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雷锋网按：11月20-22日，英伟达每年一度的 GTC China 大会在苏州举行，其中涵盖了各类主题和各行业的近百场会议。在以自动驾驶为主题的分支会议上，汽车制造商、一级供应商、无人驾驶汽车开发者和研究人员等汇聚一堂，展示 GPU 技术与人工智能如何让整个行业发生变革。基于 GPU 的超级计算能够实现深度学习、自然语言处理和手势控制创新，这些创新正在改变人们的驾驶方式，并实现完全自动驾驶。
雷锋网消息，11月22日，在以自动驾驶为主题的分支会议上，文远知行的工程副总裁钟华带来了《L4级别无人驾驶在中国的落地之路》的演讲，他向与会者分享了中国落地 L4 级别无人驾驶方面的面临的特殊问题以及最新的技术进展。主要包含感知，决策方面针对中国特殊路况的解决情况。包括红绿灯，大量行人车辆，以及复杂的路口以及跟行人自行车的交互。
以下是钟华演讲全文，雷锋网进行了不改变原意的编辑：
落地就是技术能够转化成为商品，并且消费者愿意为之买单。L4级别的无人驾驶，有很多种落地方案。
首先是无人卡车，卡车大部分场景是在高速公路上行驶，可以避开红绿灯等稍微复杂的场景，但是卡车的难点在于控制；然后是无人园区小车，目前已经落地了，它在封闭园区的固定路线上进行低速行驶，避开了一些复杂的技术因素；其次是最后一公里的无人配送车，它的特点是车小、低速、不载人，把现有成熟的自动驾驶技术加载到产品里面，做到了实用性。
在所有的落地方案中，无人驾驶出租车服务是业界考虑比较多的方案，像Cruise和Waymo这样的自动驾驶头部企业都在进行这方面的落地工作。相比于把无人驾驶汽车卖给消费者，无人驾驶出租车在城市中的载人运营要容易很多。
一方面出租车基本都在一个城市运行，很少跨区域运行，无人驾驶出租车在一个城市能跑通就可以落地，这极大地降低了技术门槛，不用在全国任何一个地方都进行测试。另一方面出租车的拥有者是出租车公司，乘客只需付打车费，不用考虑无人驾驶汽车上各种昂贵的传感器价格。
基于这两个方面，文远知行选择的无人驾驶落地方案是开展无人驾驶出租车服务。目前，在广州和安庆都进行了部署，一个一线城市，一个三四线城市。如果能在这两个城市跑通，那么其它城市跑起来的困难也不大。
无人驾驶本土化落地会遇到哪些挑战？
首先是地图和定位，当无人驾驶汽车驶入隧道后，GPS信号就会消失，这时候就要用到IMU(惯性测量单元)做积分，而积分会产生积累误差。在隧道如果碰到堵车的情况，无人驾驶汽车将会面临一个危险的境遇。因此，各种复杂环境的准确定位对无人驾驶汽车来说是一件非常困难的事情。
其次是感知，在中国做感知也有很多潜在的问题。交通信号灯会出现黑灯和闪烁不定的情况，而且不同城市的交通信号灯类型也不同。中国人多车多，面对这些庞大的数字做好检测工作也是一件非常困难的事情，这牵扯到以后的标注、检测和追踪等工作。
最后是恶劣天气，主要有三大类：高温、潮湿和下雨。下雨对无人驾驶车辆的各种传感器都会产生很大影响，包括摄像头和激光雷达，激光雷达的激光点在下雨天会减少70%左右。
无人驾驶的感知流程
文远知行的无人驾驶车队每天会出去采集很多数据，采集到的数据会直接进入数据标注系统，然后有专门的模型训练中心对模型进行更新，更新之后做模型确认，最后再进行模型调度，整个流程正在打通一套自动化的系统，基本固化的模型完全可以通过这套系统去处理，也有专门的感知系统在不断更新模型。
中国的路况很复杂，包括没有交通控制的路口，城市道路和封闭高速公路上的人车公用道路，还有横穿马路、行人不走人行横道、逆行等违规现象，也有很多约定俗成的交通乱象，这些约定俗成的交通乱象和交通规则是相互抵触的，这些对无人驾驶都具有很大的挑战。
无人驾驶基本问题的来源主要通过两个渠道：一个是路测，一个是模拟。无人驾驶汽车要先经过模拟才能上路，模拟可以发现无人驾驶车的很多问题，是无人驾驶车主要的危机来源。然后是算法演进，算法演进之后还要经过模拟确认的过程。在造无人驾驶出租车之前，一定要经过模拟的过程，模拟在无人车整个的开发过程中是非常重要的环节。模拟可以发现无人驾驶95%的问题，之后才真正进入路测环节进行确认，最终是无人驾驶的应用部署。
无人驾驶要做到安全第一
安全对无人驾驶来说非常重要，当无人驾驶的路测越多，暴露出的问题也就越多，这个时候就会更加意识到安全是多么重要的一件事。那么，文远知行在无人驾驶的安全上都做了哪些事？
首先文远知行内部有安全第一的文化，所有员工都会非常重视安全的问题，不是把安全当成喊口号，而是贯彻到行动中。
具体来说，所有的工程师都会进行安全培训，需要上车操作的工程师则要进行更多的安全培训；所有的代码都会进行安全隐患的排查；所有的工作人员都有安全激励分数，如果出问题就会被扣分；模拟系统会进行自动安全隐患的排查。
其次是系统上的安全，文远知行有备份传感器系统、备份应急停车系统、车规级硬件和非常完善的自检系统。
最后是路测安全，文远知行在无人驾驶路测的时候标配两个安全员，采用双安全员的模式，一个安全员负责看路，一个安全员负责看系统，各有分工，互相协作；所有的路测车有多重停车系统，安全员是第一道保障，如果安全员失去意识后，后排乘客可以利用APP进行刹车；在测试的时候有保护车对无人驾驶测试车进行保护；最重要的还有远程监控系统，这套系统的主要目的是为了落地和商业化运营。
无人驾驶的真正落地需要各方共同努力
无人驾驶的真正落地不是靠一家公司就能完成的，还涉及到法律法规、基础设施建设等方方面面的问题，各方必须一同努力才能促成无人驾驶的真正落地。
在法律法规上，中国目前为止还没有出台自动驾驶测试的省级和国家级立法，有的仅是部分城市出台的自动驾驶测试法规，这些城市的自动驾驶路测被限制在一定的路段进行，而其它路段不能进行测试，这让很多自动驾驶公司进入了灰色地带。
在地图资质上，目前中国还没有一个专门针对无人驾驶高精地图的专业资质，在自动驾驶发展如此迅速的时候不能再用十年前的专业标准。
在基础设施上，有关部门在道路和交通信号灯等基础设施建设的时候能规范、合理一点，自动驾驶技术在中国的发展也就会更快一点。
在保险方面，无人驾驶不可能做到百分之百的安全，如果真出了事，保险跟进做出合理的赔偿，这也是确保无人驾驶产品能落地的重要一环。
最后在公众意识方面，目前中国公众对无人驾驶的理解处于比较好的状态，无人驾驶的公众意识较好。
总之，无人驾驶技术的发展与落地还是要全社会的一起参与。
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