著現代高新技術的迅速發展，數字化、信息化和智能化越來越多的應用到人類社會的生產、生活的各個方面，曾經只能在科普小說中看到的智能無人駕駛汽車已經不再是虛幻的，人們在不久的將來將能在現實中看見智能無人駕駛汽車。現在集各種高新技術于一體的汽車，其性能、舒適性、安全性已經取得很大進步。智能無人駕駛汽車通常具有一款高智能的計算機，它能夠接收各種智能傳感器傳來的周圍環境及汽車自身的各種信息并能高效迅速的綜合整理，然后把信息傳遞給汽車的執行系統，從而實現自動駕駛、智能控制等功能。

車輛實現自動駕駛的技術原理

人駕駛汽車運行時，在車載顯示屏電子地圖上點出目的地，并且設計行駛路徑，將做好的電子地圖確認自動導入中央處理器中，中央處理器根據地塊邊界規劃出合理的行駛路徑。

在系統中應用角度傳感器、電動機轉速傳感器、位置傳感器、壓力傳感器等傳感器測量行車信息，并將行車信息轉換為電信號傳遞給中央處理器進行運算，再由中央處理器發出指令控制自動變速轉向機構，構成閉環系統，實現對汽車駕駛的智能控制。

無人駕駛中的人工智能技術（Drive.Ai）

1、環境感知，這是計算機視覺領域的研究重點，常說的slam就是指這個，基于激光雷達的slam系統目前已經能較好的進行地圖定位，局部環境地圖構建

2、標識識別，包括車道識別交通標志識別（比如紅綠燈）車輛行人識別和運動跟蹤，在這里，CNN（ConvoluTIonalNeuralNetwork，卷積神經網絡）技術成了目前最好的技術，標識識別是無人駕駛行為決策的基礎

cnn技術也是對激光雷達的一個很好的補充，因為激光雷達是低像素，不能很好的識別障礙物

3、行為決策系統技術

行為決策系統或者叫駕駛決策系統，包括全局的路徑規劃導航和局部的避障避險，以及常規的基于交通規則的行駛策略（最簡單的，讓車保持在車道內），使用到的技術分成三類

1）、基于推理邏輯和規則的技術

全局路徑規劃導航的A*，D＊算法，局部避障的dwa算法，常規的最優控制數學辦法（比如多目標決策），以及基于交通規則的fsm規則引擎都屬于這類技術

2）、快速優化的遺傳算法

當目前有多個策略選擇時，如何選擇最好的目標或策略，基于線性規劃或動態規劃的數學辦法存在計算速度緩慢，很多情況下無法建模或計算量過大無法計算，這就是遺傳算法發揮作用的地方

3）、神經網絡技術

利用神經網絡來進行自動駕駛訓練是最新的研究熱點，也就是常說的，讓神經網絡學會像人類一樣開車是很振奮人心的目標

但是，神經網絡的問題在于它是不透明的，是個黑盒系統，是不可解釋的，基本你無法說出訓練模型里一個節點的值為什么是0.1而不是0.5，這是由神經網絡的特點決定的，另外，利用訓練數據訓練出來的很好的模型到了新的環境能不能發揮同樣好的作用也是疑問

有一種最簡單的設計無人駕駛系統的辦法，就是只用神經網路來做一切控制，我們只需要用大量的數據來訓練它，這樣就不用寫復雜的控制策略算法代碼了，我們只要訓練好神經網絡，然后用很少的代碼讓它運行就可以了，但是，在神經網絡的可解釋性不能解決前，完全基于神經網絡的自動駕駛系統很顯然是不能讓人信服和舒服的

所以無人駕駛系統中基于推理邏輯的控制策略仍然是很重要的，讓基于推理邏輯的白盒控制系統和基于神經網絡的黑盒控制系統協同工作，是最為可行的方向

4、車輛控制系統技術

車輛控制系統技術除了傳統的pid控制外，在無人車系統也越來越多的引入了神經網絡模糊控制

無人駕駛（自動駕駛）系統常見的駕駛決策控制策略

1、全局導航路徑規劃a*，圖像識別神經網絡和即時駕駛和避障dwa相結合的控制策略

這是傳統的無人駕駛控制策略，全局路徑導航使用常規的a*算法（也可以使用其他的），車輛攝像頭的圖像經過神經網絡處理，提取出車道交通標識和車輛行人信息，然后以這些信息作為輸入，利用vfh/dwa算法進行即時駕駛和避障控制，比如變道減速剎車等等

