我们距离自动驾驶汽车究竟还有多远？｜理性派对第三季(3)

然后在定位的部分，我们正在跟香港理工大学合作，香港是个很典型的城市峡谷，不管是隧道还是高楼遮挡，它产生的多径反射一般会导致GNSS（全球定位系统）达到几十米的误差，就没有办法来导航了。当然使用一些技术手段比如说选特定的卫星、在做标定的时候加一些先验知识，现在最好的还是到十几米的误差。所以现在虽然说高精地图已经能达到厘米级，但是如果定位还有十几米的误差，这显然还是不行的。这也就能回答为什么L3-L4级还达不到商用的水平。

段玉龙：接下来这个问题该怎么解决呢？近年人工智能、大数据、云计算这些技术的进步，对于无人驾驶汽车技术的提升能够起到多大的作用？
李升波：无人驾驶要实现功能，就得像人一样。首先，要有眼睛观察周围的环境；其次，要用大脑进行判断、决策；最后把命令输出到手和脚，完成打方向盘、踩油门和刹车等工作。自动驾驶汽车的整个系统都是由算法完成的，但算法必须依赖于两点。第一，需要有算力或是计算机去承载它，第二，需要有数据去训练它。所以自动驾驶与人工智能类似，算法、数据和算力是它的三个基本支柱。目前我们的算力还不能满足高级别算法的要求。原因很简单，即便在车上装一台服务器，它能够承载的神经网络也就是亿级别的神经元的规模。人类的大脑大约只有八瓦到十瓦的功率，但它能够运行800亿个神经元，而且每一个神经元的性能都比机器的要好很多。所以按照这个类比，我们的算力还是不够的。

深度神经网络（DNN）示意图。它运作方式与人脑相似，通过互联的神经元组成的结构层传递输入的数据，然后进行处理。