比三伏天更火熱的，是無人駕駛這個話題，以及貌似有點拗口的“無人駕駛汽車技術創新與法制治理”。

今天的話題太嚴肅了，所以公號狗友情推薦詼諧背景音樂一曲。周末嘛，一定要開心，對伐？

歷史的趨勢，不可逆轉。在汽車界有一個流傳廣泛的隱喻：資本家如果不革自己的命，總有一天會被外部力量革命。

我們始終要銘記一點，改變這個世界的，不是人、事、物，而是原因。

近日，馭勢科技CEO吳甘沙在網絡智酷的閉門沙龍上，分享了他對無人駕駛的最新的認識，也就是所謂歷史車輪向前滾動的“原因”，和創業以來的……心路歷程。

以下，是他的發言摘要。更為詳細的內容，我們將整理之后獻給大家。真不是效率低，光PPT就做了100多頁，總是需要一點點時間做后期嘛。

論趨勢：世界進入智能寒武紀

第一，寒武紀是生命發生大爆發的一個時代，我們把它叫做智能寒武紀有多方面的原因，一個我們認為IT技術革命差不多20年一個周期，會有一些大的東西出來，比如說70-90年是PC為代表的數字化時代，而90-10年是以互聯網為代表的網絡化時代，當然在互聯網之后又有了社交網絡、物聯網。那么未來的10-30年這20年，至少20年，我們認為是智能化的時代，而現在可以叫做智能的寒武紀。現在智能時代，前面也有很多的鋪墊，第一個是物聯網，物聯網有點像生物的眼睛，使得現在的感知的能力極大提升了。 第二個就是大數據，你可以把大數據看作是地殼里面釋放出來的鈣元素，當然大數據的產生有互聯網，所有這些為我們的智能寒武紀做好了鋪墊。

第二個大的趨勢就是指數增長開始加速。在指數增長當中有一個有趣的數字就是32，大家經常用8×8棋盤格比喻指數增長規律，第一格放一顆，第二格放兩顆，放到32格的時候都放滿了。經常有人把32或者棋盤下半區和下半區作為轉折點。摩爾定律某種程度來說，按照18個月一個周期正好就是完成32個周期，所以我們從這個角度上來說，我們想象指數社會可能開始了加速發展的階段。

第三個當然是大眾創業、萬眾創新了。

這三個趨勢讓我們覺得可以投入到自動駕駛產業里面來。

我們說現在可能是汽車產業面臨的一個大轉折，或者說是一個百年不遇的大變局，主要有幾個大趨勢：第一個新能源化。尤其是特斯拉帶來的競爭格局的變化，傳統汽車被認為是工業，價值鏈非常之長。而現在一輛車極大簡化了，價值鏈縮短，所以意味著后來者進入這樣一種戰場的競爭門檻極大降低了。

第二，出行多樣化，尤其汽車共享，使得人們消費汽車的模式改變了。原來要買汽車，現在只要買出行服務就行。

第三，智能化和網聯化。現在物理或者機械上面汽車的概念慢慢在消失，而更多大家強調的是一個可以移動的，智能化的空間。而在這空間里人和信息，人和服務會產生很多的新的觸點，這個又改變了整個汽車的設計。

自動駕駛的類別，你拎清楚了沒有？

現在說自動駕駛大家可能在說四個不同的東西，大家都把它放到自動駕駛里來。

第一個叫做駕駛輔助，就是人在開，但是有時候機器給你警告一下。第二種叫做輔助駕駛，在某些場景之下，比如封閉的結構化道路上讓機器替你開。第三類高度自動駕駛。

第四類無人駕駛，無人駕駛把駕駛方向盤、油門、剎車全拿掉，完全靠汽車本身做決策。在這塊遙遙領先就是谷歌，谷歌選擇無人駕駛直接進入是有它的理由。

車也能夠對更多的人開放，今天只有有駕照的人才能開，未來小孩、老人、寵物、殘疾人都能夠開車，出行的權利極大釋放。

所以關于社會變革，所以跟人或者物交通相關的產業都會被重新定義，包括出租車行業，停車業，寫字樓，服務業，還有物流，尤其是末端物流。未來如果自動駕駛使得交通事故減少了90%，傳統保險業車險就會死掉，因為沒有人需要保。但是它要保車，因為一旦出現交通事故，車廠受不了，或者服務運營商受不了，所以保車。所有這些都會被重新定義。

自動駕駛汽車的前世今生

下面跟大家講一下自動駕駛的前世今生，尤其是技術的發展脈絡。

（友情提醒，本文最燒腦的部分coming……）

有幾個基礎技術，第一個就是要建立三維高精度的地圖，第二個部件叫做差分GPS，最高級的是GPS RTK，為什么GPS能夠得到非常高的精度呢？主要在地面上建立一個增強基站。

第三個慣性導航，最高級是光纖陀螺，經常用在武器上，比如巡航導彈，當你GPS定位沒有的時候還能夠根據慣性運行，能夠累積出來一段軌跡知道自己在什么地方。我聽說好的光纖陀螺裝在車上，沒有GPS，只要給一個出發絕對位置，連續開20分鐘還能做非常準確的定位，累積誤差非常小。這樣系統我們手機里也有，但是累積誤差相當大了。

但是很多人都把谷歌的無人駕駛車功勞歸因于賽巴斯帝安，但其實這個人是非常重要的貢獻者，叫安東尼·來萬多夫斯基，創建了510 SYSTEMS，谷歌后期無人駕駛車主要是根據510 SYSTEMS改建的，谷歌悄悄把這家公司買下來，不跟別人說。