谷歌無人車自動駕駛系統使用的就是這種控制策略

2、全局路徑規劃和即時駕駛和避障神經網絡相結合的高度智能的控制策略

全局規劃還是使用和策略一相同的算法，但是在即時駕駛和避障中，完全使用了神經網絡技術，把從攝像頭捕捉到的原始像素圖特征作為神經網絡的輸入端，輸出端為為汽車的操控命令。我們不再從原始像素圖提取車道信息，交通標識，車輛行人標識，這一切都交給神經網絡自動識別，最后輸出的是轉向循跡減速剎車等汽車控制命令，神經網絡使用了數以億計的節點。

中國無人駕駛的未來，掌握在這十個人手里！

無人駕駛是科技領域廣泛探討的話題，被認為是人工智能在汽車行業最具發展前景的應用場景。很多人預測2020年將成為無人駕駛的井噴期，那么中國的發展情況將如何？

很簡單，看這幾個人，就能知道中國無人駕駛未來行業的變革。

1、陸奇——選擇以自動駕駛業務為突破口

畢業于中國復旦大學計算機系，獲得學士、碩士學位。后留學美國卡內基梅隆大學（CMU），獲得計算機科學博士學位，并在CMU繼續其博士后的研究工作。隨后，陸奇先后加盟IBM、雅虎、微軟，從一個普通工程師一步步的成長為集團總裁。

因為集資深專業技術知識、出色的領導能力和廣泛的商業知識于一身，被稱為業界非常罕見的奇才。

2017年1月17日加入百度，擔任百度集團總裁兼首席運營官、百度董事及董事會副主席，主要負責百度的產品、技術、銷售及市場運營，兼任百度智能駕駛事業群組總經理。不管是百度的阿波羅計劃還是百度無人駕駛車上路，都有陸奇的大力參與。

百度在中國無人駕駛領域里算是先驅，而被李彥宏寄予厚望的陸奇正是選擇了以自動駕駛業務為突破口，做出成績來證明自己，所以百度接下來的無人駕駛之路，看準陸奇就沒錯。

2、王勁——無人駕駛領域的重磅人物之一

王勁畢業于中國科技大學計算機系及中國科學院大學研究生院，分別取得計算機學士及碩士學位，后留學美國并在佛羅里達大學獲得了第二個計算機科學碩士學位。

2010年4月，王勁加入百度。分別創立了百度移動云事業部、百度大數據部、百度基礎架構（云計算）部、百度美國研發中心、百度深圳研發中心；并以百度深度學習實驗室（IDL）為基礎，聯合創立了百度研究院，專注人工智能發展。同時，他還創立了百度自動駕駛事業部，正式宣布大力發展自動駕駛業務。

當時，作為唯一的中國企業代表，王勁入選了美國知名汽車媒體AutomoTIveNews評選的《60名驅動自動駕駛技術發展的人物》。

而現在，王勁已經離開百度自立門戶，其創立的景馳科技，在9月26日，宣布完成Pre-A輪5200萬美元融資。

3、倪凱——“國內無人駕駛第一人”

倪凱在無人駕駛領域是個自帶流量的名字。他是清華大學計算機本碩學位，美國佐治亞理工學院取得計算機博士，在清華讀碩士期間，他就在研究無人車，并在結構化道路上創造了當時世界無人車最高速度150km/h的記錄。曾先后加入微軟、百度、樂視，參與并主導包括多個無人車項目、微軟三維地圖和HoloLens增強現實眼鏡的研發項目。

