2017年 6月13日，由泰伯網(wǎng)主辦、主題為“空間大數(shù)據(jù)的崛起”的WGDC2017，在北京國家會議中心盛大開幕。大會由空間信息產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)服務(wù)平臺泰伯主辦，秉承不斷引領(lǐng)和促進(jìn)空間信息技術(shù)創(chuàng)新與變革的宗旨，WGDC已走過六個年頭，如今成為全球最具前瞻性的跨界創(chuàng)新風(fēng)向標(biāo)。

　　13日，由北京智能車聯(lián)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新中心、中關(guān)村智通智能交通產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟協(xié)辦的高精度地圖與智能駕駛峰會開幕。峰會上，由極客汽車主編劉時笑主持了主題為“智能駕駛時代，‘老司機’的養(yǎng)成之路”的圓桌討論。參與圓桌討論的有武漢理工大學(xué)汽車工程學(xué)院副教授尹智帥、 智行者科技CEO張德兆、博世底盤控制系統(tǒng)中國區(qū)駕駛員輔助業(yè)務(wù)單元雷達(dá)部門經(jīng)理蔡旌和易圖通科技有限公司副總裁、產(chǎn)品中心總經(jīng)理羊鋮。

　　以下為圓桌討論實錄(未經(jīng)本人核實)：

　　劉時笑：非常感謝大家能堅持到現(xiàn)在，我覺得能堅持到現(xiàn)在的大家都是非常非常想來看看幾個億的自動駕駛生意到底怎么談的。我先自我介紹一下，我來自GeekCar汽車，是一家汽車媒體，非常感謝泰伯網(wǎng)邀請我來主持這個圓桌，可能我們在自動駕駛車聯(lián)網(wǎng)這個方面關(guān)注相對來說比較多的，但是在這次圓桌開始之前我特別想澄清一個概念，就是所謂的智能駕駛在我看來可能一方面是自動駕駛，另外一方面可能是包括車?yán)锩娴倪@塊屏幕的智能化的演進(jìn)，所以我們這次圓桌主要討論的話題就是自動駕駛。當(dāng)然以及這次論壇的一個主題依舊是高精度地圖，首先我也特別希望在座的4位老師可以先自我介紹一下，然后最好在聊一下你們目前關(guān)注的這個領(lǐng)域有沒有你們在忙的一些事情。

　　尹智帥：大家好!我叫尹智帥是在武漢理工大學(xué)汽車工程學(xué)院擔(dān)任教師，我本身原來一直是在公司，去年回到中國以后就選了高校作為平臺，同時還在外面做一些產(chǎn)業(yè)化工作。我原來本科是汽車的，但是出國以后包括學(xué)習(xí)和工作的都跑到IT方面去了，所以本來已經(jīng)脫離了汽車行業(yè)，但是結(jié)果一回來發(fā)現(xiàn)說自動駕駛基本上就是一個IT技術(shù)和汽車的融合，所以我莫名其妙的跑回汽車這個行業(yè)來了。現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)化方面我的工作還是基于信息技術(shù)方面做的一些工作，跟汽車方面主要的一個融合點，我還是主要是在高校科研層面的融合，但是科研的東西就和產(chǎn)業(yè)現(xiàn)在在討論的一些熱點有一些差別。比如說我們現(xiàn)在正在關(guān)注的一個點是人機共駕方面的研究，這個東西應(yīng)該是在無人駕駛，就是我們所說的5G自動駕駛實現(xiàn)之前可能要面臨長期的現(xiàn)狀，但是好像目前在產(chǎn)業(yè)界或者是一些大的公司對這一塊關(guān)注不是那么的多，或者說興趣不是那么大，大家一談直接都是無人駕駛方向盤后面有人臉，坐在那兒該干嘛干嘛，這個可能是未來十幾、二十年之內(nèi)不太可能達(dá)到的一個現(xiàn)實。所以這也就是我待會可能要談的一點，高校的層面或者是科研的層面，產(chǎn)業(yè)界的關(guān)注點的一個結(jié)合吧，因為各自都有各自的出發(fā)點，各自都有各自的發(fā)展目標(biāo)，也有它的合理性，就是高校做的事情和產(chǎn)業(yè)做的事情都是有一定的合理性，怎么把這些東西融合起來共同的推進(jìn)自動駕駛和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，而不是去畫一些大餅或者是談一些很酷炫的概念。

