本文摘要： 9月8日，在CTDC首席技术官领袖峰会上，小鹏汽车自动驾驶副总裁谷俊丽博士公开发表了为题AI car 和自动驾驶进化论的主题演说，共享了小鹏汽车正在推展的中国式自动驾驶研发之路以及在这一领域的最近进展。

9月8日，在CTDC首席技术官领袖峰会上，小鹏汽车自动驾驶副总裁谷俊丽博士公开发表了为题AI car 和自动驾驶进化论的主题演说，共享了小鹏汽车正在推展的中国式自动驾驶研发之路以及在这一领域的最近进展。小鹏汽车自动驾驶副总裁谷俊丽博士同期，谷俊丽博士宣告，小鹏汽车近期早已取得美国加州自动驾驶路测许可。小鹏汽车早已取得美国加州自动驾驶路测许可CTDC首席技术官领袖峰会是国内最顶级、最不具前瞻性的互联网峰会之一，挤满了业内顶尖的技术领导者。AI智永未来是本届峰会的主题，功能汽车到智能汽车的变革也是本届峰会探寻的最重要议题。

自动驾驶国际化不存在不少瓶颈，自动化驾驶员演化的必然趋势是软件的强劲本地化。没中国实际驾驶员场景数据的累积，很多自动驾驶功能在中国水土不服、甚至目中无物，无法适应环境中国的实际驾驶员路况、交通密度和中国用户的驾驶员习惯，谷俊丽博士回应：小鹏汽车的目标是大规模量产不具备六维感官能力的高智能互联网汽车（AI Car），使得车辆需要不具备自我感官、物体感官、低精定位、预测未来、交互和事件及决策推理小说能力，提升自动驾驶在中国驾驶员场景的安全性和创意。

今年年内，小鹏G3将要上市，并启动交付给。小鹏G3将配备领先的自动驾驶硬件，备有20余个智能感应器设备，兼容本地化自动驾驶，并将获取覆盖面积高频生活场景的自动泊车功能。以下为谷俊丽博士演说国史：谢谢大家！今天非常高兴有机会和大家共享关于中国式自动驾驶的思维。再行非常简单的自我介绍一下，我是去年10月份重新加入到小鹏汽车，之前在特斯拉总部负责管理人工智能和自动驾驶，我率领团队做到了Autopilot。

从前期对于AI的思维，到对于自动驾驶的研发，我都就是指最前期开始插手的，所以我个人有一些动容今天来跟大家共享。我重点介绍一下自动驾驶，它本身上是一个AI驱动的技术，一个系统，我叫它AI Car。我会跟大家共享自动驾驶整体的国际上的进化论，以及在中国我们想要怎么做。首先，我再行来总结一下，因为在中国，自动驾驶这个概念就是指2016年开始油炸，到2017年炒到疯狂，到现在我实在公众早已丧失感官了，早已不告诉自动驾驶是什么了。

所以，我想要介绍一下自动驾驶究竟是什么，以及西方的技术并无法确实获得中国来用于，比如说特斯拉的Autopilot。我再行介绍一下人类历史的交通变革，我常常想要，只不过人类历史的交通从我们挣脱完整的交通工具，比如说马车、驴车到我们现在林林总总的各种汽车，只不过也只有一百年的时间，知道只有一百年的时间。

那再次发生了什么？我们一开始的这个完整的到一个仿真的机械的器件，然后通过汽车轮子福特的Model T（T型车）开始往前演变，经常出现奥迪、飞驰这样的品牌，我们在机械层面，在掌控层面，在发动机、燃油机层面做到了一百年的工作，现在早已完全饱和状态了。那之后这个车现在再次发生一种悄悄的变化，它在从一个仿真的器件悄悄的变为一个数字化的器件，就像我们21世纪年初，我们还在用诺基亚的功能机，通过键盘来按，到后来渐渐的我们现在完全所有的人都仍然用一个剩是键盘的剩是按钮的一个手机了。从功能机到数字机到智能机的一个演进，某种程度的一个革命正在再次发生在车辆上。