2013年，作為百度少帥計劃的一員，倪凱被百度IDL創始院長余凱招進百度，頭銜是深度學習研究院高級科學家，實際負責百度無人車的技術研發和路測。

在百度任職期間，倪凱從0到1打造了百度無人車團隊，從事高精度地圖以及自動駕駛技術的研發，在北京成功完成了復雜道路環境下的無人駕駛車道路測試。

2016年3月，倪凱加盟樂視，出任樂視超級汽車智能駕駛副總裁，被樂視官方宣傳為“國內無人駕駛第一人”。現在擔任四維圖新的自動駕駛業務負責人。

4、李斌——云計算+電動+無人駕駛，

將開創汽車的新未來

李斌原為易車創始人，在2014年成立蔚來汽車。雖然蔚來汽車是一家以智能電動汽車研發的公司，但無人駕駛也是他們的方向。而且，去年的時候，蔚來汽車官方對外公布，公司已經取得由加州政府頒發的無人駕駛汽車測試牌照。

蔚來企業還非常被看好，投資公司非常舍得花錢。創業初期，蔚來汽車就獲得順為、京東、高瓴資本、騰訊基金的5億美元注資；B輪是2015年9月份獲得愉悅資本和紅杉資本各2.5億美元融資；后來又完成了一筆由淡馬錫領投，TPG、厚樸、聯想集團等參投的數億美金融資。

李斌預計2020年美國無人駕駛汽車就會量產，2022年中國的無人駕駛汽車就會量產，2025年全球的無人駕駛汽車銷量大概會到2000萬部。個人對于無人駕駛的看好，讓他絕對不會放棄這個方向，而李斌這種實力派也可能讓他成為國內推出實體無人車的人物之一。

5、余凱——開辟一條無人駕駛道路

余凱是中組部第九批“千人計劃”國家特聘專家，國際知名機器學習專家。他在中國率先推動大數據人工智能在互聯網行業的技術研發和創新。他所帶領的團隊將深度學習技術成功應用于廣告，搜索，圖像，語音等方面，取得突破性進展。在慕尼黑大學獲得計算機科學博士學位后，余凱曾在微軟、西門子和NEC工作。

2012年4月，余凱加入百度公司。2015年離開百度后的余凱，親自創辦了“地平線機器人”。目前，地平線在自動駕駛方面不僅推出了“雨果”平臺，還推出了針對ADAS領域的算法與架構，又聯合英特爾推出了基于英特爾FPGA的ADAS系統。

如果說百度技術最輝煌時容納了吳恩達這種大牛的時候，那也是余凱給百度帶來的。在離開百度后，余凱似乎更加默默無聞，但行業人都堅信，他會在無人駕駛領域突然殺出來。

6、吳甘沙——做汽車界的“IntelInside”

吳甘沙原來是英特爾中國研究院的第一位“首席工程師”，原英特爾中國研究院院長。

據說，在因特爾之時，吳甘沙就看準了人工智能與無人駕駛發展的趨勢。在離開因特爾之后，吳甘沙直接與格靈深瞳的聯合創始人趙勇，北京理工大學智能車輛研究技術怪才姜巖等5人一起，成立了一家人駕駛技術的新公司馭勢未來。

駕馭趨勢，馭勢未來，顯然是想成為駕馭無人駕駛技術的未來，為汽車品牌提供無人駕駛解決方案。馭勢做了至少6種無人駕駛汽車，在CES2017上還發布了第一輛針對城市移動空間、完全重新設計的無人駕駛電動車，一款叫做“城市移動包廂”的全新設計的交通工具。

總之，很多人相信，在未來3、5年將只做一件事——死磕無人駕駛技術的馭勢科技，將會在吳甘沙的帶領下演繹出無人駕駛的實力派企業風采，甚至讓中國實現無人駕駛領域的彎道超車。

7、賈躍亭——仍然保持著樂視汽車這一業務與理想

最近樂視的新聞以頹敗為主，但是其無人駕駛的業務卻還在經營中。最近，賈躍亭在社交媒體上的發聲已經明顯減少，但每次發聲幾乎都是提及汽車。而前一陣子，更是曬出了關于無人駕駛汽車的駕駛體驗，頗為自豪地稱，“駕駛時人有70%的時間在神游，關注點并不在駕駛車輛上。”

