2017，汽車行業(yè)歷經(jīng)了自動駕駛技術(shù)沖擊下如火如荼的變革的一年。傳統(tǒng)汽車領(lǐng)域，車企、Tier 1紛紛跨界合作，通過資本、新技術(shù)布局尋求轉(zhuǎn)型；新興市場，大批自動駕駛新創(chuàng)涌入，覆蓋產(chǎn)業(yè)鏈各個環(huán)節(jié)；傳感器、芯片等上游產(chǎn)業(yè)，技術(shù)加速迭代，壁壘逐漸形成……這股熱度一路升溫，直到剛剛過去的2018年CES展會仍舊絲毫不減。

所以現(xiàn)在，是時候把參與這場推動全球汽車和出行產(chǎn)業(yè)變革的企業(yè)、學(xué)者、研究人員、技術(shù)領(lǐng)軍人物都聚集在一起了。

1月16日，由雷鋒網(wǎng)·新智駕主辦的GAIR 硅谷智能駕駛峰會如期在美國加州Palo Alto舉辦。7場主題演講，2個圓桌論壇，18位嘉賓齊聚，自動駕駛「關(guān)鍵環(huán)節(jié)」集體亮相：覆蓋領(lǐng)域包括且不限于激光雷達、新型毫米波雷達、高精地圖、模擬器、CV 算法、嵌入式芯片等等。

橫跨中美兩地的頂尖自動駕駛從業(yè)者在現(xiàn)場進行了分享和交流，嘉賓們從 DARPA 挑戰(zhàn)賽開始，講述了計算機視覺在自動駕駛的應(yīng)用史、激光雷達的進化史，更有在自動駕駛技術(shù)單點突破的新創(chuàng)公司分享他們在不同領(lǐng)域?qū)π录夹g(shù)、新架構(gòu)和新模式的思考和探索經(jīng)驗。

雷鋒網(wǎng)·新智駕將本次會議嘉賓演講的精彩內(nèi)容片段編輯整理如下，先讓我們一同回顧GAIR硅谷智能駕駛峰會的全天亮點集錦。

Adrian Kaehler，原DARPA冠軍戰(zhàn)隊成員

身為 2005 年 DARPA 自動駕駛挑戰(zhàn)賽冠軍斯坦福車隊的核心成員，見證自動駕駛十幾年發(fā)展的 Adrian Kaehler 作為此次峰會的開場嘉賓再合適不過。

Adrian 思路敏捷，語速極快，在有限的時間內(nèi)，他總是能給出更密集的觀點與見解。40 分鐘的演講中，他幾乎帶觀眾重溫了一遍自動駕駛和 CV 發(fā)展史，而這之中，“LIDAR”和“camera”則是出現(xiàn)頻率最高的詞匯。

Adrian 是 CV 領(lǐng)域的絕對權(quán)威，DARPA 挑戰(zhàn)賽時，他負責(zé)的便是“Stanley”的 CV 模塊開發(fā)，他盛贊特斯拉 Autopilot 的視覺方案，也分享了攝像頭發(fā)展需要關(guān)注的幾大方向。

在 Adrian 看來，要克服自動駕駛的所有問題絕非一朝一夕之功，但這項技術(shù)的很多重要環(huán)節(jié)已經(jīng)得到很好地解決。

關(guān)于如何盡可能挖掘和完善攝像頭功能，進一步推動自動駕駛的落地，每個人都在尋找答案，而這一次，Adrian 的答案格外長，也格外具體。

喻杰，上汽硅谷創(chuàng)新中心

上海汽車集團硅谷創(chuàng)新中心自動駕駛資深經(jīng)理喻杰博士分享了上汽在自動駕駛領(lǐng)域的愿景。

作為國內(nèi)車企第一梯隊里面的主機廠，上汽將“電動化”、“網(wǎng)聯(lián)化”、“智能化”和“共享化”貫穿了未來整個發(fā)展戰(zhàn)略。

