人工智能与无人驾驶未来，会掌握在这十个人手里吗？

当我们谈论无人驾驶时，人工智能在其中又将扮演着怎样的角色？

着现代高新技术的迅速发展，数字化、信息化和智能化越来越多的应用到人类社会的生产、生活的各个方面，曾经只能在科普小说中看到的智能无人驾驶汽车已经不再是虚幻的，人们在不久的将来将能在现实中看见智能无人驾驶汽车。现在集各种高新技术于一体的汽车，其性能、舒适性、安全性已经取得很大进步。智能无人驾驶汽车通常具有一款高智能的计算机，它能够接收各种智能传感器传来的周围环境及汽车自身的各种信息并能高效迅速的综合整理，然后把信息传递给汽车的执行系统，从而实现自动驾驶、智能控制等功能。

车辆实现自动驾驶的技术原理

人驾驶汽车运行时，在车载显示屏电子地图上点出目的地，并且设计行驶路径，将做好的电子地图确认自动导入中央处理器中，中央处理器根据地块边界规划出合理的行驶路径。

在系统中应用角度传感器、电动机转速传感器、位置传感器、压力传感器等传感器测量行车信息，并将行车信息转换为电信号传递给中央处理器进行运算，再由中央处理器发出指令控制自动变速转向机构，构成闭环系统，实现对汽车驾驶的智能控制。

无人驾驶中的人工智能技术（Drive.Ai）

1、环境感知，这是计算机视觉领域的研究重点，常说的slam就是指这个，基于激光雷达的slam系统目前已经能较好的进行地图定位，局部环境地图构建

2、标识识别，包括车道识别交通标志识别（比如红绿灯）车辆行人识别和运动跟踪，在这里，CNN（ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络）技术成了目前最好的技术，标识识别是无人驾驶行为决策的基础

cnn技术也是对激光雷达的一个很好的补充，因为激光雷达是低像素，不能很好的识别障碍物

3、行为决策系统技术

行为决策系统或者叫驾驶决策系统，包括全局的路径规划导航和局部的避障避险，以及常规的基于交通规则的行驶策略（最简单的，让车保持在车道内），使用到的技术分成三类

1）、基于推理逻辑和规则的技术

全局路径规划导航的A*，D＊算法，局部避障的dwa算法，常规的最优控制数学办法（比如多目标决策），以及基于交通规则的fsm规则引擎都属于这类技术

2）、快速优化的遗传算法

当目前有多个策略选择时，如何选择最好的目标或策略，基于线性规划或动态规划的数学办法存在计算速度缓慢，很多情况下无法建模或计算量过大无法计算，这就是遗传算法发挥作用的地方

3）、神经网络技术

利用神经网络来进行自动驾驶训练是最新的研究热点，也就是常说的，让神经网络学会像人类一样开车是很振奋人心的目标

但是，神经网络的问题在于它是不透明的，是个黑盒系统，是不可解释的，基本你无法说出训练模型里一个节点的值为什么是0.1而不是0.5，这是由神经网络的特点决定的，另外，利用训练数据训练出来的很好的模型到了新的环境能不能发挥同样好的作用也是疑问

有一种最简单的设计无人驾驶系统的办法，就是只用神经网路来做一切控制，我们只需要用大量的数据来训练它，这样就不用写复杂的控制策略算法代码了，我们只要训练好神经网络，然后用很少的代码让它运行就可以了，但是，在神经网络的可解释性不能解决前，完全基于神经网络的自动驾驶系统很显然是不能让人信服和舒服的

所以无人驾驶系统中基于推理逻辑的控制策略仍然是很重要的，让基于推理逻辑的白盒控制系统和基于神经网络的黑盒控制系统协同工作，是最为可行的方向

4、车辆控制系统技术

车辆控制系统技术除了传统的pid控制外，在无人车系统也越来越多的引入了神经网络模糊控制

无人驾驶（自动驾驶）系统常见的驾驶决策控制策略

1、全局导航路径规划a*，图像识别神经网络和即时驾驶和避障dwa相结合的控制策略

这是传统的无人驾驶控制策略，全局路径导航使用常规的a*算法（也可以使用其他的），车辆摄像头的图像经过神经网络处理，提取出车道交通标识和车辆行人信息，然后以这些信息作为输入，利用vfh/dwa算法进行即时驾驶和避障控制，比如变道减速刹车等等

