2017，汽車行業(ye) 曆經了自動駕駛技術衝(chong) 擊下如火如荼的變革的一年。傳(chuan) 統汽車領域，車企、Tier 1紛紛跨界合作，通過資本、新技術布局尋求轉型；新興(xing) 市場，大批自動駕駛新創湧入，覆蓋產(chan) 業(ye) 鏈各個(ge) 環節；傳(chuan) 感器、芯片等上遊產(chan) 業(ye) ，技術加速迭代，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(hui) 仍舊絲(si) 毫不減。

所以現在，是時候把參與(yu) 這場推動全球汽車和出行產(chan) 業(ye) 變革的企業(ye) 、學者、研究人員、技術領軍(jun) 人物都聚集在一起了。

1月16日，由雷鋒網·新智駕主辦的GAIR 矽穀智能駕駛峰會(hui) 如期在美國加州Palo Alto舉(ju) 辦。7場主題演講，2個(ge) 圓桌論壇，18位嘉賓齊聚，自動駕駛「關(guan) 鍵環節」集體(ti) 亮相：覆蓋領域包括且不限於(yu) 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(liang) 地的頂尖自動駕駛從(cong) 業(ye) 者在現場進行了分享和交流，嘉賓們(men) 從(cong) DARPA 挑戰賽開始，講述了計算機視覺在自動駕駛的應用史、激光雷達的進化史，更有在自動駕駛技術單點突破的新創公司分享他們(men) 在不同領域對新技術、新架構和新模式的思考和探索經驗。

雷鋒網·新智駕將本次會(hui) 議嘉賓演講的精彩內(nei) 容片段編輯整理如下，先讓我們(men) 一同回顧GAIR矽穀智能駕駛峰會(hui) 的全天亮點集錦。

Adrian Kaehler，原DARPA冠軍(jun) 戰隊成員

身為(wei) 2005 年 DARPA 自動駕駛挑戰賽冠軍(jun) 斯坦福車隊的核心成員，見證自動駕駛十幾年發展的 Adrian Kaehler 作為(wei) 此次峰會(hui) 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(nei) ，他總是能給出更密集的觀點與(yu) 見解。40 分鍾的演講中，他幾乎帶觀眾(zhong) 重溫了一遍自動駕駛和 CV 發展史，而這之中，“LIDAR”和“camera”則是出現頻率最高的詞匯。

Adrian 是 CV 領域的絕對權威，DARPA 挑戰賽時，他負責的便是“Stanley”的 CV 模塊開發，他盛讚特斯拉 Autopilot 的視覺方案，也分享了攝像頭發展需要關(guan) 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，但這項技術的很多重要環節已經得到很好地解決(jue) 。

關(guan) 於(yu) 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(ge) 人都在尋找答案，而這一次，Adrian 的答案格外長，也格外具體(ti) 。

喻傑，上汽矽穀創新中心

上海汽車集團矽穀創新中心自動駕駛資深經理喻傑博士分享了上汽在自動駕駛領域的願景。

作為(wei) 國內(nei) 車企第一梯隊裏麵的主機廠，上汽將“電動化”、“網聯化”、“智能化”和“共享化”貫穿了未來整個(ge) 發展戰略。

喻傑分享的兩(liang) 個(ge) 趨勢是：在不久的將來，新型的自動駕駛平台和嵌入式解決(jue) 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麵落地。

上汽創新中心的目標則是通過與(yu) 學術界和合作夥(huo) 伴的緊密協作，打造先進的自動駕駛技術。例如已知的是目前上汽與(yu) 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。

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

穀俊麗，小鵬汽車

去年下半年，穀俊麗(li) 完成了從(cong) 特斯拉Autopilot機器學習(xi) 負責人到小鵬汽車自動駕駛副總裁的身份轉型，正式加入小鵬至今還不到三個(ge) 月時間，如今，穀再次重返曾征戰過的矽穀進行公開演講。

在穀俊麗(li) 看來，自動駕駛係統的“類人化”設計，以及對不同駕駛環境、地理屬性乃至社會(hui) 法規的自適應是非常關(guan) 鍵的。所以，自動駕駛係統的演化和訓練需要建立一個(ge) 基於(yu) 人工智能的係統演化閉環，其中包括：雲(yun) 端、部署，以及數據基因組，其中數據基因組保證了算法演進的完備性和均衡性。

自動駕駛係統的部署框架自上而下包括三層：第一層，駕駛數據庫和AI算法、軟件；第二層，雲(yun) 端的訓練和部署；第三層，車內(nei) 高性能計算引擎。

通過這種方式，小鵬正構建一種AI賦能下的全麵自動駕駛戰略，據穀俊麗(li) 透露，小鵬汽車的L3級駕駛輔助產(chan) 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(chan) 品將脫胎於(yu) 更創新的AI算法研發，實現特殊場景下的完全自動駕駛。