　　劉時笑：張總。

　　張德兆：大家下午好!我跟智帥我們倆是同學(xué)，我也是做汽車出身的，我是來自智行者，智行者主要是聚焦與自動駕駛汽車與開發(fā)，更具體一點在自動駕駛技術(shù)當(dāng)中主要是做自動駕駛大腦這部分的開發(fā)，包括像傳感器的4G融合像決策規(guī)劃海量控制，我們主要是做這些。自動駕駛因為大家都認(rèn)為可能實現(xiàn)起來會很遠(yuǎn)，很長時間落地，但是包括剛才像京東的蔡總也講了，我們可以在一些先進(jìn)區(qū)域范圍內(nèi)像物流作業(yè)車、載人方面實現(xiàn)快速化的落地，我們也是在這方面去布局。另外就是著眼于長遠(yuǎn)做一些馬路上的事情，把馬路上的自動駕駛，現(xiàn)階段主要是跟國內(nèi)的一些車商在合作，現(xiàn)在跟國內(nèi)七八家車商在合作，好的測試?yán)锍坛^30萬公里，相對比較多一點，這是我們現(xiàn)在大概的一個情況。

　　蔡旌：大家好!我是蔡旌，是來自博世底盤，我這邊是雷達(dá)開發(fā)，現(xiàn)在有100多人左右，主要是負(fù)責(zé)雷達(dá)的研發(fā)，從軟件測試到硬件開發(fā)到匹配到調(diào)試然后提供給我們的主機廠，大概說我們知道的大的主機廠是我們的主要客戶，這是一部分。當(dāng)然我們還有很多組織做視頻的，超聲波的。我們的目標(biāo)不僅僅是ADDS或者是L1，我們的目標(biāo)主要是看L2、L3整個市場的推廣。另外一方面在L2也會在今年或者明年年初的時候會有量產(chǎn)的計劃，在今年上海車展的之前進(jìn)行了聯(lián)合的發(fā)布，我的目標(biāo)是說要把我們的這些傳感器，基于傳感器的這些定位基礎(chǔ)和中國主流的地圖圖商聯(lián)合在一起，提供基于雷達(dá)和攝像頭的高精度地圖的方案，等會會具體來講這個方案，所以很高興到北京跟大家見面。

　　劉時笑：羊總，相對來說我對你們的公司可能是有點陌生的。

　　羊鋮：大家下午好!我是羊鋮，來自易圖通科技北京有限公司，我們公司應(yīng)該說也是一家老牌的圖倉，但是相對我們以前的業(yè)余主要是2B，給車商，包括像四維圖新和高德對大眾的知名度可能相對低一些。應(yīng)該說對自動駕駛來說，也是我們公司下面重要的戰(zhàn)略方向，目前我們在做這么幾件事兒，第一件事就是我們在做自動駕駛，剛才在前面的孫總也提到了，他們現(xiàn)在在做自動駕駛的實驗園區(qū)，其實在PPT里面也提到了，應(yīng)該說他們是一個面向產(chǎn)品的測試。而在這之前，包括軟件包括硬件的保證，我們現(xiàn)在和我們的合作伙伴在做這方面的工作。應(yīng)該說我們這套方案的優(yōu)勢和其他的這些軟件仿真等等，我們會除去激光雷達(dá)等等一系列傳感器，會把真實的道路環(huán)境采集。然后在實驗室室內(nèi)，應(yīng)該說真實的道路環(huán)境來進(jìn)行仿真，測試這些傳感器的算法，包括它的可靠性，一些特殊的情況進(jìn)行對應(yīng)，這個是我們現(xiàn)在做的一個方向。另外一個方向，應(yīng)該說目前和一些國內(nèi)的車商也在進(jìn)行自動駕駛方面運營項目的合作。我們這邊提供高精度地圖，然后的話有我們的軟件合作伙伴包括車商來進(jìn)行自動駕駛前期的研究工作，這個是我們目前在做的一些事兒。

