9月24日，由中国电动汽车百人会、交通运输部公路科学研究院主办，常州市天宁区人民政府、国家ITS中心智能驾驶及智能交通产业研究院承办的，中国电动汽车百人会·常州论坛顺利召开。深圳市速腾聚创科技有限公司联合创始人邱纯潮在论坛上发表演讲，以下为发言实录：
大家好!首先非常荣幸来这里跟大家汇报一下关于自动驾驶和激光雷达的一些相关的技术，同时也非常感谢百人会的邀请。我今天要讲的分成三部分：
第一，自动驾驶与传感器;
第二，关于激光雷达;
第三，不同场景的激光雷达的需求。
人工智能非常火，什么是人工智能?我们都会说人工智能主要是模仿人一样的能力，主要分三个部分：感知、思考、行动，所以车里面也是分三块的：环境的感知、决策规划、运动的控制，这是一张自动驾驶系统的架构介绍。
环境感知，主要是靠一些传感器，大家非常熟悉的，像毫米波雷达、激光雷达、摄像机视觉的方式。这部分就是我们零部件厂商做的，决策规划像谷歌他们在算法方面做的非常好，运动控制也有做的比较好的。我们看到红框里面，我今天一层一层往下讲，重点讲的是环境感知这个部分。
左边用毫米波雷达、摄像头、激光雷达，右边是一些GPS+IMU等等，组成一个完整的自动驾驶感知部分传感器全部的内容。为什么需要那么多的传感器呢?因为像人一样，人只需要一对眼睛、一对耳朵基本上又可以开车了，这里面因为不同的传感器有不同的优劣点，像摄像头，我们非常熟悉，摄像头价格非常低廉，现在都可以芯片化做到每个手机里面去，它的技术也非常成熟，像我们刚刚讲的Mobileye，有一套解决方式给车厂。摄像头天生就是有一些缺点。毫米被雷达测距距离比较远，可以做到200米，可以穿透雨滴、灰尘，可以全天候工作的，但是劣势是精度比较差，成本相对来说比较高一点。激光雷达被认为是非常具有市场潜力的传感器，像摄像头、毫米波雷达目前已经出现一些巨头，有一些被垄断的局面。激光雷达真正意义高速发展是在近几年才会受到非常大的重视，也是源于自动驾驶的高速发展，测距距离非常远，测量精度非常高，像速腾聚创做的传感器可以达到2厘米的误差，反应速度也非常快。目前激光雷达的劣势，第一，它的成本非常高，刚才也有老师讲过，一辆车20万，改装完加上传感器要200万，其实里面非常大的元器件的贵就是激光雷达。
另外它的解决方案是非常不完善的，因为之前国际上通用的一些激光雷达厂商只提供硬件，没有提供算法，所以造成了一些非常多的做解决方案的企业也得去做一些处理算法，不像Mobileye一样能够提供一整套的解决方案。不同的传感器是否说一辆车上就非得装呢?其实有一定的对应关系，这里面我列出了一个表示自动驾驶的分级，还有它的主体对智能功能的需求，还有它对传感器的需求。
像一级，就是人类驾驶只是做一些驾驶资源，他不需要用到太多的传感器，到部分自动化，像特斯拉的或者沃尔沃的，他们做前车的碰撞预警、车道的偏离预警等等，他们更多采用的是摄像头和毫米波雷达。自从特斯拉的Autopilot出来之后，发生了很多事故，在此之前还有人争论究竟激光雷达有没有必要放在自动驾驶车里面，就不再讨论是否激光雷达是必须的，而是讨论如何把激光雷达做的更便宜、更稳定、更可靠。很多人都说，激光雷达用摄像头替代是完全可以的，但是我这里面有一个看法，跟诸位商量、探讨。我们认为视觉的方式是极力模仿人的眼睛，但是人类开车真的非常安全吗?人类开车未必非常安全。美国有一个说法，你要让人完全相信机器能够代替人类驾驶，你一定要做到比人类的驾驶更加安全，这里面要求机器能有一对超越人类眼睛环境感知的能力。这里面什么样的?一个人每19.7万英里会出现一次事故，碰擦，我们不可能要求一个自动驾驶永远不出事故，但是至少要高于2倍人类的安全。摄像头模仿人类眼睛模仿到极致，也未必能做到超越人类的眼睛，所以我们认为传感器有一定的冗余是合适的。
而且谷歌的自动驾驶负责人说，我们做99%的安全是不对的，必须做到99.99%，后面这些9就是用激光雷达保证，如果有一天激光雷达可以做到几百块，我们车厂消费者可以选择的时候，你认为挽救碰伤或者付出生命的话多付出2千块，我认为有非常多的人愿意付出这2千块。
图中是速腾聚创目前对外量产的激光雷达所有的系列，激光雷达汽车构造说出来也挺简单的，就是一个发射系统，一个接收系统，一个光路系统，还有一个数据高速处理的系统，我们现在看到的这些信号就是我们现在有的一些产品。 |
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