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在勞世竑看來，安全是駕車出行的基本需求，亦是自動駕駛的核心訴求，他們計劃2025年左右產品化，能夠在市區進行自動駕駛，這是一個長期的目標。
關于感知方案，勞世竑指出，商湯的技術方案主要以攝像頭為主，并輔助雷達傳感器，使得整體的成本能夠做的比較低，符合家用市場需求。“目前自動駕駛大致有兩種研發方向，一種是用三維的高精地圖做自動駕駛，然后用上非常昂貴的三維激光雷達，他們主要用自動駕駛來做服務，像自動駕駛出租車、自動駕駛公交車之類，對我們來講，我們不會選擇這條路，我們要做的是把人工智能技術帶給一般的消費者，要做相對便宜、適合推廣的方案。”
基于此，商湯科技日本公司一方面專研智能駕駛技術，主要集中于計算機視覺領域，在車輛進行自動駕駛的過程中，需要涉及到車道線識別、行人識別、車輛識別、物體識別、標志識別等多方面識別技術，同時，系統還需要對復雜天氣下的道路特殊情況做出應對，如下雨天時積水反光、雪天遮擋車道線等。
而在另一方面，勞世竑告訴網易智能，商湯的智能駕駛解決方案不僅僅需要針對路況進行精準識別，而且還能夠配合雷達、激光雷達等數據，實現更準確高效的判斷，從而充分發揮決策優勢，以實現在一般道路的自動駕駛。
以下根據勞世竑問答實錄整理：
聯手本田“劍指”L4 技術方案以攝像頭為主
問：本田L4的自動駕駛項目為何選擇了商湯科技，在為期五年的合作之中你們有什么計劃?目前又哪些進展?
勞世竑：商湯與本田在自動駕駛領域的合作是具有互補性的。商湯在計算機視覺方面積淀深厚，具備全球領先的技術優勢，而這部分正是本田在研發自動駕駛技術時所需要的。而對于商湯來說，作為一家AI企業，想要切入到自動駕駛這個領域，勢必需要和具備強大實力的車廠進行合作。
同時，商湯和本田還擁有共同的技術路線，雙方都專注于以計算機視覺為主的自動駕駛解決方案，擁有共同的探索目標。日本企業對合作伙伴的甄選和要求非常嚴格。商湯能夠成為本田合作伙伴，主要體現在以下三大優勢：一是商湯在計算機視覺和深度學習方面擁有經驗豐富的團隊;二是商湯自主研發了深度學習平臺Parrots以及深度學習超算中心;三是商湯在圖像識別方面優勢明顯且覆蓋全面。基于以上因素，本田認為與商湯科技的合作，能夠加速其研發L4級別自動駕駛解決方案的進程。
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問：自動駕駛現在特別火，各研究機構出了很多行業預測報告，但很多預測都不一致，您對于自動駕駛業務的未來走勢怎么看?
勞世竑：我想今后肯定會有不同，比如中國的要求跟日本的要求不同，中國可能會比較激進一點，可能更早的推向市場，日本肯定要花更多的時間完成一些測試、健全法律，它需要很長時間。我覺得很難說到底需要多少年。
我們的計劃是2025年左右要產品化，產品化的意思就是能夠在市區進行自動駕駛，這可以說是一個長期的目標，也可以說是我們的預測。
問：您如何對比各國自動駕駛技術的發展和布局?
勞世竑：客觀上日本的廠家對自動駕駛重視時機比美國可能晚了一步，剛開始他們沒有意識到自動駕駛會發展的這么快，所以他們起步晚了一點，，另外，日本企業文化和社會文化都比較低調，它能做100%可能只會說80%，但是歐美做80%可能會說做100%，所以這里面會有比較大的看上去的差別，而實質上可能差距小一些。
智能駕駛是未來汽車的發展趨勢，目前全球科技巨頭和汽車巨頭都在布局智能駕駛業務。不過整個行業尚處于研究開發階段，還沒有形成真正成熟的規模化產品和穩定的競爭格局。但就目前的勢頭來看，中國良好的政策環境、要求更高的一般道路狀況以及各個企業的探索實力，都能夠推動中國邁進全球智能駕駛發展的前列。
問：現在自動駕駛研究有哪些問題和挑戰要解決?