　　劉時笑：經(jīng)過四位嘉賓的介紹我不知道大家聽明白了沒有，我給大家簡單地翻譯一下，尹總這邊是提供人才教學(xué)研究，張總這邊是做自動駕駛和算法，蔡總是供應(yīng)商做傳感器，現(xiàn)在又有高精度地圖的一些東西，羊總就是地圖。其實我覺得就是主辦方這次的嘉賓邀請搭配還是挺好的，因為如果大家對自動駕駛有一些了解的話，可能會知道整個的自動駕駛可能包括算法、感知、決策控制這些方面，所以今天的嘉賓到場其實涵蓋了大部分自動駕駛的一些關(guān)鍵要素。然后我下一個問題特別想問問四位，就是在2016年其實有很多自動駕駛市場非常重大的事情發(fā)生，現(xiàn)在2017年了已經(jīng)過了半年了，那你們在這半年自動駕駛行業(yè)里面有哪些新的變化和新的趨勢呢?要不然羊總先吧。

　　羊鋮：應(yīng)該說這樣，這個是我個人的一些看法，我覺得進(jìn)入2017年以后，整個行業(yè)對自動駕駛這個事的思考應(yīng)該說更加理性了。剛才其實尹教授也提到，真正到L4或者L5級別的自動駕駛，其實的話應(yīng)該相對來說還是比較長遠(yuǎn)的，真正走向商業(yè)化。我說的理性就是包括主機廠，包括供應(yīng)商也在考慮怎么樣把地圖應(yīng)用到L2、L3，相對來說沒有這么高，怎么樣在L2、L3級別叫做ADDS或者是高級輔助駕駛，怎么樣用到這些方面，其實我們現(xiàn)在跟一些供應(yīng)商和主機廠也在進(jìn)行這方面的探討。因為到目前為止主流的應(yīng)該是在L1跟L2，在這兩個階段其實對于地圖的應(yīng)用相對來說比較少，應(yīng)該說主要是靠傳感器，應(yīng)該說地圖的話其實前面講了很多了，應(yīng)該說可以叫做一個電子的概念，汽車傳感器視覺的延伸。把車輛的傳感器作為受要傳感器，而地圖的話作為第二傳感器，應(yīng)該說可以給ADDS功能帶來很好的體驗，這個也是我們現(xiàn)在的合作伙伴包括主機廠探討的事兒。

　　我覺得另外一個確實，也可以說是回歸理性化的趨勢。怎么說呢?其實剛才前面的RIEGL也介紹了他們那套激光雷達(dá)的產(chǎn)業(yè)設(shè)備，其實我們也在用，但是實話實說這套東西的成本太高了，應(yīng)該說這套東西非常好，采集的無論是精度還是詳細(xì)程度非常好，確實是世界頂尖水平，但是從商業(yè)化的角度來說的話成本太高。應(yīng)該說我們現(xiàn)在的話，從行業(yè)來看或者說包括自己現(xiàn)在也在做這個事，我們在相對來說尋找低成本的高精度地圖制作方案。其實從兩點出發(fā)，第一個從采集的時候就需要降低成本，其實剛才京東的小伙伴也提到，以后的話可能不需要專門的再去采集地圖數(shù)據(jù)，而通過眾包的方式，就是包括通過車輛傳感器用來制圖，這個也是我們現(xiàn)在在探索的一個方向。第二個出發(fā)點就是解決數(shù)據(jù)更新的問題，因為用現(xiàn)在的這種高成本或者說這種高大上方案的話，很難解決地圖更新的問題，因為對于自動駕駛也好，無人駕駛也好，地圖的話一定是一張動態(tài)的地圖，它對地圖的新鮮度，實時進(jìn)度要求是非常高的，而通過傳統(tǒng)的方案很難解決這樣的問題，我不可能實時的去采集，以后一定是車輛上的傳感器發(fā)現(xiàn)變化傳到云端，然后處理以后及時的更新到再返回到客戶者。而車輛上的傳感器相對來說的話，可能就是一些包括激光雷達(dá)，像激光雷達(dá)測繪級相對來說比較高端的，我們現(xiàn)在也在做的事尋找低端的包括低成本激光雷達(dá)，來解決第一是采集的覆蓋面或者是成本。第二個解決更新的問題，這個就是我個人的一些看法，可能跟地圖比較相關(guān)的一些行業(yè)的變化。

　　劉時笑：好的，那蔡總吧，其實我特別想聽聽，咱們一會再說合作，特別想聽聽您從一級供應(yīng)商的角度或者說底盤控制這些角度來講解，在近年以來發(fā)生大家比較關(guān)注自動駕駛方面的一些大事。

