景馳CEO韓旭：沒有GPS信號 前排無人 2020年量產

景馳科技首席執行官兼聯合創始人韓旭曾說，成為一名優秀的學者就是一名官員。從一個初出茅廬的男孩到國際知名大學的終身教授，他完成了人生的轉變。然而，即使你爬得更高，沒有挑戰的生活也很無聊。自博士畢業以來，韓旭帶領一個由幾人組成的小團隊對科研項目進行研究。幾年后，他的員工規模已經擴大到數百人。但在他的心中，有一個更大的世界。近日，韓旭接受了高科技智能汽車的獨家采訪。從視覺到發音，從學者到技術總監，韓旭的主要研究方向是計算機視覺和機器學習。2013年，他帶領團隊參加了ImageNet物體檢測大賽和人臉識別大賽，取得了相當優異的成績。對他來說，參加世界級的比賽不僅是一個證明自己實力的過程，而且作為世界上第一批使用深度學習進行視覺識別的人，他和他的團隊成員后來成為了業內最好的。這段經歷讓韓旭不僅了解了計算機視覺技術的先進性和敏感性，而且深刻認識了其局限性。韓旭承認，作為一名視覺識別領域的資深人士，他知道視覺解決方案的優缺點。計算機視覺有其自身無法在短時間內解決的問題：在某些場景中，物體識別和檢測非常不穩定，這大大限制了視覺方案的可靠性和使用場景的廣度。現階段不可能解決這些問題，所以在公司成立之初就決定了激光雷達+攝像頭+毫米波雷達的自動駕駛方案。2014年，韓旭從一名學者變成了一家高科技公司的項目負責人。他進入百度美言的人工智能實驗室，探索前端技術。由于一開始沒有可視化項目，他被要求開發一個基于深度學習的端到端中文語音識別系統（DeepSpeech2）。對韓旭來說，從視覺到語音識別，這是一種職業上的跨界，但越是具有挑戰性的事情，就越有吸引力，他一點也不擔心。語音識別和圖像識別在技術原理上是相似的。它們都提取了參考對象的知識元素，但語音是連續的，需要依賴更多的語音模型和深度學習模型，例如語音的上下文。要使機器理解人類語言，首先要能夠清楚地識別語音，即將語音轉換為單詞，其次要分析單詞的含義。完成第一步需要的大多是技術處理，而后一步需要讓機器理解語義：單詞的含義不僅僅是表面的。就像每一個漢字一樣，字典里有很多定義，在不同的上下文和不同的語調中表達的含義也非常不同。要讓只知道“0和1”的機器理解同一句話的不同含義，這取決于上下文環境。要實現這一目標，這取決于深度學習的力量。在一句話的背景下，該系統實現了超過人類認知水平的識別率，并被《麻省理工技術評論》評為2016年十大技術突破之一。如果沒有GPS信號怎么辦？景馳的無人駕駛系統是激光雷達+視覺+毫米波的融合方案。該系統在電源、制動、計算系統等關鍵位置都有冗余的安全設置。單64線激光雷達的常見方案并不是唯一的。還有其他方案，但由于考慮到商業秘密，最新的技術方案給人們帶來了不便。韓旭向我們展示了景馳無人車的隧道穿越技術。視頻中，無人車經過一條又長又窄的隧道，周圍有過往車輛。當GPS信號幾乎為零時，無人車仍然可以正常運行。為了實現這一技術，得益于精馳獨家的“定位四重奏”。對于無人駕駛來說，準確的實時定位至關重要。然而，在正常的道路環境中，不僅有高層建筑和樹蔭，還有立交橋和隧道。在這種環境下，全球定位系統并不是保持無人車安全、正確駕駛的唯一方法。在定位方面，京克……

