6月17日，第一電動網以“智能汽車的進階之路”為主題，舉辦了第四場系列沙龍，來探討汽車智能化的發展現狀以及未來無人駕駛應用的影響因素。北京數字綠土科技有限公司副總裁趙寶林，以無人駕駛的核心技術為切入點，探討了當前階段智能駕駛的較有意義的應用模式，預測了未來無人駕駛相關法律及保險制定形式，以及對解決交通擁堵的積極意義。

北京數字綠士科技有限公司副總裁趙寶林

智能駕駛需要突破的核心技術

趙寶林談到，無人駕駛主要依賴于兩種環境條件，靜態環境識別和動態環境識別。靜態環境識別基本就是掃描道路和道路周邊這些設施的高精度的三維地圖，現在主體走的是測量車在馬路上掃，會把路邊的輔助設施，甚至斑馬線，甚至道路標志線掃得非常清楚，它的精度會在厘米級的精度。靜態的環境有了以后，車在行進過程中，還會有一些突然并過來的車，甚至穿插進的摩托車，稱之為動態干擾因素，需要車輛能在第一時間發現它，避讓它，采取智能駕駛引導的決策。

基于這兩方面，綠士科技采用的方案基本是激光雷達加上可見光的光學傳感器做輔助。激光雷達反應速度非常快，也靈活一些，主要做高精地圖的定位、數據采集的用途。在動態環境識別這一塊，第一時間發現目標，當這個目標出現以后，對機器來講，判斷它是一個人，還是摩托車，還是汽車來講，這是一些可見光的傳感器掃描帶有紋理特征的東西來識別，通過這兩種東西來判斷目前的路況，再加上人工智能的運算，來決定對下一步駕駛引導做一些決策，我們現在做的工作主要集中兩塊。

基于以上無人駕駛初期階段的討論，趙寶林表示，智能駕駛主要的核心技術主要有四個方面：第一，傳感器：無人駕駛需要探測精度和速度比較敏感，做進一步的探測需要更豐富的紋理特征，表示性信息；第二，數據算法，由于傳感器測回來的東西會有一些誤差，如何把數據校準，例如，有的時候機械的光束打出去跟測試系統會有一個延時，利用周邊的數據把這個時間補充回來，相當于傳感器傳回來的信號數據處理，這個部分是非常非常困難的地方；第三，動感目標的判斷及決策，這是主機廠商做整個無人駕駛最核心的一塊；第四，整機控制，方方面面的數據回來，需要結合路面的情況做的一些駕駛決策的策略。

法律形成及保險模式的預估

在法律進程上，趙寶林預計會到智能駕駛車輛技術成熟，有大量車輛上路后才能法律才可能會成型。至于無人駕駛的保險，順著法律來說，可能是法律在某個細節上的一個具體措施和保障。從這個角度看，盡管智能駕駛的汽車在人工智能下面有很高的智能性，以目前人類對人工智能的解決態度，包括一些科幻大片的講法，即便再智能，這個機器在社會學上還會認定一個責任主體的問題，所以趙寶林認為不太可能把一個智能的機器作為一個責任的主題，責任主體還是會劃歸到個人消費者，保險主機廠商可以做一部分，但大的主體框架上還是會落實到個人和運營車輛上。

智能駕駛可能是解決交通擁擠的有效方案

趙寶林談到，在我們的生活環境中有太多不按常規辦事，如果純粹是智能駕駛，大家完全可以根據大數據來分析車輛實時流動的情況。如果沒有突發性東西的干擾，那么整個車輛控制系統會在全局做平衡負載。效果其實很明顯的，例如在互聯網領域，淘寶、京東也好，一到6.18、雙11，那么多的網絡流量不堵，就是因為它有一個全局性的系統解決方案。

智能駕駛也是這樣，如果純粹是智能駕駛，加上大數據，不但車輛對周圍的小環境有個感知，結合大數據，其他的傳感器，還能對全局性有一個感知。形成統一的調度，如果基于這樣的考慮，智能駕駛在緩解交通方面有很大的作用，但前提是不要在很多地方有人為干預的東西。

最后，針對如何走向智能駕駛最成熟的頂端——無人駕駛，趙寶林表示，這需要依托整體環境和系統來考慮，目前輔助駕駛技術已經進入了應用階段，但是對于無人駕駛的大眾化應用目前還是持保守態度。

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