本文根據吳甘沙在adas與自動駕駛趨勢論壇上的發言修正。
當然，我們認為它不是一蹴而就的，前途是光明的道路也是曲折的，我們必須得探索一條獨特的發展之路。我們認為兩個時間段有不同的價值主張。第乙個時間段以五年為限，它的價值主張是服務好駕駛員，給駕駛員帶來額外的安全和舒適。它是乙個什麼樣的形態呢？一開始是主動安全，慢慢加入半自動駕駛，多種功能融合的形態，在通向第四級全自動駕駛的過程當中慢慢逼近高度自動駕駛。高度自動駕駛中人完全放手，所以對機器建立信任需要時間。因此，我們認為在半自動駕駛和高度自動駕駛中間可以引入乙個新的形態叫「增強駕駛」，它是一種人機共駕，人在開機器也在開，機器不斷學習人的行為，改進自己的演算法，並且給駕駛員能夠帶來更多的安全和舒適。這是五年內以駕駛員為主張的乙個主要的發展之路。
但是我們認為同時無人駕駛也在發展，剛才老余說「無人駕駛」這個詞虛無縹渺，所以我們要給它加上限制，五年內限定場景的無人駕駛會大有發展潛力。什麼是限定場景？可能在乙個私有的園區裡，在專用的道路上，固定的路線，中低速行駛，還可以有環境增強，在路上可以刷一些特殊的標誌，可以針對這個區域加乙個專門的差分基站，可以在紅綠燈上面裝一些射頻裝置，跟我們的車進行聯絡。這種方向實際上跟前面的輔助駕駛方向它是可以融合的。比如說現在我們做分時租賃，分時租賃的車主體是輔助駕駛，但它的乙個痛點是取車和還車要花很多的時間，如果車在停車場的範圍內能夠實現無人駕駛，就能夠很好的去解決這樣乙個問題，所以這些東西都會在五年發生。
5-10年的時間之內我們的技術會慢慢的從以駕駛員為中心演進到以出行者為中心。這個時候價值主張變成如何給出行者提供更便捷、更廉價的工具和服務，能夠使得他們把出行時間轉化為生產力。這時候我們認為無人駕駛會得到更大的發展，尤其是在城區，urban area，也就是谷歌現在做的這樣乙個無人駕駛，我們認為在五年的時間段可能會實現。當然它的實現也將通過一定的過程，比如最早是在最後五公里實現無人駕駛，你的家跟地鐵站之間，現在可能是你靠自行車的分時租賃或者是靠摩的或者是靠小區和地鐵站的班車來完成，所有這些可能被無人駕駛的班車和小型計程車取代。
城區的無人駕駛實現以後下一步就要去實現全天候全區域的無人駕駛，這個我認為確實可能需要很長的時間。但是我想跟大家說明一點，未來的車跟現在的車不一樣，未來很多車的形態並不是為全天候全區域設計的，城市區域的計程車完全不需要達到這樣乙個目標。這也使得我們無人駕駛的實現之路能夠更快。當然一旦針對人的無人駕駛實現了，那麼一整個跟人和物交通相關的產業鏈都會被重新定義，包括物流，包括停車，包括保險業甚至是服務業，我們認為這樣一種城區的無人駕駛車是在家和辦公室之間的第三空間，它是乙個移動的商業地產，會重新定義服務業，這是我們能夠看到這麼乙個自動駕駛發展之路。
2，低成本路線必須做加法，而不是做減法。其實谷歌也要降低成本，這也是為什麼從去年下半年開始自己招人去做雷射雷達，但是他的這種做法是做減法。本來高，慢慢的往下降，我們中國人有句老話叫做由奢入簡難，我們的方法不一樣，我們從最低成本的感測器開始，慢慢的做加法，以視覺、雷達和商業化的gps、慣導為主要手段。我們的自動駕駛策略就必須有乙個簡單的假設，就是我每乙個感測器都是不可靠的，都是不夠精確的。gps是10公尺誤差，慣導有它的誤差，雙目測深度和視覺演算法有誤差，幾個融合起來能不能做到穩定可靠的橫向10厘公尺、縱向10厘公尺定位，這是我們需要考慮的。我們做加法，基礎就是低成本的感知+高效能的計算，低成本感知我們希望能夠做到500美金，然後用高效能的計算來解決感知不夠完美的問題。如果谷歌認為有2.0的視力才能做無人駕駛，我們現在考慮用1.0的視力，做好多數情況下的自動駕駛。我們人有1.0的視力就能夠開車，意味著這條路我們也能走得通，但是要比人多得多的計算。要是真有老余講的200塊錢人民幣的計算，我做夢都要笑了，現在還不可能。現在我們要一兩千美金的計算成本，因為你不只是考慮到能不能算的問題，你也要考慮它的穩定可靠性，要有足夠的冗餘。不但是同構的冗餘，還要異構的冗餘，你有gpu和fpga，甚至有一些嵌入式的視覺晶元，你有深度學習和非深度學習，這樣才能保證足夠的可靠。最近兩年我認為一兩千美金是乙個合理的**區間，但是我相信計算發展的速度和成本下降的速度是非常快的。