王京傲，百度Apollo

16.5 萬(wan) 行代碼，每季新增 6.5 萬(wan) 行代碼。在 GitHub 上，Apollo 開源代碼被開發者「fork」超過 1800 次。這是百度 Apollo2.0 的最新成果。

百度 Apollo 平台研發負責人王京傲以矽穀當地自動駕駛創業(ye) 公司 AutonomouStuff 為(wei) 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(nei) 將車輛升級為(wei) 「Apollo2.0 版本」，已能夠實現晝夜簡單城市道路自動駕駛。

王京傲還介紹了 Apollo Pilot 與(yu) 奇瑞、金龍以及麵向殘障人群的出行服務商 Access LA 等合作夥(huo) 伴的落地應用成果，涵蓋了乘用車、公共巴士和共享交通服務等多種場景。他表示，「Apollo2.0 在未來將推出更多的場景化、商業(ye) 化的無人駕駛解決(jue) 方案。」

目前 Apollo2.0 已經全麵支持 Intel、NVIDIA、NXP、Renasas 四大主流計算平台。未來將推出更低成本的傳(chuan) 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域的半壁江山一點都不為(wei) 過。“ When Others can't，LiDAR can.”Velodyne LiDAR 的 CQO Mircea Gradu（也是今年SAE 2018主席）在發言上表示。

2005年，David Hall 發明了3D激光雷達。2007 年，Velodyne 成為(wei) DARPA 挑戰賽供應商，當年6支隊伍完成挑戰：一支隊伍基於(yu) 視覺技術，另外五支隊伍全是基於(yu) 激光雷達。

最終比賽結果是：第一、二名分別由卡耐基梅隆大學、斯坦福大學包攬，他們(men) 當時使用的正是 Velodyne 的激光雷達。後來這兩(liang) 所大學所有的科研人員全被穀歌挖走。而 Velodyne 最初在無人駕駛領域的影響力就是由這兩(liang) 所大學建立起來的。

如今，Velodyne的激光雷達產(chan) 品的應用領域非常廣泛：汽車（移動出行，自動駕駛）、無人機、測繪、安防、工業(ye) 等領域。

Anca Dragon，UC Berkeley

關(guan) 於(yu) Anca Dragan 的頭銜，隨手可以列出的便有幾個(ge) ，她是加州大學伯克利分校電子工程與(yu) 計算機科學助理教授，是福布斯羅馬尼亞(ya) 30 歲以下精英入選者，也是 UC Berkeley InterACT 實驗室的領導者。

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(ge) 聽起來似乎老生常談的問題，卻遠遠沒有得到最“智能”的應答。Anca 認為(wei) ，在機器與(yu) 人的博弈中，前者不僅(jin) 要理解人的行為(wei) ，更要理解人的動機、理解人的情緒，由此才能對整個(ge) 場景做出更準確的預判——像人一樣。

演講舞台於(yu) Anca 而言儼(yan) 然是 UC Berkeley 的講台。在此，她舉(ju) 出大量場景案例與(yu) 數學模型，詳細分析了如何讓汽車全麵理解“人”這一駕駛決(jue) 策中的最大變量，並與(yu) 後者實現安全、高效的最優(you) 交互。

Chris Heiser，Renovo.auto 

Renovo.auto（下稱Revono）是2010年在加州Campbell成立的一家新創公司。不同於(yu) 其他大多數公司開發能讓汽車理解周邊環境並在街道上自主行駛的AI算法，Revono的重點是要為(wei) 未來自動駕駛行業(ye) 打造一個(ge) 安全的、開放的、高性能的、可升級的應用接口，讓其他公司隻需在上麵進行簡單的功能組裝，就可以順利實現自動駕駛功能。

機器人出租車作為(wei) 未來最便宜的、最安全的、最方便的交通形式，預計到2030年，在美國的市場達到數以萬(wan) 億(yi) ，並占據市區內(nei) 95%的裏程。

Revono研發的操作係統AWare，可整合並管理所有自動駕駛車隊所需軟件和服務，達到ISO標準的安全性和可操作性。Revono希望將AWare打造成全球領先的、專(zhuan) 注自動移動方麵的操作係統，並在2025年能為(wei) 全世界大部分機器人出租車提供服務。

針對未來商業(ye) 落地的模式，Revono表示，相比私人購買(mai) ，高成本的自動駕駛係統會(hui) 在機器人出租車方麵優(you) 先實現商業(ye) 化。

以上為(wei) 7位講者的技術分享，兩(liang) 場圓桌討論也同樣精彩。更多峰會(hui) 內(nei) 容，請關(guan) 注雷鋒網·新智駕後續的深度內(nei) 容和報道。