数字化还包括说道我要有传感器，我要有计算出来单元，我要金字到这个车上，且让用户感觉不出来，所以这是个数字化的过程，是个对车本身变革的过程。然后我们在这个基础上，再行做到一些辅助驾驶员、预警，然后抢，然后眼睛可以离开了的各种智能化的工具功能，所以它是这么一个变革的过程。抛去外表它再次发生的变化，在技术本身，自动驾驶让我自学了很多专业，从做到芯片到做到AI算法，到软件，到做到自动驾驶。

自动驾驶是我做到过的最好的、最简单的一个工程，没其一。为什么呢？因为它充满著自动驾驶这几个字，它里面涵括了我们过去人类一百年完全所有最重要的技术、信息革命的一些关键的突破。

那我来介绍一下在我眼中大家所说的这个自动驾驶包括哪几代技术的框架。自动驾驶第一代是由像特斯拉这样的公司做一起的，它当时用的方案就是使用融合供应商的方案，比如说目前主流的国外融合MobileEye，国内融合博世。

国内的自动驾驶绝大部分都是由博世来掌控的，这就是第一代构建方案。我们的汽车本身是一个简单的工程，它是一个拼凑的系统工程，就是把上万个零部件构建到一起。造车本身不是一个建技术的过程，技术是由供应商在各个角度，比如说掌控单元，发动机单元，电池单元以及感官算法单元，它们分别去突破的。这是第一代技术。

但第一代技术它有一个瓶颈，你无法切断，供应商的东西你是无法转变的。所以就经常出现了第二代，第二代就是我用自己自由选择一个芯片，我把车、数据以及自我编程切断，那我可以转变我的功能。这是第二代，在芯片以及自律研发的算法上做到自己的一个韧一体的这个设计。第三代是我们现在也找到AI是一个对计算能力市场需求无穷尽的一个应用于，特别是在对自动驾驶，它的应用于场景你在私家车上做到应用于，它的海量场景它是无限量的，你无法几乎叙述自动驾驶这个车会遇上什么。

所以它对计算出来的市场需求也是无穷尽的，那我们现在经常出现了像很多公司，特别是在是国际巨头Waymo也好，特斯拉也好都是自己做到芯片，为什么？过去人类60年做到的所有的芯片是针对标准化计算出来的，一个是尺量计算，都是标准化计算出来。我们确实到车上，这种简单的流水必须更加强劲的芯片。这是第三代。

第四代我们大家只不过回想自动驾驶，有可能很多人，注目过的人有可能都回想林林总总的各种各样的车。Waymo的车上面是架了一个像船一样的盒子，Cruise的车上pony 面是架了很多雷达，八到十个雷达。

然后我们中国的很多自动驾驶公司，景驰也好，都是上面挂着很多东西的。这是第四代自动驾驶，它是什么呢？第四代自动驾驶一般来说是说道在特定场景下不必须人了，是几乎的driverless，没驾驶员。

为了做这一点，它很难，我再行限定版场景，我再行对这个车针对这个场景悬挂各种传感器，做到各种计算出来单元。所以，整个到第四代的时候，这个车就为这个自动驾驶来设计的。

所以，你看它样子不像台车，就是因为传统的车不涵括这个东西，现在两者是一种选育关系，还不是一个产品的形态。我从特斯拉回到小鹏，我是想要解决问题中国化的自动驾驶，我们第一代车，今年的量产车上不会介于第一代跟第二代技术之间，我们不会使用部分构建供应商，部分自律研发。那这个也是基于的我们自律研发的节奏，它必须一定的时间去启动。我们在第二代车上，2020年的车上，不会将自己自动驾驶这个自律研发的地下通道从算法到芯片，仍然到车上展开一个切断。

我们为什么要做到这个事情？很多人来回答我说道，不管是吉利也好，沃尔沃也好，特斯拉也好，都有这个产品，为什么还要再行做到一下？是，是有这个产品，但是在大部分的中国场景下没人敢用，因为它不合适中国的驾驶员场景。它不会有水土不服，比如说中国路上的障碍物它是点状的，你完全无法分辨你在中国道路上遇上的所有的障碍物。中国的交通规则是不规范的，因为中国的文化跟西方的文化是不一样的，这个驾驶员问题显然是体现人的文化问题跟习惯问题以及社交问题。它不是一个非常简单的在实验室内的一个技术，所以它有水土不服的问题，也就是说我们为什么在中国这么多车，但使用率不是尤其低。

