自动驾驶三大难题：技术成熟度、法规容忍度、成本接受度 |《新程序员》

去年年底，湖南（长沙）批准建立国家汽车互联网试验区。道路第一，快速闭环，是具有长沙特色的智能驾驶实践。作为首选，去年实施了主动优先公交系统，道路上有2000多辆智能网络公交车，覆盖了70多条公交线路。长沙智能驾驶研究所作为长沙智能驾驶研究所参与规划布局和技术实施的全过程，如何推进这一过程？

作者 | 木易

出品 | 新程序员

20世纪80年代，马伟在英国获得语音信号处理博士学位，然后去硅谷做手机芯片、汽车电子和解决方案。DSP特殊处理器的架构设计和工具链。在美国半导体到德州仪器期间，马伟在中央研究所工作，负责孵化新技术和新产品。

从美国回到中国后，他没有选择北京、上海、广州、深圳等产业和人才集聚的一线城市，而是来到了革命火种的发源地长沙。他说：我特别喜欢长沙人的‘霸道、耐心、痛苦’。正是这种精神才能克服需要十多年技术沉淀期的持久战。

然而，精神鼓励事业的概念是重要的，但它是必要的和不充分的条件。最后，利用马伟决心选择长沙的支点，是他与李泽祥教授的对话。由于熟悉这样一位新技术企业家孵化的领导者，马伟在回到中国之前就构思了智能驾驶的未来蓝图。

当蓝图实施时，长沙建成了最大的无人驾驶汽车试验场，7辆智能驾驶汽车.循环技术验证在8公里的试车场进行，双百-100公里高速公路 100公里的城市智能交通也可以完成。在正在建设的市场闭环中，也可以实施主动优先公交系统。

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精神、蓝图和实践——长沙建设智能驾驶城市不可或缺。马伟与长沙与智能驾驶的不解之缘终于孕育了长沙智能驾驶研究院。

长沙智能驾驶研究所联合创始人CEO 马潍

马伟是西安电子科技大学的学士、硕士、英国萨里大学的博士。他在硅谷有20多年的技术研发和运营管理经验。2017年，他回国联合成立长沙智能驾驶研究院有限公司。作为世界领先的商用车自动驾驶技术和产品提供商，公司荣获2020福布斯中国高增长瞪羚企业名单等20多项国内外荣誉。马伟博士也被长沙认定为国家领先人才。

天翻地覆之前，首先要耐得烦

互联网是21世纪前十年最成功的技术。在大洋彼岸信息高速公路的触动下，三个年轻人成就了未来的三大互联网巨头。但在浪潮下，暗流也在涌动。

1999年，刘庆峰在中国科技大学成立了科技大学讯飞。几年后，在祖国南部边境，王涛在香港科技大学学习期间遇到了李泽祥。基于老师的鼓励和支持，他在深圳创大疆。

之后，李泽湘教授带领他的风险投资团队继续在硬科技创业和智能制造业输血，孵化出李群自动化、逸动科技、云鲸智能等被寄予独角兽厚望的初创企业。

看着李教授在新技术孵化中取得的丰硕成果，马伟觉得国内产业的发展已经进入了无人区和深水区，模仿模式已经被新的创新理念所取代。李泽祥教授一直强调，许多创业概念已经进入了无人区。一场大革命正在发生，这将导致产业链的剧烈变化。我们不应该是旁观者，而应该致力于做完全不同的事情，改变世界。马伟说。

在选址长沙的问题上，他认为首先在于湖湘文化敢为人先的特点，需要霸得蛮、耐得烦、吃苦才能做到这一点。在这三个品质中，耐心尤为重要:

“创业有很多不确定性，有的人可能两年就成功了，有的人20年都不成。‘耐得烦’很多人做不到，一开始很有激情，但能不能持续，是创业能否成功的关键。”

除了精神考虑，智能驾驶创业所需的客观环境也非常严格。事实上，与配套设施更加完善、汽车工业更加发达的一线城市相比，长沙整体处于劣势。但在智能驾驶领域，长沙走在了前列。湖南湘江新区智能系统测试区自2016年长沙市规划建设以来，一期建成14个.9公里测试道路和1230亩封闭测试场地为智能驾驶产业的发展奠定了坚实的基础。

此外，从人才的角度来看，虽然大多数人的首选仍然是北京、上海、广州和深圳，但在最新的研究报告中，长沙成功地被选为毕业生最受欢迎的十大城市。CSDN据用户统计，长沙本地人工智能（AI）应用开发人才储备排名第一。长沙作为中国十大幸福城市之一，具有良好的硬件环境和软件条件。