　　蔡旌：剛才也講2017年的話，其實是一個方向特別明確的一年，在2017年可以看到很多不同新興的新成立的小公司，不管是Google還是蘋果都是在群雄著陸這樣子，今年我們在主機廠方面得到路線是非常清楚的，從L1到L2，L3什么樣的功能，功能定義是什么樣子的，時間點是什么樣子的，需要什么樣的傳感器配置，傳感器配置可能會有一些區(qū)別，基本上這些方向是比較明確的。從L4、L5所謂的綠色世界來看的話，新的出行方式，新的聯(lián)盟越來越明確了，看出行公司比較大的主機廠都在進(jìn)行聯(lián)盟。

　　今年年初的時候，我們簽了一個戰(zhàn)略合作，最主要是做L4、L5，其實從這兩個方向來看的話，從最大規(guī)模整車廠L1、L2、L3路線越來越清楚，L4、L5不同的聯(lián)盟形成以后，可能會更加快速的推動整個市場，或者說科技方面的一些創(chuàng)新和盡快應(yīng)用。另外一方面在中國也可以看到，我們消費者其實對ADDS系統(tǒng)包括L1、L2、L3非常歡迎的，這個也做了很多的調(diào)研，不展開了，包括從市場上的反饋，即使說L1看到市場上有非常好的接受程度，一方面要推，一方面也要接受。其實我覺得在中國的發(fā)展特別是自動駕駛很有可能會超過某一個歐洲國家或者是美國，因為中國不僅僅是整車廠的變化。因為只有這樣能夠提供很好的方向和人才的培養(yǎng)。

　　劉時笑：張總，有人說您做算法的，然后可能最近一年因為大家這些公司是非常熱門的，您對這些事情怎么看?

　　張德兆：是這樣，我覺得自動駕駛近年以來發(fā)展的特別特別快，咱們每天可以看到一些關(guān)于自動駕駛的行為每天都在變化，每天都在變化，去年的話其實進(jìn)來的大家做實驗，今年的話我覺得應(yīng)該從實驗變成實際的課和應(yīng)用場景去轉(zhuǎn)變。我們不可能永遠(yuǎn)做實驗，現(xiàn)階段可能會在低速一些應(yīng)用場所快速的實現(xiàn)市場化，逐漸的在過渡上路上的一些車輛。剛才咱們羊總講到地圖，也是契合今天的主題，高精度地圖在自動駕駛車上必不可少的東西，我覺得實現(xiàn)自動駕駛無非兩種，一種是依靠高精度地圖，它跟傳統(tǒng)的地圖不是一種概念。另一中利用人工智能也好或者是其他方法也好得到高智商的大腦自動駕駛，我之所以這么說，我覺得我們現(xiàn)在自動駕駛最大的難點不在于感知，而是說感知之后對整個場景的理解才是最難的。現(xiàn)在比如說我前面攝像頭識別到前面一個人，人的大腦是很容易判斷錯誤，從他一個眼神和動作很容易判斷錯誤，是否過馬路，但是車上的攝像頭很難理解這個事情，所以我覺得現(xiàn)在高精度地圖是把人對場景的理解加上去，這是高精度地圖對自動駕駛來說最主要的作用。

　　第三個想說的話，剛才蔡博士講的，后面自動駕駛這件事情在中國的發(fā)展，我覺得最偉大的自動駕駛公司會出現(xiàn)在中國，因為我們中國現(xiàn)在有最大的市場和使用環(huán)境。我覺得自動駕駛的實現(xiàn)不僅僅是依靠車本身能夠決定的，特別是在城市道路的L4、L5實現(xiàn)不僅僅依靠車還依靠大量道路基礎(chǔ)設(shè)施的改造，而只有中國能夠集中力量辦大事。這個是咱們整個自動駕駛的理解，另外回到主持人的話題，就是說關(guān)于AI在汽車上的應(yīng)用。實際上我覺得AI這個東西，我們現(xiàn)在一講就講AI，AI一切，但是我覺得AI不能解決一切，AI不是萬能，所以我們現(xiàn)在只能是說，AI對于我們來說只是一個工具，但不是萬能的工具，只能說把它放到車上實現(xiàn)相關(guān)的應(yīng)用，但是要結(jié)合出本身的一些特點去做應(yīng)用。同時我覺得AI它出來是概念性的一個東西，所以說我們基于傳統(tǒng)規(guī)則的方法，但是自動駕駛上還是有非常多的一些作用在那里，所以我們現(xiàn)在的做法是基于傳統(tǒng)規(guī)則的方法，加上深度學(xué)習(xí)方法結(jié)合起來做件事情。

