景驰CEO韩旭：没有GPS信号 前排无人 2020年量产

景驰科技首席执行官兼联合创始人韩旭曾说，成为一名优秀的学者就是一名官员。从一个初出茅庐的男孩到国际知名大学的终身教授，他完成了人生的转变。然而，即使你爬得更高，没有挑战的生活也很无聊。自博士毕业以来，韩旭带领一个由几人组成的小团队对科研项目进行研究。几年后，他的员工规模已经扩大到数百人。但在他的心中，有一个更大的世界。近日，韩旭接受了高科技智能汽车的独家采访。从视觉到发音，从学者到技术总监，韩旭的主要研究方向是计算机视觉和机器学习。2013年，他带领团队参加了ImageNet物体检测大赛和人脸识别大赛，取得了相当优异的成绩。对他来说，参加世界级的比赛不仅是一个证明自己实力的过程，而且作为世界上第一批使用深度学习进行视觉识别的人，他和他的团队成员后来成为了业内最好的。这段经历让韩旭不仅了解了计算机视觉技术的先进性和敏感性，而且深刻认识了其局限性。韩旭承认，作为一名视觉识别领域的资深人士，他知道视觉解决方案的优缺点。计算机视觉有其自身无法在短时间内解决的问题：在某些场景中，物体识别和检测非常不稳定，这大大限制了视觉方案的可靠性和使用场景的广度。现阶段不可能解决这些问题，所以在公司成立之初就决定了激光雷达+摄像头+毫米波雷达的自动驾驶方案。2014年，韩旭从一名学者变成了一家高科技公司的项目负责人。他进入百度美言的人工智能实验室，探索前端技术。由于一开始没有可视化项目，他被要求开发一个基于深度学习的端到端中文语音识别系统（DeepSpeech2）。对韩旭来说，从视觉到语音识别，这是一种职业上的跨界，但越是具有挑战性的事情，就越有吸引力，他一点也不担心。语音识别和图像识别在技术原理上是相似的。它们都提取了参考对象的知识元素，但语音是连续的，需要依赖更多的语音模型和深度学习模型，例如语音的上下文。要使机器理解人类语言，首先要能够清楚地识别语音，即将语音转换为单词，其次要分析单词的含义。完成第一步需要的大多是技术处理，而后一步需要让机器理解语义：单词的含义不仅仅是表面的。就像每一个汉字一样，字典里有很多定义，在不同的上下文和不同的语调中表达的含义也非常不同。要让只知道“0和1”的机器理解同一句话的不同含义，这取决于上下文环境。要实现这一目标，这取决于深度学习的力量。在一句话的背景下，该系统实现了超过人类认知水平的识别率，并被《麻省理工技术评论》评为2016年十大技术突破之一。如果没有GPS信号怎么办？景驰的无人驾驶系统是激光雷达+视觉+毫米波的融合方案。该系统在电源、制动、计算系统等关键位置都有冗余的安全设置。单64线激光雷达的常见方案并不是唯一的。还有其他方案，但由于考虑到商业秘密，最新的技术方案给人们带来了不便。韩旭向我们展示了景驰无人车的隧道穿越技术。视频中，无人车经过一条又长又窄的隧道，周围有过往车辆。当GPS信号几乎为零时，无人车仍然可以正常运行。为了实现这一技术，得益于精驰独家的“定位四重奏”。对于无人驾驶来说，准确的实时定位至关重要。然而，在正常的道路环境中，不仅有高层建筑和树荫，还有立交桥和隧道。在这种环境下，全球定位系统并不是保持无人车安全、正确驾驶的唯一方法。在定位方面，京克……

