智东西（公众号：zhidxcom）
文 | origin
编 | 四月
人工智能第三次浪潮风起云涌，产业界大浪淘沙，在“GTIC 2017全球（智慧）科技峰会”感受时代脉搏，看见未来。
3月10日，由智东西、AWE、极果等联合举办“GTIC 2017全球（智慧）科技峰会”在上海证大喜马拉雅中心正式开幕。学术界、投资界、创业圈和产业链在这里激烈交锋，NVIDIA、Neato Robotics、科大讯飞、商汤科技、科沃斯机器人、Ninebot(纳恩博)、威马汽车、奇点汽车、驭势科技、歌尔股份、地平线机器人等近40位大佬轮番登台。
作为2017年上半年人工智能领域规格最高的峰会，GTIC聚焦“机器人产业”、“汽车新势力”、“家居物联生活”领域，探讨技术变革下的掘金机会、消费升级与生态建设，带来最前沿的实践经验和判断。
在下午的演讲环节中，驭势科技合伙人、驭势科技上海总经理黄波发表了名为“智能驾驶产业化的思考 ”的主题演讲，主要探讨了自动驾驶由L2向L3级别演进的路径以及难点。
以下为黄波的演讲精摘：
1、自动驾驶技术的潜在市场广阔。至2020年，汽车产业规模达3000万辆，驾驶辅助/部分自动驾驶车辆市场占有率达到50%； 至2025年，汽车产业规模达3500万辆，高度自动驾驶车辆市场占有率达到约15%； 至2030年，汽车产业规模达3800万辆，完全自动驾驶车辆市场占有率接近10%。
2、当前自动驾驶的主流水平——L2（部分自动驾驶），还远未成熟，离一辆足够智能的车还有很长的距离。而要使L2迈向L3（有条件自动驾驶），还有几个问题需要克服：
第一点是设计上的难题：系统失效要向驾驶员移交车辆控制权，这个过程会花费8-10秒左右的时间，这段时间车内乘客的安全难以得到保障；同时，L3的自动驾驶对传感器的精度提出了更高的要求。
第二点是L3对其他尚未成熟的技术具有一定的依赖性：其中最主要的是实时的高精地图和V2X的车辆通信技术，这两项技术虽然都比较先进，但在目前仍未落地。它们的研发进程也为L3的落地增添了不确定性。
第三点是成本问题。L2主要采用多路摄像头+超声波雷达的解决方案，成本相对较低；升级到L3后，需要昂贵的短距离毫米波雷达以及更昂贵的激光雷达。消费者对价格敏感性仍然很高，高昂的成本将成为L3技术推广的一个巨大阻碍。
第四点则是中国的道路情况相对外国更加复杂（速度区间大，换道多，人们驾驶习惯更加粗放），对自动驾驶团队的算法与硬件都提出了更大的挑战。
基于这些考虑，自动驾驶的大规模商业化还需要5-10年的时间。
3、面对这些情况，驭势科技采取的战略是在低速无人驾驶场景寻找机会，这一场景对算法的要求较低，低速场景容错率也更高，后果可控。同时驭势科技保持在中高速场景的自动驾驶研发，防止掉队。
4、安全性对自动驾驶行业至关重要。演示到产品是不一样的，演示中一百次尝试都没有问题，但产品一次失败都不可以有，（这也是驭势选择低速无人驾驶场景的原因之一）但汽车制造是一个系统的工程，如何在量产型上控制成本，以及周边基础设施的建设，都要纳入考虑。而从算法能力到系统能力，单个算法虽然并不很难，但把所有算法集成到一个智能解决方案，再设计云端计算，其实非常复杂，存在非常多的困难。需要产业上下游的通力合作，来推进智能驾驶产业。
以下为黄波在“GTIC 2017全球（智慧）科技峰会”上的演讲全文：
首先我代表驭势感谢一下主办方，今天借这个机会非常荣幸跟大家分享一下驭势科技在智能驾驶商业方面的思考和一些实践。我们可以看到这个是中国智能驾驶路线图，在去年10月份公布的。我们可以看到2020年、2025年、2030点大概这个时间段分别在驾驶辅助、部分自动驾驶、高度自动驾驶然后到完全自动驾驶，大家可以说现在2017年到2030年有十几年的时间，但是我们再想一想在这个市场上2007年苹果的第一款手机出来到现在其实也就十年的时间，从某种叫做上讲我们对智能驾驶未来是保持一种乐观的态度，但是我们仔细再看现在如果我们看普及的这里面似乎少了一个，大家可以看这三层到底在未来的哪个时间段到底会怎么样，或者说在某一年它的市场占有率会怎么样。
我们再回过头来看一下，二级可能会比较安全，但是如果我们看视频的话，大家其实也可以看到，不管是左上角还是右下角的视频其实这是演示APP的情况。左上角APP跟着路标后就两车相撞，右下角也造成了比较危险的情况。从这个角度我们可以看到在智能驾驶领域里面可以看到让我们的车真正具有足够的智能其实还是有不少问题的，即使是说对二级的产品真正产品化还是有待提高的。
我们再看三级，其实我们仔细分析的话有这三个原因。
第一个是设计的难点，就是说首先我们都在高速路上如果驾驶的话，如果你要从自动驾驶状态向人工驾驶状态做切换，一般来讲十秒钟左右就需要，那也就是说在切换的十秒钟之内你的汽车必须有足够的能力能够保证在十秒钟之内在人接受这个信号的时候能够做出动作，从这个角度讲他其实对传感器和算法也是有蛮大的要求的，这是第一点设计的难题。