使用點云定位、GPS定位、慣性導航定位和視覺定位的融合方法，使無人車在GPS信號較弱時仍能使用其他方法自動完成位置信息。韓旭還展示了景馳制作3D高精度地圖的視頻。在有高架橋和居民樓的路段，景馳的技術可以清晰準確地掃描和顯示道路周圍的信息，無論行人、車道、車輛、道路或交通標志。韓旭說，有了這些技術，無人車穿越隧道將不會像行人在晚上行走一樣。汽車的行駛環境千變萬化，gps信號隨時都在變化。這種“四位一體”的定位方法可以為無人車提供穩定準確的定位，為無人車的安全駕駛提供明亮的眼睛。這種高精度地圖的生成主要依賴于激光雷達，它使用數百萬條往返射線來編譯真實世界的3D模擬地圖。要準確連接這些線路，需要深厚的技術積累作為支撐。現在高精度地圖的建設已經基本實現自動化，自動化也是支撐更大范圍高精度地圖建設的必要條件。有了更廣闊的高精度地圖，無人駕駛可以跑得更遠。要進行自動駕駛，從技術上講，你需要三個頭和六只手臂。景馳還制作了自己的模擬器，可以在模擬器中模擬駕駛過程中可能遇到的各種意外情況，例如各種撞車、強行超車和違反交通規則。無人車系統也可以通過這個模擬器進行持續的訓練和優化。中國是第一個與前排無人駕駛汽車簽訂合同的國家。2018年2月26日，加州機動車輛管理局（DMV）宣布，行政法辦公室已批準加州道路無人駕駛測試和公共使用無人車的規定。這項規定意味著，4月之后，加州無人駕駛測試車的前排也將實現“無人化”。此前，無人駕駛汽車的測試都是前排有人值守，駕駛座上必須有一名監督員，這樣駕駛員才能在“不可預測”的情況下強行接管行使權。與硅谷相比，北京、上海、重慶和深圳發布的相關道路測試規定仍然要求駕駛員監督前排。那么，無人車的測試和駕駛員的存在有什么區別呢？韓旭透露，景馳的無人車已經能夠在一定情況下實現完全無人駕駛的測試。在此前的廣州開發區政府會議上，景馳的無人車展示了在整車無人的情況下完成自動駕駛的過程。他也是中國第一位在無人駕駛汽車上簽約的企業家。無人駕駛前排有人無人，這其實就是安全的保證程度。在完全無人的情況下，無人車仍然可以在道路上正常行駛，這取決于它“確保”安全的能力。加州已經允許完全無人駕駛的自動駕駛測試車上路，國內的自動駕駛公司并沒有放棄他們的實力，但政策的開放可能需要時間。談到中美自動駕駛的差異，韓旭坦言：他們是人工智能領域無可爭議的世界前兩名。中國的自動駕駛是最有前途的。中國的人工智能與美國仍有差距，但中國基礎設施建設的決心、速度和執行力有目共睹。一些造車新勢力，如蔚來、途馳、魏瑪，發展迅速，我們可以看到中國正在進步。你為什么要回中國做自動駕駛？韓旭自信地說：因為中國是最有前途的。這也是自動駕駛技術的深厚儲備。景馳科技在今年年初的高工智能汽車年度金球獎中榮獲年度最具影響力無人駕駛公司。

圖中右二是代表晶馳科技獲獎的公司副總裁楊慶雄。2020年大規模生產的目標不是一個夢想。景馳的目標是在2020年實現無人駕駛的量產……

d在有限的地區提供旅行服務。景馳將選擇與主機廠和出租車公司合作，搭載自動駕駛系統。使用的場景首先是有限的場景，交通流量、人流和交通環境并不復雜。自動駕駛的發展不會一蹴而就，整個過程將是一個從簡單到復雜、從容易到困難的過程。許多人認為L4無人車量產的最大問題是激光雷達的價格過高。但韓旭并不這么認為，他認為很多人認為激光雷達的價格昂貴，甚至認為產品的穩定性，所以認為自動駕駛離人很遠，這是錯誤的。韓旭曾參觀過不同時期的頂級激光雷達制造商的工廠，見證了激光雷達生產從手動到自動化的全過程。他認為，LIRDR現階段成本較高，因為整體產量尚未形成一定規模。隨著未來越來越多的公司的使用，包括國內激光雷達制造商的發展，激光雷達的價格肯定會下降。晶馳現在有近100人，其中大多數是全職工程師，幾乎匯集了硅谷的無人車精英。在廣州，該公司也得到了當地開發區政府的大力支持。此外，中國這個最大的汽車市場擁有合適的氣候和合適的人才。未來，景馳的發展將走上一條快車道。