我个人指出，中国的自动驾驶不能中国人自己来解决问题。还有人在微博上发问我，说道我根本没听得任何一个技术是带着国家边界的。我推倒不是说道这个是国家边界，而是说道整个地下通道，就像切断这个任督二脉时，我们现在还没切断，这个切断是什么？我们要确实的构成中国的海量的大数据，然后我们要自由选择合适我们的芯片。

然后我们在这个基础上要搭起合适中国自动驾驶的传感器系统，而这个系统一定要针对中国的场景，你要涵括中国的一些特定的轨迹、特定的场景、特定的一些交通动态。在这个基础上再行做到中国的算法研究。我指出在中国解决问题这个自动驾驶这个技术要比西方要无以十倍以上，所以整个这是一个框架性的问题，也是一个创新性的问题，也是必须很多技术累积的一个问题。

而这个解决问题一定要中国人自己来耕耘解决问题。第二部分我想要介绍一下小鹏汽车我们对AI Car的一个定义，定义很最重要。

我指出一个车应当有三重智能才能在中国的马路上去进，是一个科普性的一个概念吧。我们再行说道这个AI Car，AI Car它包括着很多东西，比如说我有几十个传感器来感官环境，我有网络的功能，然后送地图，我有云的功能、芯片的功能、人工智能动态的计算出来功能，然后自适应自学以及各种林林总总的，我来分解成一下它是怎么一种三重智能。首先，我个人指出某种程度依赖云端智能，车一定要自己不会进，所以一定要在车上有动态的充足感官环境的，比如看200米也好，150米也好，这种摄像头再加雷达，再行做到融合。

我们为什么要做到这么多种类的传感器？因为没一种传感器需要符合驾驶员所看见的环境的市场需求。比如摄像头能看见扁平的二维物体，雷达能看见速度跟三维，这两者要加一起。我们如果有一种传感器需要精确告诉它的三维的方向以及它的语意，那这个也是对自动驾驶将不会产生推展性起到的一个技术创新。

AI是很最重要的，没有人可以坚称自动驾驶的问题，本质上就是由AI推展的一个问题，那AI将不会对它的周围的这个传感器当作的数据展开辨识，对其他车辆展开辨识，从而做出自己的一些决策跟轨迹规划。而这个计算出来因为AI它拒绝的是高性能级的计算出来，所以一定要有一个高性能级别的芯片，且符合车规，在车去运营。有可能我这个问题大家一想要实在很非常简单，我们不是有很多云，我们不是有很多GPU吗？但那些是不几乎符合车规的，一个车跑完在马路上，它是五星级的安全性规格，它是不容许随时硬盘丢弃，随时可以重新启动。

而我们的任何云端的东西都是不存在故障率的，这个是不容许的。当然了，我们也要网络，因为网络可以告诉他我们地图，网络可以告诉他我们交通信息以及更加多。刚才谈的是个体智能，你个体收集这么多信息，你做到一个决策，这是个体智能。

那我们车多了，可以减少群体智能，有十台车进过这里，看见这里马路折断了，就可以告诉他后面的车这里折断了，叫群体智能。就像我们的蚂蚁蚁群一样，那车也可以做某种程度的一个智能。

另外一个辅助智能，大家不会谈，特别是在是在中国很风行，我实在中国政府做到事情急弯转弯的概念它很难去防止。比如说我个体智能做到将近这么多东西，那我在马路上再加各种东西，这就是辅助智能。

你不管怎么做，这个东西没有在这车上，这就是辅助智能，利用环境本身的感官能力。V2X让这个车可以给各种东西发信号，但这只是一种愿景，你很难做把世界（改建），你改建一辆车早已很难了，把世界都改为了，装有上传感器，且传感器日异月新，且传感器也不是百分之百可信的，这个本身是个庞大的工程。所以，我个人指出它只是一个辅助性的东西。

接下来非常简单共享一下我们说道中国式自律研发，究竟它的关键点跟我们自己的一个分解成是怎样的。做到自动驾驶有这么多核心的东西，你回避不进，一定要去耕耘，一定要去溶解。

比如芯片一定要有，没不要做AI。第二，自律研发措施打通任督二脉，把数据，也就是代表场景跟车，跟算法连接起来，这是确实自动驾驶是一个框架性的东西。海量中国场景大数据，不管你再行怎么海量，世界天天逆，所以这个东西是一个永恒的难题。

