大家好，之前的话，我是想讲一下，增强学习，但是后来他们给了我一个题目叫商业化初探，所以我们后来改成智能驾驶市场方面的东西。我先介绍一下我们公司。我们公司是一家基于伯克利的一个初创公司，伯克利是做深入学习这一块算是一个集中地，但是他们大多数都是学习派的，我之前的题目是增强学习，增强学习这一块做的蛮多的，用增强学习控制车，在硅谷它很多时候做无人驾驶方面更多是做学术派的情况，你做模型还是可以的，但是最后做量产还是蛮远的。

特别是做一些基于纯的深度学习这样的一种无人驾驶，其实他离量产不管成本也好，所以说后来的话我们这个公司中国的一家整车厂和美国的伯克利成立了这家公司，做成了这样一个做无人驾驶的初创公司主要在硅谷，现在中国也有一个点在上海。我开始介绍，这个是按照主办方的要求介绍一下这边市场的一个规模还有一个市场的PPT，在美国的话，大家都知道，一年的汽车产量大概在一千万辆左右，美国的话大概一千万辆左右，中国有1900万辆，中国的无人驾驶市场是非常大的。不管是算法应用场景也好都比美国，欧洲要大。

这个是最基本的技术实现，我先介绍一下硅谷，比方说谷歌，还有通用，甚至是谷歌的一些车，很多基于3D雷达实现无人驾驶。

我们更多使用深入学习实现无人驾驶。但是我们公司实现无人驾驶的方案，并不是全深度学习的方案，我们称之为三明治，就是增强学习只是其中一个方面，中间还有一些CV的方案，还有CON的方案，这三重模型实现无人驾驶的方案所以更多作为一个视觉，激光雷达因为价格比较高，在我们公司仅处于专注于科研的方向，但是谷歌都是以激光雷达来做的。

硅谷有很多方案来实现无人驾驶。

这个是我们认为这个产业里面的不同的角色，大家可以看到，无人驾驶的初创公司更多的是一种做IT出身的或者是做学术派出身的，特别在硅谷，包括伯克利等等很多出来做创业，他们的论文写得非常好。

他们做软件可能只是一种模型，我们更希望汽车厂，汽车行业能够把这些东西做得更好。

这一块需要学术派和我们传统汽车派合在一起形成一个完整产业的结合，这是最佳点，所以我们公司在成立的时候也考虑这一点，所以有整车厂还有伯克利顶级的学术团队，融合起来形成一个团队这样的团队我们认为是一个比较好的组合，这也是我们公司在硅谷成立的初衷。

这个就是刚刚提出的问题无人驾驶怎么落地或者首先在哪里落地。

我这个上面写了一句话，在乘用车领域，其实做L5的无人驾驶，比方说从上海开到拉萨或者上海开到成都，这样的无人驾驶，我们觉得还有好几年的路程要走，它近期就是我上面讲的比如说在乘用车领域出现或者在园区出现。很多现在的初创公司都是在做这些场景的应用，还有送货刚刚提到的港口上面的应用。最终就是在私人乘用车上的应用。

其实消费者也觉得怎么我们落地，把这个功能或者现在无人驾驶行业在研究，我们这个技术是有的，但是怎么和市场相结合，我们总结还是一些比较有应用特点，应用价值的一些方案。比如说封闭场景驾驶，还有特定区域特定时段的无人驾驶，还有全自动车辆全自动的无人驾驶，这些无人驾驶的功能不是特别难，就是我刚刚来的那个路口其实现在的这种技术其实完全达到可以的，在那个路口上实现无人驾驶还是有一定的距离。

但是在这些场景，甚至硅谷的学术派用增强学术来做都是可以的，因为它的场景不是特别复杂。还有一个就是关于成本的问题，其实我们一直在讨论成本的问题。有很多人说激光雷达比较贵，比方说在硅谷的谷歌，它的车上有五个激光雷达，它造了我看一下它的停车场里面的车，三四十辆车肯定是有的，就是他在谷歌的车库里面，它每台车的造价都非常高，早期还用128线的激光雷达，它们为什么要这样做，其实如果真正卖给消费者的话，这个车的话，大家可以接受大概10%的溢价，但是谷歌为什么这样做？其实我也跟谷歌人的聊过，他们这部车作为一辆商用车，他们做了非常高成本的类似共享功能商用化的这种车。

这个是这个市场一些相应的，我们认为阻碍因素或者限制这个行业不能够快速达到产业化的因素，比如说我认为智能驾驶的黑客，包括刘总刚刚提到的，必须要隔离，或者物理隔离或者软件隔离这些都是方案，还有车开到人的时候怎么进行避让，还有绕行的时候这个软件算法，其实是蛮重要的。还有政策的缺失，在硅谷的话它只有一个章程性的东西，在中国其实的话章程也不是特别完全，还有破坏性创新，它会对于原有的一些设施还有系统里面的软件架构都会有大量的变化。

所以总结起来的话，主要就是三大挑战，一个是法律，一个是伦理还有一个就是基础设施。很多人提到了高精度地图，其实我们现在在硅谷做的方案不太需要高精度地图，但是它是兼顾高精度地图。你如果做到非常长距离的方案它肯定是必须的，但是我刚刚说的比较近期可以实现的地图，我们是用深度学习，像人一样它去理解外部世界，这是我们跟伯克利成立这家公司重要的原因，用深度学习或者人工智能AI像人一样看到这条路，能够理解路与路之间的关系，路与路的构成，形成一个可以行走的方案。所以高精度地图这一块我觉得也是可以探索的。高精度地图现在方案也很多，比如说基于视觉的地图，还有像现在谷歌做的纯3D地图。

这个是谷歌它的故障的情况一个数据，大家可以看到，无人驾驶汽车是远远达不到我们汽车界要求，大家做过供应商评审都知道，包括测试的故障，还有生产的故障都远远达不到，所以从这个图上面真正在路上开还是有一定的距离。

这个就是无人驾驶后商业时代的模式，就是无人驾驶一旦实现了之后，我们相信无人驾驶实现了之后会有其他的大量的初创公司，这些初创公司更多是围绕这个人在这一段时间做什么工作，比如说休息的舒适性，比如说睡觉，还有阅读，还有欣赏一些文艺作品，还有开会，还有网上购物，甚至做保健，健身，医疗都是可以的。基本上就是这些，谢谢大家。