　　劉時笑：所以我的理解比如說像深度學(xué)習(xí)這些東西，對于自動駕駛來說它是一個必要的手段，但是不能完全的去依賴這些東西。

　　張德兆：沒錯，它不是一個充分條件是必要條件。

　　劉時笑：好，我們把話筒給到尹老師，其實最近一段時間不管是中國還是美國，都有非常多關(guān)于自動駕駛?cè)瞬诺脑掝}發(fā)聲，比如說Google和Uber的自動駕駛專利，比如說百度它也走了很多自動駕駛相關(guān)的人才，我不知道從您的角度上來說，您對這些現(xiàn)象有什么樣的看法?

　　尹智帥：我談這個問題不見得到位，我只是提供一些我自己個人的看法，因為可能我是從高校的角度能夠談一些和人才相關(guān)的話題。自動駕駛這個東西，無論是在國內(nèi)外，其實最早以無人駕駛為目的的這種自動駕駛都是從高校開始。國外的話，比如說2005年斯坦福推出的一個自動駕駛汽車，某種意義上就是Google后面自動駕駛的雛形和基礎(chǔ)，國內(nèi)的態(tài)勢更明顯，我們高校里面比較優(yōu)秀的就是國防科技大學(xué)，他們就是在1985年開始這方面的工作，但是那時候的叫法不一樣，更多的是從機器人角度去研發(fā)這個東西。但是最遲到2003年的時候，他們的自動駕駛汽車就已經(jīng)從長沙跑到武漢，高速公路是跑了200多公里了。所以這個東西如果你從技術(shù)的前瞻性來說，高校尤其是國內(nèi)的高校相對于國內(nèi)的產(chǎn)業(yè)界來說是有很大的領(lǐng)先優(yōu)勢。因為高校本身就是一個人才培養(yǎng)的這么一個搖籃，首要的任務(wù)應(yīng)該是人才培養(yǎng)而不是做一大堆的技術(shù)研發(fā)。所以高校本身在這一方面的基礎(chǔ)，應(yīng)該說是非常好，作為人才培養(yǎng)來講。

　　但是高校做自動駕駛的研發(fā)，為什么到近兩年好像反正就沒有那么的抓眼球，從2015年產(chǎn)業(yè)界開始大量涌入這個領(lǐng)域開始之后，高校就變得微弱起來，這可能是跟本身的缺陷有關(guān)系的?？蒲斜旧硎翘剿鞯倪^程，探索本身是前瞻性夠，但是隨意性太強，所以它沒有一個清晰的產(chǎn)業(yè)化目標(biāo)，也沒有一個清晰的路徑，甚至在早年的時候沒有對這個東西進(jìn)行關(guān)注的時候，連一些名詞都是混亂的。包括現(xiàn)在經(jīng)常說到自動駕駛、智能駕駛、無人駕駛這些名詞有時候是代表不同的東西，所以這個東西也是因為前些年產(chǎn)業(yè)界還沒有對這個問題高度重視的時候，學(xué)界基本上對這個東西是處于放任自流的狀態(tài)，這在某種意義上也是體現(xiàn)了高校做科研、做研發(fā)的一個原有的問題吧，隨意性比較強。

　　這就導(dǎo)致高校在做樣車，比方說國防科技大學(xué)在2003年能夠做出一個跑200多公里高速公路的樣車，但是樣車離量產(chǎn)產(chǎn)品直接距離非常大的，如果依靠高校去完成這個工作是不可能的，所以就是需要產(chǎn)業(yè)界的加入。然后還有另外一條就是現(xiàn)在我看到的一個路徑，就是具有高校背景的一些創(chuàng)業(yè)團隊，出來去做自動駕駛的創(chuàng)業(yè)。比如說智行者，這些團隊因為他們有優(yōu)秀的人才基礎(chǔ)，高校本身在這方面的技術(shù)累計是很長的，時間是非常長的。我們做自動駕駛的話，技術(shù)累計是一定不能忽視的，不是說靠一些資本大量的投入或者是一些跨產(chǎn)業(yè)的并購?fù)顿Y，就能夠最終造出一輛能夠真實服務(wù)于大眾的自動駕駛汽車，尤其是中國凡是要強調(diào)自主，自主沒有長時間的積累不可能達(dá)到。不能說到時候我布局全球的零部件廠商，布局全球AI的這些公司，你就算把公司買了還是人家的公司，像高校技術(shù)積累的人出來創(chuàng)業(yè)，我覺得是充分發(fā)揮高校原有的人才優(yōu)勢，技術(shù)基礎(chǔ)很好的途徑。

