这时候哪一家产业违背了智能车产业的生态，就难以崛起，也不可能茁壮成长，不是你老板一拍桌子就可以解决的，我们交的学费已经就多的了。
　　
　　智能车产业推动工作
　　
　　仅仅由研究院所或高校利用改装后的汽车在封闭道路环境下的无人驾驶实验和比赛已经成为过去，转而进入智能车工程化和市场化的新阶段。
　　
　　没有智能车的工程化就不可能有智能车的产业化，我们已经从认知科学的研究转向认知功效的实践。总体来说，一个智能车有三大类传感器。第一大类是GPS、北斗卫星定位吸收器，第二大块是摄像头，有看交通唆使牌的，有看前面障碍物的，摄像头多的可以七八个，少的可以一两个，现在车上都有一个行车记载仪。第三类是雷达，有激光雷达、超声雷达、红外雷达，盼望将来一个激光雷达大概1千美元以下。
　　
　　以上重要解决三个问题：我在什么处所？我周边有什么？我下一步怎么走？
　　
　　国有大部分汽车电子企业长期以来走的是后装和改装之路，形成当今ADAS的最后繁荣。在全球智能化产业化的大潮逼迫下，不得不走上原装和前装之路，从汽车电子专项电子汽车、数字汽车、主动汽车，直到智能汽车，车载传感器在产业化链条中的地位大大前移。驾驶过程中，驾驶员在回路中的预测把持是汽车自身无法替代的。
　　
　　自主驾驶的基础问题就是驾驶员驾驶过程中与环境和周边车辆的交互认知“哪里去了”，驾驶员的作用在自主驾驶中“由谁替代”，录音整理，用雷达传感器、视觉传感器、车载传感器、定位传感器进行定位，通过这些来决策当前和下一步应当怎么办。有了这个决策之后就可以把持车子的方向盘、油门和刹车，然落后行把持。
　　
　　看一个车就是看它的感知、认知，再感知再认知的过程，其中有记忆、长期记忆、工作记忆和瞬间记忆，有思维断定，有履行，感知、认知、举动，再感知，再认知，再举动，构成了智能车的全部内容。
　　
　　驾驶脑研发走过了十年的道路，一开端我们把传感器、交换机、盘算机和服务器放在车里，以前是很大的，后来放在一个小一点的抽屉那么大的，现在一体化，把驾驶脑融入车内，仅仅饭盒这么大。以前人们认为，主动驾驶就是启动盘算机程序让汽车主动开，如果程序不合适就由人调程序，本质是程序员通过程序教机器人开车，成为“软件定义的机器”实现主动驾驶。
　　
　　这样的观点是对还是不对？我认为是错的，因为它把驾驶员取消了。主动驾驶是不是等于自主驾驶呢？多少种主动驾驶模式才干够完整笼罩各种各样的驾驶场景，这是充分条件。从一种主动驾驶模式切换到另一种主动驾驶模式是唯一断定的吗？这是必要条件。如果不能断定，那主动驾驶是一个陷阱，主动驾驶本质是赞助驾驶，必定要自主驾驶。
　　
　　智能车研发的艰苦
　　
　　不仅仅是各种动力学请求，更重要的是研发和驾驶员一样的在线的驾驶脑，模仿实现人造回路的预测和把持。把人在回路中的自主驾驶让车厂去模仿，是难以遭遇之重，把机器驾驶脑的研发让车厂去做是难以遭遇之重，现在北汽、吉利都在做方面的研发，可以把车做得好一点，主动化程度做得更高一点，仅此而已。可以利用微电子技巧，采用CPU加GPU加FPGA加ASIC架构生产专用芯片和板卡来研发机器驾驶脑。
　　
　　对于驾驶脑，我们请求“一打一小两高两低”：大接口、小尺寸、高性能、高可靠、低功耗、低成本。
　　
　　车相随，学相伴。把驾驶大数据转化为价值，把驾驶员脑转化为机器驾驶脑，并和机器行动融合在一起，让驾驶员教机器人开车，让大数据开车，这才是根本之道。
　　
　　人常常是在毛病中学习的，试探纠错，汲取事故教训是进步驾驶程度的重要环节，因此一次次的驾驶事故也可以通过深度学习形成事故记忆棒。比较的驾驶员在当前驾驶态势下是如何避免事故的，这样一来就生成事故记忆棒。假如说特斯拉这次这个情景变成一个事故记忆棒，告诉大家奇迹将产生，所有的车子装上这个场景，那么这个驾驶事故将会被所有的智能车铭记，这倒是一幅美好的远景。
　　
　　当今深度学习正站在全球人工智能的风口，广泛把卷积神经网络用于点云图象辨认、完成感知阶段的自学习。而我们另辟蹊径，把卷积神经网络用于情势化之后的、基于可用路权的驾驶态势图和反响驾驶操作全部内容的认知箭头形成的图对上，用于认知阶段的深度学习，大大减少简化了实时处理的数据量。
