雷锋网新智驾按：2018 全球人工智能与机器人峰会（CCF-GAIR）在深圳召开，峰会由中国计算机学会（CCF）主办，雷锋网 (大众号：雷锋网) (大众号：雷锋网)、香港中文大学（深圳）承办，失掉了宝安区政府的鼎力指点，是国际人工智能和机器人学术界、工业界及投资界三大范畴的顶级交流盛会，旨在打造国际人工智能范畴最具实力的跨界交流协作平台。
无论是全球自动驾驶投资的速度放慢还是以市场为主导的自动驾驶第二幕曾经开启，不可否认的是自动驾驶的商业化进程曾经提上了日程。在自动驾驶产业中有很多玩家，来自科研界、传统的主机厂，还有新的造车的企业，还有跨界的科技巨头。作为无人驾驶范畴新锐的企业，Roadstar.ai 不只完成了1.28亿美元A轮融资，创下了自动驾驶公司最大的单笔融资纪录，并且在往年3月完成了深圳西丽路段的测试，验证其了技术的牢靠性。
作为深圳的外乡企业，Roadstar.ai 这一次深度参与了雷锋网承办的 CCF-GAIR 人工智能与机器人峰会，以下是Roadstar.ai开创人兼CEO佟显乔带来主题演讲《如何打造中国特征的自动驾驶处理方案》。
以下是佟显乔演讲全文，雷锋网新智驾停止了不改动原意的编辑：
Roadstar.ai成立于去年5月，是一家十分年老的公司，专注于做L4自动驾驶的公司。从无人驾驶的全球竞争格式来看：在美国是以科技公司为主导，聚焦的是L4往上的自动驾驶技术；在欧洲和日本是以车厂主导，更多是从辅佐级自动驾驶开端往上讨论，走的是首先加重人开车的担负，然后最终到达无人驾驶这样的途径。而中国则是走的比拟前沿，而其中百度是大家比拟熟习的代表，实践上选择的也是直奔L4级自动驾驶。中国的路况比拟复杂，人流量、车流量、以及司机的规则认识等等都和国外状况十分不一样。
Roadstar.ai所聚焦的商业形式出行效劳。目前中国的无人车效劳刚刚开端探究，现实上在美国、日本、欧洲，相似的商业形式、相似的效劳曾经开端运转。
Roadstar.ai的三位开创人，之前都是在美国从事无人驾驶的相关研讨。阅历了一年的工夫，Roadstar.ai从三团体开展到五十多位员工的规模，团队成员次要来自谷歌、苹果、Uber等一线做无人驾驶的公司，大少数是比拟有经历的工程师。Roadstar.ai团队次要散布在深圳和美国硅谷。在往年5月，Roadstar.ai完成了1.28亿美元的A轮融资，此外，我们也发布了一个针对中国路况的自动驾驶的处理方案，我们是全世界第一家完全采用国产传感器的处理方案的公司。
Roadstar.ai的次要优势在于可以用国产的传感器到达十分好的性价比；另外也证明Roadstar.ai可以在中国这样复杂的路况下，用一个低本钱的传感器到达到比拟好的自动驾驶效果的才能。明天，Roadstar.ai的方案大约只要百度方案1/3的价钱，将来方案还有大幅的降价空间，我们以为在2020年每套零碎的方案大约会降到5万人民币以下，届时在法律法规成熟的状况下，无人驾驶的出行效劳就有真正大规模的完成的土壤。
Roadstar.ai的技术方案是多传感器交融的方案，实践也是在世界上一个主流的方案。对无人驾驶或许L4驾驶开展的格式我们是这样判别的，从2007年到2015年是一个晚期的阶段，次要的方案是以单颗高线束雷达作为主传感器停止一些无人驾驶的驾驶行为。从2016年到前面三四年的工夫，次要是多传感器交融的方案，应用不同类型的传感器，把不同类型传感器的优缺陷结合到一同，可以完成一个很好的驾驶功能。再往后5年，能够传感器会变成一个固态的传感器，会融到车体外面。固态的方案会优化无人驾驶汽车的美观度、同时汽车的平安性和牢靠性也会有更高的保证。最初一个阶段是2025年当前，届时无人驾驶的技术会变成一个十分成熟的操作零碎或许处理方案。在进入了最初一个阶段后，汽车曾经演进成挪动空间。
上图是Roadstar.ai的单车自动驾驶的零碎构造，包括传感器，包括摄像头、雷达、激光雷达，还有其它的不同的传感器。
