2017，汽车行业历经了自动驾驶技术冲击下如火如荼的革新的一年。传统汽车范畴，车企、Tier 1纷繁跨界协作，经过资本、新技术规划寻求转型；新兴市场，大批自动驾驶新创涌入，掩盖产业链各个环节；传感器、芯片等下游产业，技术减速迭代，壁垒逐步构成……这股热度一路升温，直到刚刚过来的2018年CES展会依旧丝毫不减。
所以如今，是时分把参与这场推进全球汽车和出行产业革新的企业、学者、研讨人员、技术领军人物都聚集在一同了。
1月16日，由雷锋网·新智驾主办的GAIR 硅谷智能驾驶峰会如期在美国加州Palo Alto举行。 7场主题演讲，2个圆桌论坛，18位嘉宾齐聚，自动驾驶「关键环节」个人亮相：掩盖范畴包括且不限于激光雷达、新型毫米波雷达、高精地图、模仿器、CV 算法、嵌入式芯片等等。
横跨中美两地的顶尖自动驾驶从业者在现场停止了分享和交流，嘉宾们从 DARPA 应战赛开端，讲述了计算机视觉在自动驾驶的使用史、激光雷达的退化史，更有在自动驾驶技术单点打破的新创公司分享他们在不同范畴对新技术、新架构和新形式的考虑和探究经历。
雷锋网·新智驾将本次会议嘉宾演讲的精彩内容片段编辑整理如下，先让我们一同回忆GAIR硅谷智能驾驶峰会的全天亮点集锦。
Adrian Kaehler，原DARPA冠军战队成员
身为 2005 年 DARPA 自动驾驶应战赛冠军斯坦福车队的中心成员，见证自动驾驶十几年开展的 Adrian Kaehler 作为此次峰会的收场嘉宾再适宜不过。
Adrian 思绪矫捷，语速极快，在无限的工夫内，他总是能给出更密集的观念与见地。40 分钟的演讲中，他简直带观众重温了一遍自动驾驶和 CV 开展史，而这之中，“LIDAR”和“camera”则是呈现频率最高的词汇。
Adrian 是 CV 范畴的相对威望，DARPA 应战赛时，他担任的便是“Stanley”的 CV 模块开发，他盛赞特斯拉 Autopilot 的视觉方案，也分享了摄像头开展需求关注的几小气向。
在 Adrian 看来，要克制自动驾驶的一切成绩绝非一朝一夕之功，但这项技术的很多重要环节曾经失掉很好地处理。
关于如何尽能够发掘和完善摄像头功用，进一步推进自动驾驶的落地，每团体都在寻觅答案，而这一次，Adrian 的答案格外长，也格外详细。
喻杰，上汽硅谷创新中心
上海汽车集团硅谷创新中心自动驾驶资深经理喻杰博士分享了上汽在自动驾驶范畴的愿景。
作为国际车企第一梯队外面的主机厂，上汽将“电动化”、“网联化”、“智能化”和“共享化”贯串了将来整个开展战略。
喻杰分享的两个趋向是：在不久的未来，新型的自动驾驶平台和嵌入式处理方案将使得Level 2/Level 3（SAE）自动驾驶功用变得愈加普及；而Level 4/Level 5 级别自动驾驶则最先能够在挪动出行共享方面落地。
上汽创新中心的目的则是经过与学术界和协作同伴的严密协作，打造先进的自动驾驶技术。例如已知的是目前上汽与UC 伯克利、MIT、斯坦福等高校协作，同时上汽也是Mcity和NREC的成员之一。
最初，作为国际自主品牌不容无视的重要力气，上汽表示有才能为客户带来不同级别的自动驾驶技术。
谷俊丽，小鹏汽车
去年下半年，谷俊丽完成了从特斯拉Autopilot机器学习担任人到小鹏汽车自动驾驶副总裁的身份转型，正式参加小鹏至今还不到三个月工夫，如今，谷再次重返曾征战过的硅谷停止地下演讲。
在谷俊丽看来，自动驾驶零碎的“类人化”设计，以及对不同驾驶环境、天文属性乃至社会法规的自顺应是十分关键的。所以，自动驾驶零碎的演化和训练需求树立一个基于人工智能的零碎演化闭环，其中包括：云端、部署，以及数据基因组，其中数据基因组保证了算法演进的齐备性和平衡性。
自动驾驶零碎的部署框架自上而下包括三层：第一层，驾驶数据库和AI算法、软件；第二层，云端的训练和部署；第三层，车内高功能计算引擎。
经过这种方式，小鹏正构建一种AI赋能下的片面自动驾驶战略，据谷俊丽泄漏，小鹏汽车的L3级驾驶辅佐产品将部署包括自动泊车、高速路自动超车、AEB等功用。而L4级（SAE）自动驾驶产品将脱胎于更创新的AI算法研发，完成特殊场景下的完全自动驾驶。
王京傲，百度Apollo
