数字绿土赵宝林：智能驾驶四大核心技术有待突破

6月17日，第一电气网举办了以“智能汽车的先进之路”为主题的第四期系列沙龙，探讨汽车智能化的发展现状以及未来无人驾驶应用的影响因素。有限公司副总裁赵宝林以无人驾驶核心技术为切入点，探讨了现阶段更具意义的智能驾驶应用模式，并预测了未来无人驾驶相关法律和保险的制定形式，以及对解决交通拥堵的积极意义。

赵宝林，北京数字卢氏科技有限公司有限公司副总裁。

智能驾驶需要突破的核心技术

赵宝林表示，无人驾驶主要取决于两种环境条件，静态环境识别和动态环境识别。静态环境识别基本上是道路和道路周围设施的高精度三维地图。现在主体正在用测量车扫描道路，它会非常清楚地扫描路边的辅助设施，甚至斑马线甚至路标，其精度将达到厘米级。静态环境建立后，会有一些汽车突然驶来，甚至摩托车在行驶过程中插入，这被称为动态干扰因素，需要车辆第一时间发现、避开并做出智能驾驶引导决策。

基于这两个方面，绿狮科技采用的方案基本上是由激光雷达和可见光光学传感器辅助的。激光雷达非常快速和灵活，主要用于高精度地图定位和数据采集。在动态环境识别中，第一时间发现目标。当目标出现时，对于机器来说，判断它是人、摩托车还是汽车。这是可见光传感器用纹理特征扫描来识别的东西，通过这两件事来判断当前的路况，再加上人工智能的操作，来决定下一步的驾驶指导。我们现在所做的主要集中在两个方面。

基于无人驾驶初期的上述讨论，赵宝林表示，智能驾驶的主要核心技术主要包括四个方面：一是传感器：无人驾驶需要对检测精度和速度敏感，进一步的检测需要更丰富的纹理特征和表征信息；第二，数据算法，因为传感器测量的东西会有一些误差，如何校准数据，例如，有时机械梁和测试系统之间会有延迟，这段时间会得到周围数据的补充，这相当于传感器返回的信号数据处理。这部分非常非常困难；第三，主机制造商对动态目标的判断和决策是整个无人驾驶的核心；

第四，整机控制，各方面数据回传，需要结合路况做一些驾驶决策策略。

法律的形成与保险模型的预测

在法律程序中，预计赵宝林将意识到，智能驾驶汽车的技术已经成熟，在法律形成之前，将有大量车辆上路。至于无人驾驶保险，根据法律规定，它可能是法律在某个细节上的具体措施和保障。从这个角度来看，尽管智能驾驶汽车在人工智能下具有很高的智能性，但以目前人类对人工智能的态度，包括一些科幻大片，即使它是智能的，这台机器仍然会识别出社会学中一个负责任主体的问题。因此，赵宝林认为，不太可能将智能机器视为责任主体，责任主体仍将分配给个人消费者，保险主机制造商可以做一部分，但大主体框架仍将落实到个人和个人。

智能驾驶可能是解决交通拥堵的有效方法。

赵宝林说，在我们的生活环境中，有太多非常规的东西。如果是纯智能驾驶，每个人都可以根据大数据分析车辆的实时流量。如果没有突然的干扰，那么整个车辆控制系统将在全局范围内平衡负载。事实上，效果是非常明显的。例如，在互联网领域，无论是淘宝还是京东，还是6.18或双11，如此多的网络流量并没有被屏蔽，因为它有一个全球系统解决方案。

智能驾驶也是如此。如果是纯智能驾驶和大数据，车辆不仅会对周围的小环境有感知，还会通过结合大数据和其他传感器对全局有感知。要形成统一调度，基于这种考虑，智能驾驶对缓解交通有很大作用，但前提是在许多地方不应该有人为干预。

