导语：
2017年12月12日，数阵赋能2017 x 嘉定“智能出行产业先锋论坛邀集中国智能出行产业新锐势力齐聚上海杨浦区创业者公共实训基地，互联网及科技领域业内人士就智能出行紧密相关的各行业发展现状与趋势进行了深入的探讨，共同展望智能出行新技术新模式新趋势。
12月18日，北京市交通委联合市公安交管局、市经济信息委等部门，制定发布《加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见》和《自动驾驶车辆道路测试管理实施细则》两个指导性文件。
指导意见和实施细则规定，在中国境内注册的独立法人单位，因进行自动驾驶相关科研、定型试验，可申请临时上路行驶。同时，申请道路测试的车辆必须符合国家机动车运行安全技术条件，并且具备自动、人工两种驾驶模式，可在两种模式间随时切换。
“无人驾驶”测试必须“有人监控”
上路测试前，测试车辆必须先在封闭测试场内按相关标准进行测试和考核，考核结果经专家评审，通过后才允许上路测试。测试期间，车辆需处于“有人驾驶”状态，自动驾驶测试车辆需按规定悬挂号牌、标识，每辆车都要配备一名有一定驾驶经验，熟悉自动驾驶系统的测试驾驶员，随时监控车辆，保障车辆安全行驶，在任何情况下都可以随时人工接管车辆。
测试应在指定区域 车辆需“上保险”
测试车辆需在指定区域、指定时段内测试。区域的选择将选取人流量少、车流量少的地段，时间段的选择将避开早晚高峰的时间段，不会对正常交通产生过多影响。此外，上路后，测试单位必须购买交通事故责任保险或赔偿保函，如果测试车辆在测试期间发生事故，认定测试驾驶员为车辆驾驶员，按照现行道路交通安全法及相关规定进行处理，由测试驾驶员承担相关法律责任。
智能出行产业先锋论坛语镜汽车创始人兼CEO赵龙飞演讲
在2017年12月12日，数阵赋能2017 x 嘉定“智能出行产业先锋论坛邀集自动驾驶技术水平领先的企业聚集主旨演讲“技术篇：自动驾驶奇点何时降临”，语镜汽车创始人兼CEO赵龙飞先生针对自动驾驶安全问题分享了演讲——“提供基于大数据保障自动驾驶安全”。以下是演讲全文：
大家下午好！我是来自于语镜汽车的CEO赵龙飞。首先非常感谢主办方，也是我的老朋友邀请我在这里亮个相，是因为业界传言我的公司倒闭了，我得在江湖上走动一下。事实上我们差一点就倒闭了，我们其实应该是车联网里面的老兵，我已经在这里打拼了七年，我们在差一点倒闭的时候又获得了新生。
经常有人问我说最近做什么？我说我最近在做无人驾驶汽车的插班生。无人驾驶汽车基本上领域里面已经有很多公司了，很多公司都拿了很多钱而且拿得非常快。
无人驾驶领域最缺的是什么？不缺钱缺的是时间，一个人有钱之后最想要的就是时间，我就是提供数据压缩时间的人。过去7年6月份之前，滴滴合并Uber之前我其实是中国最大的动态数据交互公司，下一步将来我还是最大的，我们往下看一下。
这是我在办公室墙上写的一段话。就是我的Roadmap，它展现了我们的思考。在数据时代就是要成为行车影像的云端记录者，也要成为一家最大的网络交通电视台、以及最大的路上动态融合媒体和智能媒体运营公司。
我们拐了一个非常大的弯，从中国第一大的在线车联网公司急剧下跌也可以说是悬崖式的跳水，跌到几乎快要关门了，很幸运的是我们又迎来一个新的机会，就是无人驾驶汽车开始向我们抛出橄榄枝。
它希望使用我的数据，也改变了我们的目标。现在我们要成为无人驾驶汽车众包的基础数据提供商，我们对标美国的Mapbox刚刚在两个月之前获得了软银1.6亿美元的投资。这里可以看到大家都意识到了一个问题，就是无人驾驶汽车的确缺数据。