谷歌无人车自动驾驶系统使用的就是这种控制策略

2、全局路径规划和即时驾驶和避障神经网络相结合的高度智能的控制策略

全局规划还是使用和策略一相同的算法，但是在即时驾驶和避障中，完全使用了神经网络技术，把从摄像头捕捉到的原始像素图特征作为神经网络的输入端，输出端为为汽车的操控命令。我们不再从原始像素图提取车道信息，交通标识，车辆行人标识，这一切都交给神经网络自动识别，最后输出的是转向循迹减速刹车等汽车控制命令，神经网络使用了数以亿计的节点。

中国无人驾驶的未来，掌握在这十个人手里！

无人驾驶是科技领域广泛探讨的话题，被认为是人工智能在汽车行业最具发展前景的应用场景。很多人预测2020年将成为无人驾驶的井喷期，那么中国的发展情况将如何？

很简单，看这几个人，就能知道中国无人驾驶未来行业的变革。

1、陆奇——选择以自动驾驶业务为突破口

毕业于中国复旦大学计算机系，获得学士、硕士学位。后留学美国卡内基梅隆大学（CMU），获得计算机科学博士学位，并在CMU继续其博士后的研究工作。随后，陆奇先后加盟IBM、雅虎、微软，从一个普通工程师一步步的成长为集团总裁。

因为集资深专业技术知识、出色的领导能力和广泛的商业知识于一身，被称为业界非常罕见的奇才。

2017年1月17日加入百度，担任百度集团总裁兼首席运营官、百度董事及董事会副主席，主要负责百度的产品、技术、销售及市场运营，兼任百度智能驾驶事业群组总经理。不管是百度的阿波罗计划还是百度无人驾驶车上路，都有陆奇的大力参与。

百度在中国无人驾驶领域里算是先驱，而被李彦宏寄予厚望的陆奇正是选择了以自动驾驶业务为突破口，做出成绩来证明自己，所以百度接下来的无人驾驶之路，看准陆奇就没错。

2、王劲——无人驾驶领域的重磅人物之一

王劲毕业于中国科技大学计算机系及中国科学院大学研究生院，分别取得计算机学士及硕士学位，后留学美国并在佛罗里达大学获得了第二个计算机科学硕士学位。

2010年4月，王劲加入百度。分别创立了百度移动云事业部、百度大数据部、百度基础架构（云计算）部、百度美国研发中心、百度深圳研发中心；并以百度深度学习实验室（IDL）为基础，联合创立了百度研究院，专注人工智能发展。同时，他还创立了百度自动驾驶事业部，正式宣布大力发展自动驾驶业务。

当时，作为唯一的中国企业代表，王劲入选了美国知名汽车媒体AutomotiveNews评选的《60名驱动自动驾驶技术发展的人物》。

而现在，王劲已经离开百度自立门户，其创立的景驰科技，在9月26日，宣布完成Pre-A轮5200万美元融资。

3、倪凯——“国内无人驾驶第一人”

倪凯在无人驾驶领域是个自带流量的名字。他是清华大学计算机本硕学位，美国佐治亚理工学院取得计算机博士，在清华读硕士期间，他就在研究无人车，并在结构化道路上创造了当时世界无人车最高速度150km/h的记录。曾先后加入微软、百度、乐视，参与并主导包括多个无人车项目、微软三维地图和HoloLens增强现实眼镜的研发项目。

