AI Car和自动驾驶进化论

近日，在一次行业峰会上，小鹏汽车自动驾驶研发副总裁谷俊丽做了《AI Car和自动驾驶进化论》的主题演讲，她对AI Car以及对自动驾驶未来的趋势进行深入分析。

以下内容为安徽省智能交通协会整理发布，未经谷俊丽审核。

自动驾驶前景

谈到汽车，21世纪开始，随着信息技术的持续变革和芯片的推动，例如特斯拉公司具有前驱精神，将汽车变为数字化的载体。它是从信息化、计算化演变到汽车上的电脑+轮子的重要变革。由此，可以进行智能研发软件工程的开发，让汽车变得可驾驶。自动驾驶核心包括AI算法和芯片，这个世纪的智能是计算智能，没有计算就没有智能。

随着AI芯片四代迭代关系的演变、各种场景的挖掘，我们能看到许多循环迭代的产品形态，技术的组合会越来越多。

自动驾驶的局限性

自动驾驶的国际化有很多的局限性，因为驾驶不仅是一个很难的技术问题还是一个反应社交文化差异的问题。

例如，我们在西方国家写的许多逻辑应用到亚洲，会出现障碍物种类居多，交通密度比西方城市高一个量级的场景，可能会面临巨大的挑战，尤其是在西方驾驶人看来，大部分以规则为主，编程规则具有简洁性和可操作性。但是，在亚洲因交通密度问题导致驾驶人以交互为主的交通，算法需要重写，要针对亚洲的交互进行理解、建模，要针对亚洲无穷无尽的障碍物想出方法进行探测，才能在亚洲解决驾驶问题。

自动驾驶趋势

我们认为自动驾驶的这种产品要做到可用性，他的必然趋势一定要强本地化，把大数据从场景中抽取出来，能够尽量建立一个海量的、完善的平衡的大数据，在这种大数据的场景下，去训练AI算法。算法是由数据中来，算法会决定芯片计算能力的需求，同时由于亚洲驾驶场景的复杂度，智能车的传感器要针对亚洲场景进行定制。

目前，传感器技术也在飞速迭代，许多新型的传感器也在市场默默的进行涌现，包括数据库、AI高级感知跟演进、传感器技术、芯片技术，形成一个垂直系统。这个系统就是我们推进AI Car核心智能能力的一种方法论，也是在努力搭建持续推进的一个系统。

打造中国特色自动驾驶

我来解读一下小鹏汽车在车辆设计的过程中是怎样对AI Car进行逐步的变革和进行系统的改进。

我们会在小鹏汽车的载体上，装多种传感器、导航、定位等让它进行AI 算法感知，主要以车内人工智能算法在高性能的芯片上，让车的个体具备安全驾驶的能力。同时，借助于云端在不同的车辆情况下，彼此学习增强群体智能。

随着现在国际上对智能驾驶的重视，会对公共的场景和交通建设进行改进，所以我们的智能车要学会跟日新月异的建筑进行沟通，形成闭环、通路，通过持续抽取海量的数据和算法引进，不是编出来的智能是从数据中抽取出来的智能。

AI 算法一定要在实际场景中，通过量产的车辆来进行验证，从车辆上抽取海量的驾驶大数据。我们由此希望建立一种平台，涵盖中国各种驾驶场景，通过场景定义问题、分析问题得出对应的算法，对算法进行创新，逐步去攻克和解决各种场景下所需要的算法。持续不断地把算法，通过空中升级推送到智能车上和车载高性能计算，验证评估我们解决了多少场景和没有解决的场景，然后把问题抽取出来进行算法的二次迭代，如此巡回迭代让我们形成一个高频的快速迭代的方法论就是智能。

AI的思考能力是通过传感器提取的数据，在我们的智能车上布置多维传感器。目前，没有一种传感器可以做到全天候各种场景下对环境、物体进行可靠的感知，为达到这一点我们对摄像头、测距雷达、超声波以及未来其他新型传感器，针对亚洲的场景布置到车身上，通过多维的融合确保各种天气下、各种光照的情况下可以看到周围的物体。

计算智能，通过高智能的计算平台融合到车端，在此平台上搭建高端机器学习的引擎，对AI算法进行实时计算。互联把多种车型联系到一起，通过对不同车辆的驾驶习惯进行群体的学习。

云以及云提供的交通信息，以及未来的交通灯、建筑物发出一些信号等，这些沟通都使得车辆本身获的的信息更为可靠和超越本传感器更多极限的信息，使得我们感知的能力、决策的能力的信息增强。