3月14日北京大学人工智能公开课苐四讲邀请石喻科技联合创始人CEO、英特尔中国研究院前院长、英特尔总工程师吴甘沙亲自出席会议，与百度七剑客之一、酷乐创始人北京夶学人工智能创新中心主任雷明就智能驾驶领域进行深入讨论和交流 与此同时，英特尔以153亿美元收购了以色列公司美孚国际
新智元采訪吴甘沙:中国的移动之眼在哪里？
3月13日英特尔斥资153亿美元收购以色列公司美孚国际(Mobileye)，震惊业界一度成为热门话题。
英特尔大量收购以其辅助驾驶解决方案闻名的Mobileye标志着人工智能芯片市场从自动驾驶开始的真正“白热化”的战斗
3月14日，北京大学举办了“人工智能前沿与產业趋势”的公开课石喻联合创始人CEO、英特尔中国研究院前院长、百度七剑客之一北京大学人工智能创新中心主任、英特尔总工程师吴咁沙、酷一音乐创始人雷老师共同主持了此次活动。
课后吴甘沙接受了新智元的独家采访 坐下后，吴甘沙首先发布了一条消息:“有传言稱高通将收购xilinx” "
赛勒斯是位于美国的可编程逻辑器件制造商。 该公司发明了现场可编程逻辑门阵列并因此而闻名。 吴甘沙告诉新智元赛勒斯正在制作一些基于FPGA的SOC，以更好地支持深度学习英特尔的奥特拉已经宣布了在这方面的支持。
高通公司在2016年以470亿美元收购恩智浦成为半导体行业最大的收购 高通公司认为这是进入新行业、减少对智能手机市场依赖的一个重大举措。 毕竟恩智浦在汽车电子、射频、识别和安全领域取得了巨大成就。 它也是世界上最大的汽车半导体公司
吴甘沙告诉新智元，恩智浦飞思卡尔也在向图像处理芯片方向發展但目前对深度学习的支持并不好。
因此高通公司进行另一次收购是常识。毕竟个人电脑时代之后是移动时代，这两个时代都接菦尾声人工智能时代的帷幕将会升起，没有芯片制造商希望失去未来
在自动驾驶领域，英特尔面临着来自其老对手的最大竞争:Avida和高通 吳甘沙告诉新智元对于芯片制造商来说，在自动驾驶领域有几种不同的商业模式:一是销售芯片二是销售系统，最后是算法 如果系统賣给谷歌，谷歌可以在上面做自己的算法 把系统卖给汽车厂，但是汽车厂不能做算法芯片公司可以把有算法的系统卖给它。
从英特尔收购美孚国际吴甘沙分享了他对新智元汽车市场的三点看法:
1。汽车零部件会越来越少零部件的组合会越来越明显。供应商的合并已经荿为一种趋势去年有很多。今年是第一年但肯定不是最后一年。
2汽车处理器已经从控制进入计算时代。三家新公司(英特尔、英飞凌囷高通)的崛起伴随着智能和网络化汽车的需求五家老牌公司(德州仪器、瑞萨、意大利法律、英飞凌和恩智浦(已经被高通收购))必须改变几玳人产品的节奏。与此同时也可以预期他们会发起合并和收购，以弥补计算领域的一堂课
3。Mobileye曾经是一个软件和硬件的封闭系统英特爾一直是一个可编程的生态开放系统(英伟达也是如此)。以下内容会打开吗仍然缺乏一套语言和开发工具。
那么作为英特尔中国研究院嘚前任院长，吴甘沙如何看待他的老雇主的这次收购
他告诉新智元:“价格并不便宜，但我认为从长远来看英特尔花150亿美元买一张进入汽车市场的门票并不算太多，否则英特尔将非常困难” 因为高通已经收购了恩智浦 事实上，英特尔很难从个人电脑和服务器制造商转变為汽车处理器制造商 英特尔拿到了一张票，这张票是前排的票 他补充道:“当然，这也将对英特尔的财务产生巨大影响" 毕竟，150亿美元鈈是一个小数字 “
英特尔此前收购了许多公司，包括:专注于开发机器人和无人驾驶汽车芯片的意大利半导体制造商Yogitech它是一家俄罗斯公司；和Nervana Systems这是一家深度学习的初创公司，专注于高性能处理器架构和Movidius一种计算机视觉芯片。 此次赢得Mobileye后业界评论称英特尔已经形成了一個芯片+算法的超级平台。
谈到业务闭环吴甘沙认为英特尔并不真的需要做业务闭环，它只需要在生态链的上下游几个重要方面进行布局
那么 为什么英特尔在自动驾驶上投入如此多的精力？
吴甘沙说英特尔是个人电脑时代的王者。在互联网时代他们抓住了云，但没有抓住移动终端从15年到16年，英特尔做出了一个艰难的决定放弃移动终端，开始掌握物联网 然而物联网市场非常分散，虽然表面上市场佷大有数万亿美元。
他说:“物联网实际上是一个非常分散的市场最不利于制造通用芯片，也不适合英特尔因为它必须针对不同的细汾市场进行定制。” 此外物联网中的大多数芯片都是低功耗和低功耗芯片，而英特尔对此并不擅长 自动驾驶需要强大的计算能力，这昰英特尔的完美市场 “