Roadstar.ai是作为一家以技术为基本的公司。Roadstar.ai拥有本人中心的技术，次要分红两块：一个是异构多传感器同步技术，也就是说多传感器交融不只单纯把十几个传感器放在车上，停止传感器同步的技术，包括了工夫、空间的同步，目前我们可以做到10的负6次方秒的空间同步。在此根底上，把不同传感器、不同模态的信息无机结合到一同。 第二局部是数据深度交融的技术，我们开发了绝对于高维度数据的算法，处理这些感知、定位的成绩。Roadstar.ai的自研算法可以处理中国的特殊复杂路况，到达高效的功能。
无人车看到的世界，跟人类司机看到的状况有着宏大的差别，人类司机更多失掉的是影像的信息，无人车相当于是把一个激光雷达的顶投射到一团体的视角上，可以看到无人车的信息是十分密集，不论是路面的车，还是人，还是各种信息，都是十分齐备的，这就是我们用异构多传感器同步技术达成的这样一个维度给大家看的后果。
Roadstar.ai的感知技术十分弱小，Roadstar.ai开发的前交融的算法是用高维度的数据，特殊开发了这种深度学习的网络，可以把路上的人、车、各种不同的静态物体做一个十分好的辨认和分类，这也是是Roadstar.ai无人车可以停止驾驶的根底。
第二个比拟关键的技术就是定位技术。人类司机在驾驶的进程高度依赖于GPS导航。GPS是一种定位的技术，但GPS也存在一些缺陷，就是不能定位得特别准。
由于计算机的智商和人还是有差距的，所以计算机需求有一个比拟精准的定位——厘米级定位。厘米级定位需求一个比拟高精度的地图来作为面前的支撑。
此外，GPS还存在着比拟大的弱点，就是在有遮挡的状况下（在修建物外部，GPS信号十分不好甚至根本没有，在这种状况，GPS不可依赖。因而Roadstar.ai用高维数据开发的高精度地图和定位可以失掉厘米级精度的定位，Roadstar.ai在这特殊的场景，可以失掉6个自在度的定位，比传统的反射值的定位，鲁棒我们也正在做着心目中属于未来的事业，那就是通过互联网金融创新，不断完善人与金融、货币之间的关系，让所有人都能享受到最好的金融服务 。性高出一个数量级，Roadstar.ai也可以处置隧道、停车场等等特殊的状况。
Roadstar.ai明天是什么样的程度？Roadstar.ai从去年5月份成立，最后我们中心都在美国硅谷，成立4个月，Roadstar.ai的无人车曾经开端上路。去年12月份，Roadstar.ai曾经在美国到达了全美最好的程度之一。
往年三月，Roadstar.ai在深圳西丽停止了路测。西丽是路况复杂、人员密集的环境、司机总体素质良莠不齐。此外，深圳树木特别多，在树多的中央，GPS根本是不可以用的。因而，Roadstar.ai在针对中国特有的路况开发了很多特有的算法和方案。
Roadstar.ai扎根研究技术，但Roadstar.ai也有本人的无人驾驶运营的方案。往年我们预备储藏20到50台车，希望在深圳或许在一些其它的城市停止一些运营任务，次要目的是进步算法的试运营。明年，Roadstar.ai希望和一些车厂，次要是和海内的车厂协作，消费大约100—200台车。到2020年，我们预判届时技术会绝对比拟成熟，到时就会有消费定制的无人驾驶汽车的能够，虽然明天简单来说，创业有四步：一创意、二技术、三产品、四市场。对于停留在‘创意’阶段的团队，你们的难点不在于找钱，而在于找人。”结合自身微软背景及创业经验。法律法规关于无人驾驶的运营处在于空白的阶段，但是从技术上我们曾经做好了预备。
目前，Roadstar.ai曾经停止了无人驾驶试运营的示范。这段视频从一开端的时分它（无人驾驶汽车）会选一个地位，这是在南山西丽，它首先选择了野生植物园的站点，车辆会前往目的地。乘客在中途可以改换不同的目的地，两头的途径是完成变化的。此外，无人车可以停止换道以及处置路途加塞等等的突发状况，这也是一次关于将来出行效劳的一次探究。
Roadstar.ai开展到明天，将近13个月，我们也是失掉了很多的认可，去年Roadstar.ai是第一届博世减速器外面当选了独一一家智能汽车的企业，在微软减速器、宝马的创新活动中也拿到奖，去年电动车百人会创业大赛我们也是冠军，很荣幸雷锋网颁给我们一个最佳将来生长AI+汽车奖。将来Roadstar.ai将会打破技术瓶颈、讨论可行的商业形式，唯有如此，自动驾驶技术才干落地生根。
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