我们现在正在为无人驾驶汽车提供三个服务：第一是高精度地图提供众包的图片拍摄。我是第一个把城市街景拿到网上的公司，从图片中我们可以看到这是呼和浩特的城市街景，时时刻刻镜头都在网上传数据，明年这个时候如果我还在这里演讲的话会到达每天1TB数据。现在只有一个玩家就是腾讯，还没有第二家每天1TB的量；第二个提供的服务就是临境测试，前几天有一个朋友从美国回来跟我说我们在美国车开得好好的，但是在中国不大行，我说为什么？他说美国没有三轮车，这就比较尴尬了；第三个就是ISAI，也是我们公司非常重要的贡献，有可能我们会用最小的数据集就能解决识别的问题。现在所有基于AI视觉公司也拿了很多钱，但都是基于海量数据的训练集合做成的，而我希望通过100幅左右的图片就能认识一个东西。
我们过去已经覆盖了中国360个城市各种道路等级，一年四季的情况都有，这些情境是非常宝贵的。我们提供的成本非常低，因为我们只是承担了数据传输到服务器上来的通讯成本，我们采用众包同时也做其他的服务，所以可以几乎零成本的获得数据。
过去，我们花费1亿3千万左右的钱就是为了收集数据。我的刷新也是非常快的，不能说这个地图是一个季度以前测试的地图，对无人车来说他感觉今天这个地方修路了但是地图并没有更新，是该往前开、停住还是绕道呢？那就没法做预算和决策了。
这里我会讲一下到底高精度地图和传统地图会往哪走？当时在燃油汽车和电动汽车的叉路口，我们选择了燃油汽车，以至于100年以后特斯拉重新发明了电动汽车，这也是非常可笑的。现在我们觉得它有可能是视觉的、有可能是激光雷达就这两个方向。但是可以看到特斯拉是第一个量产的，非常了不起，当可以走到量产趋势的时候意味着成本可以下降，当然大家的技术路线不太一样，我不太认同激光雷达能打赢。不管怎么做中间都会隔着高精度地图，这个有点不太一样，我认为这是基于VPS系统产生的。
今天做这个领域的人非常多，大家的成本不太一样决定效率不同，我知道最顶层精度的人装备是一千万左右，第二层的人也是在一百万左右，第三层大概是在万元左右。现在有非常多美国回来的人包括清华大学的人，大概第三层上也非常多扎满了人，最近我听说有10家要做高精度地图了。
我们可以更便宜，加起来所有的成本是1000元而且包含了路费、司机雇佣费用。第四层以上的三层都需要一辆车、专职司机辛苦地跑完这条路，但是我们这些成本都没有，刚才也问了到底量大能不能取代质？我认为量大某种程度上能够解决一部分质的问题，就是差分，一个人在这里走10遍会有路径依赖，如果1个人从A点走到B点就不一样那会产生差分的可能性、会提高精度。我们现在就是这么做的，准备用一百万刷新中国所有道路上的地图数据。
现在业界有一个最大的误解，就是到底高精度位置地图和高精度地图是不是一回事？高德也是我们很好的合作伙伴，但是我不同意他的提法，高精度位置的地图是不是就是高精度地图？真的不是。
首先高精度地图的对象是谁？它其实是没有对象的，不再是人了，是一个机器，不像人的肉眼一样解读这张地图。
到底精度怎么走？我不能说我说的就是对的，我认为高精度地图本质上可能是AR、可能是主驾视角延续的视像。当然是一家之言。
我们的定位也比过去有所改变了，我们现在为无人驾驶汽车提供临境测试填补空白。
这是测试几个主流的平台，我们正在跟Prescan一起来做希望能够填补这个空白节约大家的训练时间。最主要的是提供复杂场景，面对的环境越复杂能力提升得越快。
我们有各种各样的情境，下雪的有、雾霾天也有、夜景有、拥堵的也有。我们认为现在所做的人工智能都只是过渡阶段，它的终点根本不在这，这里如入无人之境，我们去那个从没去过的地方。
如果我们非要去火星谁第一个去呢？第一个去的人该如何认识火星呢？如何面对那些复杂情景呢？这就是我们给大家提供的最小的训练集合就是ISAI智能图像识别，有可能在100幅图片内完成图像的认证。
谢谢大家。
（正文根据速记整理，未经演讲者审阅。）
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