从2017年10月签约落户广州南沙，到今年2月推出无人驾驶车队正式上路，无人驾驶公司小马智行在广州的声势越来越足。近日，小马智行新任技术总监张一萌接受南都记者专访，解答无人驾驶在人工智能技术方面的问题。当前技术发展阶段能否支撑起无人车大规模商业应用?从早期就进入谷歌无人车感知技术研发，拥有十二年研发经验的张一萌对此的回应是，无人驾驶在L5级别以下已无基础技术壁垒。 

 　　小马智行9月推出的产品化无人车队PonyAlpha。 

        人工智能感知技术确实存在技术瓶颈 

　　“人工智能在无人车上最重要的应用是感知技术。”张一萌表示，感知技术的逻辑是输入包括图像、声音等各种传感器数据，通过人工智能技术处理输出所有影响车辆行驶的因素，从而指导无人车行驶。资料显示，目前一台无人车使用的传感器通常有十多个，包括摄像头、超声波雷达、激光雷达、毫米波雷达等等。通过使用多种传感器相互校验，从而提升安全性。 

张一萌。受访者供图 

　　张一萌介绍，在人工智能感知领域，率先发展的是计算机视觉，这是因为图像传感器(摄像头)比较便宜。而在无人车的实际应用中，其他传感器处理在技术层面都是共通的，都是基于深度学习，只用分别做一些具体的调整。 

　　张一萌坦言，目前人工智能感知技术确实存在技术瓶颈，主要体现在机器的“想象力”。“人类在感知上很具有想象力，比如一个小朋友在外面看到了一只真实的小猪，回到家里看动画片里创作出来的小猪他就能认出来，而这对于机器来说很困难。” 

　　不过，想象力的技术瓶颈主要体现在前沿技术理论研究，对于在无人车上的应用，张一萌表示目前的技术基础已经具备。“无人驾驶对想象力的需求不高，因为道路上都是现实的事物。”而除开想象力，目前基于深度学习的人工智能相对人类有不少优势，比如不会犯错、不会因疲惫等状态因素产生失误等。

　　“对于L4及以下的无人驾驶我觉得技术上已经足够了，现在主要看的就是产品化应用。”张一萌表示，在她看来，2015年前后是无人车突破基础技术壁垒、可以实现大规模商用的时间节点。 

　　不过，当面临连人类都很难处理的情况，比如暴风雪等极端天气，感知技术也会撞上瓶颈。因此张一萌认为，要实现无区域限制、完全无人的L5级别自动驾驶，技术上还需要进行突破。 

　　智能网联+感知技术=未来汽车交通? 

　　今年以来，智能网联汽车成为整个汽车交通领域热门的概念，相比互联网公司和创业公司钟情无人驾驶技术，造车企业似乎更热衷于布局智能网联领域。 

　　“智能网联和感知技术是内外两个方向。”张一萌说，“例如车过红绿灯这个场景，感知技术的方法是由车自己通过视觉图像去认知判断是不是红灯，而智能网联则是红绿灯与车连在一个信息网里，系统可以从外部把红绿灯状态实时传递给车。” 

　　她表示，两个方向不存在冲突，要实现无人车上路，首先必然要让车在没有外部帮助的情况下自身具备无人驾驶的能力。 

　　张一萌认为，智能网联也是汽车交通发展的一个很好的方向，未来智能网联与感知技术结合，将使无人驾驶打上“双保险”，变得更加安全。不仅如此，两者结合还将提高效率，“如果很多信息无人车可以通过系统直接获得，也可以减少车载平台的计算工作量。” 

　　人物 

　　张一萌拥有康奈尔大学的博士学位，卡内基梅隆大学的硕士学位和京都大学的学士学位，博士和硕士期间一直从事人工智能和视觉方面的研究。加入小马智行前，张一萌在Waymo(Google无人车)工作了四年，带领研发了无人车感知方面多项主要模块的技术和应用。张一萌目前在小马智行负责公司的感知团队，为无人车“看见世界”赋予智慧。（南都记者 徐劲聪）