　　
　　驾驶脑是作为智能车产业化重要的零部件，在传感器之后，但是在整体解决方案之前，是一个重要的零部件，它是一个活地图，传感器替代不了，车厂替代不了，驾龄替代不了，地图替代不了，主动驾驶替代不了。
　　
　　主动驾驶本质是赞助驾驶，它是一个陷阱，我们要用深度学习的方法研发驾驶脑替代驾驶员。
　　
　　云盘算大数据助推并成绩了智能车产业化
　　
　　在我们的驾驶脑里面是双总线架构，智能车零部件从车载传感器到驾驶脑，从零部件性能可靠性到整车的智能鲁棒性评测，正在形成规模化生产智能车的全新产业链条，形成智能车市场切入的突破口，跨界创新、尤其是人工智能、主动化工程和汽车业的跨界创新展现出勃勃活力。
　　
　　我们30年用市场换技巧，最后拿到了多少技巧？我们缺乏这方面的知识产权，人家不给你开放。不要再做美梦了，市场是换不来技巧的，只有技巧才干换来市场。
　　
　　国家的战略需求。
　　
　　车载传感器国产化迫在眉睫，尤其是车载雷达，ADAS的最后繁荣和转型之路将会导致一大堆ADAS公司倒闭，因为人们不要你后改装的产品了。建立智能化和主动化握手的方法学，我们正在做，建立智能车测试场和智能驾驶示范，制定智能车行驶道路和环境的标准，发放智能车生产允许证和智能车驾照。
　　
　　智能驾驶实验、示范与评估迫在眉睫
　　
　　智能车各种感知和认知手段相互依存，甚至彼此缠绕，在各类比赛场、测试场，智能车表现出的千奇百怪、反重复复，人们困惑过、迷茫过，试来试去理不出头绪，实验和评估运动混乱无序。
　　
　　也就是在这多彩多姿的实践运动中，正在逐渐形成明确的实验束缚，召唤智能车零部件生产与组装、智能驾驶规范化实验、智能评估认知的方法学。我们十多年的开发经验摸索出了一条道路，这条道路可以解耦合、排先后、拾阶而上，由上而下的认识问题，由下而上的解决问题；先后有序，递进式调模块，不牵一发而动全身，减少耦合，增量式调智商，不相互缠绕。混杂编组，交叉验证，常态实验。
　　
　　智能车产业化展望
　　
　　智能车是我国智能制作2025的第一张名片，也是我国智慧城市、智能交通的第一张名片，智能车产业带来的变更是全方位的，影响不可低估。我们认为，智能商用车的社会化运营可能要比智能车轿车购置较早，北京速记公司，将来可能商务大巴是潮流，公路列车物流、中重型货车、特种车辆、社区通勤、景观观光也是潮流。房车可能是一个家庭的第三辆车或者第四辆车，房车就是移动家居，北京速记公司，智慧城市必不可少的一个环节，房车怎么做？我们现在正在深圳做两台房车的无人驾驶。还有赛车，赛车也是很重要的产业。
　　
　　轮式机器人正在挤压乘用车市场空间，正成为人类生产、生活的经常态，工厂用、农田用、港口用、测量用、战场用，社区用，办公用，家里用，医院用，方便、简洁、自主、自适应、自学习，和手机一样正在成为互联网设备，正在挤压小轿车市场。不是说小轿车市场没有了，还是有人愿意用来表现自己的身份。
　　
　　未来智能车产业化有七个里程碑，在座的企业愿意成为其中一员吗？
　　
　　第一个里程碑是谁能成为我国生产车载毫米波雷达、激光雷达量产首家过千台的企业，这在当前有引领的作用；
　　
　　第二个里程碑，谁能成为我国生产线控转向、线把持动、线控动力系统量产首家过千台的企业，主动化做不好什么都是浮云；
　　
　　第三个里程碑，谁能成为我国驾驶脑量产首家过千的微电子企业；
　　
　　第四个里程碑，政府尤其工信部何时能够发放我国自主车生产允许证，何时能发放智能车驾照，说这个车子可以拿到C2、B2或者A照；
　　
　　第五个里程碑，谁能成为我国智能车量产首家过千台的企业；
　　
　　里程碑六，哪个企业能够成为我国首个将智能车用作移动共享工具的服务性行业；
　　
　　里程碑七，哪个城市能够成为我国首个快速公交智能车联网运行城市。这七个里程碑都是值得我们大家考虑的。
　　
　　（以上内容根据录音收拾，未经本人审定；标题系改编。）