我们提供的部件也集中在这三块，相比传统的方案，我们的特点在于，把这三块完全做成ECU，做成一个标准部件。ECU跟操纵部件进行接口，跟刹车、油门、转向这些部件进行接口。第三代已经接近或者达到目前普通车载ECU的标准。目前会在批量车上进行采用。

多传感器融合单元，实际上我们用传统工控机的方案把它代替掉，也就是所有的传感器都接到同一块板卡上，按车规进行生产。这样整块板卡完全可以做到小型化、可靠、功耗低。关键能满足车规各种要求，这也是整车进行商业化的必然步骤。

　　险峰长青杨润心：自动驾驶是大公司还是创业公司的机会？

大公司可能起到的作用更大，创业公司更多的机会可能是在一些关键的路径上找到自己的解决方案，将来和大公司合作或者有投资收购的可能。

在自动驾驶场景里，下游是车厂，也就意味着自动驾驶的系统要想装到车厂里，可能要2-3年时间。上游在出行上来讲，可能就是滴滴了，它已经垄断了市场。所以作为中间层面，如果要向上下游迁移，通过中间的系统控制上下游，形成一个新的所谓的操作系统，是一件相对比较困难的事情。

自动驾驶环节里的商业机会，可能有四个：

第一个，传感器，尤其像激光雷达这种能够提供高环境感知能力的传感器。如果靠技术驱动把成本降到很低，这是整个行业的重要瓶颈，这是很有价值的。

第二个：多传感器融合的系统。如果激光雷达成本没办法降，是否有可能把很多传感器做一个比较好的融合，给到决策的大脑，让它能够在现有的环境基础上做决策和判断。

第三个：做大脑。自动驾驶为什么有价值？就是把以前人开车的行为习惯，变成集中化的思维。新司机和老司机在能力上有本质的差异，不是因为他们聪明，而是因为开的里程不同。所以如果把很多人的驾驶经验都变成决策和控制系统，这有很强的壁垒。将来大公司如果考虑投资，也会愿意买这样有壁垒的公司。

最后，可能是在细分场景下做完整的解决方案。比如在高速公路环境下，在现有的传感器和各方面条件不成熟时，选择一个未来可以实现的解决方案。

【沙龙讨论】

为什么自动驾驶在近几年成为风口？

周颖：我觉得这是一个综合的因素，既有经济发展的大背景，也有底层技术的革新，还有资本的驱动。

从世界整体的经济环境来说，其实都需要一些新的刺激点。为什么大家会讲工业4.0、AI，我觉得跟全球经济环境有关。所以在底层技术有一些突破的时候，再加上资本的驱动力，可能会起来一波投资热潮。从舆论上也会有一些引爆点，比如Alpha Go打败围棋高手李世乭等事件的发生。

杨润心：我觉得基本有两个原因：第一个：因为深度学习的发展，使得图像识别的能力提高了。在深度学习出现以前，可能传统的图像识别大概有70%的精准度。因为深度学习的框架实现，使得图像识别的精度大概可以到97%，在这个环境下能做很多事情了。

图像识别到底在什么地方有用？早期的创业公司大都找一些传统的出路，比如在金融、安防领域应用图像识别。但是从长远来讲，自动驾驶其实是图像识别很好的应用场景，也正是因为这个原因，使得自动驾驶有可能实现了。

第二个，也是因为移动互联网整个走到一个相对收尾的阶段。大家发现整个科技来驱动整个社会发展的浪潮是有一个规律的。首先是说在关键的几个底层技术上，有一些突破性的变化。接下来，由这几个底层技术可以形成一个新的设备，接下来这个设备被很多的人普及。比如手机是因为有苹果，在其中有几项关键的技术，比如触摸屏、指纹识别、图像显示等，形成了苹果手机。

自动驾驶在可行性方面面临的核心问题是什么？

霍舒豪：智行者到了2015年这个点，感觉到随着自动驾驶这样一个技术的发展，以及可行的商业应用场景，包括我刚才分享的景区车落地的应用出现，我们觉得自动驾驶已经慢慢有了自己落地的点，所以我们开始进入这个领域。

从这样的应用场景切入，也符合技术的发展特点。像一些场地车和园区里的应用，会有一个比较干净或者比较纯粹的应用环境，它对技术的要求会相对低一些。

在这个应用场景下，我们会积累一些数据、算法优化的迭代，慢慢我们会再进一步过渡。打个比方，我们可以是从园区车、场地车先做起来，然后到城市的高速公路，最后才是终极的目标，到城区道路。这样一个路径的设定，也符合技术的复杂程度或者技术发展的路径。

从目前来看，商用车的需求包括应用可能会更提前一些，因为商用车很多都是卡车，它可能是物流或者货运用，司机的状态比较疲惫。另外在物流业里，人力是一个很大的成本。如果自动驾驶能把这块成本降下来，是非常有价值的。

讲最简单的一个例子，司机只要把车开到高速公路，进入高速公路之后，车辆直接启动自动驾驶，那整个高速公路，司机可能进入一个休息的状态，不用维持紧张疲惫的状态，到高速出口再接管车，在整个过程中都是自动驾驶的话，从某种程度上能降低司机的疲惫，从而降低事故率，是非常有意义的事情。

转载请注明出处。