GMIC圓桌論壇：智慧駕駛需要專業的晶片
GMIC2018全球人工智慧領袖峰會今天已進入第二天， 在上午的“智慧駕駛的今天和未來”圓桌論壇上，地平線副總裁吳強、Momenta CEO曹旭東、圖森互聯聯合創始人郝佳男三位從創業者的角度分享了自己的觀點。
“智慧駕駛的今天和未來”圓桌論壇
智慧駕駛需要專業的晶片
在提及中國智慧駕駛發展水準的問題時，吳強表示，智慧駕駛目前主要涉及的幾大領域中，車內智慧這方面中國發展得還是很好的，這部分主要包括資訊處理、系統平臺、語音交互、車聯網等。
在處理器晶片方面，優勢仍然掌握在美國傳統科技巨頭手中。但這並不是說中國沒有機會，因為總體上智慧駕駛的晶片還在快速反覆運算的過程中，每家都有自己的特色。
智慧駕駛汽車的地域性差別很大，尤其是中國的行車環境更是非常複雜，在路況、停車、駕駛習慣等各方面都有著巨大的特殊性，這使得國外的企業想要在中國提供智慧駕駛有非常大的困難。
因此中國創業公司可以在自己擅長的領域做出自己的探索。
吳強認為，智慧駕駛需要專業的晶片，而不是基於現有的GPU等晶片架構，因為智慧駕駛晶片的運行環境複雜度要遠遠大於傳統晶片，需要面對的是完全開放的環境、沒有規則、資訊不完整這些棘手的問題，更重要的是智慧駕駛人命關天無能出錯。
對此，吳強給出了自己的策略，
智慧駕駛最大的困難是安全
曹旭東的Momenta演算法系統的部分，他認為智慧駕駛最難的部分就是安全，而他們的解決方案是眾包。通過幫助商業車隊做安全團隊，可以獲取海量資料來反映一些演算法的不足。
另一方面是通過前裝管道，根據責任界定階段的不同來評估接管的頻率。這方面最領先的是穀歌，目前已經能做到6000公里接管一次，比較來看特斯拉目前是15公里接管一次。
但這不是絕對的，特斯拉15公里接管一次是因為是在北京做的路測，而北京的駕駛習慣只能允許高頻率接管。
這就涉及到多維度優化的問題，要針對不同地區、不同司機、不同交通法規、不同社會駕駛習慣等等具體情況，
商用車是智能駕駛的另一條路
就在大多數人們把目光聚焦在無人駕駛轎車上時，還有一部分人則看向了To B的領域，即商用車的智慧駕駛領域。郝佳男的圖森未來做的就是高速L4無人駕駛卡車細分領域。
郝佳男表示商用和乘用就是ToB跟ToC的區別，商用車包括貨運和計程車，它的利潤來自於運營，比如說把貨運到目的地，這是商用車的目的。它在推廣上就要比乘用車更容易，因為商用車只要說服合作夥伴和客戶，會比普及到大眾方便一些。
另外一個緯度是卡車和轎車的區別，大車小車的運營場景有很大區別，小車出租更多的是在城市路段或者是城鄉接合部的路段運行，而卡車主要是走幹線物流，在行駛場景的複雜度上要稍稍降低，更容易推進。
智慧駕駛路長路難但充滿了希望，這是一個百年不遇，能夠參與其中，把整個行業進行創新重構的機會，希望中國的智慧駕駛企業能夠抓住這次機會，成為這個時代的贏家。
比如說把貨運到目的地，這是商用車的目的。它在推廣上就要比乘用車更容易，因為商用車只要說服合作夥伴和客戶，會比普及到大眾方便一些。另外一個緯度是卡車和轎車的區別，大車小車的運營場景有很大區別，小車出租更多的是在城市路段或者是城鄉接合部的路段運行，而卡車主要是走幹線物流，在行駛場景的複雜度上要稍稍降低，更容易推進。
智慧駕駛路長路難但充滿了希望，這是一個百年不遇，能夠參與其中，把整個行業進行創新重構的機會，希望中國的智慧駕駛企業能夠抓住這次機會，成為這個時代的贏家。