2013年，作为百度少帅计划的一员，倪凯被百度IDL创始院长余凯招进百度，头衔是深度学习研究院高级科学家，实际负责百度无人车的技术研发和路测。

在百度任职期间，倪凯从0到1打造了百度无人车团队，从事高精度地图以及自动驾驶技术的研发，在北京成功完成了复杂道路环境下的无人驾驶车道路测试。

2016年3月，倪凯加盟乐视，出任乐视超级汽车智能驾驶副总裁，被乐视官方宣传为“国内无人驾驶第一人”。现在担任四维图新的自动驾驶业务负责人。

4、李斌——云计算+电动+无人驾驶，

将开创汽车的新未来

李斌原为易车创始人，在2014年成立蔚来汽车。虽然蔚来汽车是一家以智能电动汽车研发的公司，但无人驾驶也是他们的方向。而且，去年的时候，蔚来汽车官方对外公布，公司已经取得由加州政府颁发的无人驾驶汽车测试牌照。

蔚来企业还非常被看好，投资公司非常舍得花钱。创业初期，蔚来汽车就获得顺为、京东、高瓴资本、腾讯基金的5亿美元注资；B轮是2015年9月份获得愉悦资本和红杉资本各2.5亿美元融资；后来又完成了一笔由淡马锡领投，TPG、厚朴、联想集团等参投的数亿美金融资。

李斌预计2020年美国无人驾驶汽车就会量产，2022年中国的无人驾驶汽车就会量产，2025年全球的无人驾驶汽车销量大概会到2000万部。个人对于无人驾驶的看好，让他绝对不会放弃这个方向，而李斌这种实力派也可能让他成为国内推出实体无人车的人物之一。

5、余凯——开辟一条无人驾驶道路

余凯是中组部第九批“***”国家特聘专家，国际知名机器学习专家。他在中国率先推动大数据人工智能在互联网行业的技术研发和创新。他所带领的团队将深度学习技术成功应用于广告，搜索，图像，语音等方面，取得突破性进展。在慕尼黑大学获得计算机科学博士学位后，余凯曾在微软、西门子和NEC工作。

2012年4月，余凯加入百度公司。2015年离开百度后的余凯，亲自创办了“地平线机器人”。目前，地平线在自动驾驶方面不仅推出了“雨果”平台，还推出了针对ADAS领域的算法与架构，又联合英特尔推出了基于英特尔FPGA的ADAS系统。

如果说百度技术最辉煌时容纳了吴恩达这种大牛的时候，那也是余凯给百度带来的。在离开百度后，余凯似乎更加默默无闻，但行业人都坚信，他会在无人驾驶领域突然杀出来。

6、吴甘沙——做汽车界的“IntelInside”

吴甘沙原来是英特尔中国研究院的第一位“首席工程师”，原英特尔中国研究院院长。

据说，在因特尔之时，吴甘沙就看准了人工智能与无人驾驶发展的趋势。在离开因特尔之后，吴甘沙直接与格灵深瞳的联合创始人赵勇，北京理工大学智能车辆研究技术怪才姜岩等5人一起，成立了一家人驾驶技术的新公司驭势未来。

驾驭趋势，驭势未来，显然是想成为驾驭无人驾驶技术的未来，为汽车品牌提供无人驾驶解决方案。驭势做了至少6种无人驾驶汽车，在CES2017上还发布了第一辆针对城市移动空间、完全重新设计的无人驾驶电动车，一款叫做“城市移动包厢”的全新设计的交通工具。

总之，很多人相信，在未来3、5年将只做一件事——死磕无人驾驶技术的驭势科技，将会在吴甘沙的带领下演绎出无人驾驶的实力派企业风采，甚至让中国实现无人驾驶领域的弯道超车。

7、贾跃亭——仍然保持着乐视汽车这一业务与理想

最近乐视的新闻以颓败为主，但是其无人驾驶的业务却还在经营中。最近，贾跃亭在社交媒体上的发声已经明显减少，但每次发声几乎都是提及汽车。而前一阵子，更是晒出了关于无人驾驶汽车的驾驶体验，颇为自豪地称，“驾驶时人有70%的时间在神游，关注点并不在驾驶车辆上。”

