正是因为变成了这样火热的话题，我们可以看到很多新的玩家加入这个市场。比如公司领域，我们可以看到谷歌、UBER未来以专车的形式来做自动驾驶，苹果希 望自己造车，特斯拉是很早的一个电动车的厂商，包括Mobile这样的业界领先的供应商，乐视也希望加入这个领域。现在很多资本也对自动驾驶有兴趣，包括 被UBER收购的OUTO和Cruise都代表了现在资本的流向。业界现在出现了非常多的联盟，包括前一段时间宣布的Mobile-Eye宝马和英特尔的 联盟，应该说这个联盟不会成为一个火热的话题，没有英特尔的加入更多的是一个主机厂和Mobile-Eye的合作，但现在代表了一些新的势力，未来资源都 在往这个方向发展。

自动驾驶的挑战：为安全而生，但最被担心安全

自 动驾驶在中国面临着哪些主要挑战？做自动驾驶的人都会提出一个小小的愿望，就是我们希望自动驾驶能够提高整个交通的安全性。这是一个美好的愿望，因为全世 界每年约有一百二十五万人死于道路交通事故，中国又是所有国家当中交通死亡率最高的国家。如果我们能够用自动驾驶技术，希望我们能够减少百分之九十的交通 事故，绝大多数的交通事故都是因为人的不小心驾驶而导致的。这只是一个小小的希望，更多的问题是自动驾驶如何真正应用到我们的产品当中被大家使用？现在大 家最担心的也恰恰是一个安全的问题，所以就有鸡生蛋和蛋生鸡的问题，我们希望通过自动驾驶促使安全，但是阻碍自动驾驶进入我们的生活的又恰恰是一个安全问 题。

这 两个视频一个发生在北京一个发生在瑞士，都是今年不久之前的视频。现在业界的自动驾驶系统其实还有很多问题，两个视频都没有造成最后的人员伤亡，但是一个 是边上的车插了过去，另一个是边上停着的车撞过去了。即使是在高速公路这种 闭的、比较规则性的结构化道路上还是存在着很多问题，所以代表了我们有许多困 难需要克服。

怎 么克服这种困难呢？如果针对刚才的两个视频，大家可能会简单地说我能不能装一些更多的传感器，比如激光雷达。刚才的车是只有装了摄像头和毫米波雷达，毫米 波雷达对空间的解析度和分辨率不是很够，如果我们有激光雷达是不是可以解决这个问题呢？我想在一些事故里面确实可以解决，但即使是激光雷达本身，包括毫米 波雷达和相机也需要解决成本上的问题。因为激光雷达现在更多的是还没有量产的原型，我们怎么走向量产？怎么改进这项技术？从现在机械性的激光雷达转成一个 固态的雷达，这些都是有很多工作要解决的。

是 不是有了激光雷达就可以了呢？可以看到周围都是车，周围都是车就会带来很多的遮挡，如果我们激光雷达是像现在一般的车传感器的位置，安装在车的 Bumper的前沿肯定会被周围的车都挡住，那么怎么知道更远的情况？所以很多问题都是需要我们解决的。中国有非常独特的交通方式，因为中国人很喜欢加 塞，一个路堵了大家就可以从逆向的道路上都堵住，一直到最后那边的绿灯亮了，这条路才可以疏通开来。如果是在美国研制的无人驾驶车，你能够指望在这样的路 上开吗？

我觉得答案是否定的，真正的自动驾驶系统要落地必须要在中国进行本土的研发。

技 术上有哪些问题需要解决呢？我觉得关系比较紧密的是Perception和Planning，怎么更好地了解周围的车况和动态的环境，怎么去规划我们车下 一步的动作。我看到了前面那辆车，要是在美国不容易加塞，在中国可能就会Cut-In，怎么判断前面的司机有没有这个意图？如果有的话我应该怎么处理？其 它的包括高精度的定位和控制，不是说这两个问题已经完全解决了，但是难点还是在前面。

人工智能研究中国走在前列

中 国是不是还是有一些可以值得欣慰的地方呢？我认为还是有的。首先人工智能领域方面中国是在尖端技术方面走在了世界的前列，这是白宫前几周发布的一个统计的 数据，这个数据显示所有的论文里面有深度学习这个关键字的论文中国已经超过了美国，更重要的是被引用的，因为发表的文章质量不好说，但是被引用的文章里面 中国含有深度学习、代表最前沿工具的文章也同样超过了美国。不是这两个图表就已经说明了中国超过了美国，但至少能够说明中国在人工智能领域确实走在了世界 的最前列。