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凤凰汽车讯 问未来车市什么最火？无人驾驶啊！甭管是烧油还是用电，无人驾驶汽车正从一个科幻小说般的概念慢慢走入着我们每天的生活。也许就在不远的未来，坐在副驾驶位置上的人再也不会怕司机闯红灯而大喊“灯，等灯等灯”，无人驾驶技术会帮你照看一切

英特尔全球副总裁兼中国区总裁杨旭

都说无人驾驶离我们不再那么遥远，但对大多数人来说它依然是个只闻其名、未见其人的“陌生人”。陌生的东西往往会让人心生好奇，马车时代突突突冒着烟的汽车如此，汽车时代悄无声息的电动车也是如此。而今年以来的几起车辆因无人驾驶系统造成的事故，更让人们对无人驾驶技术在好奇之余，产生了几分疑虑：这车要没人来开，能靠谱吗？

然而事实是，从统计学的角度来看，人也许才是更不靠谱的：超过90%的车祸起因是人为过失。疲劳驾驶、判断失误、操作不当等等人为原因造成的交通事故，在平时生活中看到的案例不胜枚举。如果通过使用无人驾驶技术，可以将人为过失这个因素降到最低，那对提升交通安全岂不是件大好事儿？确实如此，类似的理论已经在民用航空领域得到了验证，现在民航飞机上的自动驾驶仪就是最好的例子。通过多重传感器、可靠的冗余备份设计、先进的计算机硬件和日趋完善的软件编程共同实现自主飞行，民航商用航班飞行因此变得越来越安全。

什么？飞机上都普及了，装在汽车上岂不是小菜一碟？这可就大错特错了。没错，地面上的车确实速度要比飞机慢很多，但是地面上的障碍物、其他车辆、行人和动物等等因素也要比天上复杂得多，有着更多不可预见性，所以对无人驾驶系统的信息获取能力、运算能力和响应速度都要求极高。于此同时，由于汽车要比飞机小很多，因此往往难以提供充分的空间容纳尺寸太大的高性能计算机系统，因此对于无人驾驶系统的集成度和小型化也都提出了更高的要求，高速网络和云计算也就因此成为了合理的选择。除此以外，汽车作为日常消费品，对开发、采购成本的控制也将直接影响无人驾驶技术的普及性——毕竟没有几个车主会为了一套无人驾驶系统掏几倍甚至十几倍于车辆价格的选装费用吧？

让我们把上面所说的这些挑战整理一下，不难发现未来的无人驾驶系统必须要能够充分感知车辆周边的复杂情况并且将其转换为电子化的数据，用优化的算法和强大的数据处理能力在最短的时间内完成运算并且执行，有足够快的网络来获取信息，同时还必须有足够的知识库储备以应对各种可能的状况。另外，这套系统还必须足够小、足够轻并且价格合理……是不是已经有点头大了？说白了，无人驾驶技术的核心是要有足够强大的数据处理能力，有高性能的网络来支持数据传输，还要有先进的人工智能进行合理决策，三者缺一不可。

也许你会问，有这么玄乎嘛？让我们继续用数字说话好了。工程人员进行过估算，未来无人驾驶汽车预计每秒钟会产生1GB的数据量。也就是说，一台最新的256GB iPhone 7，它的容量只能满足无人驾驶汽车不到5分钟的数据存储需求。

就像人类开车时需要“眼观六路、耳听八方”一样，无人驾驶系统也需要利用各种传感器来感知周边环境。比较流行的方案是使用多个可见光摄像头和红外线摄像头来捕捉光学影像数据，用LIDAR激光探测和测量技术来实现精密的测距和测向，用不同波段的声呐和雷达来进行较广泛范围的预警……除此之外，还需要通过快速的网络系统获取包括天气、路况和其他车辆案例信息在内的各种数据。这种量级的海量数据本身已经是巨大的挑战，更别提还必须要在最短的时间内完成对这些数据的分析、处理和传输。只有在强大计算能力和高速网络的双重保障下，最新的人工智能技术才有施展的空间。通过机器深度学习技术可以实现像人类分享经验一样的学习过程，能够大大提升人工智能的效率和决策合理性，同时还要对数据安全等其他因素照顾周全。这可不是光靠耍帅或者开发布会就能解决的问题，必须要有真功夫才行。这也就是为什么现在无人驾驶汽车都不仅仅是由汽车厂家独立研发，而是需要有IT背景的强大合作伙伴共同参与。

有了这一大堆背景知识垫底儿，我想你应该能理解为什么英特尔会拥有无人驾驶领域的核心竞争力了吧？没错，就是那个在大多数电脑里默默工作，时不时哼唱一句“灯，等灯等灯”的英特尔。也许说出来会吓你一跳，其实英特尔在数据中心处理器市场拥有超过99%的细分市场份额，也就是说几乎所有基于数据中心架构的无人驾驶技术都有英特尔在帮忙实现数据的处理和计算，提供强大的计算能力和数据安全保障。

光算得快还不够，网络必须得跟上。目前实现商用的4G网络用来传递导航信息和紧急救援指令没什么问题，但是面对无人驾驶技术所需的巨大带宽和超高速率面前就显得苍白无力了。而5G网络可以实现低于1毫秒的延迟，峰值速度则高达10Gbps，是真正可以支持V2X(汽车至一切)应用的网络系统，让汽车可以和数据中心的人工智能系统时刻保持连接，并且有能力和其他车辆、设施甚至路灯完成“交谈”。英特尔拥有的完整5G网络解决方案，成为了无人驾驶汽车的护航者。

有了计算能力和网络支持，英特尔基于深度学习技术的人工智能就能更好地发挥作用。深度学习技术使人工智能可以像人的大脑神经元和突触那样完成学习过程，在这样的情况下，未来的无人驾驶汽车能够将几百万辆其他车辆在使用过程中遇到的状况转化为自己的经验，真正做到“吃一堑、长一智”，而且可以学以致用，举一反三，越来越聪明。为了实现这个目标，目前英特尔已经在美国(亚利桑那州、加利福尼亚州以及俄勒冈州)和德国建立了CoE卓越中心，通过对无人驾驶汽车进行路测来收集创建深度学习模型所需的数据。英特尔还和斯坦福大学、密歇根大学等顶尖研究机构的知名研究团队保持通力合作，全方位了解人们与互联汽车的交互方式。

最后，英特尔也没有一个人在战斗。在如今的新技术研发领域，当独行侠已经不再流行，整合构建生态系统才是大势所趋。英特尔与宝马集团和Mobileye合作共同研发无人驾驶所必须的解决方案，制定行业标准，并建立涵盖3~5级无人驾驶技术的开放平台，将于2021年实现量产。另外，英特尔公布了“NAME”全新非营利技术联盟的细节，旗下Wind River公司将与业内领先的制造商和供应商合作，另外英特尔还联手了Green Hills、QNX等软件公司及其他合作伙伴，共同致力于降低无人驾驶汽车的网络缝线、降低开发过程的复杂性和成本，并且提供面向软件定义无人驾驶的解决方案。也许在不久的将来，你的新车上也会出现那个我们无比熟悉的Intel 徽标的。

英特尔无人驾驶分享沙龙左至右：新智元创始人杨静；瘾擎传播总经理、《中国汽车画报》出版人兼主编庄鉴韬；清华大学计算机系教授邓志东；英特尔中国研究院院长宋继强；英特尔物联网事业部总经理陈伟。