當前， 全球汽車產業正在發生深刻變革， 以“電動化、網聯化、智能化、共用化”為代表的汽車“新四化”趨勢正日益顯著。 因此， 作為新的風口行業，
1月20日， 中國創新創業大賽第二屆國際新能源及智慧汽車大賽全球總決賽在在北京釣魚臺國賓館召開， 此次比賽由中國電動汽車百人會、中國創新創業大賽組委會辦公室、中關村科技園區管理委員會聯合指導；由中國電動汽車百人會雙創中心、騰訊汽車、中國技術交易所以及北京理工大學聯合承辦。
作為在國內和國際都設置分賽區的行業垂直創新創業賽事，
從本屆大賽的專案情況來看， 參賽的9個新能源及智慧汽車創新創業專案中有7個聚焦自動駕駛解決方案、雷射雷達、光場技術等汽車無人駕駛及智慧駕駛產品。 億歐汽車現場瞭解到， 參賽者來自4大國際賽區及6大國內賽區。 此外據瞭解， 在細分技術領域，
在諸多參賽者中， 億歐汽車注意到了三個與自動駕駛直接相關的創新項目：自動駕駛雷射雷達環境感知解決方案、自動駕駛與光場技術、無人駕駛專車。
（速騰聚創在CES上推出的RS-LiDAR-M1 Pre）
對於自動駕駛領域而言， 雷射雷達基本已成為具備L3級別以上能力的車輛標配。 作為“自動駕駛咽喉感測器”的雷射雷達企業， 雷射雷達環境感知方案提供商速騰聚創獲得了本屆大賽的最佳科技獎。
具體來看， 速騰聚創主要在做兩件事：生產雷射雷達、提供提供雷射雷達環境感知解決方案。 “我們是全球唯一一家提供16線、32線雷射雷達演算法的公司。 ”總經理成浩表示。 縱觀其發展過程， 這家創立於2014年的深圳公司於2015年底開始佈局車載雷射雷達， 並於2017年實現量產後， 研發工作逐步推進到32線雷射雷達。 2014年， 速騰聚創加入了百度Apollo計畫，
速騰聚創方面稱， 這一細分市場中還有很多玩家， 其中包括行業老大Velodyne、QUANERGY、ibeo和Innoviz等等。 與上述企業相比， 速騰聚創有三大優勢：1、16線雷射雷達核心參數指標（自製距離）高於Velodyne的同款產品100%以上；2、32線雷射雷達目前已在生產供應， 而Velodyne的同款雷達預計於2018年才能交付；3、速騰聚創的雷射雷達耦合方案包含硬體和演算法兩個層面， 同時還在研發MEMS產品以及OPA方案。 關於產品成本， 成浩透露， 據他們初步估算， 固態雷射雷達如果能達到百萬級的量， 成本將維持在100-200美元， OPA方案會更便宜一點。
在降低成本、實現量產方面， 該公司目前正聚焦於晶片核心化， 未來將向半導體產業發展， 以實現其量產和標準化的一致性。此外，速騰聚創的自動化生產線也已調控完畢。
有資料顯示，2030年之後，雷射雷達市場規模預計將超五千億。對於這一行業，成浩提出目前仍存在三大痛點：1、產品亮點不足，使用者過少；2、初創公司居多，發展時間較短；3、存在產業下游公司自己研發雷射雷達，這是在“重新發明輪子”。
（光場技術專案負責人胡曉明進行現場答辯）
關於自動駕駛細分技術，本次參賽專案還出現了此前很少被聽說的“自動駕駛與光場技術”。這一創新技術最終獲得了三等獎。對於“光場技術”這一概念，參賽者嶄珀科技解釋稱其即是採集空間中光線的集合的技術。由於光線資訊是用4D的矩陣來表示的，因此光場技術也被稱為4D光場技術。該技術最大的價值在於給予電腦“人類的眼睛”。“我們認為基於光場技術的視覺系統是電腦視覺的終極形態。”