我一一分解成一下，我们海量大数据场景，这个场景要在公开发表的给定的，无法是限定版场景。我们常常有朋友驾车，在硅谷进得只想的，车一旦进到中国，找到什么都敢了，就是因为场景逆了，一切都逆了。所以，场景是一切的源泉，而场景反映在大数据里边，而这个场景是要不作容许的，只要用户摆摊的地方，你都要去进，去收集。

拿这个数据到云端经过的组织之后，把它展开AI的一个创意，认同是创意的一个你要辨识，所有的东西你要做到预测，你要更加多接下来我会谈一下，然后把这个算法摸到车载上，不要再行意味着在云端掌控这个车辆。摸到车载上，你要在车上能算得动，你才有产品。这个东西构成闭环就是最关键的一个框架，构成闭环之后，让这个算法通过数据展开生长，让这个算法在车上获得检验，再行回去一些你解决问题将近的问题新的快速增长这个算法。

这是一个框架跟智能它以求演变的一个东西。解决问题中国的自动驾驶一定要让这个框架并转一起，要让这个智能可演变，因为没有人可以一步解决问题所有。

AI我总结了大家指出对AI的定义，每个人有有所不同的解读。那在车上，我们必须AI的六维感官，第一维感官，你得告诉自己是怎么一动的，怎么运转，车辆动力学。第二维你要告诉周围是什么问题，物体。

第三维你要告诉物体精准的在什么地方。第四维你要告诉相互之间它的这个预测，它未来。

因为人驾驶员，人的反应弧只不过是很长的，反应弧比如是400毫秒，很长，甚至比算法要长。但是人需要驾驶员很好，因为人对未来有预测，他是基于预测在驾车，而我们算法它总是基于历史，过去看见的传感器看见再算，算完决策，这个反应弧你是基于过去在做到预测。所以，我们为了填补这种延时，要对每个车辆的轨迹，每个账号的轨迹展开预测，所以这第四维时间维度。第五维你要解读车辆之间它不是孤立无援的，它是有相互影响的，它是有事件的。

你阿雷了，别人有可能不想你阿雷，别人可能会换道，你究竟怎么想要，你才能作出最差的一个决策。第五维，你做到了一个决策，每个人驾车不一样，有的人就是我尽早回头，有人就是说我要安全性第一，有人我要舒适度第一。所以，你做到决策要解读你基于什么样一种规则做到的决策，这是第六维。

六维感官之后才能确实的做自动驾驶，我们现在的AI只不过最少到了第二维或者到第2.5维。从2012年突破大数据的深度自学，它给大家获取了一个很好的水平线，就一下大家都水涨船高，在一个水平线上了，需要辨识上千物体、上万物体的98%的精度比如说，所以这是二维。到第三维，我们必须低精定位，低精地图在量产车上量产方案做到，现在是一个全世界都没几乎解决问题的问题。

所以，我们现在在二跟三之间，但我们同时可以在研究界以及算法界可以做到第四维、第五维的一些突破，一些应验，但是确实落在产品上还必须一些的实践中跟累积。所以，自动驾驶确实做到一起，它是融合传统经典算法，融合对scenarios的解读，有很多 scenarios，有很多场景。

再行融合AI做到了各种各样的简单流水，所以为什么你看各个自动驾驶公司，有些人说道我三个月车都可以进了，那你接下来这两年你在干吗？我在解决问题各种 scenarios，没完没了的scenarios，且我这个车只要一换回城市，我原本在广州进，我换成深圳找到这个什么东西都逆了，我要新的再行做一下，这就是自动驾驶的惟有了。另外，车它不是一台手机，它也不是一个电脑，安全性要第一，要做安全性是很简单的，这个车本身有掌控单元，有感官单元，现在又有芯片，各种各样的东西特到一起。为了解决问题这个问题，我们是说道在传感器上面做到了一些校验，在我们的掌控单元上，在我们的急刹车上都做到了一些校验，把整个安全性的以及智能分为了四个层次的框架系统，一层一层往上去上涨。

那我的一个基本的原则就是任何高级的智能都是无法以壮烈牺牲性命关天的安全性为原则。比如说Uber前几个月再次发生了一些车祸，就是AEB没灵感，那这种情况下，我不管整个车有多智能，我是会去用的，因为我AEB是我性命攸关的。所以我们在设计我们的系统上不会第一步确保我这传统一百年造车留给的精华不要被伤害。第一层。

