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驭势科技彭进展:“王者未定”的7万亿美金市场,通用场景无人驾驶技术成熟还需10年

对智能驾驶产业的一个判断,我们认为通用场景的无人驾驶技术成熟度还有10年,确确实实是由整个的环境而决定的。做无人驾驶经常讲说让无人驾驶单独怕没问题,但有车跑风险是非常大的。
2018-01-18 12:13 · 投资界

2018年1月18日,“NextWorld新生态未来峰会”在北京召开,本次会议邀请了当下最热门的创业风口和投资领域的意见领袖,以思想的共鸣引领变革方向,在这个不断变革、快速迭代的商业时代下,讨论如何抓住机会、如何把握未来。分享2017积攒的经验,斟酌2018预见的趋势,从人工智能、移动应用、新媒体、小程序四大领域总结当下,共谋未来!

  会议上,驭势科技联合创始人彭进展做了精彩演讲。

驭势科技彭进展:“王者未定”的7万亿美金市场,通用场景无人驾驶技术成熟还需10年

以下为演讲实录,经投资界(ID:pedaily2012)编辑整理:

  彭进展:大家下午好!既然峰会是叫新生态未来峰会,所以大家肯定是对未来有着一种期望。所以我想肯定相信现在是一个变革的时代,因为变革产生新的未来。

  最大的一个变革是什么?刚才很多人都提到了智能大变革,人工智能的“赋能”。其实会发现有一个非常有意思的规律,在1976年开始了数字经济,代表着PC和个人电话。经过了20年1996年进入了网络时代,出现了网络新媒体和一些新经济。再到20年过去,前年2016年大家讲是人工智能的元年,我们进入了一个新的时代,非常的有意思。我们讲觉得是承上启下的,因为智能时代也是因为数字时代跟网络时代发展这么多年的基础,才让我们现在有这么强大的计算力,有这么强大的数据获取能力,终于可以让计算机自己主动的去学习、去训练。所以我们讲人工智能就是非常的简单,我们认为未来任何可以经过训练、经过时间的学习而得到的一些技能、一些经验都可以被计算机来承担。包括前面英语流利说介绍的英语老师,当然包括很多其他的老师医疗,也包括我们要做的无人驾驶,就是为了让电脑的世界来取代人类的世界。

  本身数据和经济面临大变革的时候,其实在另外的一个行业也有着更大的变革,那就是汽车的大变革。我们叫百年的汽车行业,在一百年前汽车行业取代了千年的马车行业,把我们带来了现在的数字时代。一百年过去,整个汽车行业面临着一种巨变。我们看到这几年新能源车是风起云涌,保守估计到接下来的三年会有几百款新能源车出来,新能源车意味着什么?意味着出行变得非常的便宜,一度电就会跑十几公里。电动化出行花的代价是原来的3/1,甚至可以降到1/5,这是还没有把司机替代情况下。5G时代的到来让整个移动都可以联网,再加上智能化,我们把司机拿掉,最终在这样智能无人驾驶车里面可以做任何的事情,想开会、想睡觉、想娱乐都可以。还有是终于不再打车了,共享化,现在买车就要养车,买了车之后价值就跌了一半,还要去养它。未来我们讲整个的出行都会改变,变成一个共享出行的时代。

  这就是第三个当汽车和当智能当人工智能来临汽车发生变革到了第三个出行大变革,私家车终结。未来终于不再去买车,去承担养车、维护车或者成本。经常听到很多的人讲,真期望无人驾驶车到来。在接下来的十几年内就会实现出行即服务,也就是说95%的出行会由自动驾驶车来完成。这是美国的一个估计,也就是说到2030年美国的汽车总数会下降到80%,从2015年的2.5亿降到4000多万,其中一半是为共享出行而服务的。而乘用车和卡车每年会下降40%,但是汽车的量变小意味着什么?意味着我们的路,我们的环境会变得更好,我们的道路利用会更高,而且车的流感越大价值其实是不越大的。从这个角度来讲,出行会是未来非常大的市场。

  我们讲现在网约车滴滴,现在是2100万单每天。如果我们实现了无人驾驶,可以不用那么多的司机,整个新能源车在实现新四化的变革之后,它的成本也会变得很偏低。你可以无限的复制,它可以达到什么样的单量?可以达到每天5亿单,也就是说从现在到未来的10年,当我们实现智能驾驶实现共享汽车的时候,有20个滴滴的机会,光是在出行这一块。这也是为什么大家看到的不仅仅是滴滴,这几天也看到了很多的新闻,包括摩拜,甚至包括非常多的汽车公司纷纷的加入这个领域的原因所在。

  我们讲未来整个无人驾驶的市场会是一个7万亿美金市场,是一个35亿年纵深的市场,它不会像互联网马上实现,两三年更新换代。毕竟来讲跟出行相关的,跟车相关的都是要跟智能和重资产结合在一起的产业,它的收入是非常长的。更重要的是到现在为止,我们讲叫“王者未定”,整个市场纷纷的帝王争霸,我想这也是给新时代创业者非常大的一个机会。

  简单给大家看一下未来的一种场景。大家可以看一下未来车,可以告诉大家我们已经实现了这种编队出行,当然还没有达到像视频做得这种无缝。但一旦实现了这种模式,整个道路的通行就会大大的提升,提升的不是50%,不是100%,是500%。意味着现在很多的道路将来只需要一车道、两车道就行,这也意味着什么?意味着非常大的机会。也意味着很多的商业和投资者出来。这边也是给大家介绍未来自动的泊车,自动的商业模式。

