4月27号消息。2018年GMIC主题为“AI上万物”的行业峰会北京国家会议中心举行，27号小鹏汽车自动驾驶副总裁谷俊丽就“AI Car小鹏汽车未来的差异化以及对自动驾驶的愿景和产品”做了主题演讲。
自动驾驶有四代？小鹏汽车是这样划分的
谷俊丽表示现在所有的人做自动驾驶都几乎是基于2012年以AI进一步的变革，但除了AI算法之外还有芯片，因为这个世纪的智能是一个计算智能。她说：“没有计算就没有智能。”小鹏汽车把自动驾驶的核心分成四代：
第一代：由整车集成，但是这个与芯片是一体的，是不可分开的。
第二代：把算法跟芯片剥离开；
第三代：通过面向应用特定的研发来提供更高的计算能力，更高能效、更低工效的计算能力。AI随着算法的演进对计算的需求越来越高，现在有很多的国际上主流做自动驾驶的公司，做芯片的公司都在开始做AI的芯片。
第四代:跟场景进行深度耦合,对场景进行扩纬，在特定的场景下对数据、算法，对它所需要的计算，也就是芯片进行进一步的收敛，使得在这个场景下能够达到越来越多的概率，车可以自动驾驶，这是芯片算法以及场景四代的迭代关系。谷俊丽说：“相信在未来的几年内，随着现在AI芯片的勃起，随着现在各种场景的挖掘，我们所能看到它的循环迭代以及产品的形态，技术的组合会越来越多。”
AI Car核心智能的方法论：构建垂直系统
自动驾驶不仅是一个很难的技术问题，它也是反映一个社交文化的问题。在亚洲是以密度导致的，人是以交互为主交通，这种情况下算法意味着几乎要重写，要针对亚洲的交互进行理解、建模，要针对亚洲大马路上可能是无穷无尽的障碍物，进行精准的探测，唯独这样我们才能在亚洲解决精准驾驶的问题。所以我们认为自动驾驶这种产品要做到可用性，它的必然趋势一定是要强本利化。同时，由于亚洲驾驶场景的复杂度，必然决定了智能车传感器要针对亚洲进行定制。所以描述的数据库、AI高级感知和演进、传感器技术、芯片技术，形成一个垂直的系统，这个系统就是我们推进演进AI Car核心智能的方法论，也是我们在努力搭建持续推进的一种系统。”
如何定义AI Car？
谷俊丽说：“AI Car在国内道路的场景下，要让它可用一定是感知能力非常强，会思考，会学习，会通过不同的车辆超越个体进行群体的学习，会沟通。”小鹏车的载体上装有多种传感器、导航、定位的传感器，让它通过AI算法进行感知，感知的载体主要是以车内人工智能算法，在高性能的芯片上进行计算，让它在车的个体具备安全驾驶的能力。同时借助于云端，在不同的车辆情况下，能够彼此学习，增强群体智能。
小鹏汽车将多种摄象头进行侧距的雷达、超声波以及未来其他新型传感器，针对亚洲的场景布置到车上，通过多纬的融合来确保我们能够尽量在各种天气情况下，各种光照情况下，能够看到周围的物体，因最大限度实现全天后、各种场景下对环境、对物体进行可靠的感知。我们的计算是智能的使能者，智能是计算智能。所以我们通过高性能计算平台融合到车端，在这个平台上搭建一个高性能的AI机器学习引擎，来对AI算法进行实时的计算。预定的第一代车上搭载了将近20个传感器，做自动泊车、高速驾驶，在两年后的车辆上，当前正在在设计的车辆上搭载了30种传感器，以及30万亿次计算能力的高性能计算平台。通过这些技术的储备，让我们的车辆具备智能学习、具备实时计算的能力，具备持续演进的一种空间。
谷俊丽定义AI的六种感知能力
第一纬:传感器从场景中实时的抽取各种数据通过车辆动力学真正了解自我感知;
第二纬:物体感知,就是从2012年开始的以深度学习为代表的大规模物体感知，让我们对周围的障碍物和周围的车辆有了感知;
第三纬:需要这些物体距离我的位置和方位，才能控制我的车辆。深度学习非常擅长解决98%的问题，但是我对车辆复杂物体的控制一定要做到99.999%的感知，那就是我们的挑战。
第四纬:一定要对未来制定预测能力，我们人类的反射弧其实是出乎意料的长，我们人类能够驾驶是我们对未来进行预测。
第五纬：我们能预料别人的意图怎么样。
第六纬：一定要推测，决策推理，如果我做了一个决定，我一定知道为什么在这种场景下做了这种决定。
谷俊丽说表示，六纬的感知能力，一环一环下来形成一个流水线，才能够从原数据到车辆控制，我能够做到车行走在马路上不出车祸，并且能够快速抵达目的地。自动驾驶它的功能推送一定是基于场景,随着我们对场景不同的突破，以及场景的深度扩纬，希望能做到在特定的场景下能够做到无人驾驶。
