【网易智能讯 7月15号消息】今日，由网易新闻|网易科技主办的第四届网易未来科技峰会在北京盛大开幕。本次峰会开设了由网易智能承办的“AI+出行"专场交流会，探讨了自动驾驶的未来发展前景。网易未来科技峰会致力于未来商业模式、未来技术、未来应用和未来产品的前瞻性展示和讨论，为创业者、新领袖、投资人等打造顶级的交流平台。
AI+出行专场交流会是本次峰会的分论坛。参加AI+出行专场交流会的嘉宾有GeekCar极客汽车COO（主持人）刘文尧、小马智行Pony.ai创始人彭军、传化智联集团总裁助理以及易货嘀创始人&CEO秦愉、图森未来联合创始人和COO郝佳男、蓝弛创投执行董事曹巍、中国瑞典交通安全中心陈超卓、北航交通科技与工程学院院长助理以及博士生导师田大新、Plug and Play中国区管理合伙人赵晨。
小马智行Pony.ai创始人兼CEO彭军：安全至上，对无人驾驶要保持敬畏之心
彭军首先表示，无人车要保持一颗敬畏的心，确保安全。彭军提到了2016年1月份特斯拉在中国的追尾事故，提出了已量产的ADAS高速“半无人驾驶”是否安全的疑问，同时也提出未量产的全无人驾驶现阶段商用是否安全的疑问。之所以提出这样的疑问，彭军表示这显示了全无人驾驶的困难。小马智行的核心就是要建一个数据采集、存储，回放的平台化，支持各种硬件迭代。
传化智联总裁助理、易货嘀CEO秦愉：未来物流是技术驱动型
易货嘀创始人&CEO秦愉表示，过去物流行业是资源驱动型的，有仓储、司机、车就可以物流干得很好，重资产资源驱动型的。而未来物流一定是技术驱动型的。因此，易货嘀在研发上投了非常大的精力，做了城配的智慧大脑。秦愉透露易货嘀是中国最大的共享单车配送服务商，也为京东618大促极大地缓解了爆仓的压力。
中国瑞典交通安全中心总监陈超卓：自动驾驶L3是法律噩梦 L4、L5是技术噩梦
中国瑞典交通安全中心总监陈超卓表示，自动驾驶L3是法律噩梦 L4、L5是技术噩梦。为什么L3级别是法律上的噩梦？“L3是人机共驾，人机共驾就是可以撒开手，但是必要的时候要接管。如果车在L3阶段，既可以半睁半闭眼，又需要全神贯注关注路面，这从法律上来说是矛盾的，会造成安全隐患。这是我说谁搞L3的话，谁自己找法律麻烦。”陈超卓解释道。
图森未来郝佳男：辅助驾驶与无人驾驶在商业化上有很大差别
图森未来郝佳男：辅助驾驶与无人驾驶如何商业化落地？图森未来联合创始人、COO郝佳男分享了更多无人驾驶商业的落脚点，对于无人驾驶和辅助驾驶两种技术来说，也会有不同的商业模式。辅助驾驶如何实现商业化？郝佳男表示，跟原来的模式是一样的，整个产业链条也没有变，从Tler2到Tler1，有可能Tler2提供新的算法或新模块，最终怎么盈利是比较确定的：还是卖车，但是因为车有附加的功能，有辅助驾驶的功能，所以车可以卖得更贵，中间会有一部分的利润有一部分附加值，这是整个的商业模式。而对于图森来说，就是要做完整的解决方案，包括里面的硬件、软件所有的部分。
北航交通科技与工程学院院长助理、博导田大新：未来无人车离不开“群体智能”
北航交通科技与工程学院院长助理、博导田大新表示，未来无人车离不开一个概念——群体智能。无人车将来就是智能体，如果被黑客控制可能就不是财产损失的问题，而是生命损失的问题。田大新认为，未来无人驾驶将来会面临几大要素：（一）人车耦合：怎么样实现和车的共驾，人和车的耦合，这里面有很多问题要研究。（二）有人驾驶和无人驾驶共存，现共存这样车辆编队的行驶，以及如何进行安全控制，这是很重要的问题。（三）车路耦合。
在“AI+出行”的圆桌论坛中，GeekCar极客汽车COO刘文尧主持人，小马智行Pony.ai创始人彭军、传化智联集团总裁助理易货嘀创始人&CEO秦愉、图森未来联合创始人、COO郝佳男 、蓝弛创投执行董事曹巍、中国瑞典交通安全中心陈超卓 北航交通科技与工程学院院长助理、博士生导师田大新、 Plug and Play中国区管理合伙人赵晨嘉宾就当下AI背景下无人驾驶汽车额相关议题进行了深入讨论。
曹巍表示：我觉得基本上大家都把核心的观点总结出来了，其实我们还有一个关键词叫落地，落地这个词我们其实看，一个是在所有新车里面的渗透率，比如说我们说无钥匙进入已经渗透到50%，一年两千万新车都有一千万的无钥匙进入功能。假设一年有3000万辆新车，有多少车已经装备了基于L4的自动驾驶的功能，或者以它为标配的一个选项装进车里面去了，我觉得如果按50%是无钥匙进入的话，我觉得至少是三五年，甚至是更长的一个时间轴，这个里边其实我们之前可以看到的一些研究报告，主要还是参考一些投行对64线固态激光雷达成本的预估，它能够到达一个商业化，比如500美金以下才能放量的情况下作为一个核心的要素，去驱动整个商业模式推进的一个进程。
赵晨表示：我觉得跟蓝弛做相对VC阶段的基金不太一样，我们一直从最早期投资一直是公司自有资金做的投资，我们关注的周期更长一些，但是我们摸到的技术前沿更早一些，包括走到CIVO里面，他们的无人驾驶、人工智能的研究其实已经有非常多的积累，所以从理论，不管是卷积神经网络的技术应用在深度学习的路径规划也好，还是说对于基于视觉的识别也好，这些理论基础，我觉得在现在这个阶段经过过去这么长时间的研发已经比较成熟。
彭军表示：实际上是解决很多工程性的问题跟算法很不一样，就是算法很多时候是说我解决到什么程度，然后不断地通过算法来优化、迭代，但其实工程化的问题有很多。冗余的情况，为什么我认为传感器需要多传感器的融合？也是因为多传感器之间的性能和适用环境不一样，所以传感器层面要做冗余。在计算层面也要做冗余，因为其实像车本身，不管硬件再稳定、再好，它难免会出故障，如果出了故障，如何有Plan B，有一个方案能够接管过来，或者是仅仅做到能够安全地减速，停到路边上，或者做一个急停等等这样类似Plan B、Plan C是一定需要的，用什么方案做冗余？等等，这很多都是工程化的事情，需要做。（田俊宏）
热门跟贴