　　關(guān)于人才培養(yǎng)方面，其實我自己回來這一年以后是有一些個想法的，就是從我自己接觸的本科教學(xué)和研究生教學(xué)角度來說，我覺得現(xiàn)在呈現(xiàn)出一個分化的狀態(tài)，本科生教育相對來說僵化。如果各位想從各大高校，不管是從計算機專業(yè)、汽車專業(yè)還是通訊專業(yè)找學(xué)生，馬上能夠投入你們項目工作的話可能是很困難的。比如說汽車專業(yè)培養(yǎng)的學(xué)生，基本上看他上的課程和我10年以前上的課程一模一樣的，基本上都是汽車構(gòu)造、汽車?yán)碚?、有一些電子電工的東西，但是絕對不會出現(xiàn)深度學(xué)習(xí)。人工智能這個東西可能很多學(xué)生還不是特別清楚到底代表什么意思。

　　劉時笑：學(xué)汽車的可能還是學(xué)本身汽車。

　　尹智帥：這個問題不只是汽車，還有包括電子的問題。計算機很多學(xué)生出來以后在我們的公司實際上派不上很大的用場，就是高校培養(yǎng)的機制無論是國內(nèi)還是國外和產(chǎn)業(yè)界的實際需求存在脫節(jié)，研究生稍微好一點點。研究生因為現(xiàn)在的老師一般呈大量縱向的課題和橫向的課題，在項目進(jìn)行過程當(dāng)中學(xué)生可以通過項目去學(xué)習(xí)一些實際的知識。這個是有點類似于說企業(yè)的人才培養(yǎng)方式吧，企業(yè)也是通過大量的項目，一些實際的操作去培養(yǎng)人的經(jīng)驗，所以研究生這個方面稍微好一點。

　　總體來說，中國缺什么不會缺人，人才不需要擔(dān)心?，F(xiàn)在我反而覺得說，包括做我們這些老師們，需要大力的去加強自己的知識累計。因為我覺得現(xiàn)在好像沒有哪一個教汽車的老師或者是教計算機或者是教通信的老師，敢說自己能夠滿足現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)界的需求，就是連我們自己都讓你放到一個公司去，你自己去做研發(fā)做不做得了，可能都要打一個很大的問號，那你培養(yǎng)出來的學(xué)生怎么可能就面對產(chǎn)業(yè)界的需求呢?是吧。

　　劉時笑：其實是在智能駕駛行業(yè)里面，比如說科技公司、互聯(lián)網(wǎng)公司，然后跟供應(yīng)商、整車廠越來越融合的這種情況下，但是在高校里面其實還是各自獨立的。

　　尹智帥：高校的話因為它牽扯到很多別的體制問題，你比如說本科生，我上個學(xué)期申請開一門新的課程大家被打回來了，為什么呢?因為本科生任何課程的設(shè)立都要整個專業(yè)討論，然后要形成一個培養(yǎng)方案，N多年以后才能給你開設(shè)這個課程，這可能就是一個體制的問題。

　　劉時笑：這就涉及到很多不能說的東西了是嗎?

　　尹智帥：不能說不能說，這個完全可以說的，但是體制的改變或者機制的改變不是一時之間就可以辦到的。然后還有一點我覺得可以借鑒國外的教學(xué)方式，因為現(xiàn)在汽車融合了這么多的技術(shù)領(lǐng)域，你如果單從汽車專業(yè)去做培養(yǎng)的話這是不現(xiàn)實的，現(xiàn)在汽車如果把通信、人工智能、計算機、圖像各方方面面的專家找過來做老師的話，學(xué)校變成醫(yī)科大學(xué)了，不可能辦得到的。國外是一個專業(yè)的課程開放給各個老師去教，甚至比方說掌握核心技術(shù)的技術(shù)負(fù)責(zé)人去做客座教授，跟我們客座教授不一樣的地方是，他是真真事實每個學(xué)期要給你上那么多課的，他是有實實在在的教學(xué)任務(wù)的，所以我覺得這是我的一個個人看法吧。

　　劉時笑：好的，謝謝尹老師。接下來把話題回到高精度地圖，該蔡總介紹一下你們和高德、百度、四維圖新的合作，你們到底想要做的是什么?

