由Autopros、上海决策者经济顾问股份有限公司、国信决策者产业研究院联合主办，国信双创科技产业发展有限公司协办的“决策者移动出行科技大会”，11月28在上海银星皇冠假日酒店隆重举办。

大会汇集了新兴势力，与所有传统巨头、模式和学科的利益相关者进行对话，激发灵感并促进合作。经过微信平台及合作媒体网站频道的投票评选，和组委会专家委员会最终评选，北京领骏科技有限公司被评选为2018年最佳自动驾驶解决方案提供商，公司创始人杨文利博士、市场总监吕帅先生也在大会期间接受了中国汽车纵横网，电动生活，车聚网等多家媒体专访。

媒体主持人（以下简称主持人）：

作为大会评选出的2018年度最佳自动驾驶解决方案提供商，请简单介绍一下领骏科技和您的个人经历？

杨文利博士：

北京领骏科技有限公司成立于2016年12月，是由行业顶尖自动驾驶团队组成的初创公司。领骏科技专注于自动驾驶系统的设计、开发和测试，核心技术包括传感器融合、智能行为决策、轨迹规划、行车控制等，可以实现不依赖顶置大型传感器方案且基于国产车辆底盘的整套自动驾驶解决方案。我们的创始团队来自百度深度学习实验室（IDL）、自动驾驶事业部（ADU）、智能驾驶事业群（IDG）的核心研发部门。团队汇聚了海内外知名高校与企业的顶尖自动驾驶行业人才并具备丰富的量产产品经验。

我个人分别于2004年、2006年获得清华大学自动化专业学士、硕士学位； 2009年获得美国宾夕法尼亚州立大学电子工程博士学位。曾任美国西部数据硬盘公司系统架构部高级首席工程师，我是在2014年加入百度，成为自动驾驶团队初创成员之一，任百度IDL（深度学习研究院）、百度自动驾驶事业部主任架构师，并作为百度自动驾驶的决策、规划、控制、及仿真系统的第一负责人，从零开始完成了百度自动驾驶的基础技术架构。

主持人：领骏的自动驾驶解决方案有什么特色？

杨文利博士：

领骏团队是目前业界极少的利用国产车平台打造的拥有可自主通过收费站和复杂环岛能力的自动驾驶团队。我们的特色有以下几点：

1）最接近量产形态：

在传感器方案上，以可量产为目标，不依赖顶置大型高线束实时旋转的激光雷达，避免了限高、风阻、碰撞安全等几大不符合车规的关键壁垒，从根本上解决了不能在车厂前装量产的问题；同时全部传感器内嵌于车身和保险杠内侧，不外凸，无需加装支架等设备，不改变原有车辆外观和空气动力学。

在计算单元上，无GPU等高功耗设备，功耗仅200w，发热量低，无需散热风扇，不占用后备箱空间，保证了车辆原有的使用空间和车厢内噪声、温度环境。

在高精地图，不依赖点云地图，地图文件大小仅约每公里不到50kb，利用4G网络环境也可实时传输使用。

2）可轻松适配于不同车型：

领骏是目前市场上少有的利用国产车平台从0开始打造自动驾驶技术的公司，使用国产车平台，对车辆控制的要求更高，能够利用国产车达到平稳运行自动驾驶程序、乘坐体感良好并且复制到其他任意国产车平台上（也包括商用车乃至特种车辆），需要对车辆动力学、复杂机电控制、在线系统辨识等技术有深厚的知识储备、理论基础和实际工作经验。这些都来源于领骏所独有的不可复制的技术优势和团队基因。

3）多层级的自动驾驶系统架构：

在同一套系统架构下，可覆盖L2-L4级自动驾驶，从而灵活适配车企的需求和现阶段的技术、政策、法规要求，车辆可以在初期通过预留硬件位置、关闭部分功能的方式，使整套自动驾驶系统降维至L2级辅助驾驶功能，成本更低且不受制于法律法规政策限制，未来通过加装硬件、软件OTA升级的方式，从L2升级到L3乃至L4级自动驾驶，实现存量市场和增量市场的同步增长。同时在使用L2\L3系统的同时，持续收集数据，为L4级系统的优化和算法迭代持续贡献。

主持人：领骏科技的技术优势是什么？

领骏团队：

  我们的技术优势主要在于以下几点：

1)一体化的决策控制系统：我们基于车辆动力学建立了行为决策模型，同时也是基于逻辑推理与优化的统一架构，合理的融合了规则和机器学习，不仅避免了单纯依靠数据学习的盲目性，也确保了安全第一的决策基准。

2）量产化的感知方案：如前面提到过的，我们车辆顶部无大型传感器，使用符合车规的量产传感器，同时目前的方案可以无缝兼容固态激光雷达，整套感知方案使用分布式的传感器架构，可以深度结合场景和应用而定制。

3）低成本的高清地图：我们的高精地图利用自己开发的采集和绘制工具，采集制作成本低、时间短，并且数据量极小，可以实时在线传输，同时也完全符合国际地图格式及标准。

4）定制化的仿真测试平台：这是我们完全自主研发，针对自动驾驶决策算法进行优化的三维仿真测试平台，不仅以车辆动力学模型为内核，还能够结合虚拟和现实交通场景，可以高度的还原模拟真实路况，是我们验证算法和强化学习的必备平台。

主持人：领骏的优势主要集中在在决策方面，是如何体现的？

领骏团队：

从应用场景上看，目前我们的自动驾驶系统，做到了自主通过收费站和环岛，这在国内非常少见，特别是环岛这个场景，有5个出入口，社会车辆出入环岛的变道动作非常激进，车辆的运动方向、交通流密度复杂多变，但我们的自动驾驶车辆已经做到了超过新手司机的水平，决定行驶和停止的时机、速度都很及时和准确，不会出现停滞不敢前进或干扰交通正常运行的状况，这从某种意义上将，说明我们的决策大脑，是有着老司机的决策水平的。

主持人：请介绍一下领骏科技的仿真测试平台？

领骏团队：

领骏科技在创立之初，首先做的就是自主研发了针对自动驾驶开发的仿真测试平台。我们的仿真平台具有几大特点：具备车辆动力学内核，支持各种不同的车辆，兼容及可视化高精地图，能够10倍速的超实时和欠实时仿真，支持生成虚拟与复现现实交通场景。该仿真平台是领骏的重要研发工具之一，极大提高了研发效率，降低测试成本。领骏科技约80%的研发工作是在这个仿真平台上进行的，剩下的20%才需要在测试车上进行。自动驾驶算法中大部分的逻辑与时序问题，都可以在这个仿真平台上得以验证，以保证在后续的实车测试中算法和程序已经基本稳定。

仿真工具对于控制系统的研发设计非常重要，它是对物理世界的理解和数学抽象。并且基于这套三维的包含了车辆动力学参数的仿真平台，开发者可以在办公室里验证测试所开发算法的正确性，而不需要实车上路测试。而且对于开发人员而言，每人都可以拥有一套仿真系统，而每人拥有一辆测试车还不现实。仿真平台能极大程度上提高研发效率，并降低实车测试的风险和巨大的成本。”

此外，该仿真平台还为自动驾驶的强化学习算法提供了必需的训练环境，是强化学习不可或缺的工具。一方面，通过虚拟环境下的大量自主学习，自动驾驶系统可以快速积累驾驶经验，从“新手司机”迅速成为“老司机”。另一方面，强化学习在仿真平台的帮助下突破现实场景中时间与空间的限制，让自动驾驶系统超越了人类的学习能力。