作為國內第一家實現了具有自主智慧財產權的光場相機的公司，嶄珀科技提供從硬體生產到演算法，到應用的整套解決方案。放眼國際，斯坦福大學目前正在研究光場技術和自動駕駛技術的結合。關於光場技術的工作原理，嶄珀科技介紹道：“首先作為一個攝像頭，光場相機可以採集圖像資訊。其次像雷射雷達一樣，通過採集的一幀圖像生成這張圖像對應的深度圖資訊，以及這張深度圖對應的點雲資訊，以實現通過一台感測器識別目標物體的圖像和深度資訊。”光場技術項目負責人胡曉明提出，對於自動駕駛領域而言，光場系統是一個All in one和one for all的技術。
當下看來，光場系統可實現的距離為：1.25米到正無窮。其在50米的精度基本可以達到1米，在英偉達GPU的基礎上，其機器處理速度約為12幀，量產後成本預計控制在單目攝像頭和雙目之間。此外，該技術還擁有幾大優勢：動態對焦、運動誤差最低、拍攝時無需對焦、已解決純黑環境的問題。但作為一個視覺系統，光場系統在出廠前仍舊需要標定。
（來自北美賽區的roadstar.ai的Level 4無人駕駛解決方案）
雖然自動駕駛相關細分領域已漸漸成為大多數創業者的選擇，但最終獲得此次大賽一等獎的，還是無人駕駛專車項目——意圖打造無人駕駛專車車隊的ROADSTAR.ai。該公司聯合創始人兼CTO衡量提出，當下無人駕駛領域的頭頂有兩朵烏雲：其一，無人駕駛系統成本居高不下；其二，性能和資料。而針對上述兩個問題，ROADSTAR.ai表示已找到解決方法。
針對成本問題，該公司選擇利用多個價格較為低廉的感測器聯合協同工作，以替代一個高成本的感測器。為此，ROADSTAR.ai獨立研發了易構多感測器同步技術。而在性能方面，這家初創公司則使用了深度資料融合，在原始資料層進行資料融合，並通過神經網路處理獲得了遠超傳統方法的性能。
在車輛具體指標方面，衡量透露，目前該公司整套無人車系統成本在30萬人民幣左右，搭載了5個16線雷射雷達，共有6個攝像頭：前面3個，左右各1個，後面1個。整車系統在PC+GPU計算平臺上運作，同時還有部分硬體在FPGA上運作。按其規劃，其部分硬體未來將用PFGA的形式實現演算法固化。
在諸多參賽者中，這家相當年輕的公司發展卻已相對成熟。據衡量介紹，成立於2017年5月的ROADSTAR.ai已獲得了千萬美金的天使輪投資，並在深圳設立了總部，在美國矽谷設立了研發中心。億歐汽車獲悉，該公司第一輛車於2017年8月抵達美國矽谷，9月便已實現了在矽谷道路上的公開路測，12月又在南京道路上完成了路測。目前，在各種天氣、無論白天夜晚的場景下，這款無人車均可以連續駕駛數小時無需人工接管。
ROADSTAR.ai最大的優勢或許即在於創始團隊的經驗背景，其五位聯合創始人分別來自谷歌、特斯拉、蘋果、英偉達、百度，帶來了豐富的創新及產品量產經驗。綜合來看，該公司目前推進的解決方案同樣以實現量產和商業化為目標。
（現場評委）
複盤上述參賽項目，創業者似乎都達成了一個共識：無人駕駛是繼無線通訊和智慧手機之後的下一波技術革命，這項技術也將逐漸成為出行的主流。雖然當下許多參賽項目尚未實現量產，但參賽者們所付出的心血可見一斑。中國石化副總裁黃文生評價道：“本次參賽項目與整個業態發展趨勢及投資方向高度吻合”。交通運輸部交通幹部管理學院教授張柱庭同樣表示，參賽專案的技術含量、市場開發能力越來越強。
而IDG資本合夥人林棟樑也指出，如今在電動汽車領域，與自動駕駛技術相關的，包括元器件、解決方案等等，均是創業比較熱門的領域。“對於創業公司而言，技術層面的落地應用、能否融到足夠的錢去支持後續研發，是最具挑戰性的問題。”