勞世竑：主要有幾點，第一點是深度學習需要提供大數據給機器，如果這個量不夠多，學出來機器識別的能力就會比較弱，它學過的地方會比較好，有一沒有學過的地方就有可能會出錯。怎么樣使得出錯的概率更小，需要選擇各種各樣的場景數據提供給機器學習，這是一個比較大的工程。
現在技術原理已經基本走通，后面會有很多工程方面的工作，要確認什么樣的環境下車可以正確的開、正確的識別，什么樣的情況下它可能會出錯的。這需要有一個非常嚴謹的評價過程，這樣才能知道車子的極限在哪里。其實現在的技術有很多場景是可以開的，但是有一些場景是不能開的，怎么把能開和不能開的場景區分開來，而且要讓車主很明確的理解。
比如照明環境，白天是可以開的，晚上是不能開的，這樣聽起來還是比較明確的，大家能夠理解，但是傍晚能開還是不能開呢。比如說它有兩個區域，這兩個區域一個是能開的，一個是不能開的，這就會形成一個交叉的區域，中間你要把它切分開來，這個切分并不在于線切的多么準確，而是要使得這條線沒有安全的隱患，但又非常容易理解，讓開車的人能夠非常清楚的理解到，這個車什么樣的情況下能夠自動駕駛，什么樣的情況下需要人工干預，這個車能夠成為一個產品，關鍵就在于界限是否清楚。
汽車是人命關天的交通工具 不能“速成”
問：很多人說目前中國的智能駕駛已完成駕駛輔助、部分自動駕駛，正在沖刺有條件的自動駕駛，您覺得這一判斷準確嗎?
勞世竑：判斷基本準確。可以說 ，智能駕駛是未來汽車的發展趨勢，目前全球科技巨頭和汽車巨頭都在布局智能駕駛業務。不過整個行業尚處于研究開發階段，還沒有形成真正成熟的規模化產品和穩定的競爭格局。但就目前的勢頭來看，中國良好的政策環境、要求更高的一般道路狀況以及各個企業的探索實力，都能夠推動中國邁進全球智能駕駛發展的前列。
問：現在中國有很多自動駕駛的廠商，也出現了很多新勢力造車，你怎么看待目前中國汽車發展的事態?
勞世竑：總的來講自動駕駛是一個很好的機會，能夠用人工智能賦能到汽車產業，但是和互聯網、手機有點不太一樣，汽車是一個人命關天的交通工具。怎么能夠確保汽車的安全性，傳統的汽車廠家有幾十年、上百年的積累，這個積累并不是靠速成一兩年時間就能夠學到的，它是有比較深層的藝術在里面的。
比如在安全方面的重視程度，傳統汽車廠商和一些新的汽車廠商肯定是不一樣的，部分事故在傳統汽車廠商里面是很難想象的。部分企業如果急于求成，在市場、環境的影響壓力下，不得不進行一些非常快的迭代，可能沒有做足夠的測試。我覺得這是新興汽車產業需要注意的。
問：特斯拉和Uber都發生過自動駕駛致死的事故，您如何看待?如何避免這些事故?
勞世竑：有幾方面，一個是技術的可靠度，現在還不是完全可靠，怎么樣能夠把汽車的識別能力可靠程度提高，這是一個今后需要努力的方向。
另外實際運用自動駕駛技術的時候，讓用的人充分理解汽車的特性，也是很重要的。要盡可能的讓用戶明確理解汽車什么地方有可靠性能，什么地方、什么情況下性能不太可靠，如果非常明確，用戶就會知道什么時候需要介入，什么時候可以信賴汽車，這些對今后用車是很重要的。其實日本的車廠有一些技術，我以前用日本斯巴魯，它的ADAS性能已經非常好了，我覺得用上去非常可靠。即便是這樣，它也會告訴客戶這只是ADAS功能，并不是自動駕駛功能，你千萬不要把ADAS當成自動駕駛來用。我覺得日本的技術不見得比美國的技術差多少，但是對客戶表述方面是不一樣的。
問：未來，自動駕駛汽車發生事故如何定則?自動駕駛汽車又應該如何更好的決策?
勞世竑：有幾個方面的因素，有一些情況下我們人判別也會有幾種不同的判別方法，用自動駕駛識別肯定會學習人的操作方法，它會是一個集合了很多人的駕駛方法的智慧汽車，它應該會超過人的能力。
還有一種比較容易產生事故的情況，當技術發展到精度非常好的時候，這時候客戶會大意，盡管車廠說我這還屬于ADAS的功能，你要隨時注意汽車，如果這個汽車已經開的非常好了，性能非常好，超過人的話，人就會產生錯覺，認為計算機不會出錯，過于信任，這時候最容易產生事故。
這種情況下，產生事故到底是廠家的責任，還是客戶責任，我想廠家在銷售汽車的時候肯定會有這些條款。實際上有很多產品即便你買的時候已經同意了這些條款，出了事故廠家也會被追究很大的責任，所以一些法律法規的健全，還會在技術不斷發展的過程中得到更好的完善，技術不可能一下子非常完美。
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