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今天是第一天，這個直播之前看過兩次，對於智能汽車能有一個宏觀的認識，今天復習一遍並且做一下筆記，對於視頻材料的學習，記筆記是很有必要的事情。我其實比較擔心的一個問題是：在學習的過程中掉進了技術的細節，忽略了這門技術的出發點在什麽地方，更忽略了宏觀上關於這門技術應用的思考。所以第一天，我希望告訴我自己的是為什麽出發，原因在於，我相信人工智能的出現可以讓以前只能由人來完成的繁瑣工作交由機器來完成，也奢望活在這個時代可以在離開之前用自己所學、所得為推動這個時代更好地向前發展出一點力，當然或多或少也是期待著這個領域有好的前景。

我對於學習路徑的理解，人工智能算法層面的落地肯定在軟件和硬件，所以在對無人駕駛有個宏觀的認識之後，第一步是學習python和c/c++，這也是大部分無人駕駛崗位的必要要求之一，同時學習汽車理論，了解汽車的控制系統、動力系統等知識。第二步學習機器學習/深度學習/人工智能的知識，進而學習針對無人駕駛的特定算法，例如機器視覺、傳感器融合等。第三步，整合學習無人駕駛如何在實際應用中有效工作。我明白對於自學來說，心血來潮很容易，難的是幾年的堅持如一。也知道無人駕駛算是新的研究領域，充滿了太多不確定性。不過一件事能讓人感到興奮、憧憬，並且長遠來有價值，那做與不做的答案應該是YES。

以下是今天學習的筆記正文：

汽車發展100多年來，從來沒有像現在一樣引起這個大的關註，越來越多的公司，都在進入汽車這個行業，比如google，apple都在做汽車，英偉達等芯片廠商也在進行相關研發，國內的如百度、騰訊、華為也在做汽車。

所以，汽車為什麽會引起如此大的關註？自動駕駛能帶來什麽？

自動駕駛現在特別火，主要的原因還是商業的驅動：自動駕駛能給社會帶來多大的效率提升，能夠從事這個行業的人帶來多大的商業價值？

首先從社會層面來看：

1.解放人們的時間。全球現在每天有1300億分鐘是浪費在堵車上，自動駕駛技術的成熟，會加速汽車共享時代實現，整個社會的汽車保有量會下降，汽車擁堵情況會下降。密歇根大學預測，整個自動駕駛完全實現之後，整個美國的汽車保有量會下降43%。同時，交通事故會降低，也會減少擁堵的情況。另外，即使擁堵，也可以在車上做其他的事情，休息、娛樂或者工作。原來本不應該出現在車上的人們的時間也可以解放出來，比如卡車司機、環衛車。

2.自動駕駛比人開車更加安全。當然這個事情有人會說你怎麽保證自動駕駛一定比人開車更加安全？這個很好理解，我們現在整個社會的法律機制加上人們對於新事物的接受程度，自動駕駛如果不能做到比人開車更加安全，是不可能做到真正投放的。所以說，自動駕駛說已經得到法律和社會的認可，進入到我們的生活之中的時候，它一定是比人開車更加安全的。

現在汽車行業有一個數據，90%的交通事故時人的原因造成的，很多是因為駕駛人疲勞和註意力不集中，而機器是不會疲勞的。

3.加速汽車共享時代的真正到來。現在的共享單車最大的問題是自行車騎完之後，比如說早上，它會有潮汐，現在很多人把自行車從各個地方起到地鐵口，得用人工把它再回到各個地方。如果汽車現在要實現共享，例如分時租賃，最大的一個難點是：隨時取車，隨時還車，每個地方都可以取車，每個地方都可以還車，現在分時租賃都做不到這一點，現在大部分還是說定點取車，定點還車。如果自動駕駛實現之後，這一點是完全可以做到的，比如現在我要用車，即使周圍沒有車，用手機約一下，這個車能夠自動到我樓下。

上面三點，都不足以讓自動駕駛有那麽大的關註度，而關鍵在於，自動駕駛可以產生比互聯網更大的產值，這才是它真正的落腳點所在。自動駕駛的最大價值我覺得是它會成為繼PC、手機之後的第三個終端，並且它在物聯網時代，會成為一個新的管道。終端這個事情其實很好理解，汽車無人駕駛之後，乘客可以在車上做其他事情，這個就是一個新的終端。在物聯網時代，每一個酒店，每一個地點，包括我們每一個人，都可以是一個終端，而只有自由移動的汽車，可以把人這個群體快速的從一個地點呢，快速的投放到一個地點當中去。舉個例子：一個外地人，到了首都機場，出來之後叫了一輛無人駕駛車，讓車去王府井，到了之後通過微信或者支付寶付錢，那就是一個簡單的無人駕駛出租車場景。無非省下來的就是一個駕駛員的工資而已。但是它真正的另一個價值在於，你通過大數據分析之後知道他是一個外地人，知道他平時是住五星級賓館的一個leave，他要去王府井，這時候你直接把他帶到王府井某一家酒店的門口，比如喜來登，這時候他90%的概率是會進去住的。同樣的，其他的消費場景也一樣。在物聯時代，汽車這個管道推送的不是信息，所見即所得。

要實現自動駕駛的宏大未來，首先要先把自動駕駛做出來。

大部分公司做第一象限，L4、L5水平（自動駕駛分級）。

智行者考慮的點：幹的出來，有人買單。第三象限，技術風險不會太高（幹得出來），載物的工具車。

物流：

大部分的人力成本在最後一公裏。

商業路徑：

自動駕駛to C是體驗的提升，to B or to G不僅僅是體驗的提升，而是降成本。

面臨的問題：

自動駕駛的倫理問題怎麽解決，很多新技術的發明都會有倫理問題，關鍵是這項新技術的價值，或者說帶來的效率提升，能不能蓋過所帶來的負面成本。

自動駕駛關鍵技術

核心：

沒有一種傳感器是完美的，覆蓋不了100%，做駕駛輔助系統做到95%就可以了，但是做自動駕駛做到100%都是不夠的，要做到120、130，就是說要有冗余。

定位的三個用處：第一，知道我在哪。第二，知道我再那個細節，比如說那個車道線上。第三，知道我的方位角。大部分路網都沒有GPS信號或者弱GPS信號，所以要用多維的高精度地圖：x,y的坐標圖，細節圖（左轉車道、右轉車道），限速，哪裏有垃圾桶。

現在做法：分為行人和車輛，行人行為隨機，車輛受道路規則約束。

#打卡第一天# 智能汽車的產業機會-學堂直播張德兆