GMIC圓桌論壇：智能駕駛需要專業的芯片

　　GMIC2018全球人工智能領袖峰會今天已進入第二天， 在上午的“智能駕駛的今天和未來”圓桌論壇上，地平線副總裁吳強、Momenta CEO曹旭東、圖森互聯聯合創始人郝佳男三位從創業者的角度分享了自己的觀點。

“智能駕駛的今天和未來”圓桌論壇

　　智能駕駛需要專業的芯片

　　在提及中國智能駕駛發展水平的問題時，吳強表示，智能駕駛目前主要涉及的幾大領域中，車內智能這方麵中國發展得還是很好的，這部分主要包括信息處理、係統平台、語音交互、車聯網等。

　　在處理器芯片方麵，優勢仍然掌握在美國傳統科技巨頭手中。但這並不是說中國沒有機會，因為總體上智能駕駛的芯片還在快速迭代的過程中，每家都有自己的特色。

　　智能駕駛汽車的地域性差別很大，尤其是中國的行車環境更是非常複雜，在路況、停車、駕駛習慣等各方麵都有著巨大的特殊性，這使得國外的企業想要在中國提供智能駕駛有非常大的困難。而中國本土企業就獲得了極大的優勢。

　　因此中國創業公司可以在自己擅長的領域做出自己的探索。

　　吳強認為，智能駕駛需要專業的芯片，而不是基於現有的GPU等芯片架構，因為智能駕駛芯片的運行環境複雜度要遠遠大於傳統芯片，需要麵對的是完全開放的環境、沒有規則、信息不完整這些棘手的問題，更重要的是智能駕駛人命關天無能出錯。

　　對此，吳強給出了自己的策略，即不去和傳統芯片巨頭拚工藝，而是從算法和計算機架構方麵入手，“場景決定算法，算法決定架構”。發揮自身本地化的優勢，利用好中國提供的最豐富最龐大的數據。

　　智能駕駛最大的困難是安全

　　曹旭東的Momenta算法係統的部分，他認為智能駕駛最難的部分就是安全，而他們的解決方案是眾包。通過幫助商業車隊做安全團隊，可以獲取海量數據來反映一些算法的不足。

　　另一方麵是通過前裝渠道，根據責任界定階段的不同來評估接管的頻率。這方麵最領先的是穀歌，目前已經能做到6000公裏接管一次，比較來看特斯拉目前是15公裏接管一次。

　　但這不是絕對的，特斯拉15公裏接管一次是因為是在北京做的路測，而北京的駕駛習慣隻能允許高頻率接管。

　　這就涉及到多維度優化的問題，要針對不同地區、不同司機、不同交通法規、不同社會駕駛習慣等等具體情況，從軟件、算法、架勢策略都要做專門的優化。

　　商用車是智能駕駛的另一條路

　　就在大多數人們把目光聚焦在無人駕駛轎車上時，還有一部分人則看向了To B的領域，即商用車的智能駕駛領域。郝佳男的圖森未來做的就是高速L4無人駕駛卡車細分領域。

　　郝佳男表示商用和乘用就是ToB跟ToC的區別，商用車包括貨運和出租車，它的利潤來自於運營，比如說把貨運到目的地，這是商用車的目的。它在推廣上就要比乘用車更容易，因為商用車隻要說服合作夥伴和客戶，會比普及到大眾方便一些。

　　另外一個緯度是卡車和轎車的區別，大車小車的運營場景有很大區別，小車出租更多的是在城市路段或者是城鄉接合部的路段運行，而卡車主要是走幹線物流，在行駛場景的複雜度上要稍稍降低，更容易推進。

　　智能駕駛路長路難但充滿了希望，這是一個百年不遇，能夠參與其中，把整個行業進行創新重構的機會，希望中國的智能駕駛企業能夠抓住這次機會，成為這個時代的贏家。

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