7月6日，以“智能、互联、移动”为主题的第18届COTA国际交通科技年会在清华大学开幕，会议聚集了包括全世界范围内交通专业学者和致力于研究发展中国家交通发展的行业人士。在汽车电动化、智能化、网联化和共享化的共识下，以及汽车技术与交通产生深度融合的背景下，此次会议聚焦未来交通体系重构的变革趋势，得到了汽车、交通、IT等多产业学科的关注。
值得一提的是，本次论坛设置的《智能网联汽车与交通》专题分论坛，邀请到北京航空航天大学运输系教授、博士生导师余贵珍，发表基于特定区域环境下无人驾驶思考的主题演讲。作为北京踏歌智行科技首席科学家，余贵珍通过分享自身以对市场的充分考察，为无人驾驶技术产业化指出运营方向并提供方案。
他认为，人工智能算法工具并非无人驾驶的“万能药”。一方面，人工智能的图像处理能力非常强，通过深度学习能力，可以提高识别到99%，甚至更高；另一方面，人工智能解决复杂驾驶路况的决策问题，例如在路口复杂的五道口，人工智能在十字路口的驾驶决策将可以拆分出上万种决策，“通过人工智能的增强学习，掌握最优决策后，再应用到无人驾驶技术内，可以达到较高决策能力。”
针对无人驾驶实现量产商用问题，余贵珍教授认为核心是三大挑战：路权、用户心理、复杂环境。“路权很好理解，目前无人驾驶没有法律支持，不可上路因此无法量产。其次，无人驾驶无法提供高安全可靠性，即使用户从无人驾驶车旁边路过都是被看做有危险性。复杂环境如上所说，类似人多车多的道路情况非常多。”他向记者坦言，在中国，无人驾驶需要海量实验验证，无法短时解决。
但在特殊区域场景下，如固定线路的无人驾驶：矿区运输、车间物流运输、码头港口运输；恶劣环境的无人驾驶：道路工程碾压、危险运输；汽车测试的无人驾驶：AEB测试、可靠性实验、碰撞实验等。这些场景不仅有巨大得市场需求，并且规避了上述三大挑战。
据初步预估，仅矿区运输方面，国内有着20～40万辆无人驾驶车的市场需求。
本周，百度通过AI开发者大会公布了基于特定园区的商用大巴车，表示率先推出了L4级别的无人驾驶量产车。但在余贵珍看来，从无人驾驶技术的解决方案上看，让无人驾驶量产车上路，北京踏歌智行科技早已经走在前面。
据了解，踏歌智行自2016年成立，通过大力研发自动驾驶机器人，获得自动驾驶机器人自动驾驶控制相关的十余项发明专利。同时，为了监控自动驾驶机器人的控制效果及安全反馈，踏歌智行在自动驾驶机器控制基础上增加了多项保障性发明专利，相当于为自动驾驶装上了“双保险”。
通过对特殊区域自动驾驶的市场探索，踏歌智行已经获得数十家企业合作，例如在矿区环境与北方股份、同力重工、山东临工共同研发；在汽车测试方向与上汽通用展开了积极合作；物流及轨道交通方面则有东风汽车、交控科技、风神物流、江铃汽车等。
当问起立足特定区域的无人驾驶细分市场原因，余贵珍教授认为，无人驾驶技术发展一定是分步发展，而在开放的社会公共交通环境下的无人驾驶市场成熟，相比特定区域还有5～10年的距离。“无人驾驶技术不管在提升传统行业效率效能上，还是解放人在危险繁重的工程驾驶方面价值巨大，希望得到社会更多关注。”（中国青年报·中青在线记者 许亚杰）