頭條楓林網畢業於清華大學的倪凱被稱為“中國無人駕駛第一人”，2017年8月，倪凱創立禾多科技，並擔任CEO，公司主攻L3.5量產自動駕駛方案。在今天正在進行的EmTech China峰會上，倪凱為我們分享了一個行業先驅眼裡的自動駕駛未來。以下為倪凱今天演講的整理內容：
我今天的演講有三個關鍵詞：智慧、汽車、自動駕駛。
現在的汽車發源於德國，後來在20世紀上半期轉移到美國，二戰後期又轉移回歐洲，最後到日本。但現在整個技術中心又慢慢遷移到中國。但其實中國的汽車工業技術並沒有達到一個尖端水平，所以大家認為自動駕駛汽車將會成為下一個世紀中國在整個汽車工業彎道超車的機會。
其實在人類的歷史上，人的交通工具並不缺乏智慧。人的交通工具最開始是馬，它有一定的智慧能力。因為馬不會自己往懸崖裡去。而後來出現的汽車並不具備智慧能力，所以我們現在又希望自己的交通工具能具備智慧能力。
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但駕駛其實是一件非常複雜的事情。駕駛不管在車上還是馬上，都不是一件簡單的事。中國的交通是一個非常有挑戰性的環境，所以我們在中國做自動駕駛這件事會遇到更多挑戰。
92%的交通事故都是由於駕駛員的疏忽造成的，如果我們能通過自動駕駛而避免這些交通事故，那麼這會帶來非常大的社會效益。
自動駕駛技術的級別通常有5個，從L0到L5其技術難度依次增大。現在市場上的產品都是L2水平的，包括大家熟知的特斯拉、賓士這樣的汽車，它基本上還只是一個輔助駕駛系統。現在我們這個行業的研發主要集中在L3、L4的階段，大家都認為L5級別的太難實現了。
L3級別的汽車在特定的情況下還是需要駕駛員的監督，而L4級別的汽車都不需要人來接管。所以，從效能或者對苛刻環境的要求上，L4比L3要更近一步。但是我們認為在現階段L3級別的汽車已經有很多的市場，因為它也能為使用者節省一大部分時間。而且我認為，給人保留一定的汽車接管權還是有必要的，因為我們很多人還是很喜歡駕駛這項娛樂的。
所以，我們從L3中衍生出了L3.5級別的汽車。L3.5是從L4級別往下研發，而不是從L2級別往上研發。我們做L3.5級別的汽車能更早地實現產品落地，這也意味著資料也會得到更快的積累。我們希望通過一毫一釐地積累資料去扎紮實實地做好中國的自動駕駛。
我們希望通過L3.5汽車在這裡重新去定義自動駕駛，升級中國的移動出行。我們認為未來L3.5汽車會有兩個落地場景。第一是結構化的道路，也就是大家說的高速公路、環路、封閉道路。第二是代客泊車，它區別於普通的自動泊車，因為自動泊車還是需要人來操作。我們說的代客泊車是車能直接自己開到車位上，自己完成整個的停車工作。
在最開始的時候，我們就需要選定一個量產的感測器，需要選定量產的配件去實現最後整個自動駕駛的順利研發，而不是去做一個沒有邊界的自動駕駛。
一個好的自動駕駛產品，我們認為有三個必要條件。第一是本土化強。如果我在中國做自動駕駛，我的自動駕駛產品就必須適閤中國的路況。第二是可行性強。我不可能做一個售價幾十萬，甚至幾百萬的自動駕駛汽車，我們現在瞄準的目標價位是一兩萬甚至是幾千塊。第三，我們需要聚焦自動駕駛汽車的應用場景。我們不可能做一個無限場景、無限邊界的自動駕駛。
自動駕駛汽車如果要快速落地，那麼大家或多或少地都要去整合別人的方案，需要深入瞭解客戶的需求，需要積累非常多的工程經驗。
我們的研發聚焦於整個感知系統，因為現在汽車身上的量產方案基本上都會有各種各樣的感測器，包括相機、毫米波雷達。我們認為地圖是一個非常重要的戰略資源。所以我們希望基於高精度地圖能夠做到一個釐米級的定位，然後基於高精度地圖做到一個針對自動駕駛的這麼一個導航。我們還聚焦於駕駛行為決策，機器要去學習在周圍交通環境下如何去做駕駛行為的決策，怎麼去做車輛的控制。
我們釋出了一個軒轅平臺，軒轅平臺也是我們內部自己在使用的自動駕駛的平臺，我們現在把它開放出去，希望它支撐我們整個中國的自動駕駛行業，成為一個行業的研發平臺。它主要有3大能力。第一是線控能力。第二，它整合了多種感測器。第三，它有一些定製化模組。
我們將場景聚焦於高速公路上。它是一個低成本的方案。我們僅使用量產的感測器和配件，我們會基於量產的硬體來做我們整個的技術方案。我們充分利用了高精度地圖的定位導航來實現我們整個複雜的駕駛。
我們現在也對我們的自動駕駛汽車做各種上路測試，做特別多的資料採集。資料對未來的自動駕駛也是至關重要的。