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「跟美國的路況很不一樣，這就導致了在矽谷可以用的演算法，你直接拿過來一定用不了。」8月25日高工智能主辦的GGAI-智能汽車開發者論壇上，Roadstar.ai戰略副總裁那小川一語道破無人駕駛市場的獨特性。Roadstar.ai 戰略副總裁 那小川在那小川看來，如果考慮深度學習的話，一定要針對市場去做一個獨特的辦法，可能你的大框架可以適應，但是數據、細微的設計不可能是一模一樣的。2016年底，由福建漳州開發區、源創力智能汽車研究院、前沿產業基金共同投資建設的首個無人駕駛汽車產業小鎮誕生。隨後，包括武漢、深圳等地陸續宣布建設無人駕駛小鎮。而一些地方開發區的無人駕駛測試基地也陸續開建。儘管目前還沒有關於無人駕駛的上路測試法規出台，但前期配套基礎設施的建設已經迫在眉睫。「如果沒有一個環境讓你去做合法的測試收集數據的話，本地化的無人駕駛永遠達不到技術落地這一天，所以這件事情我覺得非常重要。」那小川認為，市場必須有血統的公司來實現這件事情。目前自動駕駛行業主要分為兩派，一是L3及以下的ADAS輔助駕駛路線，更側重於短期的市場需求。另外一個陣營就是以Roadstar.ai為代表的L4自動駕駛路線。在那小川看來，目前L4還沒有成熟的商業模式，需要等待合適的時機，但是他們會幫一些車廠先去做可以落地的東西。「從顛覆角度來說，你先把現實的文章做好，你才有可能可以超車。」Roadstar.ai 三位聯合創始人佟顯喬（CEO）、衡量（CTO）、周光（首席機器人專家），曾在谷歌、蘋果、特斯拉、英偉達、百度等公司就職，有著豐富的自動駕駛實戰經驗，並都是自動駕駛研發的中堅力量。除了商業模式，自動駕駛的解決方案，也是近年來爭議較多的。考慮到各種不同感測器的特性互補，那小川表示，Roadstar.ai 選擇多感測器融合軟硬體結合的解決方案。「我們相信多感測器融合方案既可以提升無人車演算法的能力，又可以提升演算法的魯棒性和無人車的安全性。」那小川認為，多感測器融合在演算法上的優勢以及使用相對便宜的感測器（比如使用性價比高的國產激光雷達），可以快速推進 Level 4 自動駕駛技術的商業化。和那小川有著相似觀點的還有上海交通大學汽車工程研究院副院長殷承良。早前特斯拉CEO馬斯克對未來汽車行業的發展做出了預測。他認為在未來五到十年內，汽車製造行業會發生巨變。美國超過一半的汽車可能都是電動汽車，幾乎所有的車都是自動駕駛汽車。上海交通大學汽車工程研究院 副院長 殷承良他還認為，可能會比美國更早實現這一天。而這將是汽車製造業的「巨大轉變」。殷承良表示，智能網聯是大變革時代汽車產業的機遇，汽車是下一代的移動終端，「未來的汽車產業具有的壓倒性機遇已經顯現」。這就必須要自主品牌車企、零部件廠商及無人駕駛方案商一起努力。「從傳統汽車上來說，研發一直是自主品牌的短板，因為原先的新技術絕大多數體現在汽車電子為主的新功能方面。」殷承良說，關鍵是車企要有技術底蘊，要有對核心技術的掌控。殷承良認為，「在傳統燃油車上，這些車企已經很難和國際汽車巨頭競爭了，但是在新能源車和智能網聯等新技術方面，車企並不落後多少。」GGAI 發布