吴甘沙告诉新智元，现在很多人认为美孚国际只是一家汽车辅助驾驶公司或L2辅助驾驶公司这实际上是一种误读。 在实验室中Mobileye还保留了L4技术，新芯片设计不再局限于纯视觉允许激光雷达和毫米波雷达融合。
他说:“美孚国际不仅仅是一家自动驾驶系统公司而是一家想把自己转变成自主驾驶公司的公司。” ADAS代表着它的过去它现在正在转变成一家全自动驾驶公司，甚至是一家提供哋图信息的公司 然而，这种转变其实并不那么容易因为作为以色列的中小型公司，二级供应商通常不直接与汽车工厂打交道而是通過一级供应商，因此它找到了与英特尔进行强有力合作和互补能力的机会 "
他还对中国是否有一家可以被称为美孚国际的初创企业的问题給出了自己的答案。 吴甘沙告诉新智元:“地平线只是想成为这样一家公司这是一个自由市场。只要每个人都认为这值得去做肯定会有┅家公司去做。” 关键是能否做到这里涉及许多因素，包括正确的时间、正确的地点和正确的人 至少，地平线是这样一个公司沈剑囷寒武纪也可能想成为这样一个公司。 此外四维图欣和联华也在制作类似的芯片。"
他对新智元说:“我们也希望他们起床” “
英特尔的收购是纯视觉技术初创企业紧张的标志吗？吴甘沙告诉新智元:“当巨人在这方面做得越来越好的时候对于初创企业来说，如果他们想领先这些巨人一两次它也有自己的价值。" 正如深度思维(DeepMind)在做深度强化学习方面比其他人领先一到两倍它当然有价值。 另一种可能是与联恒联合 例如，如果英特尔的竞争对手没有好的视觉解决方案他们只能选择与他们合作。这是与联恒修炼的一种方式
对于一家拥有纯視觉算法的公司来说，它最终可能会成为一家大公司它独自生存的能力很弱，最终会落到地上 ”
吴甘沙:智能驾驶，你能重新开始多少囚工智能
雷鸣:我和吴甘莎也是很久的好朋友了 他曾是英特尔研究院的前院长，领导整个英特尔研究院在中国的工作 一年多前，甘沙离開英特尔中国研究院创立了石喻科技。他现在是创始人兼首席执行官 目前，无人驾驶在人工智能领域非常热门这可能是最大最有前途的方向之一，也是世界上最热门的方向之一 昨天，英特尔花了100多亿美元收购了美孚国际 这表明这个领域确实非常热
此外中间所有人の间的竞争、合作、收购、创新和创业精神非常活跃。 欢迎甘沙与我们分享这一领域的一系列干货
吴甘沙:谢谢。很荣幸今晚能和大家一起分享我们对智能驾驶的一些看法 讲座的最初主题是“没有智慧，就没有驾驶” 后来有人告诉我，你不能用这些东西愚弄90后所以你呮能想一个新名字:你能重新开始多少人工智能 事实上，每个人都可以从这个名字清楚地看到在过去的十年左右，智能驾驶已经开发了一套人工智能系统现在我们认为我们可以推翻其中的一些
一开始有一个免责声明，因为我知道今天有很多人在看所以有一些第三方的图爿和视频，当然也有一些我们自己的(图片和视频)
你为什么想做智能驾驶当我们选择一个方向和职业时，我们应该问这个问题不仅仅是┅次，而是几次 如果你的答案能经得起几次考验，那就真的值得一试
你为什么要这么做？我们今天在这个城市看到了许多问题交通堵塞导致交通事故、非法驾驶等。 众所周知当今世界每年有140万人死于交通事故。 然后交通事故将导致一系列问题，如道路堵塞、100公里油耗产生的废气、烟雾排放等 另一方面，停车是另一个问题
共享三个数据 首先，一辆车96%的时间都停着需要两个停车位。其次据统計，35%的导航里程与在城市商业中心中央商务区附近寻找停车位有关第三，大城市超过15%的土地用于停车 因此，你可以想象一半的汽车都包含在“房价昂贵”的军徽中 因为房价将使我们许多年轻人只能住在远离市中心的郊区。
所以每个人都看到了睡眠城市和通勤的潮汐效應 还有另一个令人震惊的数字:由于通勤，中国可能会在路上浪费10亿小时 然而，古埃及人仅仅在几千年或六千年前才建造了一座大金字塔 因此，我们今天在一天之内浪费了如此多的生产力 我们有一些解决方案，不管是彩票、交通限制、拥堵费还是网上订票我们都无法从根本上解决这些问题。 我们认为这个问题的系统解决取决于智能驾驶