在马伟看来，长沙的低房价也为毕业生的青睐做出了巨大贡献。生活的焦虑相对较小：那些没有恒定生产和毅力的人，只有人才能做到。对大多数人来说，能够冷静下来做事的主要保证是生活的稳定。当我第一次去硅谷时，房子很便宜。近几十年来，硅谷已经发展成为世界科技的顶端。良好的生活环境是留住人才的重要保障。

在教育配套设施方面，长沙在人才输出方面非常强大。985和211，包括中南大学、湖南大学、国防科技大学和湖南师范大学，都在为行业输送技术人才。

马伟说：因此，是长沙人的精神、产业配套设施，再加上人才供给，让我们最终决定在长沙扎根。

长沙经验:以路为先，快速闭环

在人工智能技术的成熟曲线上，无人驾驶和通用人工智能被列为十多年来获得主流接受的技术。然而，由于汽车行业规模庞大，坚持核心技术自主化的道路，为许多软件和传统汽车公司进入这一领域提供了巨大的机遇。

自动驾驶技术可以解决许多行业的痛点。此外，人工智能和深度学习取得了革命性的进步，这使我们敢于再次尝试以前不敢做或不能做的事情。马伟说，他为什么选择成立长沙智能驾驶研究所。

除了环境和技术上的突破，还有一个非常重要的原因，那就是李泽湘教授正在推广的新工程教育。具体来说，要培养科技结合、工程交叉、工程渗透的新型人才。

在各种考试和高考的竞争下，许多人的兴趣被抹去了。如何为年轻人创造一个充分发挥创造力的环境也是我们成立长沙智能驾驶研究所的初衷之一。

自2017年研究院成立以来，长沙已经走过了近四年的11.0技术闭环、2.工程闭环及3.零市场闭环三个阶段。

事实上，虽然车路协调是研究所成立时制定的策略，但产品，尤其是爆炸性产品，在动态中逐步探索。是什么样的产品能率先落地，先发展车联网还是自行车智能，这不仅是国内面临的问题，也是美国和日本早期尝试的问题。经过20多年车联网的不成功尝试，美国智能驾驶公司以自行车智能为主要方向。

如何制定我们的发展方向？在长沙市政府和新区的统一安排和部署下，在长沙智能驾驶研究所和长沙当地一些智能驾驶企业的共同努力下，最终制定了道路第一、快速闭环的着陆策略。其中，闭环反馈可以说是长沙的特点。

首先，最重要的是技术验证。如何通过可控的环境快速闭环，在各种道路协调场景中找到存在的风险点，是第一年解决的问题。2018年，长沙建成最大的无人驾驶汽车试验场，7辆高档智能驾驶汽车.循环技术验证在8公里的试车场进行。

在小范围内得到技术验证后，第二步从交通的角度切入。主要包括两个方面，也称为“双百”——100公里高速 城市智能交通100公里，称为工程闭环，包括施工、安装、验收、车辆与道路的协调等。

在技术验证和工程闭环的基础上，进入市场闭环。市场验证需要更多的维度，包括如何的维度，包括如何切入更具市场价值的领域，生产具有经济价值的产品和解决方案。其中，去年实施了主动优先公交系统，道路上有2000多辆智能网络公交车，覆盖70多条公交线路，见图1。

图1长沙智能驾驶研究院自主研究主动公交优先系统

闭环反馈有什么作用？马伟认为，发现问题的本质是确认痛点：公交信息化和物联网并不是一种新的商业形式。他们中的许多人安装了各种设备，但其作用主要是监控或监督，对驾驶的指导远远不够。同时，考虑到智能应用场景的包容性，我们从公交车开始，在单点、完成性和优化性能的闭环动态过程中发现了一、二、三阶痛点。最后，挖掘‘优先’是关键。”

基于此，长沙智能驾驶研究院采用最新国家标准，通过道路协调5.9G频率和红绿灯互联，使信号灯动态优先放行公交车。最终效果明显，不仅避免了公交专用建设的大规模投资，而且大大提高了公交运营效率。

去年年底，湖南(长沙)被批准建国家车联网试验区。至于哪些经验可以推及全国，马潍博士认为“快速闭环”已经得到初步验证，各地可以结合本地区实际情况落地实践。第二点是以路为先。美国选择汽车的主要原因是路基老损坏，难以修复。我们的道路很新，预埋了光纤，改造成本低。最后，我们应该鼓励孵化创业公司，提供更多的新产品和新思刚性需求。

