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必须得一步一步这么过来

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    必须得一步一步这么过来

      

      我认为在这么长的时间跨度里,最大的问题是很可能会出现颠覆性的技术,让现在的很多的工作白做了。大家可以想象一下我们7年之前或者是10年之前技术,没人讨论深度学习,大家也不会讨论在车上做GPU以及运算相关的事情,现在慢慢不管是Mobileye还是传统的公司,往后面L4、L5都会强调强大的并行计算能力,把一个平台开放出来。
     
      吴甘沙:我觉得与其说是技术路线之争,不如说是商业路线之争,因为传统车厂,它的商业模式是卖私家车。私家车对成本敏感,同时它有大量的用户基数,我试错的成本太高,必须得一步一步这么过来。新兴的互联网厂商,它基因是运营,运营的话它在乎的不是车的成本,而是运营的成本,要把司机拿掉,所以它一下子要上无人驾驶,不然没有优势。而且它是增量的车,一开始基数也比较小,敢于做试验。所以这商业路线之争。
     
      我觉得技术路线上,双方趋同。大家基本认为L3以后,即使是主流的车型,它也慢慢具备了激光雷达,具备了高精地图,而这些东西是传统互联网厂商用的东西。
     
      最近CES上大家看到,德尔福的样车上有9个激光雷达、4个摄像头、10个雷达。而通用汽车真正的无人驾驶,它有5个激光雷达,16个摄像头,21个毫米波雷达。
     
      你可以看到,即使是主流车厂、L3,L4以后也在往这个方向上走。所以我觉得技术路线会融合,在融合以后可能下一步需要的是更强的人工智能。我们刚才说,今天的人工智能还需要不停地跑、不停地去练。
     
      未来的人工智能一定要具备举一反三的能力,这个环境从来没去过,它能够适应。比如去一个从来没有去过的停车场,它能够找到停车位,能够找到出口。它要具备处理那些不确定性,未知输入的能力,它具备学习、理解的能力。而这是传统的基于激光雷达和高精地图的技术方案并不存在。所以,未来双方融合,同时往下一代的人工智能进发,这样才能真正终极的解决无人驾驶的问题。
     
      提到自动驾驶,我们第一个会想到激光雷达,但是目前激光雷达数据精度更高,但是也存在目前的量产成本高问题,短期之内,商业化存在一定的困难。激光雷达与视觉+芯片的这样一些技术方案,在您看来哪种是更适合现在的自动驾驶市场,以及你们认为未来的终极形态下,自动驾驶到底会采用怎么样的解决方案?
     
      姚颂:我觉得首先第一点是自动驾驶的视觉算法和雷达的典型的处理算法并不矛盾,大家在做这些点云的处理,很多时候也还在用CNN来做,对于从硬件计算平台的本身来说,你的算法我们并不那么在乎。

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