創科博覽2018，首場專家論壇、請來百度自動駕駛技術總監陶吉博士，分享無人駕駛大趨勢。
陶吉博士指未來汽車大趨勢有三個重點：1）電動化、2）共享化、3）智能化，電動車與共享都已經成為潮流，無人駕駛更是未來汽車業的大勢所趨，相信在運輸等方面會最先普及，市民大眾可以購買無人駕駛私家車，由於要有相關法規出台，以及技術改進，相信仍要多等5至10年才能普及。

無人駕駛所依靠的自動駕駛技術可分為５級。目前部份汽車公司，已實現部分自動駕駛（Ｌ２級）汽車的批量生産，少數推出有條件自動駕駛（Ｌ３級）汽車，以谷歌為代表的新技術在開展全自動駕駛技術（Ｌ４、Ｌ５級）的研發測試。而內地無人車方面目前進入路測的汽車處在Ｌ２級和Ｌ３級。但百度已進行了多次測試，目前無天有過百架無人車在北京測試，以收集數據。而2018年更量產首款無人駕駛小巴，這款車更在年初春晚上作出表演，令大眾對國家科技發展的快速表示驚訝！

收看論壇 ​​​​​​​

【 陶吉博士親臨創科博覽2018與大家分享無人車的未來發展，論壇約400人出席，受熱烈歡迎 】

無人車的過去和未來：

1888－2004：從第一輛汽車到第一輛人無人車

1888年奔馳發明了第一部真正意義上的汽車，自此人們一直思考，如何令駕駛者在駕駛的同時，可以有更多的自由時間，令駕駛變成樂事，一百多年過去了，到了二十一世紀，2004年在美國國防部主導下，研發了軍方所需要的無人平台技術，多間美國頂級學府亦有參與其中，進行相關的技術挑戰賽，其實內地也有類似的研究，每年也都舉辦無人技術的比賽，培養出大量無人車駕駛技術人才，百度從2013年開始這方面的研發，第一批人才也是從比賽優勝者中挑選，所以中美兩國在這方面的技術發展道路有非常相似之處。

人工智能技術發展三次浪潮

上世紀五十年代已有人提出人工智能概念，也出現了圖靈測試，測試機器能否思考以及作出與人類等價或無法區分的智能判斷，雖然很早就有了相關概念，但技術發展卻相當緩慢及困難，在技術發展的初期，人們用了各種方法，第一個階段是利用邏輯推理的方法，創造出一個小小的高潮，但隨後卻進入了一個低谷，第二個階段發明了專家系統，透過綜合多位專家的經驗，整理成完整的系統，但不久人工智能又再進入寒冬，有一段很長的時間，人工智能在我們日常生活和產業界發展中，發揮很大的作用，直到2006年出現了深度學習的技術，以人工神經網絡模擬人類大腦運作。

深度學習其實在1990年代已經出現，但卻沒有真正發展起來，因為人工智能需要三大要素，第一是運算技術，同時需要大量數據和強大的後台計算能力，然而後兩者直到2013年，人們才發現互聯網興起累積了大量數據，擁有發展人工智能所需的動力，所以2013年開始，整個人工智能再走向真正的復興，才發展出人工智能配合產業這個領域，其中汽車行業已被人工智能技術深深影響。

【 陶吉博士詳細講解無人車發展，現場觀眾細心聆聽 】

未來汽車大趨勢有三個重點：

1. 電動化

現在電動汽車和充電設施數量越來越多，預計到2020年全球發售的電動汽車數量，將達到四百萬輛，是今天的四倍，中國屆時的電動車數量，將佔全球的一半，達到二百萬輛。

2. 共享化

其實現今年青人越來越傾向選擇自己不開車，而通過APP召喚汽車服務或共享出行的方式，預計未來兩年的共享汽車增長率達到百分之45。

3. 智能化

智能化是三大重點中，最關鍵和是技術含量最高的一點，這亦可稱為智能網聯化，奋於人工智能第三潮的興起，令汽車業發展有更深刻的變革。

過去五年，無人駕駛技術發展可以說是風起雲湧，從研發相關技術的公司來看，傳統來說是重工業的汽車產業，轉移成成初創公司產業，出現了翻天覆地的改變，除了科技公司；物流和網絡業界亦加入無人駕駛汽車技術研發行列，此外亦有大量資金投入，中國企業投入的資金超過八百億元人民幣，政府和私人企業亦加大了對這個領域的投入，包括加強立法工作，內地目前已有九個城市，容許企業在道路上進行無人駕駛技術測試，美國多個州份和歐洲多個國家亦已訂立相關法規。

安全問題

很多交通意外是人為因素導致，例如酒駕、藥駕及開車看手機等，內地每天有五百人死於交通事故，自動駕駛可針對人類弱點，成為永遠不會出現疲倦及嚴格遵守交通規則的駕駛者，從而減少交通事故傷亡人數。

高效率

大城市例如內地一線城市，交通經常出現嚴重擠塞，不但浪費大量時間亦減低效率，城市駕車模式未有充份利用車輛的空間和效益，佔用交通和土地資源，無人車可以進一步發揮共享出行優點，減少私家車數量亦減少造成浪費。

