11月19日，由初创投资主办的2017年全球创业周中国站人工智能产业投资论坛，在上海长阳创谷1号会场如期开幕。
作为重磅嘉宾之一，联车科技创始人、CEO张成在论坛期间，带来一场题为“如何制作无人驾驶汽车”的演讲。他以通俗浅白的语言，以及大量图片和视频的案例，向守候在现场的发烧友们详细介绍，一辆真正的无人驾驶汽车，应如何基于用户的真实需求，依靠人工智能实现制作与运行。
以下内容由橄榄社整理自张成的演讲全文：
今天，我讲的课题和其他嘉宾相比，可能更接地气一些，题目叫“如何制作无人驾驶汽车”。听起来像一个做菜、科技小制作的节目。
当我们做无人驾驶汽车的时候，根据对汽车的了解深度，分为几个阶段：先是不了解什么是汽车，觉得造车很容易；然后随着对汽车的深入了解，觉得造车很难，根本无法做出来；再进一步，对汽车有了深入了解后，会发现，虽然这事儿很难，但我们知道如何一步一步去实现它。
今天我们就讲讲如何制作无人驾驶汽车。先看一下无人驾驶汽车有哪几部分组成：
首先是感知。通过车辆上装的传感器，了解车辆周边、车辆自身以及车辆在地球上所处的位置等信息。
收集信息之后进行决策，比如汽车前面有一个人，我应该向右边转15度，可以完美避开他。
接着是控制，通过控制对车辆进行操控。
对于感知，刚才有嘉宾谈到了高精度的激光雷达、长距雷达、超声波雷达、摄像头等等，但大家很少提及高精度的GPS，而它是非常重要的。比如，我的车辆在路上行走时，是从第一个车道、还是从第二车道、还是第三车道转弯？这不同的情况，对应的控制转向的扭矩会有很大不同。高精度的GPS必不可少。
还有两块大家很少提及，一个是V2X，除了通过雷达、摄像头，一辆完善的无人驾驶车辆还要和交通信号灯，和路上的其他车辆互通信息。
另一个是实时车况，我们改造一辆车，当车子存在时，已经有了各种各样的传感器。通过这些已有的传感器把车上的所有数据实时采集下来用于决策，这也是感知部分需要特别注意的地方。
说完感知，我们说一下决策。感知，就像人的眼耳鼻舌这样的器官，决策则相当于人类的大脑，通过眼耳鼻舌感受到周边情况，然后做出决策。现在有很多无人驾驶公司，实际上是无人驾驶的算法公司，他们基于高性能的处理器平台，去做一些无人驾驶的算法实现。
可是，是否有了敏锐的眼睛、耳朵和聪明的大脑，人就可以完美做出特技般的动作？有了高精度的激光雷达，高性能的运算平台和无人驾驶的算法，就可以实现车辆的无人驾驶？
不是这样的。就像霍金先生，身体被局限在小小的轮椅中，即便拥有全世界最聪明的大脑，却无法控制自己的行动。这一点反映到汽车当中，我们就会发现对汽车的控制特别重要，而这正是当前无人驾驶汽车公司忽视的。
对于汽车的控制，我总结出四点：
一是控制的精度。你可以左转15度，而我可以向左转15.23度.你可以做到多精准，决定你对车辆的操控有多优秀。
二是响应速度。我发出一条指令，前面有一个人我需要立刻制动，120公里/小时的速度，每分钟车辆2公里，每秒钟33.3米，现在的行业现状，当你告诉车辆需要紧急制动，而车辆需要在0.6秒后才会开始动作，此时已经开过了20米，这对驾驶者就非常危险。而汽车的标准是50ms。
三是控制策略。刚才讲，感知是眼耳鼻舌，做决策是人类的大脑，控制相当于人类的小脑以及整体的神经网络。我们的日常活动、睡觉时，我们的呼吸、心跳都很正常，不需要额外想着要心脏跳动、肺部呼吸；上下台阶的时候，不需要思考脚应该向上抬或者向下探多少厘米，因为我们的小脑已经代替大脑，把这部分东西计算完毕。
控制策略也是一样。时速20公里和时速80公里的情况下，同样右转90度，转的扭矩是完全不一样的。速度低的扭矩大，速度高的扭矩小，这是很简单的一种控制策略。
四是车况反馈。我的身体告诉我大脑左转15度，但旁边有障碍物无法左转怎么办？能否及时把情况告诉大脑，由大脑进行下一步的操作，所以这也是我们衡量控制好坏的一个标准。
