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交通政策、交通安全、费用、云端安全、伦理等等，自动驾驶必须把这些问题全部解决，才能真正落地。
车云按：2017年6月21日-22日，由中国安全产业协会、TIAA车载信息服务产业应用联盟与车云网共同主办的2017年中国安全产业峰会暨首届交通安全产业论坛在北京召开。本文是速腾聚创联合创始人COO邱纯潮在大会上的主题演讲，他从激光雷达的角度谈了谈自动驾驶的发展。
▲速腾聚创联合创始人COO邱纯潮
各位下午好。我今天汇报的题目叫《共享/负责/开放--从激光雷达的角度看自动驾驶》，因为自动驾驶这两年非常火，可以说波澜壮阔，因为激光雷达是自动驾驶一个重要的环境感知的传感器，我也有幸参与了这段令人激动的自动驾驶爆发期。全球自动驾驶的团队不多，自动驾驶创始团队或者是技术团队，我们大部分都有接触，究竟自动驾驶现在是一个什么样的情况，我从激光雷达和这些技术团队跟我们沟通的情况做一些分享。
分享分三个部分：第一个部分是自动驾驶的火爆情况；火爆背后大家都在思考的问题；还有速腾聚创怎么样去踏踏实实去做好自动驾驶团队的配角。
第一个就是自动驾驶的火爆混战的情况。
非常多的资本方或者是媒体都认为去年是一个爆发期，是自动驾驶的元年。我列举收集的一些比较大的事件，可以看出国外，特别是去年国外科技巨头都投入了非常多的精力做自动驾驶，包括Uber、特斯拉、百度、谷歌，其实还有更多，这是一些科技巨头或者是运营商。
另外，其实汽车的厂商，他们也非常激进在做自动驾驶的事情，包括福特、大众、奔驰、宝马等等这些公司，连续竞争这个市场。这会给我们一种感觉，巨头给我们描绘的蓝图里面讲，我们坐的车，私家车全部都可以自动驾驶。
是什么推动自动驾驶这么疯狂？第一，自动驾驶会让出行非常安全，自动驾驶可以90%降低交通的事故发生率。第二，自动驾驶可以非常高效率运作整个交通系统，可以减少室内空气的排放，实现汽车车辆的共享经济，根治拥堵问题，甚至满足一些特殊出行需求。最重要是，我认为这个市场非常大，能够赚很多钱。根据科技媒体的预测，从2015年到2020年，自动驾驶汽车车辆可以达到1000万辆。
这里面会有一个思考，自动驾驶是不是真的可以马上下地？
我接触过非常多的初创企业，或者从事自动驾驶的巨头公司，在他们看来自动驾驶是一个大的生态系统，里面包括很多部分，比如说激光雷达是传感器，传感器这块技术需要非常成熟。另外一块包括Tier，包括科技研发的一些巨头，车厂，甚至包括一些法律法规政策问题，甚至涉及到政府。它是一个非常大的系统，并不能说有一家公司非常激进，砸钱就能砸出一个完整的生态系统。
做好自动驾驶里面其实很多问题，这里列举了交通政策的问题，交通安全的问题，费用问题，云端安全问题，伦理问题等等，自动驾驶必须把这些问题全部都解决了才能落地，否则会存在隐患。
我接触很多自动驾驶的应用，现在看起来有两个维度：第一是从低速到高速的维度，另外是有条件的领域到无限领域里。现在正儿八经跟我们采购激光雷达量比较大的公司，集中在做低速的园区物流车、低速的园区扫地车、矿山车，这些工具车时速非常慢，每小时10公里到30公里左右，而且是在条件受限制的园区里面去跑。
另外一个就是低速的园区物流车，像京东、阿里、菜鸟，还有方案供应商智行者他们都积极参与到里面去，“6·18”放出一批自动驾驶物流车。另外是低速园区的接驳车、扫地车，矿山运输车，或者是校园、景区的自动驾驶，甚至是自动驾驶的BRT，或者是特定时段高速公路自动驾驶。目前图森现在致力于矿山车和自动驾驶高速公路货车，驭势致力于城市移动空间。最后整个生态技术OK之后，才能实现完全的无人驾驶。这个分析可能有点片面，我们是基于现在激光雷达的需求，根据客户的情况得出的一些思路。