而針對各項技術如何實現商業化落地的問題，力帆實業（集團）股份有限公司副總裁兼汽車研究院院長沈浩傑發表了自己的看法：“越接近工業化的產品，越要與主機廠之間進行更好的連接和關聯。”對於一項試圖從前端變成可應用的技術而言，其能夠實現量產的程度必然要考慮工業化本身的各種問題，包括與周邊環境融合等等。在他看來，主機廠們應對不同技術的反覆運算提供不同層面的支援，幫助其從前瞻到前沿最終實現應用落地。
同樣來自汽車製造商，北汽集團新技術研究院副院長榮輝也對這一態度表示了肯定：“北汽的無人駕駛技術目前也進入了前端市場大規模商用化階段，實際上，今天有幾個項目為我們提供了新的思路。當他們的技術應用足夠成熟時，我們完全可以開展合作。”
此外，隨著無人駕駛技術的飛速普及，榮輝認為受到新技術衝擊最大的便是傳統汽車行業，而這正是北汽成立新技術研究院的根本原因。“未來的競爭，不在於造出好汽車，而是車廠能否擁有一個好的生態環境。”
顯而易見，行業創新發展趨勢正由“電動化”向“智慧化”轉變和深化，參賽專案無論涉及AI智慧，還是雷射雷達，均聚焦于無人駕駛、車聯網、智慧等領域。創新是引領行業發展的第一動力，眾多資本及企業各方均抱持支援態度，以期各項技術能夠更好地應用到產業當中。
以實現其量產和標準化的一致性。此外，速騰聚創的自動化生產線也已調控完畢。有資料顯示，2030年之後，雷射雷達市場規模預計將超五千億。對於這一行業，成浩提出目前仍存在三大痛點：1、產品亮點不足，使用者過少；2、初創公司居多，發展時間較短；3、存在產業下游公司自己研發雷射雷達，這是在“重新發明輪子”。
（光場技術專案負責人胡曉明進行現場答辯）
關於自動駕駛細分技術，本次參賽專案還出現了此前很少被聽說的“自動駕駛與光場技術”。這一創新技術最終獲得了三等獎。對於“光場技術”這一概念，參賽者嶄珀科技解釋稱其即是採集空間中光線的集合的技術。由於光線資訊是用4D的矩陣來表示的，因此光場技術也被稱為4D光場技術。該技術最大的價值在於給予電腦“人類的眼睛”。“我們認為基於光場技術的視覺系統是電腦視覺的終極形態。”
作為國內第一家實現了具有自主智慧財產權的光場相機的公司，嶄珀科技提供從硬體生產到演算法，到應用的整套解決方案。放眼國際，斯坦福大學目前正在研究光場技術和自動駕駛技術的結合。關於光場技術的工作原理，嶄珀科技介紹道：“首先作為一個攝像頭，光場相機可以採集圖像資訊。其次像雷射雷達一樣，通過採集的一幀圖像生成這張圖像對應的深度圖資訊，以及這張深度圖對應的點雲資訊，以實現通過一台感測器識別目標物體的圖像和深度資訊。”光場技術項目負責人胡曉明提出，對於自動駕駛領域而言，光場系統是一個All in one和one for all的技術。
當下看來，光場系統可實現的距離為：1.25米到正無窮。其在50米的精度基本可以達到1米，在英偉達GPU的基礎上，其機器處理速度約為12幀，量產後成本預計控制在單目攝像頭和雙目之間。此外，該技術還擁有幾大優勢：動態對焦、運動誤差最低、拍攝時無需對焦、已解決純黑環境的問題。但作為一個視覺系統，光場系統在出廠前仍舊需要標定。
（來自北美賽區的roadstar.ai的Level 4無人駕駛解決方案）
雖然自動駕駛相關細分領域已漸漸成為大多數創業者的選擇，但最終獲得此次大賽一等獎的，還是無人駕駛專車項目——意圖打造無人駕駛專車車隊的ROADSTAR.ai。該公司聯合創始人兼CTO衡量提出，當下無人駕駛領域的頭頂有兩朵烏雲：其一，無人駕駛系統成本居高不下；其二，性能和資料。而針對上述兩個問題，ROADSTAR.ai表示已找到解決方法。
