一年前，第一电动网首次采访了刚成立不久的驭势科技，创始人兼CEO吴甘沙表示，在限定的低速电动车应用场景能率先实现无人驾驶，中国有弯道超车的可能性。一年后，驭势科技团队已经带着商业化项目而来，率先推进无人驾驶进入实用化阶段。

5月23日，驭势科技在北京举办媒体交流会，发布了最新的无人驾驶车项目商业化进展：实现在限定场景、增强环境下的低速无人驾驶，在广州白云机场、杭州来福士购物中心开展技术验证和试运营服务。吴甘沙仍然坚定看好，只要采用因地制宜、脚踏实地的方法和路径，包括无人驾驶在内的智能驾驶产业将马上进入高速发展期。

驭势科技创始人、CEO 吴甘沙

驭势科技与广州白云机场合作，投入一辆无人驾驶车在航站楼与停车场之间提供摆渡服务。短短一个月的部署之后，3月30日完成试运营首秀。这辆无人驾驶车如同一个“移动包厢”，内设有4个座位，没有方向盘、油门和刹车。旅客可以在停车场内用软件约车，然后搭乘无人驾驶车到指定的停车位。上车之后只需按一下按钮，车即可自行启动，按照优化的路线前往目的地。遇到停车场内其他车辆及行车，该车会自动识别停顿。

驭势科技无人驾驶车在广州白云机场试运行

除了机场运营的项目，驭势科技还与凯德集团达成合作，共同探索无人驾驶车在大型综合商业地产项目的应用。首个项目地点选定杭州来福士广场，试水大型地下停车场的无人驾驶车自动摆渡服务模式。在此项应用中，消费者可以在电梯口呼叫车辆，系统将自动识别其停车位，进而将乘客送至停车位。

此类应用需要克服多重挑战。首先由于地下停车场无法获得GPS信号，无人驾驶车需要依靠基于机器视觉的定位技术实现导航，难度极大。其次，地库道路相对狭窄，有密集的行人和社会车辆，对于无人车的感知能力和规划决策能力有极高的要求。

驭势科技无人驾驶车在杭州来福士广场投入运营

据吴甘沙介绍，驭势无人驾驶技术有三个要点，一是多种传感器的交叉印证，无论哪个角度至少有2～3个传感器在发挥作用。二是做好传感器的融合，确保无漏报和误报。第三是提供更好的认知算法。现在运营的无人驾驶车上做了非常多的人机交互设计，考虑到了诸如儿童玩闹干扰方向盘，误操作等突发情况，设定紧急抱死功能、缓慢停车等功能。

除了机场和商业地产，驭势科技将陆续与多家地方政府、园区、主题公园、物流等领域的行业领导者开展合作。据吴甘沙估算，国内的场地/场内车每年有上百万辆的市场，预计2020年有5～10%的无人驾驶转换率，市场规模将达100～200亿(5～10万台)。在这些场景，法律法规没有大问题，成本和技术是能发爆发式增长的关键因素。

“在高速自动驾驶这一块，我们采取‘和’的战略，希望通过知识产权和数据的共享，与主机厂、供应商合作，实现生态繁荣。在特定场景低速无人驾驶领域，采取的策略叫“不同”，选择主流市场边缘的垂直细分市场，通过重新创造新的价值链，快速的商业化迭代，把运维体系和商业闭环建立起来。”

据此，吴甘沙提出了智能驾驶“落地为安”的一些思路，通过客户需求和应用场景牵引功能的开发和软硬件的组合优化，在兼顾安全性和成本的前提下，跨越从演示到部署运营的死亡之谷，建立商业闭环，实现从技术创新到客户价值创造的跃迁。

“今年下半年，我们将进入无人驾驶车的量产阶段，两条腿走路，一是客户需求纵向牵引我们做新的功能开发，二是横向复制，把一些成熟的产品做规模化应用。”吴甘沙表示，驭势在车辆制造上持开放态度，欢迎企业合作匹配，定制生产，也可以采取改装的方式植入无人驾驶技术。

除了驭势科技自身业务的进展，吴甘沙还分享了很多智能驾驶领域的干货信息和观点，同样值得关注。

一、 如何看待智能驾驶前景？

智能驾驶在未来10年是一个非常大的赛道，涉及到6个万亿美金的市场。一是汽车、出行、物流、能源、商业地产、社会效益。第一是汽车市场。中国智能驾驶路线图规划了2020年有1500万台车具备了1～3级自动驾驶功能；第二是出行市场，有效解决网约车人贵、人缺，资源使用率低和管理成本高的瓶颈之后，无人驾驶一天的出行订单可达5亿单。第三是物流市场，中国物流成本非常高，占到GDP百分比的16%，通过无人驾驶应用有望使商品便宜1/3，甚至更多。第四是商业地产，未来的汽车会不断延伸商业属性，变成大型移动智能终端+商业空间+储能单元。第五是能源市场，形成分布式能源互联网。第六是社会效益，交通事故减少90%以上，车险必须得改革，数千亿美金的社会成本现在可以变成社会的福利。

二、 规模化商业化的五大障碍

1、 法律法规政策。预计自动驾驶基础法律出台要1-2年；公共道路测试规划预计1年；性能指南和测试标准预计1-2年，无人驾驶基础法律大约要3-5年。

2、 基础设施。预计高精度定位的覆盖要1年时间，高精度地图的覆盖需要3年，V2X通信的覆盖则要5年以上。

3、 技术成熟度。预计开放城市环境无人驾驶技术成熟还需要5～10年；L2、L3级自动驾驶(PA/CA)的大范围普及是3年；限定场景、增强环境的低速无人驾驶是1年。

4、 成本。预计激光雷达成本降到数百美金要3～5年；低速无人驾驶电动车价格降到10～20万元需要3年；C-V2X、高精度定位等服务下降到可忽略不计需要3年以上。

5、 社会接受度。预计高度公路2/3级自动驾驶接受要3年；限定场景的低速无人驾驶1-2年；社会对无人驾驶伦理、信息安全的关注1-5年；大规模失业引起社会关注5-10年。

三、技术三大挑战

1、处理真实复杂环境

2、人工智能的鲁棒性（鲁棒是Robust的音译）。鲁棒是无人驾驶系统在异常和危险情况下生存的关键，实际上它的内涵是容错能力，即在操作错误、超出常规频率的发出指令、网络过载等情况下，自动驾驶系统是否依然能够保持正常运作。

3、为智能驾驶系统给出可预期的置信度。路测里程达到100亿英里之后，才有95%的置信度，才意味着无人驾驶技术的成熟。

四、商业化落地大法

1、 算法决定上限，系统决定下限

2、 场景牵引功能

3、 需求决定配置。

4、 成本决定价值。目标是智能化模块成本小于司机1人年成本

5、 部署速度(工具化)决定商机

6、 跨越演示到部署的死亡之谷

7、 开启生态创新，建立商业闭环。

五、如何看待百度“阿波罗计划”的开放？以及谷歌与打车平台Lyft的合作？

开放是应该去做的，驭势科技“和”的策略就是开放，推动上下游协同创新、共享源代码和数据。对百度的阿波罗计划不必过度解读，官方声明中没有提到“免费”，而且要看最终输出什么样的能力。可以把这个计划理解为开放性协作，各方有选择地做适配。

对标谷歌无人驾驶技术，驭势在技术先进性上并无差距，在技术成熟度上差两到三年。而在商业化落地方面很有可能弯道超车。无人驾驶在中国有非常大的市场，从上到下，领导人到民众，中国对无人驾驶的支持度是最高的。驭势科技计划在2020年实现10万辆规模应用。

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