喻杰分享的兩個趨勢是：在不久的將來，新型的自動駕駛平臺和嵌入式解決方案將使得Level 2/Level 3（SAE）自動駕駛功能變得更加普及；而Level 4/Level 5 級別自動駕駛則最先可能在移動出行共享方面落地。

上汽創(chuàng)新中心的目標(biāo)則是通過與學(xué)術(shù)界和合作伙伴的緊密協(xié)作，打造先進的自動駕駛技術(shù)。例如已知的是目前上汽與UC 伯克利、MIT、斯坦福等高校合作，同時上汽也是Mcity和NREC的成員之一。

最后，作為國內(nèi)自主品牌不容忽視的重要力量，上汽表示有能力為客戶帶來不同級別的自動駕駛技術(shù)。

谷俊麗，小鵬汽車

去年下半年，谷俊麗完成了從特斯拉Autopilot機器學(xué)習(xí)負責(zé)人到小鵬汽車自動駕駛副總裁的身份轉(zhuǎn)型，正式加入小鵬至今還不到三個月時間，如今，谷再次重返曾征戰(zhàn)過的硅谷進行公開演講。

在谷俊麗看來，自動駕駛系統(tǒng)的“類人化”設(shè)計，以及對不同駕駛環(huán)境、地理屬性乃至社會法規(guī)的自適應(yīng)是非常關(guān)鍵的。所以，自動駕駛系統(tǒng)的演化和訓(xùn)練需要建立一個基于人工智能的系統(tǒng)演化閉環(huán)，其中包括：云端、部署，以及數(shù)據(jù)基因組，其中數(shù)據(jù)基因組保證了算法演進的完備性和均衡性。

自動駕駛系統(tǒng)的部署框架自上而下包括三層：第一層，駕駛數(shù)據(jù)庫和AI算法、軟件；第二層，云端的訓(xùn)練和部署；第三層，車內(nèi)高性能計算引擎。

通過這種方式，小鵬正構(gòu)建一種AI賦能下的全面自動駕駛戰(zhàn)略，據(jù)谷俊麗透露，小鵬汽車的L3級駕駛輔助產(chǎn)品將部署包括自動泊車、高速路自動超車、AEB等功能。而L4級（SAE）自動駕駛產(chǎn)品將脫胎于更創(chuàng)新的AI算法研發(fā)，實現(xiàn)特殊場景下的完全自動駕駛。

王京傲，百度Apollo

16.5 萬行代碼，每季新增 6.5 萬行代碼。在 GitHub 上，Apollo 開源代碼被開發(fā)者「fork」超過 1800 次。這是百度 Apollo2.0 的最新成果。

百度 Apollo 平臺研發(fā)負責(zé)人王京傲以硅谷當(dāng)?shù)刈詣玉{駛創(chuàng)業(yè)公司 AutonomouStuff 為例解讀了 Apollo 的開放性、靈活性和易用性。此前，AutonomouStuff 曾運用 Apollo1.0 開放的能力，三天改裝出循跡自動駕駛汽車。而這一次，AutonomouStuff 在一周內(nèi)將車輛升級為「Apollo2.0 版本」，已能夠?qū)崿F(xiàn)晝夜簡單城市道路自動駕駛。

王京傲還介紹了 Apollo Pilot 與奇瑞、金龍以及面向殘障人群的出行服務(wù)商 Access LA 等合作伙伴的落地應(yīng)用成果，涵蓋了乘用車、公共巴士和共享交通服務(wù)等多種場景。他表示，「Apollo2.0 在未來將推出更多的場景化、商業(yè)化的無人駕駛解決方案?！?/p>

目前 Apollo2.0 已經(jīng)全面支持 Intel、NVIDIA、NXP、Renasas 四大主流計算平臺。未來將推出更低成本的傳感器方案，支持小型巴士、SUV、卡車等更多的參考車型。

Mircea Gradu，Velodyne Lidar

說激光雷達是自動駕駛領(lǐng)域的半壁江山一點都不為過。“ When Others can't，LiDAR can.”Velodyne LiDAR 的 CQO Mircea Gradu（也是今年SAE 2018主席）在發(fā)言上表示。

2005年，David Hall 發(fā)明了3D激光雷達。2007 年，Velodyne 成為 DARPA 挑戰(zhàn)賽供應(yīng)商，當(dāng)年6支隊伍完成挑戰(zhàn)：一支隊伍基于視覺技術(shù)，另外五支隊伍全是基于激光雷達。?