当初贸然进入汽车制造领域一直被外界认为是压断乐视资金链的最重要原因，但尽管如此，即使已卸下上市公司乐视网的职务，但仍然保持着乐视汽车这一业务与理想。今年7月份，只身赴美的贾跃亭亲自出任了乐视汽车生态全球董事长一职，全面负责汽车融资、全球化管理团队搭建等工作。

如果说当初“败也汽车”，那可能贾跃亭还是想“成以汽车”，就在汽车这块上站起来。也许，破釜沉舟的勇气值得长久关注。

8、楼天城——一步到位研发L4

楼天城是百度最年轻的T10，因常年在各类编程大赛中拿冠军拿到手软，被编程圈人士称之为楼教主。吴恩达更是盛赞“楼是最顶尖的程序员”。这样一位人物，和百度美研最早的拓荒者、百度无人车首席架构师彭军，携手创立了Pony.ai公司，在中国的注册名称为小马智行。

目前小马智行Pony.ai在硅谷和北京都已设立办公室，近期团队将达到四五十人的规模，已经获得了红杉中国和IDG的投资，估值达到9000万美元。在车子及技术方面，目前Pony.ai的测试车使用了林肯，搭配了激光雷达、相机、毫米波雷达等传感器，也已经获得上路牌照。

JamesPeng和楼天成，这两位天才级人物向来不走寻常路，因此他们准备一步到位的研发L4级无人驾驶系统。在他们看来，从L2到L4的发展道路毫无意义，因为技术几乎完全不同。所以，待他们出产品，那就是最成熟的成品。

9、侯晓迪——自信超越百度做好无人车

这个名字在众多网红人物里，显得比较没名气，其成立的公司图森未来似乎也是如此。然而，他们却有着大抱负——超越百度做好无人车。

他们的自信并非是痴人说梦，毕竟图森这个默默做实事的企业，家底也颇为雄厚。在自动驾驶算法的几项公开排行榜中，图森目前都排在行业首位；在KITTI数据集，图森拿到了目标检测三个单项、目标追踪两个单项、道路分割四个单项的总计九项第一；在CityScapes数据集，图森在fine和coarse两套评测标准中均位列行业第一；在无人驾驶关键技术人脸关键点定位的两个评测数据集300W和AFLW中，图森同样获得了世界第一的成绩。

而这些战绩也不是自吹自擂的，毕竟参加这些评测的不乏百度、三星、英伟达、斯坦福、中科院、多伦多大学、NEC实验室、加州大学圣迭戈分校等科技巨头和科研机构。

总之，从今天起，请记住侯晓迪这个人物，请记住图森未来这家公司。在无人驾驶领域，他们会给人们好看。

10、曹旭东——自动驾驶领域的破局者

曹旭东，Momenta公司的CEO，2008年毕业于清华大学，本科专业是工程力学，但对统计学有着浓厚的兴趣，后他顺利成为清华大学的直博生。由于一直痴迷于AI，曹旭东为AI出国深造申请了退学，即使在导师三次挽留的情况下也没能改变他的主意。离开清华后，曹旭东来到微软亚洲研究院，如愿做了AI相关的研究，他所研发的视觉识别技术被用在了Xbox、Bing、How-old等知名产品上。

后来，曹旭东创立北京初速度科技有限公司，并受到投资商亲睐：获得蓝湖资本、创新工场、真格基金的500万美元A轮融资；后来获得4600万美元的B轮融资，投资方为戴姆勒奔驰、九合创投、创新工场、顺为资本、蔚来资本。

现在，抱着对AI痴迷、认为无人驾驶极具未来的信念，曹旭东和他的Momenta很有可能将会成为自动驾驶领域的破局者。

　　无人驾驶是汽车界与机器人界碰撞、融合的产物，它汇集了机电一体化、环境感知、电子与计算机、自动控制以及人工智能等一系列高科技。人工智能将成为未来发展的一大趋势，无人驾驶也将逐渐改变人们的出行方式。无论时代如何发展，科技都将是引领人们前进的方向，而那些掌握前沿技术的人才都是推动时代发展不可磨灭的力量。