛出租車應用是必經之路。

同時童立豐還認為，數據對自動駕駛非常重要。

未來通過大量數據賦能，Mobileye通過攝像頭可以實時識別紅綠燈，與其合作的伙伴可以基于海量數據知道城市里面哪些紅綠燈壞了，將這些數據發送給城市的管理者，由他們去進行精確維護。依托大量動態數據信息，借助高精度地圖技術，可以精確知道具體是哪個車道在擁堵。通過合作伙伴在車身上獲得的數據應用至非汽車領域，這樣可以把整個行業打通，這種商業模式，也可以加速自動駕駛落地。

除前端業務以外，Mobileye還會與大量智慧城市合作，比如數據平臺公司、亞馬遜、本地車聯網平臺等，通過這種方式，將Mobileye數據的技術和價值最終釋放給用戶。

法雷奧顧劍民：通往自動駕駛之路

法雷奧中國區CTO 顧劍民表示，未來的自動駕駛可以細分成兩條路線。一條基于私人汽車，而自動駕駛系統可以作為可選裝的配置，由車主私人來擁有；第二條基于出行服務商，乘車的人并不會直接擁有車輛的所屬權，而是在一定的時間/區域內擁有使用權。無論是哪一條路線，今后都會朝著自動駕駛挺進。

在自動駕駛領域，做Demo并不難，難點在于真正的商業化落地。對此，顧劍民也發表了自己的觀點。他認為，首先，進入一個新興市場最好的方法就是從簡單、低成本做起，吸引一些愿意付費的客戶，再逐漸推向市場。因此，自動泊車和代客泊車等相對低速（每小時30-40公里）的場景都是可以早日實現自動駕駛的場景。

福瑞泰克張林：自動駕駛量產落地的進階之路

關于當下國內智能駕駛的發展趨勢，福瑞泰克智能系統有限公司總裁張林觀察到，一方面，智能駕駛以漸進式方式發展，基于市場成熟度推出階段性產品，目前ADAS的車輛裝配率不斷提升，能夠實現較快的商業化落地。另一方面，針對高等級自動駕駛下探發展趨勢，有的是圍繞主機廠不斷發展的需求，另一種是更多聚焦于垂直場景。

透過與車企的合作交流，張林表示，未來隨著市場成熟度，技術及成本的組合演進，ADAS產品大概有幾種形態：L2.5（不可脫手）、L2.9（可脫手、低速可脫眼）、L3（完全脫手脫眼）。第一種形態當下各個主機廠都有量產或者量產計劃；第二種形態可以集成更多傳感器；第三種則是在L2.9的基礎上增加更多的傳感器感知能力，進行電子電氣架構的升級，車輛的功能安全認證等。從L2.9到L3形態還需要大量數據的驗證。

當下福瑞泰克已經能夠實現L2級的自動駕駛方案量產，L2.9的方案也已進入量產準備。此外，在新基建的背景下，福瑞泰克也在進行相關的車路協同項目。

滴滴孟醒：滴滴自動駕駛的基因是安全

滴滴做自動駕駛非常明確。

滴滴自動駕駛公司COO孟醒提到，滴滴做的是針對L4級的RoboTaxi。L4延伸出來是L5，這是未來的方向。其中全棧能力都是自主研發，從感知、預測、規劃、控制到仿真、功能安全、信息安全等一系列的。

此外，云、數據平臺等也都是滴滴自己在做。

滴滴的核心基因是出行公司，出行是滴滴的基因。出行的重點是安全，當滴滴考慮做自動駕駛時，主要圍繞的就是安全。

騰訊呂一平：信息安全應成為智能網聯汽車重要的部分

汽車行業是對質量、對品控非常嚴謹的行業。 車聯網的快速普及，把車的控制權交給系統以后，信息安全對車輛就顯得愈發重要。 

騰訊產業安全運營部總經理呂一平說，汽車信息安全領域現在還沒有很好的測評體系，對車的安全來講，一個維度是設計安全，整個選型的時候需有必要的安全考量。如果設計階段就可以考慮更多安全因素的話，就可以規避很多安全問題，而且解決安全問題的成本會比較低。

騰訊科恩實驗室，通過3G、4G網絡和ADAS，都證明了這些對外交互的接口可以對車輛信息安全造成影響。

 隨著自動駕駛體系的引入，當真正要把駕駛決策交給系統的時候，期待的是比人更安全，如果信息安全沒有做好的話，不一定會比人的決策更安全。

呂一平強調，信息安全應該成為智能網聯汽車安全管理非常重要的一個部分。

威盛電子唐亮：通過任我行智駕平臺實現L4級別自動駕駛

經過近十年集中在人工智能方向學習和投入，威盛電子完成了從傳統嵌入式平臺到人工智能嵌入式平臺轉變的過程，同時發展有任我行智駕平臺。得益于嵌入式領域的工作成果和視覺研究成果，在輔助駕駛方面，針對DMS、駕駛人身份識別、ADAS方面，已有包括Mobile360在內相應產品落地。

威盛電子高級技術總監唐亮表示，通過任我行智駕平臺可以做很多事，包括道路交通標志識別、盲點監測、前車防撞預警、3D環視/行車記錄等。 不僅在應用層可以做很多開發，還可以在系統中做開發。DMS作為駕駛員行為監測，也可以在這套系統上實現。

在該開發平臺上，威盛還可以提供車輛傳感器標定、高精地圖制作、仿真環境等，實現L4級別的自動駕駛，可以自主避障是威盛任我行智駕科研平臺的藍圖。

昆仲資本姚海波：投資人眼里的自動駕駛產業現狀

作為投資人，昆仲資本創始合伙人姚海波向大家介紹了自己對整個行業的一些觀察。他表示，在今年上半年發布的DMV 最新數據中，中國公司的上榜率比以前略有提升，包括文遠知行，小馬智行等公司都取得了不錯的成績。從投資的角度來看，自動技術整體上還是非常光明的。

此外，國內不同的城市對于自動駕駛公司的態度和積極性都不一樣。比如說廣州在早期就進行了大量的開放道路路測，相比之下，有一些城市還停留在相對封閉的路端進行測試。而且，在路測牌照主要集中在北京、上海、廣州、長沙等城市。

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