魔视智能创始人兼CEO 虞正华
雷锋网新智驾按：10月26日至27日，2018 全球智能驾驶峰会在苏州召开，本次峰会由苏州市相城区人民政府主办，苏州高铁新城管理委员会、雷锋网&新智驾和数域承办，邀请到来自主机厂、科技公司、资本机构和产业研究机构等领域的多位专家，共同打造了一场智能汽车和自动驾驶领域的顶级峰会。
自动驾驶的落地在汽车行业有着不同的思考和实践方式，有的企业一步到位直接做L4级别的自动驾驶，有的企业选择的则是不断提升量产车辆的自动化水平、循序渐进，魔视智能选择的方式就是后者。
10月26日，魔视智能创始人兼CEO虞正华在2018全球智能驾驶峰会上发表主题演讲，向与会人员分享了魔视智能是如何基于深度算法实现自动驾驶量产的。此外他还介绍了魔视智能的前视预警产品线、前视控制产品线、自动自主泊车产品线以及L4自动驾驶产品线。
他认为在自动驾驶的量产过程中有很多的关键因素：首先需要有一个优异的人工智能算法，其次要有海量的数据来训练模型，第三要有车规级嵌入式芯片平台来承载算法，最后还要考虑所有环节的成本和功耗。
以下是虞正华演讲全文，雷锋网(公众号：雷锋网)新智驾进行了不改变原意的编辑：
人类对于自动驾驶的梦想由来已久，上世纪50年代就开始了。现如今，自动驾驶已经不是梦想了，而是如何实践？如何落地？
从落地的路径来说，在自动驾驶行业内有着不同的思考：有的直接一步到L4，将来自己做运营，自己建车队验证；另外一点，从汽车工业界来说大家更多的是想怎么和行业一起成长，怎么不断提升量产车辆自动化水平。这样一条路径能够不断积累数据、不断验证系统的各个维度，这条路其实就是一条量产的路径。
现如今，国内的汽车工业界已经有很多经验，经过前面的思考之后，很多车厂有落地的步骤。魔视智能是怎么一步一步走到最终L4的自动驾驶量产呢？
从报警、控制、TJP L2.5，准L3的功能往上，这是一个维度。从环视的角度上来说，从自动泊车到自主泊车，还有做园区自动驾驶。先从这些角度来做L4落地，最终目标是在2024年实现完全开放道路的无人驾驶。
如果要实现这样量产，其实就有很多关键的因素：第一需要有一个优异的人工智能算法；第二需要有海量的数据来训练模型；第三需要有车规级嵌入式芯片平台，来承载算法；第四必须要完成车规级产品的从设计、验证、量产等所有的环节，同时在这个过程中还需要考虑成本和功耗。
这些都是些关键的要点，从自动驾驶的系统而言，这是高层框图，这里有很多传感器。重点的是，对一个自动驾驶系统而言，环境感知能力和车辆定位能力是关键，因为没有这些做基础是很难做出决策的。
如果前面感知信号都是很多噪声，后面决策就无从判断，所以魔视智能在环境感知和车辆定位上都做了相当多的工作。魔视智能在深度学习算法上面，2017年的时候参加两个国际非常重要的竞赛，并都获得第一，这在国内十分罕见。
虞正华认为，算法其实只是一个基础，好的算法也需要一个好的芯片平台进行承载。基于以FPGA为架构、为基础作为核心的芯片平台，魔视智能的芯片平台已经进入了前装的量产。
魔视智能有前装四条产品线：分别是前视预警的产品线，前视控制的产品线，自动自主泊车的产品线，以及L4自动驾驶的产品线。
前视预警是以视觉和毫米波雷达为主来做前视智能驾驶的预警功能，比如车道偏离，行人防撞，包括限速标识，以及智能远光灯控制等等。在今年6月份开始已经实现了在国内一个一线主机厂的出货量产，而且现在已经进入一个稳定的产量爬坡阶段。作为一个量产的产品，要经过很多严苛的测试，不同的道路情况：直道、弯道、乡间道路、城市道路、快速路等等，只有经过这些严苛的测试，才可以验证这个功能是一个完整的、可靠的功能。
在自动和自主泊车这方面，像AVP这样的功能，在园区中能实现车自己开到停车位上，人不用跟着去。这个目前被很多自动驾驶同行认为是最早能够实现落地的L4功能，魔视智能都做了那些事呢？
虞正华认为，从自动和自主泊车而言，本身是一个循序渐进的发展过程。首先是自动泊车，这是一个近距离的自动泊车，然后再往上发展就是自主泊车。这两者最典型的区别。除了自动驾驶等级的要求不一样，安全性要求也不一样。从功能上来说，自主代客泊车就是AVP，其中重点解决的问题，就是车辆定位。
从自动泊车而言，魔视智能目前已经推出了L3级的自动泊车控制器，明年会进入量产阶段。它可以接入前置摄像头和四路环视摄像头，以及其它的传感器如超声雷达等等。从自动泊车到自主泊车，很重要的一点就是把深度学习、人工智能特征用到车辆的定位系统中，魔视智能今天已经能在没有GPS的地下场景做相应的定位。
魔视智能在国内专注于实现乘用车的前装量产，是众多主机厂的首选合作伙伴。魔视智能的目标是持续提供从L1-L4级别的自动驾驶量产产品，与行业携手实现自动驾驶，让自动驾驶功能早一天给每个消费者真正的用上。
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嘉嘉