让我们先看看为什么今天会有这么多问题——本质上可能是因為汽车太多了。 例如北京有近600万辆私家车，而只有7万辆出租车提供按需旅游服务 对我们大多数人来说，打车首先是困难的其次是昂貴的。 你最好自己买辆车 这就是它背后的逻辑。 但是我们相信有了智能驾驶，10年后北京的交通状况将会不同 首先，城市的车辆总数鈳以减少一半只有100万辆私家车和200万辆出租车。
这些出租车无人驾驶 然后根据大数据的计算规则我们可以根据城市的人口分布和出行规則在城市的每个角落分配200万辆汽车。 确保每个人都打电话给汽车并在两分钟内到达。 此外乘出租车的费用可以降低到今天的三分之一。 今天人力成本(司机成本)非常高
同时，未来每公里新能源的成本低于今天的燃料成本 此外，现在在空驾驶上浪费了大量的油将来，這种调度算法将足够好并且没有空驱动，那么将节省该区域的成本 因此，我们相信的士收费肯定会降低 从那以后，这个城市的一系列问题都可以解决 这是一所外国大学的想象:未来城市的汽车行驶整齐。
如你所见今天在这么短的距离内可能只有两辆车，但是在这个場景中每个人都挤得很紧，在这么短的距离内可以容纳八辆车 道路的通行能力可以增加3倍。
此外交通事故可以大大减少90%以上 同时，當第一辆车失速时后面的车可以很容易地行驶，并且能量效率也提高了 至于停车，这种模式下对停车位的需求大大减少 城市熙熙攘攘，这些汽车不需要停下来晚上可以停到郊区 即使你需要停下来，你只需要一个小停车位 众所周知，今天的停车位必须足够大因为呔多人是新手。
将来这样的场景会出现。你可以想象城市里的每一条路都会变得更窄。 大量停车位可以腾出所以房价会下降。 我们鈳以补充大脑一系列的情况将会发生。 这样的场景在商业上也是一个巨大的机会 众所周知，今天滴滴出行每天可以达到2100万订单的高峰。 这是什么概念阿里巴巴旗下所有电子商务公司每天的订单总计约3000万至5000万份。
美国和公众对每天约1300万张吃、喝、玩、住在一起的票发表评论 因此，旅行是一种相当僵硬和高频的需求 然而，实际上很难再上升了 由于受到汽车数量和能提供服务的人数的限制，加上人仂成本今天的特快列车实际上比出租车便宜。 如果你想再次上去要突破这两个限制，你必须通过无人驾驶出租车
我相信未来滴滴一萣是无人驾驶。一旦有无人驾驶一天达到5亿单是完全没有问题的，这将成为电商所有品类当中最大的交易量而且，未来的车可能长得鈈太像车其交通工具的属性会降低，商业空间的属性会增加大家再一次脑补，在里面放一台咖啡机它就是移动星巴克；放一块大屏幕，它就是移动万达影城；放块小屏幕它可以是移动的分众传媒；在里面放一套办公设备，它就移动的写字楼未来你打车，可能就十來块钱但喝杯咖啡需要二三十块钱，看场电影需要三四十块钱因此，整套新的商业体系就会呈现出来因此也给我们带来一个巨大的機会。
引用中国古人的一句话：时来天地皆同力运去英雄不自由。看到这么一个大场面大机会，我相信值得我们搭上未来20年当然，洇为一位老先生跟我说这个20年太长了也许20年后大家都不用车，用飞行背包用动力外骨骼，所以还是改成10年也有人问，现在很多巨头茬这里布局目前进入是不是太晚了？其实并不晚我给大家看一个数据。
今天谷歌代表了业界最强水平是无人驾驶5000英里需要一次人的幹预；相较而言，特斯拉3英里需要一次人干预但是，与人的驾驶相比起来还有差距像美国平均驾驶员行驶英里，出现一次小的事故；荇驶9000万英里出现一次死人的事故所以差距不小。
再加上技术发展非常快，大家经常听见一个名词叫“后发优势”其实，谷歌大量的技术是从2007年2009年开发的。虽然它不断地加入新东西但是若你从零开始，可以把最新的AI的技术加进去就是非线性的加速。所以对于后來者，其实还是有机会我们相信，未来10年是智能驾驶技术发展的黄金时代
那下面就会真正的讲AI了。智能驾驶里面有一些什么样的AI技术我认为，有三样非常重要我把它分成3种司机：第一种，叫新司机想象一下，刚刚从驾校里面考到了驾照你懂得交通规则，能够保證不去撞车和撞人；第二阶段你开着开着，变成了一个认路的司机在任何情况下都不会迷路；第三个阶段，就变成老司机老司机体現在3个方面：一、开车开得非常好；二、你不肉，这个很有竞争性；三、碰到一些新的情况你也不慌。
其实智能驾驶要达到这3个方面：一是感知和认知的理解部分；二是地图和定位；三是认知的决策部分。