谷歌后面的車就從普瑞斯換成了雷克薩斯，現在這個車仍然是谷歌無人駕駛車隊主流的車型，差不多20多輛。進一步自己設計并且開發了這樣一個純無人駕駛的車，現在這個車在車隊里有30多輛，但現在還在大量造。

有各種各樣的傳感器，比如這邊有方向傳感器，這邊輪子上面有輪式里程計，這邊又有攝像頭。人家說這個車長的像考拉，鼻子那邊有一個雷達，頂上還有激光雷達。

接著又出現另外一條路線，我們叫做低價路線，或者輔助駕駛路線。這里主要利用視覺做環境的感知，而不是激光雷達，它希望能夠更快速得到商業化。這里看到了視覺系的崛起。搞了開源的計算機視覺項目的人叫opencd，是無人駕駛車里使用視覺最早的開端。后面真正有名的是以色列人，他代表了無人駕駛車第三股勢力MIT。單靠視覺是不行的，一定要多傳感器的融合。

怎么辦呢？我們做了三目攝像頭，其中兩個就是像人左右眼一樣，形成立體視覺。大家可以看，這個車進的時候是暖色，遠的時候變成冷色，只要出現一點點頭就能夠測出來這邊有一團移動的物體，遠近我是知道的。通過這樣立體視覺能夠更好對道路上面的物體進行判斷。

另外一方面攝像頭跟算法要進行聯合設計，傳統手機攝像頭非常簡單，在特定光照上拍一下就行了。需要更多鑒圖和定位能力。

還有一種辦法更像人形成下意識以后，我以前開過這個地方就已經認識了，所以自動能夠找出一些特征點來做匹配。但是交通標志有一個特點就是在高速上面隔幾百米才有一個交通標志，這樣的話可能中間有一段路就失去位置了，所以怎么辦呢？大家想出了辦法，根據地面上面的線的特征匹配來進行定位。

數據和隱私也非常重要，特斯拉記錄1.3億英里的數據，前面5分鐘和后面5分鐘數據不記錄的，因為這涉及到到底真正從哪里出發到哪里去。

另外要設計實時、靠可靠、高安全系統軟件架構。未來要實現完全安全的這套系統的話，就會出現安全信息的市場。硬件的架構，車里面計算這塊也得注意，不但要高可靠，也要高性能，還小型化。

下一步激光雷達的發展，利用半導體技術的發展，原來激光雷達360度轉靠機械，機械馬達做到足夠可靠，光速能夠做到足夠精準是成本非常高的。而現在通過半導體有幾種做法，一種搞小的鏡子不停地轉，不是機械馬達轉，鏡子轉能夠進行掃描。還有通過軍事里相控陣的做法，通過相控陣的光學干涉產生。因為一旦變成半導體就變得便宜了。

未來基礎設施和車聯網也要做改進。未來車跟車可以通訊的，之間相互協調好就根本不需要交通燈了。這樣使得我們城市通訊速度可以極大提升。而且整個運營調度上。

另外就是測試和模擬仿真，這個給自動駕駛帶來了一個很大的課題，就說怎么能夠證明這個是足夠安全、可靠，真正有好處的。其中一種方法就是通過模擬，在虛擬的道路上。

另外重新審視車的設計，還有讓車里人感覺到很有安全感。

還有一種車能夠跟人更好地交互，車燈是可以跟人交互。車跟行人是有種交互的過程，如果通過這種方式能夠讓行人知道我是感知了你的存在，能夠讓行人感覺到安全感。

法律、法規和政策是桎梏嗎？

回答幾個問題，第一法律上允許不允許車上路，現在我們看到的是在美國做大量的法律法規的改動，改動了一個最好的辦法就是現在所有交通相關的法律里面，駕駛員都可以用具有人工智能的機器替換的，整個法律法規的變動就最小。

第二個問題什么樣的自動駕駛車可以上路測試和銷售？第三上路后駕駛員有什么責任。最后出了事故怎么定責，怎么賠償？定責剛才說過黑匣子，能夠很容易界定到底什么樣的責任，是設計問題、實現問題、警告問題，還是什么問題。還有賠償，賠償一定靠保險。

當我們談論道德和倫理的時候，在談些什么

也是大家經常問的，經常拿出來“電車難題”，讓電車開過來，道路那邊有5個小孩在玩，你是變道工，現在有一個選擇可以把變道換到另外一個道上，另外一個道上只有一個小孩，但是他是無辜的，要不要做這個變道。就應用到自動駕駛上，有不同版本，要撞了可以選擇三個人或者一個人，撞誰。或者這邊是老人、小孩，你選擇撞誰。還有把車里主人跟外面人對立，到底選擇犧牲主人還是犧牲外面的人，各種各樣倫理上面的問題。

我想說的是，第一出現概率非常小，不要因為討論這個東西把技術給耽擱了。第二人也不能決定。第三，我所有的這些都是基于一個假定，車是有能力選擇的，但事實上不要高估人工智能，可能分不出來老人和小孩，分不出來戴不戴頭盔，他也不知道到底撞哪個人后果更重或者更輕。最后車是有沒有選擇權？我認為沒有，因為選擇撞5個人或者選擇撞1個人法律上都是有問題的，選擇撞人就是有問題的，殺一個人跟殺五個人都要坐牢的。所以根本就沒辦法選擇，只能夠采取一種我認為最保守的方式，比如經常講的讓速不讓道，速度降下來但是不串道，防止出問題。

相信技術發展會帶來答案，一旦車對環境有全面感知，車對自身有更好控制的時候可以選擇一個人都不撞。還有數據隱私。還有軟件后門和監管需要。