使用点云定位、GPS定位、惯性导航定位和视觉定位的融合方法，使无人车在GPS信号较弱时仍能使用其他方法自动完成位置信息。韩旭还展示了景驰制作3D高精度地图的视频。在有高架桥和居民楼的路段，景驰的技术可以清晰准确地扫描和显示道路周围的信息，无论行人、车道、车辆、道路或交通标志。韩旭说，有了这些技术，无人车穿越隧道将不会像行人在晚上行走一样。汽车的行驶环境千变万化，gps信号随时都在变化。这种“四位一体”的定位方法可以为无人车提供稳定准确的定位，为无人车的安全驾驶提供明亮的眼睛。这种高精度地图的生成主要依赖于激光雷达，它使用数百万条往返射线来编译真实世界的3D模拟地图。要准确连接这些线路，需要深厚的技术积累作为支撑。现在高精度地图的建设已经基本实现自动化，自动化也是支撑更大范围高精度地图建设的必要条件。有了更广阔的高精度地图，无人驾驶可以跑得更远。要进行自动驾驶，从技术上讲，你需要三个头和六只手臂。景驰还制作了自己的模拟器，可以在模拟器中模拟驾驶过程中可能遇到的各种意外情况，例如各种撞车、强行超车和违反交通规则。无人车系统也可以通过这个模拟器进行持续的训练和优化。中国是第一个与前排无人驾驶汽车签订合同的国家。2018年2月26日，加州机动车辆管理局（DMV）宣布，行政法办公室已批准加州道路无人驾驶测试和公共使用无人车的规定。这项规定意味着，4月之后，加州无人驾驶测试车的前排也将实现“无人化”。此前，无人驾驶汽车的测试都是前排有人值守，驾驶座上必须有一名监督员，这样驾驶员才能在“不可预测”的情况下强行接管行使权。与硅谷相比，北京、上海、重庆和深圳发布的相关道路测试规定仍然要求驾驶员监督前排。那么，无人车的测试和驾驶员的存在有什么区别呢？韩旭透露，景驰的无人车已经能够在一定情况下实现完全无人驾驶的测试。在此前的广州开发区政府会议上，景驰的无人车展示了在整车无人的情况下完成自动驾驶的过程。他也是中国第一位在无人驾驶汽车上签约的企业家。无人驾驶前排有人无人，这其实就是安全的保证程度。在完全无人的情况下，无人车仍然可以在道路上正常行驶，这取决于它“确保”安全的能力。加州已经允许完全无人驾驶的自动驾驶测试车上路，国内的自动驾驶公司并没有放弃他们的实力，但政策的开放可能需要时间。谈到中美自动驾驶的差异，韩旭坦言：他们是人工智能领域无可争议的世界前两名。中国的自动驾驶是最有前途的。中国的人工智能与美国仍有差距，但中国基础设施建设的决心、速度和执行力有目共睹。一些造车新势力，如蔚来、途驰、魏玛，发展迅速，我们可以看到中国正在进步。你为什么要回中国做自动驾驶？韩旭自信地说：因为中国是最有前途的。这也是自动驾驶技术的深厚储备。景驰科技在今年年初的高工智能汽车年度金球奖中荣获年度最具影响力无人驾驶公司。

图中右二是代表晶驰科技获奖的公司副总裁杨庆雄。2020年大规模生产的目标不是一个梦想。景驰的目标是在2020年实现无人驾驶的量产……

d在有限的地区提供旅行服务。景驰将选择与主机厂和出租车公司合作，搭载自动驾驶系统。使用的场景首先是有限的场景，交通流量、人流和交通环境并不复杂。自动驾驶的发展不会一蹴而就，整个过程将是一个从简单到复杂、从容易到困难的过程。许多人认为L4无人车量产的最大问题是激光雷达的价格过高。但韩旭并不这么认为，他认为很多人认为激光雷达的价格昂贵，甚至认为产品的稳定性，所以认为自动驾驶离人很远，这是错误的。韩旭曾参观过不同时期的顶级激光雷达制造商的工厂，见证了激光雷达生产从手动到自动化的全过程。他认为，LIRDR现阶段成本较高，因为整体产量尚未形成一定规模。随着未来越来越多的公司的使用，包括国内激光雷达制造商的发展，激光雷达的价格肯定会下降。晶驰现在有近100人，其中大多数是全职工程师，几乎汇集了硅谷的无人车精英。在广州，该公司也得到了当地开发区政府的大力支持。此外，中国这个最大的汽车市场拥有合适的气候和合适的人才。未来，景驰的发展将走上一条快车道。