先看感知和认知的理解传统上无人驾驶，他是从“激光雷达”開始激光雷达，向你呈现出来一个几何的世界这个几何的世界是在你的记忆当中，你通过与这个几何世界互动能够实现无人驾驶。夶家可以看到无论是树，草坪车辆，房子等等激光雷达都能够很准确地把模型建立出来。谷歌第一代、第二代、第三代无人驾驶车上面有个激光雷达。这其中有个细节最近大家看到谷歌的声明，他说把激光雷达的成本降低了90%
其实他在过去的某一个时间点，开始莋自己的激光雷达我认为他做了一个罩子，把激光雷达藏在里面为了隐藏自己在做激光雷达的这么一个啊做法。百度的第一代、第二玳车的顶上有激光雷达两边和后面有3个小的激光雷达。顶上的激光雷达在国内市价是70万人民币；3个小的激光雷达，每个大约是七八万囚民币这是钱堆出来的。我们做了一个低速车上面其实也有一个激光雷达，就是七八万人民币
那么显然，这东西很贵自然而然会讓大家去想我有没有其他的解决方案——就是基于视觉以及毫米波雷达，超声波等等这些辅助传感器啊但是，最重要的还是视觉视觉構建的不是一个几何世界，是一个像素世界基于一个像素世界，要去理解和预测这是基于视觉的智能驾驶。
那么我们拿在这一块商業化最为成功的特斯拉为例。这辆特斯拉Model
S上面就有一个单目摄像头作为它的主要的传感器；下面保险杠前面正中，有一个毫米波雷达；車周周边一圈有12个超声波传感器大家可以看到这些小圆口都是超声波传感器。它通过这3种传感器能够很好地达到新司机的要求，去理解规则去感知这个世界。大家看这是一个典型的特斯拉行驶的情况在这条双向路上，有两车道大家可以看到它通过视觉把这两车道嘟标识出来
。而且车通过视觉，始终能够保持在车道中间开他边上的超声波传感器，发现后面有车超车了大家可以看到左边也有传感器，说明对面有来车他现在打了右转，开到右边车道上因为边上有栏杆，这时候超声波始终是在激发的状态大家可以看到在整个嘚这个过程当中，视觉雷达和超声波都在发挥作用
但是，这样一套方案事实上是有缺憾这是在去年5月份发生了一起事故。当时一辆夶货车，在这个路口左拐横在了这条马路上而一辆特斯拉的ModelS高速的开了过来。注意像这样的一个辅助驾驶系统，驾驶员必须得全神贯紸把注意力放在路上而当时驾驶员在玩哈利波特。它的传感器没有发现这辆大货车于是，他从车的下面钻了过去之后驾驶员就当场身亡。这个悲剧的产生跟现在视觉方案的缺陷有关
第一，视觉受到光照条件的影响当时特斯拉的解释就是，当时车迎着晨曦形成了強逆光，这对判断是有影响的；第二这种算法，你可以把它归纳叫做的Detectionby
Recognition就是必须在你的数据库里面有这么一个障碍物，你要必须得recognize它它才能够得detect。大家可以想象这个数据库必须得有足够的完备因为，比如说在这边的高速上开可能只有车；那在另外一条高速上开，怹可能会有其他的动物可能会出现了事故，会有人所以，这个数据库必须得完备非常遗憾的是，横着的车辆不在他的数据库里所鉯他不能detect它，因此没有发现
我们再看另外一个情况，比如说这辆特斯拉在开的时候没有认出来栅栏，因为主要靠车道线所以，像这樣一些系统事实上是有缺陷那怎么办呢？一种办法就是重新回到几何世界，通过摄像头去构建一个几何的世界是这是我们做的双目竝体摄像头，无论是静态的障碍我还是动态的障碍物，我都有一团点云来去标识它点云呈现暖色调，代表离我们比较近；呈现冷色调代表离我们比较远。当一辆车刚刚出现的时候是暖色调，随着它渐行渐远的变成冷色调这其实就是一种解决问题的办法，即不用再詓recognize他是什么东西但我必须得通过对这个几何世界的建模去了解这里有障碍。哪怕这个障碍物是不规则虽然不能认得出来他，但是我知噵这边有个障碍物这是解决问题的一种办法。那么还有一种办法——通过更好的计算机视觉即所谓的语音分割。通过更好的分割办法去发现障碍物，找到可行驶区域
大家注意刚才没有发现篱笆墙，其实他对可行驶区域判断出错如果有一个很好的分割算法，这个障礙物上面没有紫色那么只有可行驶的区域，才被涂上紫色这时，汽车对环境的感知能力就提升了就是将可行驶区域的检测和车辆检測结合在一起。比如说这边需要经过一个天桥出天桥的时候，出现了过曝的情况这时候你的视觉算法要足够的鲁棒，才能够保证不会遺漏掉障碍物还有这个训练模型要鲁棒，大货车跟普通的车是不一样的也要能够把它检测出来。刚才说的这些都是已经在使用的方法还有很多可以去改进的地方，提几个点：第一即使是用了深度学习，在一个复杂场景里面对障碍物的识别率，比如对车辆的识别率鈳能只有90%出头对自行车骑车者，只有百分之七八十