當初貿然進入汽車制造領域一直被外界認為是壓斷樂視資金鏈的最重要原因，但盡管如此，即使已卸下上市公司樂視網的職務，但仍然保持著樂視汽車這一業務與理想。今年7月份，只身赴美的賈躍亭親自出任了樂視汽車生態全球董事長一職，全面負責汽車融資、全球化管理團隊搭建等工作。

如果說當初“敗也汽車”，那可能賈躍亭還是想“成以汽車”，就在汽車這塊上站起來。也許，破釜沉舟的勇氣值得長久關注。

8、樓天城——一步到位研發L4

樓天城是百度最年輕的T10，因常年在各類編程大賽中拿冠軍拿到手軟，被編程圈人士稱之為樓教主。吳恩達更是盛贊“樓是最頂尖的程序員”。這樣一位人物，和百度美研最早的拓荒者、百度無人車首席架構師彭軍，攜手創立了Pony.ai公司，在中國的注冊名稱為小馬智行。

目前小馬智行Pony.ai在硅谷和北京都已設立辦公室，近期團隊將達到四五十人的規模，已經獲得了紅杉中國和IDG的投資，估值達到9000萬美元。在車子及技術方面，目前Pony.ai的測試車使用了林肯，搭配了激光雷達、相機、毫米波雷達等傳感器，也已經獲得上路牌照。

JamesPeng和樓天成，這兩位天才級人物向來不走尋常路，因此他們準備一步到位的研發L4級無人駕駛系統。在他們看來，從L2到L4的發展道路毫無意義，因為技術幾乎完全不同。所以，待他們出產品，那就是最成熟的成品。

9、侯曉迪——自信超越百度做好無人車

這個名字在眾多網紅人物里，顯得比較沒名氣，其成立的公司圖森未來似乎也是如此。然而，他們卻有著大抱負——超越百度做好無人車。

他們的自信并非是癡人說夢，畢竟圖森這個默默做實事的企業，家底也頗為雄厚。在自動駕駛算法的幾項公開排行榜中，圖森目前都排在行業首位；在KITTI數據集，圖森拿到了目標檢測三個單項、目標追蹤兩個單項、道路分割四個單項的總計九項第一；在CityScapes數據集，圖森在fine和coarse兩套評測標準中均位列行業第一；在無人駕駛關鍵技術人臉關鍵點定位的兩個評測數據集300W和AFLW中，圖森同樣獲得了世界第一的成績。

而這些戰績也不是自吹自擂的，畢竟參加這些評測的不乏百度、三星、英偉達、斯坦福、中科院、多倫多大學、NEC實驗室、加州大學圣迭戈分校等科技巨頭和科研機構。

總之，從今天起，請記住侯曉迪這個人物，請記住圖森未來這家公司。在無人駕駛領域，他們會給人們好看。

10、曹旭東——自動駕駛領域的破局者

曹旭東，Momenta公司的CEO，2008年畢業于清華大學，本科專業是工程力學，但對統計學有著濃厚的興趣，后他順利成為清華大學的直博生。由于一直癡迷于AI，曹旭東為AI出國深造申請了退學，即使在導師三次挽留的情況下也沒能改變他的主意。離開清華后，曹旭東來到微軟亞洲研究院，如愿做了AI相關的研究，他所研發的視覺識別技術被用在了Xbox、Bing、How-old等知名產品上。

后來，曹旭東創立北京初速度科技有限公司，并受到投資商親睞：獲得藍湖資本、創新工場、真格基金的500萬美元A輪融資；后來獲得4600萬美元的B輪融資，投資方為戴姆勒奔馳、九合創投、創新工場、順為資本、蔚來資本。

現在，抱著對AI癡迷、認為無人駕駛極具未來的信念，曹旭東和他的Momenta很有可能將會成為自動駕駛領域的破局者。

無人駕駛是汽車界與機器人界碰撞、融合的產物，它匯集了機電一體化、環境感知、電子與計算機、自動控制以及人工智能等一系列高科技。人工智能將成為未來發展的一大趨勢，無人駕駛也將逐漸改變人們的出行方式。無論時代如何發展，科技都將是引領人們前進的方向，而那些掌握前沿技術的人才都是推動時代發展不可磨滅的力量。