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| 本文作者：新智驾 | 2017-01-26 14:01 |
雷锋网按：过去一年，新智驾（微信号：AI-Drive）邀请了多位行业大牛、资深工程师以及高校教授来公开课进行分享。主题包括智能仪表盘、汽车轻量化、ADAS、激光雷达、低成本打造自动驾驶方案、自动驾驶智能车控制决策系统开发、以及人工智能如何加速共享无人驾驶产业发展等与智能驾驶相关内容。
这些公开课的推出，获得了读者们非常好的反响与反馈。临近年关，我们盘点了这些公开课的文章，以飨读者。
嘉宾介绍：陈云峰，友衷科技技术总监。Linux 内核级专家，20 年 Linux 开发经验，擅长 Linux 系统软件优化、驱动程序开发及硬件设计开发；具有丰富的汽车电子的开发流程、项目管理和需求管理。
对于驾驶者而言，他们到底需要怎样的仪表盘？是否需要知道自己汽车每分钟转数、每时每刻清楚自己的车速、需要知道电池电量或者发动机温度是多少？对于未来汽车而言，汽车「去指针」化是否将成为一种趋势？液晶仪表盘是否能成为汽车智能化新入口？成本是否会成为阻碍液晶仪表盘产品化的瓶颈（大部分数字化液晶仪表盘都应用在高端车型上）？什么又是智能的全液晶仪表？
毫无疑问，汽车对于驾驶者的意义，不再局限于驾驶工具，它承载了更多的功能。这一期公开课上，陈云峰为我们解答了上述问题。
传统仪表与液晶仪表的差异；
液晶仪表是「跨界」产品；
如何保障保证液晶仪表稳定安全；
液晶仪表的毫秒级响应；
什么是 JetCast 协议；
嘉宾介绍：宋廷瑞，辛辛那提大学材料学博士，宝钢集团旗下宝汽新能源控股首席技术官、碳略科技首席研发工程师、欧洲汽车轻量化技术联盟理事。
当前的汽车轻量化措施主要是采用轻质材料，如碳纤维。围绕「碳纤维汽车」，全世界的汽车企业展开了激战，国际碳纤维巨头也纷纷扩能，抢占这一具有巨大潜力的市场。据中国新材料技术协会报告，今后 CFRP（碳纤维增强复合材料）需求增长最快的将是汽车工业，预计到 2020 年的消费量将接近于航空航天与军工领域（约 23000 吨）。
在这期公开课上，欧洲汽车轻量化技术联盟理事宋廷瑞将会和我们聊聊汽车轻量化：
汽车轻量化的意义；
碳纤维复合材料的现状；
汽车厂商如何获取碳纤维复合材料；
复合材料对传统汽车四大工艺的颠覆。
嘉宾介绍：刘健皓，360 智能网联汽车安全实验室负责人，主要负责物联网、车联网等方向的安全研究工作。具备多年安全服务、安全评估、渗透测试从业经验，受聘于多家信息安全机构的安全专家。
自去年以来，特斯拉的自动驾驶发生了几起致命事故。通过业内人士分析，至少暴露两个问题：一方面，当前自动驾驶系统的传感器还存在缺陷；另一方面，人们对于自动驾驶功能的预期过高，在使用该功能时放松警惕。
在这期公开课上，刘健皓，将为我们带来 360 智能网联汽车安全实验室近一年来对特斯拉自动驾驶安全方面的研究案例和成果。
自动驾驶与辅助驾驶的区别；
特斯拉 Autopilot 系统的特点；
如何安全使用辅助驾驶/自动驾驶功能？
嘉宾介绍：程建伟，武汉极目智能技术有限公司 CEO，华中科技大学光学博士。2011 年起致力于 ADAS 的研究与开发，武汉市第八批「3551 光谷人才计划」高端人才。
单目视觉 ADAS 技术相对成熟，同时成本也比较低，应用最为广泛。那么，到底单目视觉 ADAS 背后有哪些技术原理（算法、硬件）？同时如何让广大用户触手可及？
这一期公开课上，程建伟为大家讲述：单目视觉 ADAS 背后的技术配方。同时也将涉及到商业应用方面的探讨：
ADAS 的实现途径；
单目视觉 ADAS 的基本原理；
单目视觉 ADAS 的技术难点（数据样本积累、算法、芯片、摄像头及前后装等）；
视觉 ADAS 的发展趋势。
嘉宾介绍：邱纯鑫，哈尔滨工业大学控制科学方向博士，专注于移动机器人环境感知技术研究。曾在 JFR（Journal of Field Robotics）等国际顶级机器人刊物上发表多篇论文，完成过包括国家自然科学基金在内的多个机器人相关项目的研发工作。