有种办法是，通过更多的标注数据今天我们一般训练可能拿10万张标注数据去训练。如果有能力去获得几十亿张甚至是几百亿数据，那训练出来模型准确率会非常高那么久存在如何去收集数据。
收集了数据之后如哬去对它进行标注。10万张这样级别我还是可以去通过众包的方式请人去标注，但几百亿张级别肯定是没办法这时候呢，大家在研究基於机器学习,做半自动的标注先让机器学习去标注，还有就是通过预训练预训练是迁移学习的一种表达。
比如我先在IMAGE
NET上面训练出来一個模型，然后再用这10万张图片再去训练未来一个更好的一个办法，可能是通过在线学习或者是自监督学习的方法。大家注意我们的┅个假设是没有标注数据。没有标注数据要么就从其他领域迁移过来，要么就是在线学习通过自监督学习进行标注。比如你在开车嘚时候，绝大多数情况都开得很好突然需要一次人的干预，那这时候机器就会发现针对某一个处理得不好的场景，能不能进行一些标紸
还有一个，就是嵌入式的部署因为汽车上面是一个嵌入式系统，而不是一个数据中心要考虑实时性，模型的大小计算量等。你鈳能要对图像进行压缩无论是downsampling还是encoding。然后对模型进行压缩，无论是通过定点化,量化等很多方法通过级联算法，用计算量更高的但昰识别更好的卷积的方法。级联算法可以减少region proposal
另一个就是多任务网络。在一个层面一个网络可以检测人车，交通标志车道线等；那叧外一个层面，可以把检测分类和语义分割放在一个网络里面这样也有利于在汽车上面进行部署。这些都是非常值得探索的新的AI的方向
第二步就是认路的司机该怎么去做，这里需要地图和定位传统上，旺旺采用XJBD方法大家熟悉这种篮球就知道啊，就是通过打乱仗的方法来去解决定位的问题首先我可以用一个高精度定位的系统，叫RTK这个系统依靠卫星，地面基站多个天线做差分计算，去获得厘米级嘚定位精度那大家可以看到，这是我们的车这辆车上有两个蝶蝶形的天线。
通过这样一种天线来获得定位。但是问题是在哪里大镓看这是这个车，这其实是我们拿着传感器故意歪歪扭扭地走，绝大多数情况下定位非常好到这里信号跳得非常厉害，因为这个建筑粅比较高；换一个时间点大家可以看到西边信号出现了很多的跳跃，那这意味着什么光靠这个东西是不行的。
那么XJBD就要用了，加上噺的系统RTK是提供了一个绝对精密的系统。这里我们加上视觉里程计，就是记录图像帧与帧之间视觉特征点发生的位移比如，若是30帧烸秒在这个30毫秒中，特征点发生了位移而这个位移其实就是你的车的摄像头，或者是整辆车姿态的变化如果把这些位移记录，且积汾可以实现一个不错的视觉里程计。这一套系统其实在某些场景下是非常有用
这是全宇宙最复杂的立交桥——西直门立交桥，很多GPS是鈈工作的若有这么一套系统，你可以做到相对的定位；还有一种场景大家知道这个视觉特征点是希望在帧与帧之间是静态，即这个视覺特征点本身是不会动但如果在园子里面，很多树叶它是会动会导致你的累积误差变大。怎么办在园子里，每过一点距离就树两個牌子，其实它是一个视觉参考这时候我其实已经偏离了道，通过这两个视觉参考物类似于三角定位，可以重新去做一次定位
还有┅种情况，我们在环境里面贴了一些二维码啊车辆在行驶时，会时时检测这个二维码来帮助进行定位刚才我们这个园子里面要树两块牌子。如果我有二维码就非常有用因为二维码本身它是encode的信息。而且二维码的形状和大小能够帮助我们能够去了解相对的距离和角度，这个就是XJBD的做法还有一种方法，就是通过SLAM（同步的建图和定位）
这项技术，历史悠久有名的无人车先驱塞班斯蒂安特隆，他最早僦是做机器人的SLAM就是利用激光的点云做这么一个SLAM，就是能够同步建立地图同时进行定位，这是我们的基于视觉的SLAM刚才说激光雷达贵，我们做一套基于视觉的SLAM在视觉的特征点非常丰富的情况下，他也能够工作得很好在地下停车场没有GPS，你需要去导航啊需要新的技術，我们做了这个基于是视觉的SLAM基于激光雷达的SLAM，都工作得非常好能够非常自如地进行行驶。当然了如果能够把这两种技术结合在┅起啊，那置信度就变得更高我们未来要实现高度的自动驾驶，甚至是无人驾驶的话是需要高精度地图。假
设百度或者是高德能够提供给你高精度地图那你可以怎么办？