既不能只谈技术论，也不能只谈场景

谈到目前困扰智能驾驶的三大问题，马伟认为技术成熟度仍然是首要问题：

即使人脸识别和新闻推送技术应用的成熟度低于100%，也可能有95%或97%，可能会少抓一个人或少推一条信息，但可以补救。智能驾驶完全不同，因为技术容错率无限接近0，与生命安全有关。目前，我行业达成的一致标准是99.999%，需要6个9，即百万分之一。

了减少错误率，以数据驱动作为发展路线的公司一般会采用大量实际路测和模拟仿真来获得各种场景数据，Waymo在山景城、凤凰城等地已经完成了数千万英里的路测，模拟则高达数百亿英里。随着数据量的增加会不断收敛，但究竟在什么时候达成真正意义上的合规安全，还有很大的不确定性。

“从我们实践得出的体会是，当然希望用最顶尖的技术解决最困难的问题，但需要确定这最后1%的坑有多大。如果这个不确定性大概率在短期内解决不了，有没有托底方案？比如，我们给无人车做了两套托底方案：

当安装了视觉的汽车可能仍然“看不清”，首先，在道路上安装摄像头和传感器，这样就做到了车路协同；其次是人工接管，作为自动驾驶的托底方案，一台远程接管设备可以管理多至十台自动驾驶车辆，当出现自动驾驶无法处理的状况，能够进行远程人工接管。”

第二个问题是法规的容忍度，我国的智能驾驶立法工作启动较晚，但从2016年制定“智能网联汽车公共道路测试的管理规范”开始，到去年发布《公路工程适应智能驾驶附属设施总体技术规范》，标志着智能驾驶规范的国家标准即将出台。

第三个问题是成本的接受度，如何达到供应端和需求端的平衡。既不能陷入“唯技术论”，也不能只谈场景。唯技术论会导致不能落地、纸上谈兵，只谈场景又容易陷入完全市场驱动的陷阱，靠补贴掩盖价值的缺失。“像共享单车，确实是很好的应用场景，但技术门槛太低，市场进入者过多，反而陷入到无序和混乱的竞争中”。

具体到技术细节，长沙智能驾驶研究院近年做出的核心突破集中在感知层和重卡的控制层。在深度学习算法基础上，实现了立体视觉的三维场景重构和小目标检测。

如何实现整体感知，见图2：

由激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达和摄像头支持的多传感器融合感知算法，可实现矿卡周边360度、前方150米、两侧50米、后方30米范围内的物体全覆盖识别；

激光雷达和GPS的融合定位方案，通过对各定位算法质量评价和动态融合，在卫星定位系统受到干扰，信号丢失的情况下，实现厘米级定位。

“城市道路无人驾驶检测的标的物是人或车，但我们的主要应用场景之一是矿区。有小石头之类的障碍物就可能造成翻车、爆胎的严重后果。基于小目标检测，就可以避免这个问题。”马潍继续表示，相较而言，“控制”是商用车技术落地的老大难，车身很大很重，载重可能不平衡，即使这次控制好，能够顺利换车道，下次可能尾巴就转不过来。为了解决这个难题，长沙智能驾驶研究院在算法仿真上做了很多工作，也希望和业界进行更多的交流。

对于如何解决技术难题和坚定产业信心，马潍表达了对开发者的建议和期许：

就像通信和互联网都曾做过技术落地的主战场，未来50年的主战场是智能化，最大的应用端除了手机和PC，目前尚待爆发的就是汽车。大家要有信心，坚信“软件赋能汽车”的未来前景。

前景可期，但切忌盲目乐观。作为智能技术最具挑战的落地终端，对于新人来说非常考验学习能力，对新的工具能否迅速掌握，对新的库能不能深入理解都决定了能否真正做好这项工作。

产业界要求效率和优化，程序开发出来之后能否迅速部署到车规级算力平台？嵌入式算力平台的计算体系和架构非常复杂，多达几百个内核，很多工具自动编译利用率又不够高，我们能不能做出来真正有竞争力的算法？这些技术难题都是做智能驾驶的开发者需要直面的问题。

“当然，软件领域也非常多，开源也是一个很好的方向。现在正值毕业季，非常希望优秀的年轻人加入到我们公司，加入到这个行业，这是个非常好的行业。”马潍最后表示。

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