第二层我有一个校验。第三层、第四层我再说高级的智能，如果高级的智能做到将近，我就返回下面的一些智能上去，确保人的性命安全性，比这个智能的fancy的未来更加最重要。最后迅速我想要跟大家共享一下我们的产品的智能演变。

我说道过，要解决问题自动驾驶问题，我不坚信有一家厂商可以车站出来说道我领先的都解决问题了，这是不科学的，这个问题有它的科学性。所以它一定有一个演变的道路。

我们把自动驾驶分为了，中国人驾驶员他的情绪痛点跟外国人不一样，比如说外国人很少有这个行驶情绪，停车场都很多。但是中国人行驶情绪是相当大的，所以我们第一步再行从这个行驶情绪开始解决问题，从耳朵，就是再行用超声波，基于超声波的泊位像蝙蝠观测一样，你要有前后、左右有车辆才能去检测，这个超声波也是现在市场上大部分的行驶系统用的这个技术框架。我们在此基础上特了视觉，你这个车场空空的，超声波观测不出来任何车位这是很傻的，这是人无法解读的。

所以再加视觉，让他需要看见各种停车位。最后再行再加语音，让人可以跟它交互，再行到一些记忆性的东西，一步一步的去演变它的智能。对于自动驾驶来讲，驾驶员情绪，比如说春运的时候长途进高速公路的情绪，比如说每天下班，在一线城市每个人平均值50分钟、一个小时的交通堵塞，上下早晚高峰的情绪。

这种情绪早已使得人这个车的生存空间变为了人除了家、除了公司之外十分最重要的一个生存空间，所以我们有自己充分发挥的这个空间。那我们解决问题完了驾驶员情绪之后，不会从先说道高速自动驾驶开始去做到，L2、L3的比如说人，L2就是人可以不容许抢，你手要动态在上面，L3你可以容许抢了，你这样长途跋涉的时候，人的这个情绪性、疲惫性可以获得更大程度的提高。

再行到交通堵塞情况下，车可以自己的跟停，然后handle一些换道，handle一些别人的阿雷的问题，解决问题早晚驾驶员高峰的情绪。再行到未来以后，城市十字路口怎么去过，现在也是一个永恒的难题，怎么上下高速，是确实做从A点到B点的一个自动驾驶的关键技术门槛。

再行到最后，只不过就算这些技术问题都解决问题了，自动驾驶问题也没几乎解决问题，因为人的驾驶员习惯，用户体验是我们最重要解决问题的问题，每个人他驾驶员的习惯不一样，有人讨厌用保守型的，有人讨厌稳定型的，所以最后我们要解决问题个性化的驾驶员问题，这是我们的一个演变之路，细框架的。同时，我们要说车内智能也要去做到，当人更加多的解放出来之后，双脚、双手、眼睛都和平了，人在车里干吗，你在确实做无人驾驶之前，只不过这个车是一个人机共同体，有一部分场景是车，有部分场景是人，只是在L2的时候，人大部分的还要驾驶员，车驾驶员少部分场景，越往上车更加多的不必须人去管。在这个过程中，我们要通过驾驶员状态监测来告诉这个系统，来展开一个协同，说道我人现在疲乏了，你要给他十秒钟的时间接管，或者是这个人他现在看手机，你要节他八秒钟的时间来接管，你要提早警告他。

才需要说道在车进的更加多的情况下，你需要做更佳的无缝的一个更加安全性的一个功能的一个因应。最后我想要跟大家共享一下，我们现在这个自动驾驶中心是一个两岸四地的一个跨国的团队，我们在广州总部解决问题造车测试的问题，我们在硅谷有团队解决问题软件研发的问题，我们在上海，在北京也都有团队。那我们近期也有好消息，是我们在硅谷获得加州自动驾驶路测许可。

那我们期望在今年，我们只做到少量的事情，其中一件最重要的事情就是把任督二脉切断，把框架创建一起，然后构建基本的功能，开始确实的上车做到实验。我期望我们是一个做到准确的事，然后用准确的方法来行事的一个团队，也期望大家需要注目我们接下来的一个成绩和一个结果。谢谢大家！。

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