GMIC圆桌论坛：智能驾驶需要专业的芯片

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Gmic2018全球人工智能领袖峰会今天进入第二天。在上午举行的“智能驾驶的今天和未来”圆桌论坛上，零点副总裁吴强、momentaceo曹旭东和图森互联网联合创始人郝建安从企业家的角度分享了他们的观点。

智能驾驶需要专业芯片

在谈到我国智能驾驶的发展水平时，吴强表示，在目前智能驾驶涉及的主要领域中，车载智能在我国仍然发展良好，主要包括信息处理、系统平台、语音交互、车载网络等。

就处理器芯片而言，优势仍然掌握在美国传统技术巨头手中。但这并不是说在中国没有机会，因为智能驾驶的芯片还在快速迭代的过程中，而且每一个都有自己的特点。

智能驾驶汽车的地区差异很大，特别是中国的驾驶环境非常复杂，在路况、停车和驾驶习惯上有很大的特殊性，这使得国外企业很难在中国提供智能驾驶。中国本土企业获得了巨大优势。

因此，中国初创企业可以在自己的领域进行探索。

吴强认为，智能驾驶需要一个专业的芯片，而不是基于现有的gpu等芯片架构，因为智能驾驶芯片运行环境的复杂性远远大于传统芯片，它需要面对环境完全开放、没有规则、信息不完整等棘手问题，更重要的是，智能驾驶不能出错。

对此，吴强给出了自己的策略，即不与传统芯片巨头竞争，而是从算法和计算机架构方面入手，“场景决定算法，算法决定架构”。充分发挥本地化优势，充分利用中国提供的最丰富、最大的数据。

智能驾驶最大的困难是安全

曹旭东的momenta算法系统，他认为智能驾驶最困难的部分是安全，而他们的解决方案是众包。通过帮助商业车队成为一个安全团队，我们可以获得大量的数据来反映一些算法的缺点。

另一方面，通过预安装渠道，根据责任界定的不同阶段评估接管的频率。谷歌在这方面是最先进的，已经能够每6000公里接管一次。相比之下，特斯拉每15公里就接管一次。

但这不是绝对的。特斯拉每15公里就接管一次，因为这是在北京进行的路试，而北京的驾驶习惯只允许高频接管。

这涉及到多维优化的问题。根据不同地区的具体情况，不同的驾驶员，不同的交通规则，不同的社会驾驶习惯等。软件、算法和姿态策略应特别优化。

商用车辆是智能驾驶的另一种方式

虽然大多数人关注无人驾驶汽车，但也有人关注tob领域，即商用车辆的智能驾驶领域。郝建安的图森公司将在未来对高速l4无人驾驶卡车进行细分。

郝建安说，商业用途和乘客用途是tob和toc的区别。商用车包括货运和出租车，它们的利润来自运营，例如将货物运送到目的地，这是商用车的目的。它比乘用车更容易普及，因为商用车比向公众推广更方便，只要它们能说服合作伙伴和客户。

另一个纬度是卡车和汽车的区别。大型汽车和小型汽车的运行场景有很大的不同。汽车更多地在城市路段或城乡结合部出租，而卡车主要承担干线物流，因此驾驶场景的复杂性应该稍微降低，并且更容易推进。

智能驾驶是一条漫长的道路，但它充满希望。这是百年一遇的参与整个行业创新和重建的机会。我希望中国的智能驾驶企业能够抓住这个机会，成为这个时代的赢家。