景馳科技首席執行官兼聯合創始人韓旭曾說，成為一名優秀的學者就是一名官員。從一個初出茅廬的男孩到國際知名大學的終身教授，他完成了人生的轉變。然而，即使你爬得更高，沒有挑戰的生活也很無聊。自博士畢業以來，韓旭帶領一個由幾人組成的小團隊對科研項目進行研究。幾年后，他的員工規模已經擴大到數百人。但在他的心中，有一個更大的世界。近日，韓旭接受了高科技智能汽車的獨家采訪。從視覺到發音，從學者到技術總監，韓旭的主要研究方向是計算機視覺和機器學習。2013年，他帶領團隊參加了ImageNet物體檢測大賽和人臉識別大賽，取得了相當優異的成績。對他來說，參加世界級的比賽不僅是一個證明自己實力的過程，而且作為世界上第一批使用深度學習進行視覺識別的人，他和他的團隊成員后來成為了業內最好的。這段經歷讓韓旭不僅了解了計算機視覺技術的先進性和敏感性，而且深刻認識了其局限性。韓旭承認，作為一名視覺識別領域的資深人士，他知道視覺解決方案的優缺點。計算機視覺有其自身無法在短時間內解決的問題：在某些場景中，物體識別和檢測非常不穩定，這大大限制了視覺方案的可靠性和使用場景的廣度。現階段不可能解決這些問題，所以在公司成立之初就決定了激光雷達+攝像頭+毫米波雷達的自動駕駛方案。2014年，韓旭從一名學者變成了一家高科技公司的項目負責人。他進入百度美言的人工智能實驗室，探索前端技術。由于一開始沒有可視化項目，他被要求開發一個基于深度學習的端到端中文語音識別系統（DeepSpeech2）。對韓旭來說，從視覺到語音識別，這是一種職業上的跨界，但越是具有挑戰性的事情，就越有吸引力，他一點也不擔心。語音識別和圖像識別在技術原理上是相似的。它們都提取了參考對象的知識元素，但語音是連續的，需要依賴更多的語音模型和深度學習模型，例如語音的上下文。要使機器理解人類語言，首先要能夠清楚地識別語音，即將語音轉換為單詞，其次要分析單詞的含義。完成第一步需要的大多是技術處理，而后一步需要讓機器理解語義：單詞的含義不僅僅是表面的。就像每個漢字一樣，字典里有很多定義，意思……

