數字綠土趙寶林：智能駕駛四大核心技術有待突破

6月17日，第一電氣網舉辦了以“智能汽車的先進之路”為主題的第四期系列沙龍，探討汽車智能化的發展現狀以及未來無人駕駛應用的影響因素。有限公司副總裁趙寶林以無人駕駛核心技術為切入點，探討了現階段更具意義的智能駕駛應用模式，并預測了未來無人駕駛相關法律和保險的制定形式，以及對解決交通擁堵的積極意義。

趙寶林，北京數字盧氏科技有限公司有限公司副總裁。

智能駕駛需要突破的核心技術

趙寶林表示，無人駕駛主要取決于兩種環境條件，靜態環境識別和動態環境識別。靜態環境識別基本上是道路和道路周圍設施的高精度三維地圖。現在主體正在用測量車掃描道路，它會非常清楚地掃描路邊的輔助設施，甚至斑馬線甚至路標，其精度將達到厘米級。靜態環境建立后，會有一些汽車突然駛來，甚至摩托車在行駛過程中插入，這被稱為動態干擾因素，需要車輛第一時間發現、避開并做出智能駕駛引導決策。

基于這兩個方面，綠獅科技采用的方案基本上是由激光雷達和可見光光學傳感器輔助的。激光雷達非常快速和靈活，主要用于高精度地圖定位和數據采集。在動態環境識別中，第一時間發現目標。當目標出現時，對于機器來說，判斷它是人、摩托車還是汽車。這是可見光傳感器用紋理特征掃描來識別的東西，通過這兩件事來判斷當前的路況，再加上人工智能的操作，來決定下一步的駕駛指導。我們現在所做的主要集中在兩個方面。

基于無人駕駛初期的上述討論，趙寶林表示，智能駕駛的主要核心技術主要包括四個方面：一是傳感器：無人駕駛需要對檢測精度和速度敏感，進一步的檢測需要更豐富的紋理特征和表征信息；第二，數據算法，因為傳感器測量的東西會有一些誤差，如何校準數據，例如，有時機械梁和測試系統之間會有延遲，這段時間會得到周圍數據的補充，這相當于傳感器返回的信號數據處理。這部分非常非常困難；第三，主機制造商對動態目標的判斷和決策是整個無人駕駛的核心；

第四，整機控制，各方面數據回傳，需要結合路況做一些駕駛決策策略。

法律的形成與保險模型的預測

在法律程序中，預計趙寶林將意識到，智能駕駛汽車的技術已經成熟，在法律形成之前，將有大量車輛上路。至于無人駕駛保險，根據法律規定，它可能是法律在某個細節上的具體措施和保障。從這個角度來看，盡管智能駕駛汽車在人工智能下具有很高的智能性，但以目前人類對人工智能的態度，包括一些科幻大片，即使它是智能的，這臺機器仍然會識別出社會學中一個負責任主體的問題。因此，趙寶林認為，不太可能將智能機器視為責任主體，責任主體仍將分配給個人消費者，保險主機制造商可以做一部分，但大主體框架仍將落實到個人和個人。

智能駕駛可能是解決交通擁堵的有效方法。

趙寶林說，在我們的生活環境中，有太多非常規的東西。如果是純智能駕駛，每個人都可以根據大數據分析車輛的實時流量。如果沒有突然的干擾，那么整個車輛控制系統將在全局范圍內平衡負載。事實上，效果是非常明顯的。例如，在互聯網領域，無論是淘寶還是京東，還是6.18或雙11，如此多的網絡流量并沒有被屏蔽，因為它有一個全球系統解決方案。

智能駕駛也是如此。如果是純智能駕駛和大數據，車輛不僅會對周圍的小環境有感知，還會通過結合大數據和其他傳感器對全局有感知。要形成統一調度，基于這種考慮，智能駕駛對緩解交通有很大作用，但前提是在許多地方不應該有人為干預。

