新智元启动新一轮大招聘：COO、执行总编、主编、高级编译、主笔、运营总监、客户经理、咨询总监、行政助理等 9 大岗位全面开放。

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　　【新智元导读】本文作者Shaoshan Liu是Perceptln的联合创始人和主席，致力于开发下一代的机器人平台。在创立PerceptIn之前，作者在百度（美国）的自主驾驶和深度学习基础设施工作，是自主驾驶系统方面的专家。本文先概览自主驾驶的历史、现状和未来发展，然后深入解释自主驾驶技术三个主要的子系统（核心算法、车载客户端系统和云端平台系统）的核心技术和面临的难题。

　　编者注：想更深入地学习本文和其他深度学习技术，可以查看《The Deep Learning Video Collection: 2016》来了解世界级专家介绍他们是如何实现深度神经网络、解决常见的挑战以及处理大规模场景下的分布式训练等内容。

　　我们正处在下一代自主驾驶时代的开端。自主驾驶的现状是什么？会怎么发展？在预测它的未来前，先让我们先回顾一下历史。

　　信息科技发端与上世纪60年代。由仙童半导体和因特尔开创出的硅基微处理器打下了这个行业的基石（也创立了硅谷）。微处理器技术极大地提升了工业界的生产力，但普通大众依然很难使用到它，并获得益处。到上世纪80年代，随着使用图形用户界面的施乐的Alto计算机、苹果的Lisa计算机以及后来的微软的视窗系统的出现，第二层基础被铺设好。“个人”电脑的设想变成可能。

　　到2000年，几乎每个人都能使用计算机的时候，Google铺下了第三层基础——通过信息间接地联接起了世界。

　　从2004年的FaceBook开始发端，社交网络铺下了信息科技的第四层基础，让人们直接通过网络联系起来。从而有效地把人类社会拓展到了万维网的空间。

　　伴随着熟悉互联网的人群逐渐成为主流，由Airbnb（2008年）和Uber（2009年）引领的互联网商务服务大潮又为信息科技铺下了第五层的基础。

　　每一层新的基础都为信息科技带来了新的改进，并促进了互联网的使用，同时也带来新的需求。需要注意的是，尽管大部分的互联网商务网站是通过互联网接受并建立的服务，但实际提供服务的还是人类。

图1 信息科技的历史。图片由Shaoshan Liu友情提供

　　现在，我们正在铺下这第六层——使用机器人而不是人类来提供服务。

　　这一趋势的一个例子就是自主驾驶汽车（AV）的出现。自主驾驶技术驱动的车辆可以把乘客送往目的地而无需人类驾驶员。它不是一项单纯的技术，而是一个由很多部分组成的系统。

　　在这篇博文里，我会遍历自主驾驶所涉及的技术，并探讨如何把这些技术集成在一起，形成一个安全、有效和高效的自主驾驶系统。

　　自主驾驶技术概览

　　自主驾驶技术是一个复杂的系统，由三个主要的子系统组成：核心算法、车载客户端系统和云端平台系统。核心算法包括感知、理解和决策部分；车载客户端系统包括机器人操作系统（ROS）和硬件平台；云端平台包括数据存储部分、模拟系统、高清晰度地图部分和深度学习模型训练部分。

图2 自主驾驶系统的架构总览。图片由Shaoshan Liu友情提供

　　算法子系统从传感器收集来的原始数据中抽取出有意义的信息，从而能理解周围的环境，并对于要采用什么行动做出决策。车载客户端子系统集成了这些算法，并保证满足实时和可靠性的需求（例如，如果传感摄像头以60Hz的频率生成数据，那么客户端子系统必须保证处理管道的最长时间必须少于16毫秒）。云端平台是为车辆提供离线的计算和存储能力。基于云平台，我们可以测试新的算法、升级高清晰度地图以及训练更好的识别、跟踪和决策模型。

　　自主驾驶算法