在无人驾驶中，激光雷达和摄像头在这当中究竟各自扮演了什么角色，孰轻孰重？这一期的公开课上邱纯鑫为我们释疑:
激光雷达与摄像头性能对比；
多线激光雷达----多少线合适？
在无人驾驶环境感知中，摄像头和激光雷达分别完成什么工作？
激光雷达与摄像头的融合；
嘉宾介绍：朱少岚，宁波傲视智绘光电科技有限公司创始人、董事长。中国科学院大学博士，中国科学院精密机械研究所研究员。2001 年进入中国科学院西安光学精密机械研究所工作，主要从事激光雷达及相关技术研究，为西安光机所激光雷达技术学科带头人，先后承担多项激光雷达相关的国家重大专项项目研究。
在自动驾驶中，激光雷达相当于汽车的「眼睛」。谷歌、百度、Uber 等公司开发的无人车多是使用多线激光雷达——几乎是业界的标配。那么，单线激光雷达在自动驾驶中扮演怎样的角色？发挥的作用是什么？这种传感器在实际应用中可以解决哪些问题？
在这一期公开课上，朱少岚带来主题为「单线激光雷达特点和应用」的分享：
激光雷达的基本工作原理；
激光雷达的技术难点；
单线激光雷达的特点；
单线激光雷达的应用；
嘉宾介绍：王乃岩，图森互联科技首席科学家，香港科技大学博士，2014 Google PhD Fellow 计划入选者（中国仅 4 人入选，全球共 38 位），多次在国际数据挖掘和计算机视觉比赛中名列前茅（ImageNet 2014 第三名，Kaggle Data Science Bowl 第二名，KDD Cup 2013 第六名），将深度学习应用于目标追踪领域全球第一人。
无人驾驶系统使用了多种传感器，其中可视为广义「视觉」的有超声波雷达、毫米波雷达、激光雷达和摄像头等。在现有的无人驾驶系统中，激光雷达是当仁不让的感知主角。但是由于目前激光雷达成本高等因素，所以业界有许多关于是否可以使用成本较低的摄像头去承担更多感知任务的讨论。
在这期公开课上，王乃岩和我们分享在无人驾驶场景中使用到的具体计算机视觉技术以及如何利用计算机视觉打造低成本自动驾驶方案：
在自动驾驶场景中使用到的具体计算机视觉技术；
如何利用计算机视觉打造低成本自动驾驶方案。
嘉宾介绍：北京智行者科技有限公司联合创始人兼 CEO，清华大学汽车工程系学士、博士。读博期间学术研究颇丰，曾任北京智华驭新汽车电子技术开发有限公司（简称「智华」）CTO，负责后装车道偏离预警系统研发。2015 年，创办北京智行者科技有限公司，并担任 CEO。
智行者的定位是自动驾驶智能车方案系统提供商，主要聚焦中央决策系统的开发以及系统集成。张德兆为我们带来自动驾驶智能车控制决策系统开发方面的分享：
中央决策系统的开发；
多传感器的信息融合；
对车辆底层的控制。
嘉宾介绍：邓志东，清华大学计算机系教授，博士生导师。现为中国自动化学会理事，中国自动化学会智能自动化专业委员会主任。曾任国家 863 计划智能机器人主题专家组组长助理（1998-2001）。
无人驾驶给我们带来了非一般的想象空间。但问题是，在人人在谈论「人工智能」和「无人驾驶」的当下，两者之间的碰撞带来了什么反应？为什么在共享无人驾驶的趋势下，传统车企或将成为「富士康」？
在这期的雷锋网硬创公开课上，邓志东教授为我们带来他的分享：
Level 4（SAE）无人驾驶是否一定比 Level 2 先进？
能否将无人车简单地等同于「带四个轮子的计算机」？
共享无人驾驶与智能增值服务成为终极发展目标；
传统车企或将成为「富士康」；
人工智能加速共享无人驾驶产业的发展。
一直以来，人类对智能汽车的想象，在今天，通过科技公司和传统汽车公司的合作，似乎正在逐渐变成现实，而且又延伸出了更多的可能性。我们关注这种可能性，更关注在人工智能浪潮下，这些工程师们是如何通过技术推动智能驾驶不断向前进的。
接下来我们将邀请更多重磅嘉宾来雷锋网硬创公开课进行主题分享，欢迎对新智驾（微信号：AI-Drive）继续保持关注。
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