中國汽車電子技術(shù)展覽會Automotive World 2016將于2016年8月30日-9月1日在深圳會展中心重磅來襲！展會將面向中國市場，從設(shè)計(jì)到制造，高質(zhì)量呈現(xiàn)汽車電子的前沿技術(shù)與應(yīng)用。無人駕駛汽車近年來已經(jīng)成為汽車企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)爭相開發(fā)的新藍(lán)海，Google、百度、特斯拉紛紛推出自己旗下所研發(fā)的無人駕駛汽車，然而這個新興市場并沒想象中那么好挖，前不久就發(fā)生了特斯拉無人駕駛車的死亡事故。

　　特斯拉無人駕駛死亡事故給全世界帶來了極大的震驚，但這并不意味著基于壞消息之上的關(guān)注全然沒有正面意義。

　　一方面是對于無人駕駛和背后技術(shù)有了更廣泛地討論、更深刻地認(rèn)知；另一方面則是讓不少風(fēng)投看到了機(jī)會，認(rèn)為傳感器芯片為代表的硬件研發(fā)，以及計(jì)算機(jī)視覺為支撐的軟件技術(shù)，將會迎來更大的關(guān)注度。

　　深層技術(shù)得到關(guān)注

　　另一方面，在對特斯拉事故中的安全性話題討論之余，深層次的技術(shù)也進(jìn)一步得到探討和傳播。

　　特斯拉致死事件為業(yè)界帶來了很大的負(fù)面影響，但核心仍是如何去理解autopilot，并不能因此對無人駕駛產(chǎn)生巨大質(zhì)疑，畢竟是兩個不同功能。

　　特斯拉autopilot其核心技術(shù)來說，使用的是以色列Mobile eye技術(shù)，該技術(shù)除了特斯拉也被很多汽車廠商采用，但只有特斯拉開發(fā)給了用戶。特斯拉也承認(rèn)現(xiàn)在的Mobile eye還是一個beta版本，而非終極版本。在硅谷的大部分討論中，并不認(rèn)為技術(shù)本身是死亡事件的主要原因。

　　特斯拉在對外宣傳上也是表明其并不是完全獨(dú)立自主的無人駕駛系統(tǒng)。但對于用戶而言，當(dāng)特斯拉將這個功能開放出來后，用戶在使用了一段時間后容易形成依賴感，而這樣的依賴印象導(dǎo)致駕駛行為容易超過autopilot這樣一個輔助駕駛功能的可控范圍，帶來了潛在的危險。不過從事件本身來 看，駕駛員一邊利用改裝設(shè)備看視頻一邊使用autopilot，盡管autopilot技術(shù)不成熟，但究竟有駕駛方和車方就這次事件各占多少責(zé)任，也值得商榷。

　　軟件層面上，目前無人駕駛面臨的主要挑戰(zhàn)是基于圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)能力。

　　理論上，基于圖像的機(jī)器學(xué)習(xí)可以讓汽車實(shí)現(xiàn)無人駕駛，但在實(shí)際技術(shù)發(fā)展方面，仍有很多問題無法解決。例如現(xiàn)在特斯拉的輔助駕駛只能在高速公路上使用，因?yàn)樵诜歉咚俾范危錈o法自動識別停車等路標(biāo)。所以只有當(dāng)圖像識別、判斷，信息的分析、學(xué)習(xí)，得到深入發(fā)展，才可能真正解決無人駕駛面臨的難題。

　　另外在硬件層面，圖像采集也是難關(guān)。無論是各類攝像頭還是傳感器，其都是一個數(shù)據(jù)采集端。數(shù)據(jù)采集端采集的數(shù)據(jù)有完整性、反應(yīng)時間與速度等，決定著提供數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性。在這基礎(chǔ)上，才是圖像識別問題。

　　該說法也得到了硅谷機(jī)器視覺從業(yè)者的認(rèn)可，此前參與創(chuàng)立Magic Leap的包英澤稱，如何提高運(yùn)動過程中的機(jī)器圖像識別的準(zhǔn)確性和精度，并且建立起實(shí)時精確定位，對于無人駕駛來說意義重大。

　　硬件成本再被熱議

　　實(shí)際上，包英澤談到的機(jī)器視覺的“精度”問題還與硬件息息相關(guān)。在特斯拉事故被曝光后，對于特斯拉autopilot配備的硬件，外界質(zhì)疑不斷。

　　TEEC天使基金管理合伙人張于慶稱，今天的無人駕駛主要建立在傳感器、照相機(jī)等設(shè)備之上。在特斯拉致使事件中，因?yàn)榭ㄜ囓嚿頌榘咨?，車?nèi)照相機(jī)可能誤判，又恰好掃描雷達(dá)看到的是大卡車的空檔，也漏測了。

