GMIC2018全球人工智能峰会今天已进入第二天，在上午的“智能驾驶的今天和未来”圆桌论坛上，地平线副总裁吴强、MomentaCEO曹旭东、图森互联团结创始人郝佳男三位从创业者的角度分享了自己的看法。

　　“智能驾驶的今天和未来”圆桌论坛

　　智能驾驶需要专业的芯片

　　在提及中国智能驾驶生长水平的问题时，吴强示意，智能驾驶现在主要涉及的几大领域中，车内智能这方面中国生长得照样很好的，这部门主要包罗信息处理、系统平台、语音交互、车联网等。

　　在处理器芯片方面，优势仍然掌握在美国传统科技巨头手中。但这并不是说中国没有机遇，由于总体上智能驾驶的芯片还在快速迭代的过程中，每家都有自己的特色。

　　智能驾驶汽车的地域性差异很大，尤其是中国的行车环境更是非常庞大，在路况、停车、驾驶习惯等各方面都有着伟大的特殊性，这使得外洋的企业想要在中国提供智能驾驶有非常大的难题。而中国本土企业就获得了极大的优势。

　　因此中国创业公司可以在自己善于的领域做出自己的探索。

　　吴强以为，智能驾驶需要专业的芯片，而不是基于现有的GPU等芯片架构，由于智能驾驶芯片的运行环境庞大度要远远大于传统芯片，需要面临的是完全开放的环境、没有规则、信息不完整这些棘手的问题，更主要的是智能驾驶人命关天无能失足。

　　对此，吴强给出了自己的计谋，即不去和传统芯片巨头拼工艺，而是从算法和计算机架构方面入手，“场景决议算法，算法决议架构”。施展自身本地化的优势，利用好中国提供的最厚实最重大的数据。

　　智能驾驶的难题是平安

　　曹旭东的Momenta算法系统的部门，他以为智能驾驶最难的部门就是平安，而他们的解决方案是众包。通过辅助商业车队做平安团队，可以获取海量数据来反映一些算法的不足。

　　另一方面是通过前装渠道，凭据责任界定阶段的差别来评估接受的频率。这方面最的是谷歌，现在已经能做到6000公里接受一次，对照来看特斯拉现在是15公里接受一次。

　　但这不是的，特斯拉15公里接受一次是由于是在北京做的路测，而北京的驾驶习惯只能允许高频率接受。

　　这就涉及到多维度优化的问题，要针对差别区域、差别司机、差别交通法规、差别社会驾驶习惯等等具体情况，从软件、算法、架势计谋都要做专门的优化。

　　商用车是智能驾驶的另一条路

　　就在大多数人们把目光聚焦在无人驾驶轿车上时，另有一部门人则看向了ToB的领域，即商用车的智能驾驶领域。郝佳男的图森未来做的就是高速L4无人驾驶卡车细分领域。

　　郝佳男示意商用和乘用就是ToB跟ToC的区别，商用车包罗货运和出租车，它的利润来自于运营，比如说把货运到目的地，这是商用车的目的。它在推广上就要比乘用车更容易，由于商用车只要说服合作伙伴和客户，会比普及到民众利便一些。

　　另外一个纬度是卡车和轿车的区别，大车小车的运营场景有很大区别，小车出租更多的是在都会路段或者是城乡接合部的路段运行，而卡车主要是走干线物流，在行驶场景的庞大度上要稍稍降低，更容易推进。

　　智能驾驶路长路难但充满了希望，这是一个百年不遇，能够介入其中，把整个行业举行创新重构的机遇，希望中国的智能驾驶企业能够捉住这次机遇，成为这个时代的赢家。