最后，关于如何走上智能驾驶无人驾驶最成熟的巅峰，赵宝林表示，这需要从整体环境和系统来考虑。目前，辅助驾驶技术已进入应用阶段，但对于无人驾驶的普及应用而言，仍较为保守。6月17日，第一电气网举办了以“智能汽车的先进之路”为主题的第四期系列沙龙，探讨汽车智能化的发展现状以及未来无人驾驶应用的影响因素。有限公司副总裁赵宝林以无人驾驶核心技术为切入点，探讨了现阶段更具意义的智能驾驶应用模式，并预测了未来无人驾驶相关法律和保险的制定形式，以及对解决交通拥堵的积极意义。

赵宝林，北京数字卢氏科技有限公司有限公司副总裁。

智能驾驶需要突破的核心技术

赵宝林表示，无人驾驶主要取决于两种环境条件，静态环境识别和动态环境识别。静态环境识别基本上是道路和道路周围设施的高精度三维地图。现在主体正在用测量车扫描道路，它会非常清楚地扫描路边的辅助设施，甚至斑马线甚至路标，其精度将达到厘米级。静态环境建立后，会有一些汽车突然驶来，甚至摩托车在行驶过程中插入，这被称为动态干扰因素，需要车辆第一时间发现、避开并做出智能驾驶引导决策。

基于这两个方面，绿狮科技采用的方案基本上是由激光雷达和可见光光学传感器辅助的。激光雷达非常快速和灵活，主要用于高精度地图定位和数据采集。在动态环境识别中，第一时间发现目标。当目标出现时，对于机器来说，判断它是人、摩托车还是汽车。这是可见光传感器扫描纹理特征来识别的东西，通过这两件事来判断当前的路况，再加上人工智能的操作，来决定下一次驾驶……

指导我们现在所做的主要集中在两个方面。

基于无人驾驶初期的上述讨论，赵宝林表示，智能驾驶的主要核心技术主要包括四个方面：一是传感器：无人驾驶需要对检测精度和速度敏感，进一步的检测需要更丰富的纹理特征和表征信息；第二，数据算法，因为传感器测量的东西会有一些误差，如何校准数据，例如，有时机械梁和测试系统之间会有延迟，这段时间会得到周围数据的补充，这相当于传感器返回的信号数据处理。这部分非常非常困难；第三，主机制造商对动态目标的判断和决策是整个无人驾驶的核心；第四，整机控制，各方面数据回传，需要结合路况做一些驾驶决策策略。

法律的形成与保险模型的预测

在法律程序中，预计赵宝林将意识到，智能驾驶汽车的技术已经成熟，在法律形成之前，将有大量车辆上路。至于无人驾驶保险，根据法律规定，它可能是法律在某个细节上的具体措施和保障。从这个角度来看，尽管智能驾驶汽车在人工智能下具有很高的智能性，但以目前人类对人工智能的态度，包括一些科幻大片，即使它是智能的，这台机器仍然会识别出社会学中一个负责任主体的问题。因此，赵宝林认为，不太可能将智能机器视为责任主体，责任主体仍将分配给个人消费者，保险主机制造商可以做一部分，但大主体框架仍将落实到个人和个人。

智能驾驶可能是解决交通拥堵的有效方法。

赵宝林说，在我们的生活环境中，有太多非常规的东西。如果是纯智能驾驶，每个人都可以根据大数据分析车辆的实时流量。如果没有突然的干扰，那么整个车辆控制系统将在全局范围内平衡负载。事实上，效果是非常明显的。例如，在互联网领域，无论是淘宝还是京东，还是6.18或双11，如此多的网络流量并没有被屏蔽，因为它有一个全球系统解决方案。

智能驾驶也是如此。如果是纯智能驾驶和大数据，车辆不仅会对周围的小环境有感知，还会通过结合大数据和其他传感器对全局有感知。要形成统一调度，基于这种考虑，智能驾驶对缓解交通有很大作用，但前提是在许多地方不应该有人为干预。

最后，关于如何走上智能驾驶无人驾驶最成熟的巅峰，赵宝林表示，这需要从整体环境和系统来考虑。目前，辅助驾驶技术已进入应用阶段，但对于无人驾驶的普及应用而言，仍较为保守。

标签：北京发现大众斑马

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