第二点为了构建一个比较强健的三级自动驾驶系统其实它是需要依赖一些其他的技术，比如说高精地图还有V2X，如果有了这些从某种角度上来讲可以非常的安全。
第三个是成本，因为如果我们做一个解决方案那么它的成本我们必须考虑，我们三级也是在市场上到底怎么样能够加速三级产品的应用。
这是从我们公司角度上的定位，不管是二级还是三级我们发现都有很多的市场。刚才我们看整个路线图里面2020年要占到50%，但是会不会说由于中国一些特殊情况会导致路线图往后延呢？为什么这样说？我们在相关部门当中了解到，在高速路上如果说高速路的限速100公里，我们发现在这上面开车的话从50公里到150公里不会远，这对智能驾驶来说是有难题的，同时换挡来说他把一辆车在高速公路上跑的轨迹抓下来可以看到换挡的次数特别多，所有这些其实都是对智能驾驶解决方案会有比较多的难题。到底三级从什么时候开始？是不是说从三级的角度上来说可以提前？大规模四级的商业运作到底什么时候会发生？所有这些其实都是没有一个标准答案的。
我们今天做这个产业，我们最早是从二级开始的，二级和三级到底研发力量有什么不同？这些都是我们要去思考的问题。同时我们可以看到这里面是多少公里的干预，我们可以看到特斯拉大家都非常熟悉了，它一般来讲自动驾驶三公里左右要有一次干预，这个Waymo是谷歌底下的自动驾驶，它现在也是五千英里就要敢于一次，一般来说平均显示16万英里会出现人类普通事故，行驶九千万英里的话会出现致命事故，从这个角度上来看的话并不乐观。早上林院士也提出了很多问题，我们在这里面也比较客观的看，到底这些挑战对我们意味着什么，我们应该做什么，当然前景是美好的，但是道路是需要我们去努力把它做好。
在这个方面我们先从二级开始，我们从这里可以看到，我们是有ACC、LPA（音）这些比较基本的二级功能，我们在这里都可以看到。大家可以看到这里面是可以开到一百公里在高速公路上开，这是我们去年一开始公司做的一个演示车的情况。这个在我们演示的过程中比较注重驾驶的安全性和舒适性，大家可以看到在视频一开始这是我的合伙人姜老师（音），他在车上忙了一个打火机一个硬币和一个烟盒，在三环上开了一会而下车了发现还在，所以这个安全性和舒适性是我们比较重视的。
我们做2.5级往前进的过程中，我们很多思考就是说到底这是不是一条正确的路线，如果我们把整个智能驾驶按照低速、中高速来分，横坐标是公里数，无人驾驶是完全没有司机，这个应该说是我们的终极目标就是中高速的无人驾驶，最终能够为我们的生活带来最大便利的一个东西，但是要达到的目标到2030年只有10%的比例。从某种角度上来讲我们来看，是不是在一个低速的无人驾驶在这个场景里面让我们有一些机会，所以这是我们判断的方向，同时这两边是不矛盾的。在自动驾驶里面我们还是保持这个，在中高速里面的无人驾驶最后是往这个方向集合在一起朝向我们最终的目标。
这里面有三个部分，讲在低速的特定区域驾驶。你做演示和做产品是不一样的，做演示可能小路上还好，但是传统的话一百次一千次有一次失败也是不能接受的，同时成本也是要考量的，成本要降低，同时车本身还有周边的基础设施建设也是我们考虑的之一。这是一个小短片，时间关系就不完全播完，但是你们也可以看一下，这是我们在去年9月份拍的无人驾驶车演示的视频，里面有两辆车，完全没有人就是他自己开，大家可以感受一下。
第二个就是算法相对比较简单，不管是识别算法还是雷达的算法，但是从某种角度上来讲要把所有的算法集成在一起变成一个完整的解决方案这里面有很多的目标要做。我们可以看这张图这里面把很多的智能驾驶系统从硬件到系统软件再到上面的一些人机接口、驾驶员行为学习、感知、规划、控制整个系统是非常复杂的，我们加强整个无人驾驶本身的监控和管理的话涉及到云端的交互就更加多，做这个事情我们有视频的团队和人工智能一起学习这方面的事情，同时我们有供应商团队来做这个，同时我们也有产品设计团队在人机交互方面做了不少的工作。
接下来就是我们有一个比较常见的系统。这是去年做的一辆车，在去年1月份在拉斯维加斯的展览上我们展出的，这辆车本身设计我们看传感器的配置是根据具体的应用场景然后用尽量少的传感器争取做到比较前面的，这就是传感器的情况，通过航母波雷达、超声波做到每十秒都有一个感知，这是我们CS的视频，大家在网上可以看到这个视频宣传片介绍CS展示的功能。
最后一个部分，你把系统做出来但是真正要它部署一个很重要的就是我们讲的整个生态系统的搭建。我们希望说以合作共赢的心态跟整个的上下游不管是主机厂还是其他的供应商大家一起合作，最后希望通过合作把整个智能驾驶产业往前面推。认识你的时代、带领你的时代，也就是说现在智能驾驶已经来临了，我们希望跟合作伙伴一起来合作共赢与先行者同行、与开创者共创一起来努力，把智能驾驶做好。这是我的演讲，谢谢大家。