經濟效益

汽車如果沒有駕駛員將大大減低出行成本，以內地計算，沒有駕駛員的汽車，每公里的出行成本可由約三元人民幣，降至兩元以下，有統計調查顯示，美國人和德國人接受無人駕駛的比率為百分之58，但在中國接受比率達百分之96，說明中國民眾對高科技為生活帶來的便利，有更強的訴求和渴望。

未來技術應用

無人駕駛技術等級：
零級：人手駕駛

一至兩級：有導航及警告系統等。

三至四級：進入真正自動駕駛階段。
第三級仍然以人為主，如無人車系統確認駕駛環境太複雜，系統無法處理，會向人類發出接管指示，第四級以智能車為主導，把人類從A點送到B點，而第三級已進入量產周期，可預計約三年後，道路上將會出現大量自動車。
至於第四級，因為技術含量需要更強，各企業目前仍處於測試階段，但預期會在某些特定的範𤴆，例如高速物流方面大幅應用。

五級：完全無人駕駛。

乘客自動駕駛：

共享出行：車隊管理階段，由公司營運無人車隊，所以對無人車要求沒有那麼高，相信是一個可行的經濟模式。

消費者駕駛：向一般消費出售無人車，由於消費者對汽車外型及價格的考慮，估計要再需要約五至十年後，可能更遠未來才能實現。

以百度經驗總結實現無人駕駛車的關鍵技術：

環境感知：無人車通過感應器，例如激光雷達、超聲波雷達和360度高精地圖等，探察周邊動態環境變化，例如行人、障礙物和並排駕駛汽車等動態，這方面技術涉及多環節的二維以至三維深度學習技術，可以前融合和後融合技術，製定綜合感知方案。

高精地圖：預知周邊靜態環境的觀察地圖，可以人工方式調整達致百分百的精準，偏差不超過十厘米。

高精度定位：可以WIFI、GPS導航儀等不同方式進行定位，各有不同的優劣點，百度綜合各方式優點，制訂三維高精度地圖定位融合方案。

行為預測、規劃控制：根據感知、高精地圖定位後，作出智能預測規劃，預判可能出現的情況。

搡作系統

車載硬件

車路協同：關乎未來車需要甚麼樣的道路，車路協同將加速自動駕駛大規模應用

協同感知：協助無人汽車感知周邊環境，補足汽車感知盲點
協同預測規劃：汽車可以向道路匯報訊息，例如要去哪𥚃、汽車轉向等，讓道路可以配合汽車動向
協同路網及道路設計：設計適合無人車使用的專用道路
人機交互

系統安全：
駕駛策略系統：點對點模式弊端是過程中不能調適，而以人工智能和深度學習為基礎的系統，可加上操作模式約束，模仿人類駕駛行為，通過規則設定，按法律法規進行駕駛。

安全冗餘系統：以簡單運算，模仿人類小腦不經思考的下意識反應動作，讓無人駕駛汽車多一重安全保障。

以雲端儲存了大量每天從路面收集回來的數據，並進行快速計算，再混合數據轉送到每一輛汽車。

【 座談會環節請來三位同樣重量級嘉賓 (左起: 楊全盛先生、邱達根先生、疏吉博士、潘志健博士。大會主持則由黃麗芳女士擔任 】

座談會請來三位重量級人物，與陶吉博士談及無人車未來發展。

問：中國在全球無人汽車發展步伐是否處於領先地位？

陶吉：中國肯定是第一梯陶隊，與中國體整的是美國，美國較中國更先起步，但因為深度學習技術在2013年才起飛，所以中國結合近年出現的先進科技，在技術上有加快發展的空間和優勢

問：香港何時可以有無人車？

LAWRENCE：CPU、GPU、5G發展有突破，運算速度加快，目前技術實際上已可行，但須等待完善法律法規，部分特定地區已開始試用無人駕駛技術。

【 座談會上各人對無人車未來發展滿有憧憬 】

問：無人車投資前景如何？

邱達根：作為投資者亦要學習相關技術，集中在上游技術投資，下游應用投資需要更多數據，相信中國在應用方面會較其他地方行前一步。

台下發問：車路協同，感應器是否有數量限制？或會否有盲點？

陶吉：協同系統指車路合作，先要確保無人車要夠聰明，路並不是完全代替車作為感應環境，而是互補關係，感應器位置視角非常重要。

【 現場亦有多位觀眾向座談會嘉賓發問問題，場面非常熱鬧 】

台下發問：香港企業在無人車發展角色？

邱達根：無人車使用場景始終不多，需要有過程學習

LAWRENCE：無人車是終極產品，𥚃面有很多不同存感器，香港有很多初創企業都有參與這些部件開發，全架無人車發展香港真是很少，但亦有很多個別零件參與部分。

【(右五) 團結香港基金總幹事鄭李錦芬女士與一眾嘉賓合照留念】

創科博覽2018 首場專家論壇圓滿舉行 

衷心感謝各界支持