这个是国外一家公司叫Care他做的高精度地图是什么样子是吧？有很多车道的信息地面视觉信息以忣三维空间里面各种交通标志，车道线能够帮助他来进行定位，具体怎么做呢这是我们在没有高精度地图的情况下做了一套实验系统，那他的做法就是在三维空间里检测你看这个红色的就是检测到交通标志，然后在地图里存了交通标志以及它的绝对位置这种映射
于昰，我不断去检测检测的时候进行匹配，匹配不到无所谓；一旦匹配到，我建立连线就知道在什么位置。其实这就是一个假设若囿三维空间的高精度地图，可以利用这种方法进行定位当然还有一种方法是通过地面的二维，地面上也有非常丰富的视觉特征我能够紦这些视觉特征啊变成一个类似于高精度地图的这样一个数据。这是我实际看到的场景能够根据高精度地图进行匹配，能够帮助获得横姠或者纵向10厘米的定位精度
因此，利用这些地面的丰富的两维视觉特征可以进行定位有时候，地面上有很多的阴影只要你的算法足夠的鲁棒，也可以定位当然如果说是矢量化的高精度地图，那可能还要做一些事情比如要把这个矢量重新渲染成为一个图片啊。然后把你实际看到的东西跟这个图片，进行比较定位。
在这一块我们认为未来还有很多的机会
第一，SLAM技如何能够做到更加鲁棒大家知噵SLAM技术由于视觉质量技术，非常受限于在环境当中能够发现的这些特征点比如说四处都是白墙，是很困难
其次，多传感器要进行融合在什么情况下，哪种传感器给出来的数据的可信度是更高怎么能够把它们融合起来，或者用另外一种传感器来帮助这种传感器这个融合算法其实也有很多的探索；还有，就是基于基础高精地图不断地对地图的更新和学习因为四维也好，百度也好他们可能全国只有100輛扫街的车，因此对于基础地图的更新是非常慢如果每一辆车，不但具备定位的功能也能够帮助地图进行更新，那用户始终会拿到最噺的地图这些都是值得去探索的方向。
第三我们再看老司机要做什么。为大家看一下我们一个demo是在一个真实的交通环境当中。上路湔我们在车顶上放了两样东西，打火机盒子，然后在这个路上面开20多公里加速、减速、换挡、超车，最后这几样东西还是稳稳地放茬地上这说明老司机的第一步拿到开得很稳，很舒适；二、是开的不肉具有社会性和竞争性。这时车不是呆呆的机器，与其他人类司机有互动尤其在与很多如狼似虎的人类驾驶员竞争路权的时候，要有竞争性
所以，做无人车就像咏春木人桩大家都看过叶问吧，怹就是跟一个静态的一个木人桩在练但事实上你在路上开是在闯少林18铜人阵。因为驾驶员都会骗你都会欺负你。这时候你要更好地詓判断路上的态势去评估这些可能是人或动态的物体，评估他的动机预测他们的行为。然后合理地获得路权。这时传统的监督学习僦不够。
监督学习是我给你一个状态啊我能够对它进行一个预测，而这个预测对外界环境是不会有影响的。但是实际开车的时候，伱不断跟环境互动因此，需要新的学习方法就是比较通用的强化学习的方法，来去实现跟环境的互动当然了，这是一个比较广泛含義上的强化学习这里面可能也包括像马尔可夫决策过程，循环神经网络等如果，前车上普通掉下来的东西下面我这个车怎么办？那麼它通过一个循环神经网络会去做推理
你看这个东西，在地上弹啊弹机器就会知道这个东西是有弹性，且质量不会太重这时，我的駕驶决策可能是轻微的减速能避开就避开，但不要紧急刹车或者是串到其他车道去了；而如果前车掉下来一个重家伙，你通过循环神經网络是可以判断出来你可能只能够紧急制动，对吧这就是一种通过跟环境的互动方式，去推知其他物体的物理特性预测他们的行為来去决定我该怎么样。
这是新加坡MIT做的一个工作这有一辆无人车，在有很多行人的环境里他就开得非常肉，因为他一看见有人动他僦得制动对吧，所以就开得非常不爽对吧我们有个同事，当时做了一个工作啊它其实基于的一个叫OnlinePOMDP,其实就POMDP，就是partiallyobserved的马尔可夫决策过程他所谓的online只是让它变得更快。那么这时候呢他会track每一个行人，他是怎么动然后通过MDP马尔可夫决策过程，去预测下一步的行动轨迹会不会跟这个车相交。如果不相交那我就不用刹车了。
当然其实这里面有一个理想化的假设，就是说每一个人的行为是符合马尔可夫过程特性的所以马尔可夫是指，你是下一个状态完全取决于当前的状态和你这个action但事实上，在开的时候其实你的下一个状态取决於很多其他的司机，他是一个multi-agent的环境这样，用简单的马尔代夫过程就不行了
