馬宏賓是北京理工大學自動化學院教授，當時他剛榮獲2017年吳文俊人工智能科學技術獎。馬宏賓以Uber事件為導向，為現場觀眾解析自動駕駛面臨的四大困難，並提出自動駕駛面臨的四大“坑”，即法律追責、心理因素、落地成本和商業盈利問題。
Uber事件發生在馬宏賓演講的一個月前，在美國亞利桑那州坦佩市，一輛Uber自動駕駛汽車在行駛中撞死了一位行人。這起事件也成為了全球首例自動駕駛汽車致人死亡事故。不過，數日後，該州檢察官表示，Uber公司不負刑事責任。
自動駕駛的安全成了全球關注的一個新問題。僅僅在Uber致行人死亡後不到一個月時間，我國工信部，聯合公安部和交通部發布了國家級的《智能網聯汽車道路測試管理規範》。這也被稱為我國自動駕駛領域的首部法律規範。
馬宏賓告訴新京智庫，如今這四大“坑”依然存在。整體上來講，在技術的底層，多年以前領先的公司基本上都已經“跑通”了。但“就技術框架體系而言，到目前為止沒有根本的變化”。
馬宏賓也承認，隨著這三年來競爭越發激烈，尤其是互聯網企業的加入，在局部的技術實現上，包括細節優化、數據地圖、硬件加速等方面，“還是有不少進步，但這些進步都是局部的”。
羅蘭貝格汽車團隊執行總監時帥向新京智庫介紹，從硬件上來說，主要有控制芯片和傳感器，如攝像頭、雷達。以計算芯片為例，目前領先廠家的高端芯片單就算力上來說，已經可以滿足L4級自動駕駛，但核心瓶頸依然沒有得到解決。
|