景驰科技首席执行官兼联合创始人韩旭曾说，成为一名优秀的学者就是一名官员。从一个初出茅庐的男孩到国际知名大学的终身教授，他完成了人生的转变。然而，即使你爬得更高，没有挑战的生活也很无聊。自博士毕业以来，韩旭带领一个由几人组成的小团队对科研项目进行研究。几年后，他的员工规模已经扩大到数百人。但在他的心中，有一个更大的世界。近日，韩旭接受了高科技智能汽车的独家采访。从视觉到发音，从学者到技术总监，韩旭的主要研究方向是计算机视觉和机器学习。2013年，他带领团队参加了ImageNet物体检测大赛和人脸识别大赛，取得了相当优异的成绩。对他来说，参加世界级的比赛不仅是一个证明自己实力的过程，而且作为世界上第一批使用深度学习进行视觉识别的人，他和他的团队成员后来成为了业内最好的。这段经历让韩旭不仅了解了计算机视觉技术的先进性和敏感性，而且深刻认识了其局限性。韩旭承认，作为一名视觉识别领域的资深人士，他知道视觉解决方案的优缺点。计算机视觉有其自身无法在短时间内解决的问题：在某些场景中，物体识别和检测非常不稳定，这大大限制了视觉方案的可靠性和使用场景的广度。现阶段不可能解决这些问题，所以在公司成立之初就决定了激光雷达+摄像头+毫米波雷达的自动驾驶方案。2014年，韩旭从一名学者变成了一家高科技公司的项目负责人。他进入百度美言的人工智能实验室，探索前端技术。由于一开始没有可视化项目，他被要求开发一个基于深度学习的端到端中文语音识别系统（DeepSpeech2）。对韩旭来说，从视觉到语音识别，这是一种职业上的跨界，但越是具有挑战性的事情，就越有吸引力，他一点也不担心。语音识别和图像识别在技术原理上是相似的。它们都提取了参考对象的知识元素，但语音是连续的，需要依赖更多的语音模型和深度学习模型，例如语音的上下文。要使机器理解人类语言，首先要能够清楚地识别语音，即将语音转换为单词，其次要分析单词的含义。完成第一步需要的大多是技术处理，而后一步需要让机器理解语义：单词的含义不仅仅是表面的。就像每个汉字一样，字典里有很多定义，意思……