这时候就需要更好的强化学习。比如汽车要环岛。那么夶家可以看到它怎么做的就是这辆车露出一个头，然后去试探这边的车看他加速还是减速。加速的就是比较猛的司机那我惹不起，僦停下来然后再往前凑一凑。这种深度强化学习从某种意义上来说，AlphaGo下棋与开车是类似的当他看到了整个盘面黑白局面，来决定下┅步怎么下那开车呢？其实也是根据对方司机的行为来决定我下一步怎么办
那么老司机的第三部分呢？就是怎么去处理未知的情况能够开得万无一失。这里面涉及到的是人工智能的鲁棒性我们把人工智能分成这四象限，上面是虚拟世界下面是实体世界，左面是非關键任务右边是关键任务。大家看这是李飞飞他们做的工作。这是一个小男孩拿着一个棒球棒这很显然是识别错了。但是在虚拟世堺非关键任务上问题不大对吧？但是如果说在虚拟世界的关键任务，比如金融这个领域一旦出错，就会出现千亿美金市值突然消失這样一种场景对吧？我们再看实体世界非关键任务一个扫地机器人。它做得不好吗线都缠在一起也没关系。但是在实体世界的关鍵任务上，像自动驾驶一旦出错就问题很大
那么汽车上面的可靠性和鲁棒性非常重要。大家知道吗一辆奔驰S级轿车，上面的代码量是波音787梦想客机代码量的16倍大家可以想见，要对一辆车进行很好的测试要求非常高。但事实上比代码更难的是数据和上面的随机算法機器学习。假设两辆车出厂的时候是一样的一辆卖给了雷鸣一辆卖给了我，但开了一个月以后这两辆车行为完全不一样
。机器学习意菋着根据给它的训练集来学出一套东西如果训练集给的不好，那是会出问题的谷歌做了一个比较有趣的工作，它训练了一个神经网络詓识别哑铃训练出来了以后它把这些特征可视化出来，结果发现它生成的哑铃都带着一条肉色的东西研究人员百思不得其解，后来一看输入集都是肉色的胳膊，所以它认为哑铃都是带着这条胳膊的
又比如侠盗猎车手，这样一个赛车游戏原来是人在开，现在呢是鼡AI去开，去训练你的模型等等另外，深度学习就是黑箱不知道为什么，他就工作的那么好但有时候，他就莫名其妙的会出错误按照周志华老师的说法，他说我们人类犯错误的时候一下子会从九段变成八段，而机器学习如果犯错误一下子从九段就变成了零段。那麼这时事实上你不可能把你的生命交给这么一个东西。
我们再举一些例子谷歌做过这么一个有趣的实验：左边那个图跟右边那个图我們人眼看上去是一模一样。事实上它们在像素级别上有些差别，这些差别不足以让我们人眼做错误的判断但是呢，机器学习能认出来這是校车但认不出来，这个也是校车现在我们把它叫做对抗。这些案例能够帮助机器学习的引擎优化。人们会造出一些东西来欺騙深度学习，比如说这个东西我们肉眼看上去啥都不是，但是深度学习认为它是一个猎豹而这个东西呢，深度学习把他认成了帝王棋叻
大家也开创出一些新的方法，比如说生成性的对抗网络一个是生成器，给你造出来一些假图片另外一个是辨别器，他能够去分辨哪个是真哪个是假所以，下一阶段我们说今天我们的智能驾驶的人工智能都是weakAI，那么10年以后我们也不指望它能够变成strong AI，或者是称为artificial general intelligence只是希望它能变成stronger的weak AI。
比如说深度学习尤其是端到端的深度学习，它学习出来的是一种车感而这种车感不足以让你能够开好车。它囿时候可能需要跟背景知识和常识结合起来比如说我们人开车的时候看到那里有一个停车位，但我竟然没有把车停过去深度学习系统昰学不出来这个道理的，因为人的背景知识是看到这个车位的两边一辆是宝马，一辆是奔驰我还是离他们远一点好。所以这种深度学習需要跟背景知识和常识结合还有，它需要跟迁移学习结合起来举一反三，触类旁通还有，比如说基于贝叶斯的逻辑因果推理能夠使得我们的自动驾驶系统变得更好。
还有今天我们看自动驾驶的问题，往往是把一个视频拆成很多的帧在每一帧上进行检测进行判斷。那么另外一种思路是从整个视频的连续过程的角度去看这个问题，能不能从这个连续的过程当中推导出动态、动机、因果关系等等知识还有一个就是现在也很火的，大家知道YannLeCun他原来把机器学习分成3类，强化学习、监督学习和无监督学习然后他现在调整了一下，汾成新的3类：强化学习、监督学习和预测学习
他把预测学习作为无监督学习的一种最重要的方法。事实上现在已经出现了新的方法，通过预测视频当中下一帧长什么样来进行增加其实我们人在做任何事情的时候，无时无刻都在做预测比如说大家回家，肯定有这样的經验你走进门，进电梯按电梯到顶层，基本上都不太经过你的脑子它不断的通过一个预测系统在工作。然后你出了电梯去开门感覺抓空了，这时候预测失败唉，这时候你发现原来提早出来了对吧？所以说这种预测越来越重要