最后，關于如何走上智能駕駛無人駕駛最成熟的巔峰，趙寶林表示，這需要從整體環境和系統來考慮。目前，輔助駕駛技術已進入應用階段，但對于無人駕駛的普及應用而言，仍較為保守。6月17日，第一電氣網舉辦了以“智能汽車的先進之路”為主題的第四期系列沙龍，探討汽車智能化的發展現狀以及未來無人駕駛應用的影響因素。有限公司副總裁趙寶林以無人駕駛核心技術為切入點，探討了現階段更具意義的智能駕駛應用模式，并預測了未來無人駕駛相關法律和保險的制定形式，以及對解決交通擁堵的積極意義。

趙寶林，北京數字盧氏科技有限公司有限公司副總裁。

智能駕駛需要突破的核心技術

趙寶林表示，無人駕駛主要取決于兩種環境條件，靜態環境識別和動態環境識別。靜態環境識別基本上是道路和道路周圍設施的高精度三維地圖。現在主體正在用測量車掃描道路，它會非常清楚地掃描路邊的輔助設施，甚至斑馬線甚至路標，其精度將達到厘米級。靜態環境建立后，會有一些汽車突然駛來，甚至摩托車在行駛過程中插入，這被稱為動態干擾因素，需要車輛第一時間發現、避開并做出智能駕駛引導決策。

基于這兩個方面，綠獅科技采用的方案基本上是由激光雷達和可見光光學傳感器輔助的。激光雷達非常快速和靈活，主要用于高精度地圖定位和數據采集。在動態環境識別中，第一時間發現目標。當目標出現時，對于機器來說，判斷它是人、摩托車還是汽車。這是可見光傳感器掃描紋理特征來識別的東西，通過這兩件事來判斷當前的路況，再加上人工智能的操作，來決定下一次駕駛……

指導我們現在所做的主要集中在兩個方面。

基于無人駕駛初期的上述討論，趙寶林表示，智能駕駛的主要核心技術主要包括四個方面：一是傳感器：無人駕駛需要對檢測精度和速度敏感，進一步的檢測需要更豐富的紋理特征和表征信息；第二，數據算法，因為傳感器測量的東西會有一些誤差，如何校準數據，例如，有時機械梁和測試系統之間會有延遲，這段時間會得到周圍數據的補充，這相當于傳感器返回的信號數據處理。這部分非常非常困難；第三，主機制造商對動態目標的判斷和決策是整個無人駕駛的核心；第四，整機控制，各方面數據回傳，需要結合路況做一些駕駛決策策略。

法律的形成與保險模型的預測

在法律程序中，預計趙寶林將意識到，智能駕駛汽車的技術已經成熟，在法律形成之前，將有大量車輛上路。至于無人駕駛保險，根據法律規定，它可能是法律在某個細節上的具體措施和保障。從這個角度來看，盡管智能駕駛汽車在人工智能下具有很高的智能性，但以目前人類對人工智能的態度，包括一些科幻大片，即使它是智能的，這臺機器仍然會識別出社會學中一個負責任主體的問題。因此，趙寶林認為，不太可能將智能機器視為責任主體，責任主體仍將分配給個人消費者，保險主機制造商可以做一部分，但大主體框架仍將落實到個人和個人。

智能駕駛可能是解決交通擁堵的有效方法。

趙寶林說，在我們的生活環境中，有太多非常規的東西。如果是純智能駕駛，每個人都可以根據大數據分析車輛的實時流量。如果沒有突然的干擾，那么整個車輛控制系統將在全局范圍內平衡負載。事實上，效果是非常明顯的。例如，在互聯網領域，無論是淘寶還是京東，還是6.18或雙11，如此多的網絡流量并沒有被屏蔽，因為它有一個全球系統解決方案。

智能駕駛也是如此。如果是純智能駕駛和大數據，車輛不僅會對周圍的小環境有感知，還會通過結合大數據和其他傳感器對全局有感知。要形成統一調度，基于這種考慮，智能駕駛對緩解交通有很大作用，但前提是在許多地方不應該有人為干預。

最后，關于如何走上智能駕駛無人駕駛最成熟的巔峰，趙寶林表示，這需要從整體環境和系統來考慮。目前，輔助駕駛技術已進入應用階段，但對于無人駕駛的普及應用而言，仍較為保守。

標簽：北京發現大眾斑馬

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