一线从业者详解：限定场景自动驾驶技术架构、商业前景及面临的挑战

在推出首个《构建自动驾驶的关键系列课程》后，雷锋网· 新智驾再次联手雷锋网 · AI 慕课学院，邀请一线从业者、学界顶尖专家打造一场集技术、商业、运营于一体的《限定场景自动驾驶系列课程》。我们认为，这可能是离自动驾驶商业化最近的一场技术盛宴。

本系列课程由雷锋网 · 新智驾、雷锋网 · AI 慕课学院联合主办，从今年 11 月 30 日晚 8 点开始，通过在线直播（直播平台：AI 慕课学院、雷锋网 App）形式每周分享 1 期课程。

孙一飞，青飞智能创始人兼 CEO，江苏省「姑苏人才计划」领军人才，上海交通大学机械电子硕士，上海交通大学智能车辆研究所最早期的研究人员，提出基于冲突表的多智能车辆交互算法，是国内研究车联网最早期的人员之一。

青飞智能是一家商业化无人驾驶系统和车辆研发公司，目前专注于为科技园、工业园、景区等限定场景提供 2 到 8 公里短驳无人驾驶车辆及捷运系统，计划 2 到 3 年内覆盖半开放路面无人驾驶（如固定线路小巴），中远期目标则是攻克全路面无人驾驶车辆技术。

青飞智能核心技术在于无人驾驶中低速技术平台，以及在标准通用传感器（RTK+GPS、摄像头、激光雷达）基础上，研发了一套增强型高精度定位传感器组合（采用激光雷达，视觉检测以及电磁导航技术）。

作为这一领域的一线从业者，孙一飞介绍说，这种增强型传感器可以解决园区无人车多传感器融合最后的 5% 至 10% 的可靠性问题（一般视觉、激光雷达、RTK GPS融合能达到 90 到 95% 左右）。在园区内这一技术可以保证无人车 24 小时、全天候运行。

现在的无人驾驶商业化有两种思路：一种是基于全路面的无人驾驶；一种是从限定场景开始的无人驾驶，通过技术迭代向全路面过渡。

前者需要真正突破某些技术点，并且投入也是巨大的，从 Google 无人驾驶部门拆分 Waymo 看这一模式的可持续性不高；后者的思路则是稳扎稳打，通过自有技术将限定场景的无人驾驶做到最优，然后再逐步丰富场景，从半开放路段到全开放路段。

目前，限定场景无人驾驶在法律法规、技术成熟度等方面已经初步具备了商业化条件，其拥有的成本低、安全性高、占用空间小等特点，在解决城市交通「最后一公里」等问题上大有可为，是未来交通的新概念。

本课程将重点分析目前限定场景无人驾驶产品，包括全球无人驾驶小巴，无人驾驶物流车等的技术路线以及面临的技术挑战，同时分析商业化落地逻辑以及未来发展方向。

1、限定场景自动驾驶发展现状；

2、限定场景自动驾驶技术流派分析；

3、青飞智能限定场景自动驾驶产品技术架构；

4、几种限定场景自动驾驶产品商业前景分析；

5、如何以场景定义技术及产品；

6、青飞智能自动驾驶技术路线及产品化路线；

7、限定场景自动驾驶产品面临的挑战。

希望系统探索特定环境下自动驾驶如何商业化和了解行业生态的同学；

对特定领域自动驾驶感兴趣并有一定开发经验的同学；

希望了解 AI 如何与日常生活结合、在可见时间段内为出行行业做出改变的同学。