s在不同的語境和不同的語調中表達是非常不同的。要讓只知道“0和1”的機器理解同一句話的不同含義，這取決于上下文環境。要實現這一目標，這取決于深度學習的力量。在一句話的背景下，該系統實現了超過人類認知水平的識別率，并被《麻省理工技術評論》評為2016年十大技術突破之一。如果沒有GPS信號怎么辦？景馳的無人駕駛系統是激光雷達+視覺+毫米波的融合方案。該系統在電源、制動、計算系統等關鍵位置都有冗余的安全設置。單64線激光雷達的常見方案并不是唯一的。還有其他方案，但由于考慮到商業秘密，最新的技術方案給人們帶來了不便。韓旭向我們展示了景馳無人車的隧道穿越技術。視頻中，無人車經過一條又長又窄的隧道，周圍有過往車輛。當GPS信號幾乎為零時，無人車仍然可以正常運行。為了實現這一技術，得益于精馳獨家的“定位四重奏”。對于無人駕駛來說，準確的實時定位至關重要。然而，在正常的道路環境中，不僅有高層建筑和樹蔭，還有立交橋和隧道。在這種環境下，全球定位系統并不是保持無人車安全、正確駕駛的唯一方法。在定位方面，景馳采用了點云定位、GPS定位、慣性導航定位和視覺定位的融合方法，使無人車在GPS信號較弱時仍能使用其他方法自動完成位置信息。韓旭還展示了景馳制作3D高精度地圖的視頻。在有高架橋和居民樓的路段，景馳的技術可以清晰準確地掃描和顯示道路周圍的信息，無論行人、車道、車輛、道路或交通標志。韓旭說，有了這些技術，無人車穿越隧道將不會像行人在晚上行走一樣。汽車的行駛環境千變萬化，gps信號隨時都在變化。這種“四位一體”的定位方法可以為無人車提供穩定準確的定位，為無人車的安全駕駛提供明亮的眼睛。這種高精度地圖的生成主要依賴于激光雷達，它使用數百萬條往返射線來編譯真實世界的3D模擬地圖。要準確連接這些線路，需要深厚的技術積累作為支撐。現在高精度地圖的建設已經基本實現自動化，自動化也是支撐更大范圍高精度地圖建設的必要條件。有了更廣闊的高精度地圖，無人駕駛可以跑得更遠。要進行自動駕駛，從技術上講，你需要三個頭和六只手臂。景馳還制作了自己的模擬器，可以在模擬器中模擬駕駛過程中可能遇到的各種意外情況，例如各種撞車、強行超車和違反交通規則。無人車系統也可以通過這個模擬器進行持續的訓練和優化。中國是第一個與前排無人駕駛汽車簽訂合同的國家。2018年2月26日，加州機動車輛管理局（DMV）宣布，行政法辦公室已批準加州道路無人駕駛測試和公共使用無人車的規定。這項規定意味著，4月之后，加州無人駕駛測試車的前排也將實現“無人化”。此前，無人駕駛汽車的測試都是前排有人值守，駕駛座上必須有一名監督員，這樣駕駛員才能在“不可預測”的情況下強行接管行使權。與硅谷相比，北京、上海、重慶和深圳發布的相關道路測試規定仍然要求駕駛員監督前排。那么，無人車的測試和駕駛員的存在有什么區別呢？韓旭透露，景馳的無人車已經能夠在一定情況下實現完全無人駕駛的測試。在此前的廣州開發區政府會議上，景馳的無人車展示了在整車無人的情況下完成自動駕駛的過程。他也是中國第一位在無人駕駛汽車上簽約的企業家。無人駕駛的前排有人沒有人，這實際上是……

安全保證程度。在完全無人的情況下，無人車仍然可以在道路上正常行駛，這取決于它“確保”安全的能力。加州已經允許完全無人駕駛的自動駕駛測試車上路，國內的自動駕駛公司并沒有放棄他們的實力，但政策的開放可能需要時間。談到中美自動駕駛的差異，韓旭坦言：他們是人工智能領域無可爭議的世界前兩名。中國的自動駕駛是最有前途的。中國的人工智能與美國仍有差距，但中國基礎設施建設的決心、速度和執行力有目共睹。一些造車新勢力，如蔚來、途馳、魏瑪，發展迅速，我們可以看到中國正在進步。你為什么要回中國做自動駕駛？韓旭自信地說：因為中國是最有前途的。這也是自動駕駛技術的深厚儲備。景馳科技在今年年初的高工智能汽車年度金球獎中榮獲年度最具影響力無人駕駛公司。

圖中右二是代表晶馳科技獲獎的公司副總裁楊慶雄。2020年大規模生產的目標不是一個夢想。景馳的目標是在2020年實現無人駕駛的量產，并在有限的區域內提供出行服務。景馳將選擇與主機廠和出租車公司合作，搭載自動駕駛系統。使用的場景首先是有限的場景，交通流量、人流和交通環境并不復雜。自動駕駛的發展不會一蹴而就，整個過程將是一個從簡單到復雜、從容易到困難的過程。許多人認為L4無人車量產的最大問題是激光雷達的價格過高。但韓旭并不這么認為，他認為很多人認為激光雷達的價格昂貴，甚至認為產品的穩定性，所以認為自動駕駛離人很遠，這是錯誤的。韓旭曾參觀過不同時期的頂級激光雷達制造商的工廠，見證了激光雷達生產從手動到自動化的全過程。他認為，LIRDR現階段成本較高，因為整體產量尚未形成一定規模。隨著未來越來越多的公司的使用，包括國內激光雷達制造商的發展，激光雷達的價格肯定會下降。晶馳現在有近100人，其中大多數是全職工程師，幾乎匯集了硅谷的無人車精英。在廣州，該公司也得到了當地開發區政府的大力支持。此外，中國這個最大的汽車市場擁有合適的氣候和合適的人才。未來，景馳的發展將走上一條快車道。

標簽：北京合創漢蔚來小鵬

汽車資訊熱門資訊