根据大企业的情况来看，很难一家独大。随着自动驾驶持续火爆，很多企业都非常专注，谷歌成立Waymo之后不再造车，而是提供解决方案。百度推出阿波罗计划，希望大家都能参与到里面。这透露了一个信号——大家都要互相帮助，才能让整个行业更健康发展。大家需要互相扶持，整个生态发展到一个节点后，大家才能继续往下参与另外一步。
目前很多自动驾驶只能做一个预演，并不能马上下地。特别像64线的激光雷达要大几十万，成本太高无法下地，所以我们认为自动驾驶需要尊重行业发展规律，各个公司做好自己，对速腾聚创来说，我们是自动驾驶激光雷达解决方案提供商，要做好科技团队或者是明星科技团队的配角，跟他们携手共进。
现在对激光雷达环境感知出现了一些问题，第一个是传感器极度缺乏，以前激光雷达只有Velodyne一家正儿八经在做，而且他们在接受了一些投资后，承诺优先给投资方供货，导致现在市场大量缺货，现在订购可能12月份可能都拿不到。另外激光雷达比较稀缺，以前并不受重视，因此算法没有跟上来，做点云算法的人才极度缺乏。造成了做自动驾驶决策的团队被迫拉长战线，团队有一到两个人专门去做激光雷达处理算法，但因为不够专注，他们的激光雷达算法多数只做了简单的聚类避障。
我们是提供一站式的传感器、算法和平台，希望客户能在拿到我们激光雷达之后，直接拥有自动驾驶激光雷达的环境感知能力。
速腾现在业务范围分为三个，第一个传感器硬件，第二个是算法，第三个是平台。传感器硬件量产的是16线激光雷达，可以满足现在比较低速的有条件自动驾驶，对他们来说完全够用，而且已经接到了一些大额订单。另外对于预演类的高速自动驾驶，我们推出了四个16线激光雷达耦合的方案。高速自动驾驶的激光雷达配置有两种方案，一种方案直接用64线，另外一种方案是用四个16线融合，谷歌就是用64线，通用、福特等等选择用四个16线实现。
四个16线方案优势在于价格非常便宜，做到64线大概三分之一的价格，另外四个16线方案，你在使用过程中如果有一台坏的，可以马上再补一台上去。这里有一个段子，国内某高校用了64线的激光雷达，开出去的过程被刮了一下，返修超过八年，支付了8万块钱，现在还没有拿回来。而且64线产能非常有限，所以很多人愿意用四个16线方案顶替。
另外就是速腾聚创在今年会推出巴掌大小的固态激光雷达，距离可以做到200米，价格做到1000美金以下。传感器硬件方面，我们从去年起在硅谷设立了办公室研究。我们的算法包括几个方面，第一个就是定位功能，第二个是车道线路检测，还有对车辆的障碍物检测、分类和跟踪。现在自动驾驶激光雷达数据非常缺乏，我们也建立了一个数据平台方便大家共享这些数据。
目前传感器遇到两个问题，第一个量产，现在速腾聚创有100条生产线在量产激光雷达。第二个价格比较高，现在我们的16线产品售价是4万6，Velodyne探测距离做到100米，我们现在是150米，精度是±2cm，还是有一些竞争力的。另外是定制需求，在固态激光雷达做持续突破。我们提供的算法包括定位、车道线检测、路沿监测、障碍物识别、障碍物分类。
这里面有一些展示。
▲定位
第一个定位展示，红色的线表示纵轴，青色的线表示横轴，轨迹是运动轨迹，定位的做法先把高精度地图扫出来，之后开始做匹配。现在车辆在扫的过程中，闪烁的点其实就是持续做匹配的过程，目前定位的精度可以达到20厘米以下。
▲车道线\路沿检测
车道线和路沿的检测中，偏青色的是路沿，红色是车道线。
▲地面点检测
另外是地面点的去除，去除了地面点，才能够做一些障碍物的分类。外面看到这些圈圈其实是后期加进去的，我们已经把地面点做得非常干净。
▲点云分割
▲路口车辆、行人检测
▲车辆检测跟踪
对车辆监测中，我们现在的算法把车分为四类，包括行人、骑行者、大车和小车，在里面提供相对准确的位置，还有速度，还有车辆的类型。
▲16线激光雷达耦合演示效果动图
刚才讲到的耦合方案，我们是提供多激光雷达参考结构设计的安装说明，另外提供多雷达标定的模块，还有数据采集平台，还提供多耦合数据融合模块。
好，我今天的分享就到这里。
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