大家可以看到在我們這個資訊世界裡有三條曲線，一條是半導體、電子成本的曲線。摩爾定律大家知道，每兩年成本下降一半，所以把你的寶押在計算上應該問題不是特別大。機械部件和雷射部件成本下降比較慢，像谷歌用的velodyne 64線雷射雷達既是機械又是雷射的，所以不能期望它在未來幾年明顯降低成本。當然現在新的雷射雷達可能是基於相控陣，或mems振鏡，可能成本能夠更快下來。在2023年、2023年的時間段，當它們降到500美金以下，我們的加法思維也能夠把這樣的東西加進去。
是我們的實驗樣車，有雙目攝像頭，有商用gps、慣導和雷達。我說一下雙目，雙目在智慧型駕駛的場景裡面用的並不多，只有斯巴魯的一款車用了日立的雙目，雙目做起來不容易，首先結構設計要保證它在風吹日曬之下是不是能夠保證形變最小，有了些微形變後能不能做自我的校準，這些都是很大的難點，我們基本上都解決了。其次是雙目的演算法能不能做到低誤差和實時性，我們的雙目攝像頭最遠看到160公尺，在10公尺左右誤差能夠達到幾厘公尺，高畫質，30幀每秒。
雙目有很多好處，這是乙個路面的場景，我們這裡機器學習只用了路面可行駛區域的檢測，沒有用到深度學習，但是路面的各種車輛和障礙物我們都通過雙目形成深度資訊。這裡的一團高速移動的點雲可以比較容易的判斷是車，而那邊不動的密集點雲是路邊的障礙物。請大家注意到一點，我們即使是用深度學習，在有些車輛只露出一點點的情況下還是檢測不出來，我們自己的深度學習要求露出30%的時候能夠檢測出來，但是在旁邊車道很近的車只露出一點點的時候是最危險的時候，這個用不要深度學習的雙目攝像頭就可以做到。因此，基於這個雙目可以形成非常廉價的視覺防碰撞方案。
這個是我們用純視覺形成的乙個車機解決方案，這裡面除了傳統的車道線檢測、道路目標的檢測之外，我們展示了非常精確的深度判斷。雖然說很多單目方案號稱可以用structure from motion的演算法實現立體視覺，但可能只適用於像aeb緊急剎車、fcw防碰撞，對於高精度的視覺定位準確度是達不到的。
這邊的弧線是視覺里程計。它能顯示車輛行駛的軌跡，跟基於輪式里程計或mems的imu可以互補，這樣一種基於雙目的視覺里程計能夠達到的精度要比單目的視覺里程計的演算法要高很多。
我們不是只固執於視覺演算法，加法的理念是，當dgps/rtk比較便宜以後，或者在特定的環境裡面做無人駕駛dgps/rtk的成本可以接受，我們就把它加進去。同樣，雷射雷達足夠便宜和成熟的時候，也加進去，我們現在在做雷射這塊的布局。另外乙個就是地圖，現在基於視覺已經有了乙個很好的地圖建構和視覺定位的解決方案，未來我們是希望通過眾包的方式，能夠把更廣區域的地圖建立起來。
4，自動駕駛是乙個超級複雜的系統工程。我們剛才說的感知、規劃和控制，是浮在表面上的事情，還要解決駕駛員行為、偏好的分析，現在有個夫妻吵架的重要原因，比如我太太開車，我坐在副駕駛座上感到特別彆扭，我們不希望自動駕駛讓我們乘客坐得不舒服。還有人機介面非常重要，人機介面不只是光、聲，不只是顯示，還有方向盤的振動，方向盤的助力等，這些都是人機介面。狀態監控非常重要，要在車裡面放入乙個像飛機黑匣子這樣的東西，這樣未來自動駕駛出問題的時候要能夠發現問題在**，釐清是誰的責任。
實時高可靠高安全的系統軟體架構非常重要。實時肯定是很重要的，100公里每小時開時，相當於1秒28公尺，常常處理要達到30幀每秒。
怎麼做到高可靠？軟體必須按照流程，模組級別要有壓力測試，也要有方案的整合測試，大量地去路測。
怎麼做到高安全？只要用的是開放的作業系統，只要聯網就可能有car hacking，所以你需要一套新的安全設計的方**。第一怎麼能夠保證你的規範是正確的，do the right system，第二要保證你的實現是準確的，do the system right，第三你在執行的時候怎麼保證系統是足夠安全的，黑客不能侵入。第四，一旦出問題以後有沒有一種最好的方式馬上能夠取得控制。
最後就是要做到小型化、高效能、高可靠的硬體架構，為了實現這個東西不能去犧牲成本，必須得引入足夠的計算力，保證演算法最優化執行，也要採用符合車規的部件，引入足夠的冗餘，保證高溫度範圍、防塵防震。這方面我們從英特爾出來的工程師很有經驗。
總結，第一，我們要走不同的發展之路。第二，從adas到自動駕駛不是漸進的演化，而是變革式的飛躍。第三，協同創新是突破的必要途徑。我們是做技術的一家新公司，我們一家不可能把自動駕駛的事業包攬下來，這裡需要協作和分工。我們希望協同創新，與上下游，比如上游的英偉達，下游的一級**商和車廠，一起把自動駕駛這個事業做大，真正深刻地改變這個世界。謝謝大家！
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