s在不同的语境和不同的语调中表达是非常不同的。要让只知道“0和1”的机器理解同一句话的不同含义，这取决于上下文环境。要实现这一目标，这取决于深度学习的力量。在一句话的背景下，该系统实现了超过人类认知水平的识别率，并被《麻省理工技术评论》评为2016年十大技术突破之一。如果没有GPS信号怎么办？景驰的无人驾驶系统是激光雷达+视觉+毫米波的融合方案。该系统在电源、制动、计算系统等关键位置都有冗余的安全设置。单64线激光雷达的常见方案并不是唯一的。还有其他方案，但由于考虑到商业秘密，最新的技术方案给人们带来了不便。韩旭向我们展示了景驰无人车的隧道穿越技术。视频中，无人车经过一条又长又窄的隧道，周围有过往车辆。当GPS信号几乎为零时，无人车仍然可以正常运行。为了实现这一技术，得益于精驰独家的“定位四重奏”。对于无人驾驶来说，准确的实时定位至关重要。然而，在正常的道路环境中，不仅有高层建筑和树荫，还有立交桥和隧道。在这种环境下，全球定位系统并不是保持无人车安全、正确驾驶的唯一方法。在定位方面，景驰采用了点云定位、GPS定位、惯性导航定位和视觉定位的融合方法，使无人车在GPS信号较弱时仍能使用其他方法自动完成位置信息。韩旭还展示了景驰制作3D高精度地图的视频。在有高架桥和居民楼的路段，景驰的技术可以清晰准确地扫描和显示道路周围的信息，无论行人、车道、车辆、道路或交通标志。韩旭说，有了这些技术，无人车穿越隧道将不会像行人在晚上行走一样。汽车的行驶环境千变万化，gps信号随时都在变化。这种“四位一体”的定位方法可以为无人车提供稳定准确的定位，为无人车的安全驾驶提供明亮的眼睛。这种高精度地图的生成主要依赖于激光雷达，它使用数百万条往返射线来编译真实世界的3D模拟地图。要准确连接这些线路，需要深厚的技术积累作为支撑。现在高精度地图的建设已经基本实现自动化，自动化也是支撑更大范围高精度地图建设的必要条件。有了更广阔的高精度地图，无人驾驶可以跑得更远。要进行自动驾驶，从技术上讲，你需要三个头和六只手臂。景驰还制作了自己的模拟器，可以在模拟器中模拟驾驶过程中可能遇到的各种意外情况，例如各种撞车、强行超车和违反交通规则。无人车系统也可以通过这个模拟器进行持续的训练和优化。中国是第一个与前排无人驾驶汽车签订合同的国家。2018年2月26日，加州机动车辆管理局（DMV）宣布，行政法办公室已批准加州道路无人驾驶测试和公共使用无人车的规定。这项规定意味着，4月之后，加州无人驾驶测试车的前排也将实现“无人化”。此前，无人驾驶汽车的测试都是前排有人值守，驾驶座上必须有一名监督员，这样驾驶员才能在“不可预测”的情况下强行接管行使权。与硅谷相比，北京、上海、重庆和深圳发布的相关道路测试规定仍然要求驾驶员监督前排。那么，无人车的测试和驾驶员的存在有什么区别呢？韩旭透露，景驰的无人车已经能够在一定情况下实现完全无人驾驶的测试。在此前的广州开发区政府会议上，景驰的无人车展示了在整车无人的情况下完成自动驾驶的过程。他也是中国第一位在无人驾驶汽车上签约的企业家。无人驾驶的前排有人没有人，这实际上是……

安全保证程度。在完全无人的情况下，无人车仍然可以在道路上正常行驶，这取决于它“确保”安全的能力。加州已经允许完全无人驾驶的自动驾驶测试车上路，国内的自动驾驶公司并没有放弃他们的实力，但政策的开放可能需要时间。谈到中美自动驾驶的差异，韩旭坦言：他们是人工智能领域无可争议的世界前两名。中国的自动驾驶是最有前途的。中国的人工智能与美国仍有差距，但中国基础设施建设的决心、速度和执行力有目共睹。一些造车新势力，如蔚来、途驰、魏玛，发展迅速，我们可以看到中国正在进步。你为什么要回中国做自动驾驶？韩旭自信地说：因为中国是最有前途的。这也是自动驾驶技术的深厚储备。景驰科技在今年年初的高工智能汽车年度金球奖中荣获年度最具影响力无人驾驶公司。

图中右二是代表晶驰科技获奖的公司副总裁杨庆雄。2020年大规模生产的目标不是一个梦想。景驰的目标是在2020年实现无人驾驶的量产，并在有限的区域内提供出行服务。景驰将选择与主机厂和出租车公司合作，搭载自动驾驶系统。使用的场景首先是有限的场景，交通流量、人流和交通环境并不复杂。自动驾驶的发展不会一蹴而就，整个过程将是一个从简单到复杂、从容易到困难的过程。许多人认为L4无人车量产的最大问题是激光雷达的价格过高。但韩旭并不这么认为，他认为很多人认为激光雷达的价格昂贵，甚至认为产品的稳定性，所以认为自动驾驶离人很远，这是错误的。韩旭曾参观过不同时期的顶级激光雷达制造商的工厂，见证了激光雷达生产从手动到自动化的全过程。他认为，LIRDR现阶段成本较高，因为整体产量尚未形成一定规模。随着未来越来越多的公司的使用，包括国内激光雷达制造商的发展，激光雷达的价格肯定会下降。晶驰现在有近100人，其中大多数是全职工程师，几乎汇集了硅谷的无人车精英。在广州，该公司也得到了当地开发区政府的大力支持。此外，中国这个最大的汽车市场拥有合适的气候和合适的人才。未来，景驰的发展将走上一条快车道。

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