6月17日，第一電動(dòng)網(wǎng)以“智能汽車的進(jìn)階之路”為主題，舉辦了第四場(chǎng)系列沙龍，來(lái)探討汽車智能化的發(fā)展現(xiàn)狀以及未來(lái)無(wú)人駕駛應(yīng)用的影響因素。北京數(shù)字綠土科技有限公司副總裁趙寶林，以無(wú)人駕駛的核心技術(shù)為切入點(diǎn)，探討了當(dāng)前階段智能駕駛的較有意義的應(yīng)用模式，預(yù)測(cè)了未來(lái)無(wú)人駕駛相關(guān)法律及保險(xiǎn)制定形式，以及對(duì)解決交通擁堵的積極意義。

北京數(shù)字綠士科技有限公司副總裁趙寶林

智能駕駛需要突破的核心技術(shù)

趙寶林談到，無(wú)人駕駛主要依賴于兩種環(huán)境條件，靜態(tài)環(huán)境識(shí)別和動(dòng)態(tài)環(huán)境識(shí)別。靜態(tài)環(huán)境識(shí)別基本就是掃描道路和道路周邊這些設(shè)施的高精度的三維地圖，現(xiàn)在主體走的是測(cè)量車在馬路上掃，會(huì)把路邊的輔助設(shè)施，甚至斑馬線，甚至道路標(biāo)志線掃得非常清楚，它的精度會(huì)在厘米級(jí)的精度。靜態(tài)的環(huán)境有了以后，車在行進(jìn)過(guò)程中，還會(huì)有一些突然并過(guò)來(lái)的車，甚至穿插進(jìn)的摩托車，稱之為動(dòng)態(tài)干擾因素，需要車輛能在第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)它，避讓它，采取智能駕駛引導(dǎo)的決策。

基于這兩方面，綠士科技采用的方案基本是激光雷達(dá)加上可見(jiàn)光的光學(xué)傳感器做輔助。激光雷達(dá)反應(yīng)速度非?？?，也靈活一些，主要做高精地圖的定位、數(shù)據(jù)采集的用途。在動(dòng)態(tài)環(huán)境識(shí)別這一塊，第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)目標(biāo)，當(dāng)這個(gè)目標(biāo)出現(xiàn)以后，對(duì)機(jī)器來(lái)講，判斷它是一個(gè)人，還是摩托車，還是汽車來(lái)講，這是一些可見(jiàn)光的傳感器掃描帶有紋理特征的東西來(lái)識(shí)別，通過(guò)這兩種東西來(lái)判斷目前的路況，再加上人工智能的運(yùn)算，來(lái)決定對(duì)下一步駕駛引導(dǎo)做一些決策，我們現(xiàn)在做的工作主要集中兩塊。

基于以上無(wú)人駕駛初期階段的討論，趙寶林表示，智能駕駛主要的核心技術(shù)主要有四個(gè)方面：第一，傳感器：無(wú)人駕駛需要探測(cè)精度和速度比較敏感，做進(jìn)一步的探測(cè)需要更豐富的紋理特征，表示性信息；第二，數(shù)據(jù)算法，由于傳感器測(cè)回來(lái)的東西會(huì)有一些誤差，如何把數(shù)據(jù)校準(zhǔn)，例如，有的時(shí)候機(jī)械的光束打出去跟測(cè)試系統(tǒng)會(huì)有一個(gè)延時(shí)，利用周邊的數(shù)據(jù)把這個(gè)時(shí)間補(bǔ)充回來(lái)，相當(dāng)于傳感器傳回來(lái)的信號(hào)數(shù)據(jù)處理，這個(gè)部分是非常非常困難的地方；第三，動(dòng)感目標(biāo)的判斷及決策，這是主機(jī)廠商做整個(gè)無(wú)人駕駛最核心的一塊；第四，整機(jī)控制，方方面面的數(shù)據(jù)回來(lái)，需要結(jié)合路面的情況做的一些駕駛決策的策略。

法律形成及保險(xiǎn)模式的預(yù)估

在法律進(jìn)程上，趙寶林預(yù)計(jì)會(huì)到智能駕駛車輛技術(shù)成熟，有大量車輛上路后才能法律才可能會(huì)成型。至于無(wú)人駕駛的保險(xiǎn)，順著法律來(lái)說(shuō)，可能是法律在某個(gè)細(xì)節(jié)上的一個(gè)具體措施和保障。從這個(gè)角度看，盡管智能駕駛的汽車在人工智能下面有很高的智能性，以目前人類對(duì)人工智能的解決態(tài)度，包括一些科幻大片的講法，即便再智能，這個(gè)機(jī)器在社會(huì)學(xué)上還會(huì)認(rèn)定一個(gè)責(zé)任主體的問(wèn)題，所以趙寶林認(rèn)為不太可能把一個(gè)智能的機(jī)器作為一個(gè)責(zé)任的主題，責(zé)任主體還是會(huì)劃歸到個(gè)人消費(fèi)者，保險(xiǎn)主機(jī)廠商可以做一部分，但大的主體框架上還是會(huì)落實(shí)到個(gè)人和運(yùn)營(yíng)車輛上。

智能駕駛可能是解決交通擁擠的有效方案

趙寶林談到，在我們的生活環(huán)境中有太多不按常規(guī)辦事，如果純粹是智能駕駛，大家完全可以根據(jù)大數(shù)據(jù)來(lái)分析車輛實(shí)時(shí)流動(dòng)的情況。如果沒(méi)有突發(fā)性東西的干擾，那么整個(gè)車輛控制系統(tǒng)會(huì)在全局做平衡負(fù)載。效果其實(shí)很明顯的，例如在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，淘寶、京東也好，一到6.18、雙11，那么多的網(wǎng)絡(luò)流量不堵，就是因?yàn)樗幸粋€(gè)全局性的系統(tǒng)解決方案。

智能駕駛也是這樣，如果純粹是智能駕駛，加上大數(shù)據(jù)，不但車輛對(duì)周圍的小環(huán)境有個(gè)感知，結(jié)合大數(shù)據(jù)，其他的傳感器，還能對(duì)全局性有一個(gè)感知。形成統(tǒng)一的調(diào)度，如果基于這樣的考慮，智能駕駛在緩解交通方面有很大的作用，但前提是不要在很多地方有人為干預(yù)的東西。

最后，針對(duì)如何走向智能駕駛最成熟的頂端——無(wú)人駕駛，趙寶林表示，這需要依托整體環(huán)境和系統(tǒng)來(lái)考慮，目前輔助駕駛技術(shù)已經(jīng)進(jìn)入了應(yīng)用階段，但是對(duì)于無(wú)人駕駛的大眾化應(yīng)用目前還是持保守態(tài)度。

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