现在无人驾驶的开发公司拿出车辆做路试，改车有不同的流派：1、机械控制。2、零部件自控。3、总线控制。
什么叫机械控制？我们可以想像人不在车辆上，但是通过一些结构抓住方向盘，通过一些结构拉住油门、拉住刹车，收到控制信号的时候，机械设备代替我们的脚和手进行操作，这就是机械控制。
大家现在看到的这段视频中，方向盘装上了机械手臂进行操作。这是无人驾驶吗？也是。但它以机械结构来实现电控，响应速度比较慢，也无法精确控制诸如“转向15.3度“这样的问题。这就无法满足我们对无人驾驶车辆的真正需求。
什么是零部件自控？有很多人把车辆控制分加油门、制动、转向、换挡等等，然后在控制车辆时，直接连接制动的液压泵，油门踏板来控制车辆。可以实现吗？可以，但相当于给一个执行器添加了另外一个输入。就像一个人，他本来听一个经理的指令就可以了，现在你给他派了两个经理，而且两个经理指令经常冲突。这个指令器就会产生不可控的情况，这样就违背了控制逻辑。大家看我贴的这张图，目前全世界最流行的一款无人驾驶基础车辆，仍然存在这样的问题。
什么是总线控制？总线，就相当于人的神经网络，车的神经网络就是总线。如果从小脑向神经中枢发挥指令，对各个器官都没有改变。相应的所有控制逻辑都符合原车，这是最好的改法，难度在于总线是非常复杂的系统。这边是我们自己做的总线控制的小视频，注意看一下转向速率，很快。每时每刻的数据都可以拿到，最后还有一个猛转，这些是通过机械改法无法做到的。这些都是我们做实验时候拍的视频，没有经过加工处理，希望给大家看到一个真实的场景。
总线控制，才是最完善的无人驾驶控制策略的实现。刚才看到的是这么一小段视频，接下来为大家展示一下我们在无人驾驶这个方向上的涉及控制策略的产品。
控制器直控和总线控制做了对比，左图是现有的改车方法，会发现控制器通过无人驾驶的处理单元，对车上零部件进行操控，明显对于原有的零部件有两个输入，这会产生很多逻辑错误。右图是我们提倡的总线改法，对原车没有更改，符合原车的逻辑。
现在看到的这个，和市面上任何一家无人驾驶的改装车辆都不一样。我在我的服务器上可以看到我的车辆每50毫秒的转向扭矩，加速扭矩、制动性；如果在服务器端把每个参数都调完，然后下发，车辆就可以按照服务器上的规划，完美地跑出来。它缺的只是一套感知系统和决策机构，装上了传感器、算法，它就是一个无人驾驶汽车。
回到我们的主体，如何制作无人驾驶车辆？用我们的无人驾驶平台，加上大家的无人驾驶算法公司和无人驾驶传感器的东西拼起来，这就做成一个无人驾驶的汽车了。
无人驾驶车辆的平台特点总结：无人驾驶的感知技术公司，提供雷达、摄像头传感器，将信息传到无人驾驶的算法公司提供的决策单元，在特有的高性能处理单元当中，告诉汽车此时此刻应该干什么。然后，把决策结果告诉我们的无人驾驶开发平台上的控制模块，由控制模块负责整车所有零部件的实时调度和反馈，这样对于无人驾驶的算法公司来说，只需要专注实现他们的算法就可以，也可以在我们提供的标准开发平台上对各种无人驾驶算法公司的产品进行比较，这是很优的做法。
我们的公司叫联车（上海）信息科技有限公司，是做基于总线技术的汽车数据方面，从汽车实时数据，延展出汽车总线架构设计提供给互联网造车企业；到现在，我们提供了无人驾驶开发者平台，提供给无人驾驶的算法公司使用。你会看到所有的一步一步，都是依托我们最核心的技术，车辆的总线技术。
我们也有其它的产品，比如面向C端用户的联车魔方，主打“不受距离限制控制车辆、车辆车况异常提醒、车辆故障提前预测”等等，产品的销售也很不错。
针对B端汽车金融贷场景的产品，则是联车车盾，在联车魔方基础上增加了对车辆的锁止、及驾驶者操控行为分析。是更加强有力的汽车金融风控产品。
从远程开关车门、车窗，到锁止车辆，随着技术的发展，到现在可控实时转向、加速、制动等等，这就是联车科技新推出的无人驾驶开发者平台。
以上就是我今天的分享，谢谢大家！
