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编者按:2016年8月12日和13日，雷锋。搜索“雷锋”。来自中国、美国和加拿大的空在盛大场合之前在深圳举行了“全球人工智能和机器人峰会(ccf-gair)”。世界顶级研究实验室、学术权威、工业咖啡、雷锋。网站精心编辑了会议精彩的演讲和视频，并将在不久的将来陆续发布。
智能驾驶是未来的大方向，但没有硬件、软件等方面的合作，一切都is/きだよ/.后端供应市场也成为热点。在ccf-gair会议的智能驾驶特别研讨会上，这些后端供应商将告诉我们他们为智能驾驶的未来所做的努力。
▲(从左至右)tiaa秘书长庞春林、速腾聚创首席执行官邱春新、Mini Eye首席执行官刘国庆、泉源中国总经理唐劲松、中国数据研究院首席数据科学家尹祥志、qnx大中华区总经理张人杰。
中国汽车工业协会秘书长庞春林在“汽车制造新力量”论坛上率先发言，并连续提问。
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庞春林:介绍一下你们公司。
邱春欣:速腾聚创是一家致力于激光雷达的公司。2014年，我们推出了首款激光雷达产品，主要用于静态制图和3D建模。目前，我们的精力主要集中在开发和提供高性能、大批量生产的无人激光雷达上。
刘国庆:minieye成立于2013年4月。我们专注于车载技术的认知，我们希望为汽车自动化和无人驾驶的认知做出贡献。
唐劲松:我们公司是泉源公司，总部设在美国硅谷。我们专注于开发高性能激光雷达和相关软件，可用于未来的大规模生产，我们与许多制造商有着深入的合作。我们现有的许多机械激光雷达m8正在使用中。我们即将推出的突破性固态激光雷达s3将为业界提供真正的高性能、高可靠性、可大规模生产的激光雷达。
尹祥志:我们现在举行人工智能大赛。在竞赛中，我们将提供5万台驾驶记录仪进行体验，并开展智能驾驶相关算法的竞赛。
张人杰:我们的操作系统广泛应用于各种熟悉的车型，包括宝马、大众等。我们在新一代自主驾驶方面做出了很多贡献。
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庞春林:你认为中国和美国的特斯拉事故怎么样？
邱春欣:这反映了特斯拉目前自动驾驶的缺点。也许是因为激光雷达还没有被使用，所以对白色车身缺乏感知导致误判。
刘国庆:特斯拉在定义自动驾驶的功能需求方面有问题。你需要清楚地定义自动驾驶的场景，并不断地进行实验来验证这些功能。另一点是要有一个云机制，通过集成多个传感器-不仅是雷达，还有激光雷达，一个出错，另一个可以连接。
唐劲松:从技术角度来说，是因为它的系统在观察强光和探测侧面方面不够可靠。在未来，有必要确保该技术的安全性和可靠性，即在第四和第五级目标上增加激光雷达并使用传感器融合，在系统上设置一些机制以确保自动驾驶的安全性。
尹祥志:这次事故凸显了现阶段人工智能的最大障碍:机器只能识别我们教的东西，却不能理解和判断额外的事件。因此，该算法需要从识别转向理解和认知，以便更好地避免事故。
张人杰:目前，我们的系统安全分为两种类型:功能安全和系统安全。就功能安全性而言，特斯拉的车载系统目前不可用；就系统安全性而言，没有备份，所以系统从这两个方面来看都很薄弱。
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庞春林:未来智能驾驶汽车需要黑匣子吗？判断这个信号指令的轨迹和来源的装置是什么？
邱春新:目前，事故鉴定可以通过行车记录仪来判断。在无人驾驶汽车上安装黑匣子的作用也相对较大。事故发生时可以记录来自环境感知、决策单元和运动控制的信息，然后确定责任。在无人驾驶时代，激光雷达不仅安装在汽车上，还安装在道路周围，如路灯和监控摄像机，这样可以清楚地显示道路交通状况，从而更容易识别事故。
刘国庆:我认为这是必要的。有两个考虑因素:一是如何防止篡改车辆数据。另一个是信息是否应该上传。
唐劲松:未来可能的方向是，当每个传感器运行时，它将被记录下来，然后存储在云中。一方面，它是黑盒的功能，另一方面，它也是大数据的一部分。不要排除在记录的某些方面使用黑盒的可能性。因此，传感设备的智能化非常重要，而我们未来的固态激光雷达在这方面具有很大的优势和潜力。