自动驾驶有四代？小鹏汽车是这样划分的
谷俊丽表示现在所有的人做自动驾驶都几乎是基于2012年以AI进一步的变革，但除了AI算法之外还有芯片，因为这个世纪的智能是一个计算智能。她说：“没有计算就没有智能。”小鹏汽车把自动驾驶的核心分成四代：
第一代：由整车集成，但是这个与芯片是一体的，是不可分开的。
第二代：把算法跟芯片剥离开；
第三代：通过面向应用特定的研发来提供更高的计算能力，更高能效、更低工效的计算能力。AI随着算法的演进对计算的需求越来越高，现在有很多的国际上主流做自动驾驶的公司，做芯片的公司都在开始做AI的芯片。
第四代:跟场景进行深度耦合,对场景进行扩纬，在特定的场景下对数据、算法，对它所需要的计算，也就是芯片进行进一步的收敛，使得在这个场景下能够达到越来越多的概率，车可以自动驾驶，这是芯片算法以及场景四代的迭代关系。谷俊丽说：“相信在未来的几年内，随着现在AI芯片的勃起，随着现在各种场景的挖掘，我们所能看到它的循环迭代以及产品的形态，技术的组合会越来越多。”
AI Car核心智能的方法论：构建垂直系统
自动驾驶不仅是一个很难的技术问题，它也是反映一个社交文化的问题。在亚洲是以密度导致的，人是以交互为主交通，这种情况下算法意味着几乎要重写，要针对亚洲的交互进行理解、建模，要针对亚洲大马路上可能是无穷无尽的障碍物，进行精准的探测，唯独这样我们才能在亚洲解决精准驾驶的问题。所以我们认为自动驾驶这种产品要做到可用性，它的必然趋势一定是要强本利化。同时，由于亚洲驾驶场景的复杂度，必然决定了智能车传感器要针对亚洲进行定制。所以描述的数据库、AI高级感知和演进、传感器技术、芯片技术，形成一个垂直的系统，这个系统就是我们推进演进AI Car核心智能的方法论，也是我们在努力搭建持续推进的一种系统。”
如何定义AI Car？
谷俊丽说：“AI Car在国内道路的场景下，要让它可用一定是感知能力非常强，会思考，会学习，会通过不同的车辆超越个体进行群体的学习，会沟通。”小鹏车的载体上装有多种传感器、导航、定位的传感器，让它通过AI算法进行感知，感知的载体主要是以车内人工智能算法，在高性能的芯片上进行计算，让它在车的个体具备安全驾驶的能力。同时借助于云端，在不同的车辆情况下，能够彼此学习，增强群体智能。
小鹏汽车将多种摄象头进行侧距的雷达、超声波以及未来其他新型传感器，针对亚洲的场景布置到车上，通过多纬的融合来确保我们能够尽量在各种天气情况下，各种光照情况下，能够看到周围的物体，因最大限度实现全天后、各种场景下对环境、对物体进行可靠的感知。我们的计算是智能的使能者，智能是计算智能。所以我们通过高性能计算平台融合到车端，在这个平台上搭建一个高性能的AI机器学习引擎，来对AI算法进行实时的计算。预定的第一代车上搭载了将近20个传感器，做自动泊车、高速驾驶，在两年后的车辆上，当前正在在设计的车辆上搭载了30种传感器，以及30万亿次计算能力的高性能计算平台。通过这些技术的储备，让我们的车辆具备智能学习、具备实时计算的能力，具备持续演进的一种空间。
谷俊丽定义AI的六种感知能力
第一纬:传感器从场景中实时的抽取各种数据通过车辆动力学真正了解自我感知;
第二纬:物体感知,就是从2012年开始的以深度学习为代表的大规模物体感知，让我们对周围的障碍物和周围的车辆有了感知;
第三纬:需要这些物体距离我的位置和方位，才能控制我的车辆。深度学习非常擅长解决98%的问题，但是我对车辆复杂物体的控制一定要做到99.999%的感知，那就是我们的挑战。
第四纬:一定要对未来制定预测能力，我们人类的反射弧其实是出乎意料的长，我们人类能够驾驶是我们对未来进行预测。
第五纬：我们能预料别人的意图怎么样。
第六纬：一定要推测，决策推理，如果我做了一个决定，我一定知道为什么在这种场景下做了这种决定。
谷俊丽说表示，六纬的感知能力，一环一环下来形成一个流水线，才能够从原数据到车辆控制，我能够做到车行走在马路上不出车祸，并且能够快速抵达目的地。自动驾驶它的功能推送一定是基于场景,随着我们对场景不同的突破，以及场景的深度扩纬，希望能做到在特定的场景下能够做到无人驾驶。
