车东西（公众号：chedongxi）
文 | Origin

9月20日，由智东西联合CAPE、极果主办的GTIC 2018全球智能汽车供应链创新峰会在重庆召开，大会邀请到来自学术界、整车企业、互联网公司、汽车零部件厂商、电信运营商、自动驾驶新兴公司、车联网企业等智能汽车供应链各领域核心公司30余位专家、高管一同登台，分享对智能汽车最前沿的见解。

AutoX中国区总裁邓海以《计算机视觉引领无人同城运力革命》为题，发表了演讲。

邓海详细介绍了AutoX作为无人驾驶初创公司在自动驾驶技术上的突破，以及在中国、美国的商业化探索。目前，AutoX掌握了四个方向的关键技术，同时在中国、美国进行三点不同场景的商业化试验。

现场观众在听邓海演讲

一、中美两地同时落地无人车

在当天的峰会中，AutoX算是一家比较特殊的公司。它是一家美国公司，公司总部位于硅谷，但由华人CV大牛肖健雄创办。AutoX的团队目前有90余人，专注于摄像头为主的多传感器融合方案，实现低成本无人驾驶的商业落地。

商业化，也是AutoX中国区总裁邓海一上台便提到的话题。由于公司具有中美的双重背景，AutoX专注的市场也选在中国与美国，不过两地的商业化策略略有不同。

美国的人力成本高，不过路况相对简单，自动驾驶的法规也更完善，因此AutoX在美国选择直接卖服务。

而中国的路况复杂且市场巨大，成本竞争激烈，因此AutoX在中国选择了卖平台化产品的模式，为不同行业的下游公司提供可调整的无人车。

在美国，AutoX基于福特旗下的林肯MKZ打造了自动驾驶测试车，与福特集团联合开展压力测试。8月底，AutoX在美国也已经开启了无人车送菜、送杂货（车辆为普通乘用车）的试运营。另外，AutoX早早就拿到了加州无人车路测的测试牌照。

AuotX的配送无人车

而在中国，AutoX与上汽集团基于名爵的车型打造了自动驾驶测试车，同样在进行压力测试，为乘用车的高等级自动驾驶积累经验。在AutoX的商业规划里，成为主机厂的自动驾驶方案供应商是一条重要的道路。

另一方面，AutoX也在国内切入低速无人车的商用场景。AutoX打造了续航8小时，载重量500公斤、运行速度最高可以达到20公里/小时的小型无人车，可以运用在工业园区、物流园区、校园、小区等场景中，解决最后一公里的末端配送。

根据不同的场景，AutoX会在算法和硬件上略作调整，使车辆匹配不同场景的需求。比如与美团的合作，AutoX的小车就成了无人车送餐车；而在与中通的合作，AutoX的无人车扮演的角色就是无人快递车。

二、四大原创技术与两大新突破

支持AutoX在多地实现无人车商业化的，是这家公司的技术实力。创始人肖健雄此前为普林斯顿大学CV方向的带头人，这为AutoX注入了技术基因。

邓海在演讲中表示，AutoX拥有四大独特技术，可以帮助公司避开大量专利纠纷，加速落地，分别是：摄像头为主的感知技术；大规模的高清地图和三维定位；多传感数据仿真器；无人车软硬件集成一体。

首先，在无人车的感知层面，AutoX采用了摄像头为主，多传感器融合的方案。相较于以激光雷达为主传感器的方案，AutoX的传感器成本被大大降低，即使需要用到激光雷达，也只需配置低线束的型号。

除开成本优势，由于摄像头输出RGB信息，计算机视觉已经高度成熟，因此摄像头为主的感知方案对物体的识别更为精准。

并且，在传统观念中摄像头不够优秀的能力上，AutoX也作出了三大突破，帮助摄像头承担无人车驾驶主传感器的重任。

第一重突破是AutoX用两枚廉价摄像头就可以生成密集的三维点云图，80米以外的树，也能通过点云判别出来；

第二重突破是AutoX仅凭单目摄像头便能作出较精确的三维物体识别，在缺乏深度信息的情况下仍然能够较好地定位物体的位置。

第三重突破则是AutoX可以在摄像头采集到的高分辨率视频中进行实时的语义分析，在极端天气下也能保证稳定性。

实时语义分割展示

AutoX的一个炫技方式是，将其无人车的激光雷达盖住，即使在夜间，凭借摄像头的感知能力车辆也能良好地运行。

其次，在无人驾驶的地图和定位层面，AutoX已经在美国通过高度自动化的生产方式建立起了大规模的高精地图。并且，结合摄像头、激光雷达、IMU、GPS信息，这些地图都是三维的，而并非单纯用激光雷达扫描出的反射率图生成。

在整个地图生成的作业流程中，AutoX的方案也不需要使用昂贵的高线束激光雷达，依然采用低线束激光雷达便足够使用。

然后，在无人驾驶仿真技术层面，AutoX搭建起了一套三维仿真工具。在兰德公司的报告中，无人驾驶需要至少数十亿英里的测试验证，在现实世界中这完全不可行，因此为无人驾驶搭建一个模拟测试工具尤为重要。

AutoX这套工具的有两大特点，一是可以大规模仿真，能够直接虚拟一个城市出来；二是它可以支持多种传感器数据的同时输入，摄像头、激光雷达以及车辆动力方面传感器的数据都可以囊括其中，从而尽可能地完整地模拟真实世界的场景。

让无人车在这一虚拟世界中运营，可以克服真实世界中的限制提升算法的实力。

最后，在软件与硬件的整合上，AutoX打造了软硬件一体的方案。亲自上手做硬件的效果是，系统的集成度大大提高。邓海举例称，AutoX制作的集成式板卡，能够将无人车用于数据传输的线束从300根降低到100根。

在拥有四大独特技术的基础之上，针对无人驾驶的痛点——线控技术，以及加州政府提出的无人车远程监控、操控要求，AutoX又取得了两个突破。

对于线控，AutoX自主研发了线控技术，能够降低打造无人车的成本。

对于远程监控，AuotX也开发了远程监视与控制系统，能够在30毫秒以内的延迟下，同时传输四路高清视频。

在演讲的最后，邓海用了“1234”来总结AutoX的无人驾驶战略：

构建同城本地无人配送的一个平台；

坚持以产品为导向，进行原创技术研发的两个重点；

达成送菜、园区服务、主机厂自动驾驶方案三点落地；

掌握摄像头为主的感知方案、大规模高精地图、自动驾驶仿真器、自动驾驶软硬件一体化四大发明。