  所以,正是看到这种未来的这种趋势,我们就成立了驭势科技,大概是两年前成立的创业公司。我们致力于把最先进的AI技术应用在智能驾驶领域,并实现在这块产业化的落地。目前来讲有了最完整的解决方案,涵盖了设备、激光雷达、摄像头定位的算法,大数据、深度学习的算法或者是决策等等技术。

  接下来,简单地介绍一下解决方案里面的一些技术特色。这是双目摄像头,它可以通过用人眼的方式来模拟获得深度的信息,主要是用来替代现在非常昂贵的激光雷达。因为大家知道激光雷达非常的昂贵,几万块钱,甚至好的几十万,双目摄像头是需要几百万。这是另外在室内地下车库做的定位,对于无人驾驶的车辆来讲定位非常的重要,大家应该知道在室外的时候有GPS的定位,但是在室内没有的,这是在室内完全用视觉来实现定位的技术。同时我们也会用很多深度学习的算法来实现对场景、对道路、对车辆、对路标志的识别和一种认知,这样我们可以更好地去理解环境,从而可以更好的去规划。

  另外是高精地图的展示,可能大家经常听到高精度地图,大什么是高精度地图?我想很多人并不是特别的了解,其实高精度里边有非常多的信息,并不只是简单的位置信息,还要知道怎么去确定未知的信息,包括场景,包括视觉。像我们的高精度涵盖了通过摄像头、通过视觉来确定无人车处理各种各样场景的标签信息,也涵盖了激光雷达或者是其他传感器来确定定位的信息。这是在地下车库的场景,可以看到每一个车位定位到厘米级,接下来利用高精度地图实现了应用。

  另外要特别提到的一点是,实际上无人价值最终来讲是要学习人类的驾驶司机的行为,最终让电脑取代司机。但是这种学习的过程是非常的漫长,而且成本是非常高的,那怎么要加速?必须建立非常强大的虚拟场景,这其实是真实的一个运营场景。刚刚大家也看到了会随机的插入一些人、物训练我们的车,同时来检测我们的算法,这是一种办法。另外也会在虚拟游戏里面去训练,这个是侠盗猎车手游,把整个场景都在游戏里边来展示出来,可以来训练相当于无人驾驶的大脑。用来探测道路规划,包括不同的车辆还有行人等等。

  大家要知道像Google有大概一亿英里的虚拟设计,意味着什么?每天对无人驾驶做改动做分析,立刻能够在几天之内让电脑司机跑一亿多公里的路。当然我们现在没有做到,现在大概是几十万公里,接下来可以逐步的扩张。大家可以想一旦无人驾驶到新的领域可以马上在虚拟的场景里面去训练、去验证,能够很快的经过几百万公里,甚至几千万公里,几亿公里的过程,这就是AI技术的能力。

  这是我们对智能驾驶产业的一个判断,我们认为通用场景的无人驾驶技术成熟度还有10年,确确实实是由整个的环境而决定的。做无人驾驶经常讲说让无人驾驶单独怕没问题,但有车跑风险是非常大的。到现在为止无人车也碰到过一些事故,绝大部分的事故就是有人车误解和误判了我们车的行为,从而实际上追尾了我们的车,对我们的车造成了一些擦伤或者碰撞,这是一个非常大的困难,就是要花很长的时间解决的问题。适应无人驾驶的基础设施完善也有5年,包括要把整个场景的红绿灯变成了可以联网的所谓叫V To S。公共道路无人驾驶政策法规成熟也是要3到5年,这是在中国,我们执行的非常快,包括上个月北京市已经允许无人驾驶车上路路测,这是很大的进步。即使是这样,真正要让无人车在公共路上去运营政策法规还是需要一段时间。第四器件成本下降到可大规模商业化还需要3到5年,这是一个客观的规定。社会和大众对无人驾驶的接受度也要3年,这就是刚才讲到的要让所有的行人和司机理解和接受无人驾驶车的存在。有一个问题,3年之内的应用场景是什么?应用是什么?答案就是场景化。

  接下来跟大家介绍一下,我们在场景里面做的无人驾驶。两辆车都是我们的无人驾驶车,像我们演示的这辆车自动泊车无线充电。这是设计的没有方向盘车,在广州白云机场用来接待游客从航站楼到他停车的位置。可能到今年会在机场推广运营无人车。这是我们在地下车库做的一个设计它起的作用是你可以呼唤车出入你的车牌就能够找到你的停车位置,把你带到车的身旁。这个应用是未来会投入规模的方向。

  这是在今年会跟多家主机厂一起合作推出一种共享出行的模式。我们知道现在共享单车很火,即用即跑,也希望将来的汽车也有这种能力,当你需要汽车来接你,当你用完丢到一旁自己去充电或者自己去维护或者是去服务下一个客户。这也是在2017年底推出的一款车,用在了高档的景区、小区,它在外面跟环境、跟路人、跟其他车辆交互的场景。比如说行人过来的时候,我们会给他讲是这样的一个图像,确保车的安全稳定性。这辆车在去年2017年获得了德国的红点设计大奖,应该是中国第一款获得红点的奖。

  最后,谢谢大家!

  主持人:谢谢彭进展给我们分享有关于AI在智能驾驶领域的最新进展。

本文来源投资界,原文:https://news.pedaily.cn/201801/426308.shtml

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