张人杰:我认为黑箱操作是一种弥补的方式，它不能改变系统的脆弱本质。从安全角度出发，自动驾驶系统分为安全域和不安全域。如何隔离这两个领域是一个非常重要的问题，有必要从源头上解决安全隐患。还有功耗的问题。黑盒本身有功耗，它充满了不确定性什么时候记录，什么时候不记录，或者什么时候sd失败。如今，软件定义的汽车很流行，软件在系统中扮演着越来越重要的角色。我们可以通过软件实现几个独立硬件的功能。
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庞春林:在目前的自动驾驶汽车中，你认为传感器应该连接到一个接口还是多个接口？
邱春欣:外部传感器的数据直接输入到车内，非常大。在这个过程中，我觉得前端摄像头和激光雷达有一定的数据处理能力，为汽车提供了必要的决策信息。这些简化有效的数据信息可以通过界面输入。
刘国庆:我认为他们可以共享一个频道，但是他们不一定要把所有的信息打包在一起。我认为我们需要考虑信息拼接，因为数据对于无人驾驶非常重要，无论是开发还是测试。当我们对需求有了一个清晰的定义，我们需要进行大量的测试，这不可避免地需要信息的反馈来帮助我们形成一个闭环来迭代和逐步改进我们的功能。
唐劲松:这关系到未来的计算平台。我们能做的是有效和安全，并减少计算负担。很难说中间是什么结构。可能需要多方寻找最佳平台，包括gpu供应商。
尹祥志:整个装置有很多专业的传感器和复杂的算法，很难通过一个平台解决。因为在不同的场合有不同的算法，如果做到了，创新就不是很令人鼓舞了。我认为处理后通过标准api将数据传输到中央系统就足够了，但是要定义它周围的一切，就需要相关厂商参与标准的制定。至于传输的准确性，它取决于每个制造商的性能。
张人杰:就我个人而言，我支持集成的趋势，因为未来的汽车是一个非常强大的计算平台，各种传感器、相机、激光雷达等等都有i/o线路卡。只要所有制造商都遵循这个i/o线路卡，整个系统将变得非常简单。此外，通过这样的架构，其计算能力可以被容易地增强。例如，如果处理器不工作，它可以升级；如果没有冗余备份，我可以备份gpu …我可以用几个功能相似的i/o线卡来解决问题，并不断改进。
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庞春林:你认为汽车传感器和系统未来的成本发展趋势如何？第二个问题是，可以提出什么好的建议来推动这件事？
邱春欣:自主驾驶的初衷是降低事故率，这一点保持不变。速腾巨创制造了自己的激光雷达，现在我可以很好地回答你的问题。目前价格高的主要原因是数量没有增加。接下来，主要的问题是如何满足车辆段的要求，如何使设备更加稳定，其余的以后就容易说了。目前比较昂贵的无人感应传感器是雷达。每个人都非常关心。我相信价格很快就会下降
刘国庆:传感器价格的主要决定因素是它的产量，成本下降只是时间问题。在实际推广方面，我建议使用相机，它有几个优点:一是成本更低，更友好；另一点是，它不仅有很大的新车市场，而且在股票市场也不坏，它还可以改善现有的交通安全状况。
唐劲松:激光雷达在自动驾驶时需要看30厘米到200米。数据量是每秒钟数百万个点云数据。这是一项非常复杂的技术，研发成本巨大。传统的激光雷达是旋转组合的，每次出厂都需要调试，所以降低成本比较困难。未来，我们的固态激光雷达没有机械部件，完全由半导体材料和软件实现。通过这样的技术突破和反响，价格可以在未来大规模生产的前提下降低。
尹祥志:我觉得做生意是一种有效的方式。商业收购甚至补贴可能更有效。
张人杰:我们真的需要16线激光雷达吗？单线相机+4线激光雷达肯定很便宜，这比单线相机好。我们为什么不试试低端的呢？理论上我们总是想得很好，但实际上我们走得太快了。目前激光雷达的价格比较高，我们不妨选择低端配置。对中国来说，目前主流的经济模式基本上定价在20万英镑左右，如果更高的话，没有人会被选中；但是对于商用车来说，在150万辆车上增加一个8000美元的激光雷达是没有问题的。因此，它可以首先在商用车辆中推广。当市场达到一定数量时，价格自然会下降，最终民用汽车可以普及。
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