硬紀元AI峰會前瞻：火爆的無人駕駛還將有哪些深度創新？

無人駕駛一定是人工智能領域的最大趨勢，一切以無人駕駛為核心應用場景的硬件、技術、算法、系統等等也都將是熱門！

近些年，關于無人駕駛的熱度無需贅言，而AI在無人駕駛中的作用更不用多說。

不久前，中科創星創始合作人米磊博士在接受鎂客網采訪時這樣說到，人工智能進入到具體領域的時候，大家比較看好的是交通、醫療、金融、制造、大數據、無人駕駛等幾個領域。僅以無人駕駛為例，在全球科技巨頭集體扎堆式進入的背景下，它在未來二三十年的估算會達到6、70萬億的市場規模，價值巨大。

自動駕駛將對國內的汽車產業帶來哪些影響？

在被問到這一問題時，奇點汽車總裁助理高華表示，當汽車普遍擁有了越來越強大的自動駕駛功能，購買汽車的考量因素也就會發生變化。消費者曾經考慮的經濟性、豪華性、舒適性、運動性等汽車本身的性能舒適指標，將會變為車輛自動駕駛能力的強弱，以及你的智能網聯系統可以提供什么樣的數字化娛樂辦公新體驗。智能互聯交互平臺因此將會成為汽車產業創造價值的平臺，同時基于自動駕駛的共享出行——自動駕駛出租車也會快速發展。

根據PWC的預測，預計到2030年，共享出行與新技術以及基于數據的服務會占整個行業的17%，利潤則占36%以上，智能互聯將成為創造新價值與利潤的核心驅動力。僅僅基于汽車互聯和自動駕駛新產生的市場價值，在未來5年左右的時間就會成長為1500億美金的規模。

今天硅谷已經變成北美汽車業的焦點，自動駕駛技術是典型的人工智能，并且是人工智能體量最大、最佳的應用場景之一。自動駕駛與智能網聯緊密相關，革命性地提升駕乘者的出行體驗，汽車產業因此也面臨著前所未有的變革的挑戰和機遇，以人工智能為核心的創新科技與軟件將會扮演越來越重要的角色，產業的價值鏈將會逐步重構。

除了自動駕駛本身，圍繞自動駕駛應用場景的眾多硬件、技術、算法等等也同樣是熱門。

激光雷達為無人駕駛車洞察一切障礙物

在無人駕駛/自動駕駛的進程中，激光雷達和計算機視覺，是其中兩項最為核心的部分。

談到激光雷達，早些年還僅在軍工領域用于定位和測距；而時至今日，作為無人車上最精準的“眼睛”，這個傳感器受到了各主流互聯網公司和整車車廠的大力追捧。而且隨著近些年的發展，激光雷達單個售價已經由最初的近百萬人民幣，逐步下降到幾萬元，這也加速了無人駕駛/自動駕駛商業化進程。

禾賽科技CEO李一帆認為，從市場而言，激光雷達正處于一個即將爆發的時間節點。

“這個市場可以分為兩部分，一部分是無人駕駛的測試市場，另一部分是具有ADAS功能的量產車市場。無人駕駛的測試市場從2015年逐漸開始熱了起來，各大互聯網公司，如Google、百度、Uber等都投入了巨資，進行無人車的研發。國內的互聯網造車企業和主機廠也都有無人車研發團隊。這帶動了無人駕駛測試市場激光雷達的需求，每年可達數億美金，目前這一市場被美國的Velodyne所壟斷。”李一帆說。

“在乘用車市場上，歐美各國紛紛立法，確定在2018年將AEB測試列為汽車是否可以獲得五星碰撞安全的標準?？梢灶A見，ADAS市場將在2018年開始實現井噴，而目前毫米波雷達在行人判斷上經常會失效，攝像頭又不能100%確保識別行人（特別是在光照變化劇烈的背景下），在汽車安全領域，一個99.9%有效的解決方案意味著每天都會有成千上萬的車禍會由于其0.1%的失效導致。激光雷達對障礙物的探測比較直觀，有就是有，沒有就是沒有，且不受環境光照影響。其在ADAS系統中對于‘毫米波雷達+攝像頭’解決方案的補充，幾乎可以杜絕AEB失效的情況，由此也大大提升了ADAS系統的實用性，從而保障了車內人員和行人的安全。”

未來隨著無人駕駛/自動駕駛商業化進程的加快，激光雷達的發展趨勢一定是小型化、輕型化，并且更加強調低成本和高可靠性。目前國際上真正實現商業化的激光雷達公司還基本處于起步階段，國內眾多自主企業還有很大的機會。

計算機視覺幫助自動駕駛進行完整的環境感知

事實上，除激光雷達外，計算機視覺技術也在無人駕駛中發揮了重要的作用，“雷達+攝像頭”的雙王組合更是保證了無人駕駛系統的快速和高效，更是加強了安全保障。

近幾年隨著計算機視覺，尤其是深度學習的發展，通過合理的多算法交叉驗證以及傳感器融合，我們完全有能力通過攝像頭替代人眼實現自動駕車。這一方面解決了激光雷達成本遲遲難以降低的商業化難題，另一方面，我們可以通過視覺直接取得語義信息，從而對周圍世界進行更好的表示。

圖森未來CEO陳默說：“在環境感知中，高級別自動駕駛不同于輔助駕駛，它要求對周圍環境進行完整感知。要達成這樣的目標，我們不僅僅需要完成像車道線檢測，目標檢測與追蹤這類傳統視覺感知任務對路面感興趣的物體進行分析，還額外需要場景分割、雙目深度估計、光流估計等任務交叉驗證上述任務輸出的結果。”

除此之外，陳默還補充道：“通過這些，我們可以對當前時刻進行準確感知。除此之外，人在開車的時候還有很多預判行為，這些預判和估計對于安全同樣是至關重要的。在這些預判中，有一部分是完全可以通過視覺特征得到，例如車輛的轉向燈剎車燈有沒有亮，車輛之間先后遮擋關系等等；另一部分，我們需要融合大量場景的先驗知識，例如，我們知道車輛不會飛，車輛就算被遮擋出現的位置也應該是連續的。所以在這些基礎感知任務以上，我們還需要定義一些高級感知來處理前述問題，并使用合理的方式，將場景先驗知識融入到對整個環境的理解和推理中去。”

AI+無人駕駛，還將有哪些深度創新？

上文寫到的兩項無人駕駛領域關鍵技術，經過一段時間的發展后，淺層的技術難點已基本突破，而且未來的發展方向也逐步明朗。但無人駕駛領域中所應用到的新興技術，可不僅僅是上述這些，整個產業都在期待更有深度的技術創新。

更何況隨著人工智能的快速發展，相關產業在歷經60年的起伏之后，如今在全球范圍形成一輪新的搶位發展趨勢。未來的3至5年內，光是全國的人工智能市場規模將超過360億元，全球更是將超過3000億元。而作為火爆的無人駕駛領域，更是在這龐大的市場規模中占據著不小的地位。

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