針對成本問題，該公司選擇利用多個價格較為低廉的感測器聯合協同工作，以替代一個高成本的感測器。為此，ROADSTAR.ai獨立研發了易構多感測器同步技術。而在性能方面，這家初創公司則使用了深度資料融合，在原始資料層進行資料融合，並通過神經網路處理獲得了遠超傳統方法的性能。
在車輛具體指標方面，衡量透露，目前該公司整套無人車系統成本在30萬人民幣左右，搭載了5個16線雷射雷達，共有6個攝像頭：前面3個，左右各1個，後面1個。整車系統在PC+GPU計算平臺上運作，同時還有部分硬體在FPGA上運作。按其規劃，其部分硬體未來將用PFGA的形式實現演算法固化。
在諸多參賽者中，這家相當年輕的公司發展卻已相對成熟。據衡量介紹，成立於2017年5月的ROADSTAR.ai已獲得了千萬美金的天使輪投資，並在深圳設立了總部，在美國矽谷設立了研發中心。億歐汽車獲悉，該公司第一輛車於2017年8月抵達美國矽谷，9月便已實現了在矽谷道路上的公開路測，12月又在南京道路上完成了路測。目前，在各種天氣、無論白天夜晚的場景下，這款無人車均可以連續駕駛數小時無需人工接管。
ROADSTAR.ai最大的優勢或許即在於創始團隊的經驗背景，其五位聯合創始人分別來自谷歌、特斯拉、蘋果、英偉達、百度，帶來了豐富的創新及產品量產經驗。綜合來看，該公司目前推進的解決方案同樣以實現量產和商業化為目標。
（現場評委）
複盤上述參賽項目，創業者似乎都達成了一個共識：無人駕駛是繼無線通訊和智慧手機之後的下一波技術革命，這項技術也將逐漸成為出行的主流。雖然當下許多參賽項目尚未實現量產，但參賽者們所付出的心血可見一斑。中國石化副總裁黃文生評價道：“本次參賽項目與整個業態發展趨勢及投資方向高度吻合”。交通運輸部交通幹部管理學院教授張柱庭同樣表示，參賽專案的技術含量、市場開發能力越來越強。
而IDG資本合夥人林棟樑也指出，如今在電動汽車領域，與自動駕駛技術相關的，包括元器件、解決方案等等，均是創業比較熱門的領域。“對於創業公司而言，技術層面的落地應用、能否融到足夠的錢去支持後續研發，是最具挑戰性的問題。”
而針對各項技術如何實現商業化落地的問題，力帆實業（集團）股份有限公司副總裁兼汽車研究院院長沈浩傑發表了自己的看法：“越接近工業化的產品，越要與主機廠之間進行更好的連接和關聯。”對於一項試圖從前端變成可應用的技術而言，其能夠實現量產的程度必然要考慮工業化本身的各種問題，包括與周邊環境融合等等。在他看來，主機廠們應對不同技術的反覆運算提供不同層面的支援，幫助其從前瞻到前沿最終實現應用落地。
同樣來自汽車製造商，北汽集團新技術研究院副院長榮輝也對這一態度表示了肯定：“北汽的無人駕駛技術目前也進入了前端市場大規模商用化階段，實際上，今天有幾個項目為我們提供了新的思路。當他們的技術應用足夠成熟時，我們完全可以開展合作。”
此外，隨著無人駕駛技術的飛速普及，榮輝認為受到新技術衝擊最大的便是傳統汽車行業，而這正是北汽成立新技術研究院的根本原因。“未來的競爭，不在於造出好汽車，而是車廠能否擁有一個好的生態環境。”
顯而易見，行業創新發展趨勢正由“電動化”向“智慧化”轉變和深化，參賽專案無論涉及AI智慧，還是雷射雷達，均聚焦于無人駕駛、車聯網、智慧等領域。創新是引領行業發展的第一動力，眾多資本及企業各方均抱持支援態度，以期各項技術能夠更好地應用到產業當中。