最終比賽結(jié)果是：第一、二名分別由卡耐基梅隆大學(xué)、斯坦福大學(xué)包攬，他們當(dāng)時使用的正是 Velodyne 的激光雷達。后來這兩所大學(xué)所有的科研人員全被谷歌挖走。而 Velodyne 最初在無人駕駛領(lǐng)域的影響力就是由這兩所大學(xué)建立起來的。

如今，Velodyne的激光雷達產(chǎn)品的應(yīng)用領(lǐng)域非常廣泛：汽車（移動出行，自動駕駛）、無人機、測繪、安防、工業(yè)等領(lǐng)域。

Anca Dragon，UC Berkeley

關(guān)于 Anca Dragan 的頭銜，隨手可以列出的便有幾個，她是加州大學(xué)伯克利分校電子工程與計算機科學(xué)助理教授，是福布斯羅馬尼亞 30 歲以下精英入選者，也是 UC Berkeley InterACT 實驗室的領(lǐng)導(dǎo)者。

人車交互是 Anca 此次演講的主題，也是她一直以來的研究重心。如何讓機器更好地理解人，這個聽起來似乎老生常談的問題，卻遠遠沒有得到最“智能”的應(yīng)答。Anca 認為，在機器與人的博弈中，前者不僅要理解人的行為，更要理解人的動機、理解人的情緒，由此才能對整個場景做出更準(zhǔn)確的預(yù)判——像人一樣。

演講舞臺于 Anca 而言儼然是 UC Berkeley 的講臺。在此，她舉出大量場景案例與數(shù)學(xué)模型，詳細分析了如何讓汽車全面理解“人”這一駕駛決策中的最大變量，并與后者實現(xiàn)安全、高效的最優(yōu)交互。

Chris Heiser，Renovo.auto 

Renovo.auto（下稱Revono）是2010年在加州Campbell成立的一家新創(chuàng)公司。不同于其他大多數(shù)公司開發(fā)能讓汽車?yán)斫庵苓叚h(huán)境并在街道上自主行駛的AI算法，Revono的重點是要為未來自動駕駛行業(yè)打造一個安全的、開放的、高性能的、可升級的應(yīng)用接口，讓其他公司只需在上面進行簡單的功能組裝，就可以順利實現(xiàn)自動駕駛功能。

機器人出租車作為未來最便宜的、最安全的、最方便的交通形式，預(yù)計到2030年，在美國的市場達到數(shù)以萬億，并占據(jù)市區(qū)內(nèi)95%的里程。

Revono研發(fā)的操作系統(tǒng)AWare，可整合并管理所有自動駕駛車隊所需軟件和服務(wù)，達到ISO標(biāo)準(zhǔn)的安全性和可操作性。Revono希望將AWare打造成全球領(lǐng)先的、專注自動移動方面的操作系統(tǒng)，并在2025年能為全世界大部分機器人出租車提供服務(wù)。

針對未來商業(yè)落地的模式，Revono表示，相比私人購買，高成本的自動駕駛系統(tǒng)會在機器人出租車方面優(yōu)先實現(xiàn)商業(yè)化。

以上為7位講者的技術(shù)分享，兩場圓桌討論也同樣精彩。更多峰會內(nèi)容，請關(guān)注雷鋒網(wǎng)·新智駕后續(xù)的深度內(nèi)容和報道。