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专题：技术应用及成果篇

来自博世、英伟达、Velodyne Lidar、观致汽车的四位嘉宾在现场与参会嘉宾们分享了自己的实战经验和研究成果。

通往未来出行之路：自动驾驶

博世底盘操控系统中国区驾驶员辅助系统业务单元工程研发总监蔡旌博士

蔡旌博士首先为我们分析了未来出行趋势：

• 电气化趋势不断增加

• 完全自动驾驶可能比预期要更早到来

• 互联化带来新的应用和运营模式

• 各种出行方式组合，特别是城市区域

他重点为我们讲解了自动驾驶需要的高鲁棒性及冗余的传感器技术、高精度地图、数据融合、更高带宽及更高运算能力的处理器、环境支持等方面，博世的实行措施以及研究成果。

根据功能所需定义失效处理场景（所谓的安全停车），蔡旌博士展示了博世的自动驾驶安全停车策略：

• 策略A（如泊车引导）：紧急停车

• 策略B（如交通拥堵引导）：在本车道停车

• 策略C（如高速公路引导）：在紧急车道停车

其中，安全停车的复杂度取决于车速及剩余的可利用时间。

他最后做出总结，自动驾驶在传统整车厂与新型电动车企业之间，互联企业及共享出行企业间的发展是多样化的。

小组讨论：美国先进自动驾驶技术的革新

从左至右：中国汽车要闻主编邢磊先生、英伟达AI·汽车自动驾驶总监董方亮先生、Velodyne Lidar汽车销售及市场总监John Eggert先生

John Eggert先生分析了激光雷达的工作原理，并通过演示激光雷达诞生前后的驾驶情况对比视频，强调了其对车辆行驶安全的重要性。他指出，随着激光雷达技术的不断发展，产品中正变得更加轻便、高效、廉价。

在与其他嘉宾讨论时，提到他们不完全依靠生态系统发展，在竞争频生的环境中可能会选择与竞争对手合作以共同协作开发产品。而在面对如何可以收集并达到庞大数据量时，他表示目前以通过模拟场景收集为主。

从左至右：邢磊先生、董方亮先生、John Eggert先生

董方亮先生首先阐述了英伟达从研发视觉计算到AI的转型过程，并表示自动驾驶汽车是AI最好的应用场景。而英伟达主攻计算领域，希望能进行多方合作。

在问答环节中，他认为在产品上不断进行自我超越以保证市场份额，注重并了解生态合作伙伴的需求是英伟达所做的。

不同层级上的网络连接

观致汽车有限公司车辆工程及电动汽车动力推进系统副总裁鲁尼·罗杰先生

鲁尼·罗杰先生认为自动驾驶汽车包含五大基础板块，包括传感器、动力系统、互联及基础设施、数据管理以及软件。接着，他为我们介绍了如360度摄像头、系统成像等基于视觉的系统，这类系统成像与数据计算及处理效率相关，不同频率得到不同成像。目前，中国市场越来越关注基于视觉的系统。

鲁尼·罗杰先生着重为大家分析了2017年的云容量，其中云与数据共享API接口互连，而数据共享API接口将数据传输到保险及银行业、经销商支持、增值服务以及第三方服务集成商等终端。