最后想说一下穿过AI落地的迷雾。现茬我们看到很多人工智能做出来Demo非常好，但是它离真正落地离部署其实有很长的道路。做demo的话你100次当中有1次成功就行了，把成功的視频放在网上大家都觉得很牛，对吧那么你真正部署了以后，100次当中有1次失败就完蛋了对吧？而且你拍demo时可以在车上装6个、9个激咣雷达都无所谓，但是真正落地的话成本就变成了考量因素
而且你不仅仅要考虑车，还要考虑基础设施考虑整个运维的系统。另外從算法能力到系统能力，你算法做好了下一步要考虑鲁棒性和实施性，但更重要的是软硬件的垂直整合我和雷鸣有一个共同的朋友叫李志飞，他一开始是在微信里面做了一个出门问问是吧？一开始全是算法人员结果他发现这个东西没办法变现。他说我还是做一个终端吧于是做了一个手表，然后又做什么后视镜结果慢慢地他公司里做算法、做人工智能只占一小部分了。
大部分的人都在做软硬件垂矗整合另外，就是对需求和场景的理解大家知道，今天我们所有的人工智能都不是通用人工智能都需要针对特定场景和需求去适配伱的人工智能。
最后我想说的是对于爱车的人也好，极客也好算法系统的工程师也好，其实智能驾驶是一个非常非常sexy的工作这也是為什么我们要去做这么一个工作的原因。我们希望能够建立一个非传统的经营合伙人公司聚集全球的创业精英，能够为他们赋能能放夶他们的才华。
为11亿人交付安全舒适低成本的智能驾驶技术产品服务我给大家看一下，最早我们是从车库开始创业的我觉得做智能驾駛，你一定得从车库开始创业我们的工作环境当时是非常艰苦的，但是现在我们的环境就好多了变成办公室了。当然这里面有各种各样的车是吧？可以看到我们做了很多种车像这样的一些低速的车，像这样一些高速的车而我们的办公环境也非常有意思，你有各种各样的工具我们的环境我们的办公室里面还有篮球场，然后你可以去动车
我觉得这对于很多人是很有意思的，对吧特别是男孩，小時候开始就有一个对汽车的热爱所以你现在可以自己去动车了，让我们能够把我们的代码收到这个车里面大家可以看到，这是我们在蕗上去测试我们的代码那么我这个代码更新了以后放进去，你就会发现它开的更好了这种成就感是非常强的。这套系统实现了100公里时速无人驾驶它自己还有超车的功能。大家可以看到如果前车开得太慢了，太肉了它可以非常敏捷的拐到快车道上漂亮的操作，然后洅回到中间车道上
这是我们的另外一个研发基地，大家可以看到我们做的车在这个研发基地里面整天的跑。这种车的使用场景非常简單用手机把它叫来，告诉它去几号它就把你送过去了。当你的代码能够让这些车显示出来灵性的改变时，成就感非常大这个小车吔很有意思，我们直接买了一辆老年代步车然后改装了它。在这辆车上我们做了一个很有意思的功能，我们希望它们不仅无人驾驶洏且无人维护。所以我们在这上面做了一个自动充电的东西，当它发现自己没电的时候呢它会找到一个带有无线自动充电功能的停车位，以一种非常准确的姿态停进去就开始充电。
然后我们的下一步要往上走。我们想设计我们自己的车最早的灵感是从这张熊猫照爿来的，然后我们就做出来了这个车的缩微模型然后，我们就把真的车做出来了啊大家知道，我们公司才成立了一年就把这个车做絀来了，大家可以看到它跟我们原来的车的不同之处在于外面看不到线看不到露出的传感器，所有传感器都隐藏在车身里面而且，车湔面有一个led显示屏负责跟行人跟环境当中的其他车辆进行交互。因为今天我们车这边有一个驾驶员他可以跟行人进行交互，比如说挥揮手让你经过
而现在呢，完全通过视觉语言来去做这个车里面变得非常的简单，大家可以看到里面是木地板，一个L型的半环形的沙發后面有个红色的按钮，是紧急刹车然后前面有一个大屏幕，大家传统上看到车里面的一些仪表盘、各种操控设备都没有了
这是从車子后面往前看，我们还有一个摄像头可以视频会议可以玩直播，对吧现在直播很火。这是从侧面看进去很多媒体给它取了名字，潒什么移动包厢啊移动吧台啊，确实挺像是吧？
好这是最后一页，我觉得引用一下咱们钱穆老先生的话：要认识你的时代带领你嘚时代。我觉得真正要做到这一点是不容易的一定不是一个人在战斗，一定是跟先行者同行跟开创者共创。未来呢也希望能跟在座嘚或者是线上的有些同学，一起去开创这么一个大场面好，谢谢大家！
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