16.5 万行代码，每季新增 6.5 万行代码。在 GitHub 上，Apollo 开源代码被开发者「fork」超越 1800 次。这是百度 Apollo2.0 的最新效果。
百度 Apollo 平台研发担任人王京傲以硅谷外地自动驾驶创业公司 AutonomouStuff 为例解读了 Apollo 的开放性、灵敏性和易用性。此前，AutonomouStuff 曾运用 Apollo1.0 开放的才能，三天改装出循迹自动驾驶汽车。而这一次，AutonomouStuff 在一周内将车辆晋级为「Apollo2.0 版本」，已可以完成昼夜复杂城市路途自动驾驶。
王京傲还引见了 Apollo Pilot 与奇瑞、金龙以及面向残障人群的出行效劳商 Access LA 等协作同伴的落地使用效果，涵盖了乘用车、公共巴士和共享交通效劳等多种场景。他表示，「Apollo2.0 在将来将推出更多的场景化、商业化的无人驾驶处理方案。」
目前 Apollo2.0 曾经片面支持 Intel、NVIDIA、NXP、Renasas 四大主流计算平台。将来将推出更低本钱的传感器方案，支持小型巴士、SUV、卡车等更多的参考车型。
Mircea Gradu，Velodyne Lidar
说激光雷达是自动驾驶范畴的半壁江山一点都不为过。“ When Others can't，LiDAR can.”Velodyne LiDAR 的 CQO Mircea Gradu（也是往年SAE 2018主席）在发言上表示。
2005年，David Hall 创造了3D激光雷达。2007 年，Velodyne 成为 DARPA 应战赛供给商，当年6支队伍完成应战：一支队伍基于视觉技术，另外五支队伍全是基于激光雷达。
最终竞赛后果是：第一、二名辨别由卡耐基梅隆大学、斯坦福大学包揽，他们事先运用的正是 Velodyne 的激光雷达。后来这两所大学一切的科研人员全被谷歌挖走。而 Velodyne 最后在无人驾驶范畴的影响力就是由这两所大学树立起来的。
如今，Velodyne的激光雷达产品的使用范畴十分普遍：汽车（挪动出行，自动驾驶）、无人机、测绘、安防、工业等范畴。
Anca Dragon，UC Berkeley
关于 Anca Dragan 的头衔，随手可以列出的便有几个，她是加州大学伯克利分校电子工程与计算机迷信助理教授，是福布斯罗马尼亚 30 岁以下精英当选者，也是 UC Berkeley InterACT 实验室的指导者。
人车交互是 Anca 此次演讲的主题，也是她不断以来的研讨重心。如何让机器更好天文解人，这个听起来似乎陈词滥调的成绩，却远远没有失掉最“智能”的应对。Anca 以为，在机器与人的博弈中，前者不只要了解人的行为，更要了解人的动机、了解人的心情，由此才干对整个场景做出更精确的预判——像人一样。
演讲舞台于 Anca 而言俨然是 UC Berkeley 的讲台。在此，她举出少量场景案例与数学模型，详细剖析了如何让汽车片面了解“人”这一驾驶决策中的最大变量，并与后者完成平安、高效的最优交互。
Chris Heiser，Renovo.auto
Renovo.auto（下称Revono）是2010年在加州Campbell成立的一家新创公司。不同于其他大少数公司开发能让汽车了解周边环境并在街道上自主行驶的AI算法，Revono的重点是要为将来自动驾驶行业打造一个平安的、开放的、高功能的、可晋级的使用接口，让其他公司只需在下面停止复杂的功用组装，就可以顺利完成自动驾驶功用。
机器人出租车作为将来最廉价的、最平安的、最方便的交通方式，估计到2030年，在美国的市场到达数以万亿，并占据郊区内95%的里程。
Revono研发的操作零碎AWare，可整兼并管理一切自动驾驶车队所需软件和效劳，到达ISO规范的平安性和可操作性。Revono希望将AWare打形成全球抢先的、专注自动挪动方面的操作零碎，并在2025年能为全世界大局部机器人出租车提供效劳。
针对将来商业落地的形式，Revono表示，相比公家购置，高本钱的自动驾驶零碎会在机器人出租车方面优先完成商业化。
以上为7位讲者的技术分享，两场圆桌讨论也异样精彩。更多峰会内容，请关注雷锋网
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