2017年7月7日至9日，全球人工智能与 机器人 ( 行情 300024 ,诊股)峰会CCF-GAIR大会在深圳举行，大会由CCF中国计算机学会主办、雷锋网（公众号：雷锋网）与香港中文大学（深圳）承办。 在9日下午的智能驾驶专场，在 高工产研董事长、 高工智能创始人张小飞

　　2017年7月7日至9日，全球人工智能与机器人(行情300024,诊股)峰会CCF-GAIR大会在深圳举行，大会由CCF中国计算机学会主办、雷锋网（公众号：雷锋网）与香港中文大学（深圳）承办。

　　在9日下午的智能驾驶专场，在高工产研董事长、 高工智能创始人张小飞主持下，清华大学计算机系教授邓志东、速腾聚创CEO邱纯鑫、Roadstar.ai战略副总裁那小川、智行者科技CTO王肖四位学界产业专家带来了主题为“自动驾驶核心技术构建”的圆桌讨论，以下是雷锋网整理的精彩内容。

　　“我相信对我们未来影响最大的就是智能驾驶。”张小飞说道，“大家可以想象一下，我们以后可能都会在车里睡觉了，都不用找房间了。它会改变我们的出行、改变房地产，会让我们的生活更幸福。唯一让我感觉比较不好的地方，就是现在在美国开车分不清楚它是警车还是无人驾驶，因为它上面会放一个激光雷达。”

　　张小飞如此总结这次圆桌讨论的议题：第一，智能驾驶技术到底会走哪条技术路线；第二，我们中国的智能驾驶什么时候上路；第三，对比中外的自动驾驶技术发展状况。

　　清华大学计算机系教授邓志东目前主要研究深度学习方向，包括深度卷积神经网络、强化学习，以及自动驾驶。邓志东教授从2008年在国家基金委的重大项目支持下开始研发自动驾驶汽车，到现在已经有8年多了。“我们做了三个车，包括软硬件系统集成，前期是关注纯感知。因为当时有一个说法，人靠纯感知开车，我们是不是也可以利用纯感知的方法靠机器视觉来开车，但是最后证明这条路是很困难的。”

　　速腾CEO邱纯鑫表示，现在很多公司都在激光雷达方面布局研究，但当前的情况激光雷达还是供不应求。邱纯鑫从2007年开始做基于激光雷达的感知技术，在做的过程中感觉激光雷达传感器非常重要，如果不是自己做雷达的话就改不了很多底层的东西。所以在2014年做完博士后之后，就打算去创业做激光雷达，那时候刚开始做的还是单线的激光雷达、不是多线的。2015年下半年，根据整个行业的发展开始打算做多线激光雷达。

　　Roadstar.ai是一家做L4全套解决方案的公司。三个主要技术合伙人之前都在百度，他们之前在苹果、微软、特斯拉、谷歌都干过。“我们的技术是多传感器的融合，而且是一个非常深度的融合，我们是通过多传感器的融合来实现L4的完整解决方案的技术方案公司。”

　　未来中国什么样的技术路线会成为主流？

　　高工产研董事长、 高工智能创始人张小飞开场发问：自动驾驶的技术路线是摄像头加上各种传感器的融合，以视觉为主，还是是以激光雷达为主？

　　邓志东说道，现在的技术路线，一种是以谷歌为代表的激光雷达主导的技术方案；还有一种是以特斯拉为代表的视觉主导的解决方案。

　　但是我想这两个技术路线最终会走到一起，会归为一条路线：就是多传感器融合的方法。不管是视觉主导还是激光雷达主导，最终是融合的方案。从技术路线上没有中国和外国之分，中国只是在应用上可能会走出自己的路。

　　邱纯鑫补充说，其实不管是以哪个为主导，激光雷达肯定是要用的。从硬件的角度来看，现在是雷达跟摄像头分离开来的两个硬件，后面随着技术的发展，这两个硬件会逐步变成一个硬件。但是这个硬件不是只有摄像头的功能，而是同时实现激光雷达的功能。而且随着雷达的低成本化，它的应用会越来越广泛。

　　那小川表示很同意前面两位的观点。融合是唯一的方案，而且也没有中美的差异，技术是无国界的。

　　第一，激光雷达会变成固态，所以未来降价是个必然趋势。对于任何一个做无人车的公司而言，没有必要现在拘泥于成本，多一个传感器的输入一定是有益的；

　　第二，在硅谷有一些公司号称只用摄像头就可以做到L4，但纷纷都遭遇到了挫折，并且进行了转型。

　　第三，激光雷达和摄像头本身就有一些物理的局限，使得缺了任何一个都不可能达到L4所需要的安全性。举个例子来说，激光雷达没有颜色、纹理，所以红绿灯是比较难识别的，因为没办法识别颜色。还有一个问题，之前谷歌的车经常经过一个地方就会神秘地停车，因为那个地方有风，一吹树叶就到处飞，激光雷达一扫就告诉你那个地方有东西，它不知道是什么，它就停车；如果有摄像头，它就会告诉你它是树叶，你就可以大胆地过去。但是摄像头也有问题，比如进隧道或者出隧道的时候，那个画面是一下子就变的，一开始是白的，突然间变黑了，这个非连续的变化，用现在的算法是很难识别的，这是物理上的问题，这个是没法解决的。所以整个无人驾驶不仅是雷达和摄像头，还包括其它的传感器。但是现在从全球来看，想做L4是少不了雷达和摄像头的。

　　王肖认为最根本的技术路线问题是非常模糊的。对自动驾驶技术来讲，传感器只是其中的一个工具，是外界获取信息的手段。真正从技术流来讲，最早是基于规则的自动驾驶算法，现在又发展到基于AI的增强学习的很多方法。自动驾驶有三个流派，第一个是传统的机器人的流派，第二个是汽车的流派，现在又是模式识别+AI这个流派，每个流派都有自己的观点，各自都有各自的强项，但是对我们做产品的来说，我们都不在意这些，对我们来说，什么东西最好，我们就拿来用。

　　未来哪一年L4、L5可以在国内落地？

　　张小飞进一步提到，智能驾驶的背后可能有各方面的制约，法规是一个制约因素、路况是一个因素，路况包含了基础建设，以及人才的问题等等。从L3开始，到L4、L5，谷歌已经运行了500万公里的无人驾驶。按单车来算，每天连续不断的1500公里跑了8年。某种意义上说，我们国内的车跟谷歌相比，已经落后了很长的距离。

　　邓志东回答到，首先一定要考虑应用场景，咱们说限定区域，要看这个区域有多大，如果是封闭环境，现在已经有L3、L4的车了。如果是一个城区范围，多大的城区，是北京市还是某个区？如果以北京为例的话，应该要到2021年左右可以做到L4的水平。Uber现在已经在城区进行尝试，谷歌也是。

　　邱纯鑫认为，在北京这种宇宙中心真的能够在城区完全全开放的无人驾驶，要走的路还很长，要到2030年左右。

　　那小川说，我们认为北京是最难的，硅谷就比北京容易很多。Mobileye是1999年成立的，它的产品大规模被接受是2007年，它得到大规模的认可用了8年时间。所以我估计从现在往后推，应该到2025年。

　　王肖提到，在内蒙鄂尔多斯(行情600295,诊股)之类的区域应该在2020年能实现。要是在北京的话，应该要在15年以后实现。