　　對于這種誤判和漏測，張于慶表示更主要的原因在于硬件，“目前特斯拉汽車并沒有安裝能在200米內(nèi)掃描成像，精確度到厘米級的激光雷達(dá)，而Google 每輛self-driving車都有。這些傳感器系統(tǒng)本身未完全成熟，業(yè)界更尖端的傳感器技術(shù)如激光雷達(dá)技術(shù)（Google無人駕駛采用），特斯拉也并未采用?！?/p>

　　需要說明的是，百度無人車負(fù)責(zé)人王勁也向記者表達(dá)了同樣的看法，在被問及“百度無人車是否會出現(xiàn)特斯拉一樣的事故風(fēng)險”時，他直言不諱地表示特斯拉之所以存在風(fēng)險，是因?yàn)橛布杀旧嫌幸?，硬件太便宜了?/p>

　　“特斯拉用的傳感器比較少、價格也較為便宜，車上配備的攝像頭和毫米波雷達(dá)也比較少。諸如百度這樣的互聯(lián)網(wǎng)公司做無人駕駛，使用的是非常昂貴的傳感器， 包括64線的激光雷達(dá)、彈道導(dǎo)彈級別的慣性導(dǎo)航，放置了多個毫米波雷達(dá)及多個攝像頭，還配備紅外攝像頭、紅外感應(yīng)器。所以對于百度等使用激光雷達(dá)的互聯(lián)網(wǎng) 企業(yè)的無人車來說，類似特斯拉事故的誤判基本不會產(chǎn)生?！蓖鮿耪f。

　　值得一提的是，目前王勁所稱的64線的激光雷達(dá)，價格接近80萬元，這幾乎是那輛發(fā)生事故的Model X的售價。

　　計(jì)算機(jī)視覺會被VC重點(diǎn)關(guān)注

　　也正是硬件成本的高昂，讓諸多VC透過特斯拉事件看到了軟件層面投資的重要性。

　　在硅谷，雖然不少VC從硬件層面入手，開始重點(diǎn)關(guān)注雷達(dá)等領(lǐng)域，包括進(jìn)行3D雷達(dá)開發(fā)，進(jìn)行360度探測，獲得更完整、全面的數(shù)據(jù)。但大家也知道新型硬件方面成本居高不下，需要時間等到硬件成本不斷降低，才能廣泛應(yīng)用。

　　在特斯拉事故之后，圍繞無人駕駛所需要的圖像識別、計(jì)算機(jī)視覺、深度學(xué)習(xí)等關(guān)鍵技術(shù)的投資熱度在明顯增強(qiáng)。另外，也已經(jīng)有公司在開發(fā)不同于普通地圖 的3D地圖，能詳細(xì)到道路旁邊的電線桿的位置，以及與下一個油桶、燈柱的距離。對于無人駕駛的發(fā)展，這些周邊的技術(shù)和系統(tǒng)扮演著非常重要的角色。

　　完善的無人駕駛需要海量數(shù)據(jù)，需要對每個城市道路交通情況有充分地認(rèn)知過程。還需要在感應(yīng)器、大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺和車聯(lián)網(wǎng)等諸多領(lǐng)域進(jìn)行長期且深入的投入。

　　總而言之，從風(fēng)險投資的角度，這些位于特斯拉“故鄉(xiāng)”的硅谷VC普遍表示：這一定程度上讓無人駕駛獲得更廣泛的關(guān)注，得到更多資源的支持，會進(jìn)一步加快行業(yè)的發(fā)展——至少比預(yù)期要更快。

　　無人駕駛的研發(fā)技術(shù)雖然有一定難度，但在國內(nèi)也并非不能攻破，百度已經(jīng)身先士卒。國內(nèi)的汽車工程師更是應(yīng)該抓住機(jī)遇，加大研發(fā)力度，提高我國汽車軟硬件實(shí)力。眼下就有個和汽車同行互相交流學(xué)習(xí)的絕佳平臺，今年的8月30日即將于深圳開幕的Automotive World 2016 中國汽車電子技術(shù)展覽會將匯聚汽車電子行業(yè)的知名專家、業(yè)界學(xué)者及汽車工程師，打造一場汽車電子技術(shù)的頂級行業(yè)盛會。配合優(yōu)質(zhì)的參展服務(wù)，參展商和買家面對面的交流體驗(yàn)和溝通效果將獲得進(jìn)一步提升，業(yè)內(nèi)同行將一起探討行業(yè)矚目的熱點(diǎn)話題，共同審視行業(yè)發(fā)展需求，碰撞出新的機(jī)遇。