　　蔡旌：我們在講高精地圖這個事情意義非常重要，因為我們剛才也講到，我們需要大腦，需要有感知，也需要架構(gòu)，其實我認(rèn)為在國內(nèi)我們需要的也是非常重要的，也是今天為什么我要來這邊講高精度地圖的重要性。最主要是我們?yōu)槭裁匆献?，因為我們第一想要?chuàng)造一個比較開放的平臺，大家就把這些高精度地圖的資源能夠整合起來，最主要是什么呢?第一個話是說因為很多國內(nèi)的一些大的地圖商他們有自己的采集車，剛剛也講到采集車去采集最基本的高精度的，這個我們認(rèn)為非常重要的一層。另外是適合于車的應(yīng)用，車?yán)锩嬗袛z像頭、有雷達(dá)、有傳感器，它要不僅僅通過高精度地圖知道原始信息以外，它還要知道我在這個情況下發(fā)生了什么，因為我的眼睛看到的，能夠用我鼻子聞到的是不一樣的，我們需要用傳感器特征的一些信息作為地圖的單獨圖層。

　　我們還有雷達(dá)，雷達(dá)的話是非常的可以保證高的環(huán)境融合性，直接照射，包括我們下雪看不到車道線，我們雷達(dá)看到的是車周圍的基礎(chǔ)設(shè)施包括燈燭這樣子，我們的精度可以做到的。我們可以通過雷達(dá)探測到的信息上傳到云端，這個時候其實有很多主機廠可以用我們的雷達(dá)，它可以從應(yīng)該把這信息找到進(jìn)行它的定位。這樣的話第一它可以更快的推廣，另外一方面也可以把高精度地圖更快的產(chǎn)生出來，剛才談到眾包，這樣的話會大大減少對圖商的一些成本要求，我們這個其實也是今年開始合作，我們希望是在今年年底會把這個方案能夠落地。然后是在2019年、2020年真正的運用這個事情。

　　劉時笑：但是需要未來車?yán)锎钶d你們最新的一套雷達(dá)。

　　蔡旌：因為我們現(xiàn)有雷達(dá)點云還不夠豐富，但是多裝幾個雷達(dá)可能會好很多，但是以后雷達(dá)的話不管是我們家的或者其他家的，雷達(dá)的成本會下降的，它的性能會越來越好。

　　劉時笑：時間應(yīng)該差不多了，OK，簡單地總結(jié)一下。雖然我們現(xiàn)在在一個討論空間大數(shù)據(jù)的場合去討論自動駕駛這個問題，但是在我看來這兩者其實是分不開的，因為包括未來的智能駕駛，其實它都是一個涉及空間的概念，包括之前也有像您說未來的自動駕駛車它就是一個移動的空間。所以從這個角度上來想的話，其實這兩個東西是有非常密切關(guān)系的，包括剛才大家也提到高精度地圖是自動駕駛里面多地的一個非常必不可少的環(huán)節(jié)，所以說非常感謝大家能在這么一個場合去關(guān)注自動駕駛，關(guān)注智能駕駛的話題，當(dāng)然我們肯定也會在未來看到越來越多的關(guān)于自動駕駛、關(guān)于高精度地圖這方面的一些新的新聞、新的動向，當(dāng)然其中很有可能就來自于我們臺上在坐的這幾家公司。所以還是希望大家能夠繼續(xù)的多多支持、多多關(guān)注自動駕駛領(lǐng)域。因為怎么說呢?其實它并不是一個非常虛幻飄渺的東西，包括智行者，我們已經(jīng)體驗到智行者在封閉區(qū)域里面測試的東西，所以其實它離我們的生活真的是越來越近了。所以大家每個人可能在面對幾萬億市場的時候，可能都會從各自的角度上看到一些不一樣的東西，但是希望大家能明白的是智能駕駛或者是自動駕駛一定是未來或者說短時間內(nèi)可以讓大家看到的一個東西，那也謝謝臺上的四位嘉賓跟我們一起進(jìn)行圓桌的討論。謝謝!