随着科技进步，在很多城市中，公交站台已经可以实时的向人们传递信息，显示相关车辆的到站时间，便利人们的出行。
但你是否想过这样一个场景：有一天向你驶来的公交车上并没有驾驶员，或者驾驶员并不需要握住方向盘，公交车便可以自动行使。事实上，这样的场景并非“遥不可及”，而是离我们越来越近。
在2019世界人工智能大会展馆大门的斜侧，就停着一辆由深兰科技(上海)有限公司(以下简称“深兰科技”)研发的，颜色黑白相间、外貌憨态可掬、车头酷似熊猫的自动驾驶公交车。
需要注意的是，围绕着“无人驾驶”的话题，在这次2019世界人工智能大会上，业内的专家、学者、企业家进行了热切的探讨，尽管这个行业十分的火热，但无人驾驶的安全、导航技术等问题，亦是阻挡在无人驾驶真正商业化的一道道坎。那么人工智能(以下简称“AI”)+公交又是否突破了无人驾驶落地的“障碍”?
对此，记者与深兰科技技术副总裁赵旭进行了独家的对话，后者对于AI+公交，以及“车路协同”等技术难点，谈了他的思考。
“公交车”场景
记者：深兰科技为何选择将无人驾驶技术落在公交车场景上?
赵旭：公交这个产品我们做了很长时间，对市场、对产业的状态考虑的较久，大概六、七成的问题我们给想清楚了，剩余的三四成可能需要在今后的产品研发和销售过程中去探索和解决。
首先，公交其实具备一个很大的优势，那就是相比于其他的公共交通工具，公交车的环境适应能力是比较好的，譬如前几周上海的台风天，当地铁都降速或者停运时，公交车还在持续运营，甚至要在地铁站进行临时的摆渡和接驳。而且公交线路的部署比较快，比如地铁线路的修建可能是以年为单位，而公交线路的部署则可能缩短为月或者周。
其次，政府或者公交公司运营公交的过程中，会存在若干的痛点或问题。这些问题我们大概分析了有三类。其一是能源问题。熊猫公交目前是新能源车辆，是纯电驱动，今年深兰计划还会推出燃料电池的公交车。这是从能源角度来解决公交运营的问题。
其二是交通安全问题。因为公交车是一个封闭的移动空间，其安全性包括驾驶安全，这一方面可以通过自动驾驶技术，或者自动驾驶衍生出的高级驾驶辅助技术来完善;另外还有行驶安全问题或者乘坐安全问题，比如公交车上可能存在的偷窃、猥亵、吸烟等异常行为，这些安全问题同样非常重要，需要我们认真处理和完善解决。
其三是增值服务。我们了解到，公交车有八年运营生命周期，意味着每八年要把车更新一遍，这笔采购成本并不小，另外公交车还有日常的运营成本、维护保养等成本等等。根据我们的统计，每座城市对公交车的投入都是一笔巨款，这对城市的政府和公交运营公司都是一个比较沉重的问题。
从另一个角度看，公交车对市民出行的影响其实特别大，乘坐的舒适性也同样具有很好的社会效益和经济价值。
我们了解以山东某地级市为例，其每年公交的出行量是3600万人次，这还仅仅是一个三线四线城市的年出行量。我们进行过统计发现，一些二、三线城市人们每天坐公交车的时间约半小时左右，有些可能需要一个小时，即公交出行具有相对固定的人群以及相对固定的时间的特点。但现有的公交产品运营的时间价值还没有开发出来。从运营商的角度看，这些是可能产生效益的机会点。
因此，我们认为通过采用若干有特色的人工智能的产品和技术，围绕着能源、交通安全、增值服务和乘坐舒适性几个方面的问题和痛点，选用适当的运营方式配合公交特色的场景，应该能够产生比较好的价值。
记者：熊猫公交车是否已经落地?
赵旭：熊猫公交车的落地分为多种。一方面从技术角度，深兰的自动驾驶目前已在天津、广州做成了两条测试示范线路，或者称为试运行线路。天津的线路是2.9公里，广州的生物岛线路是7.8公里。接下来在上海和长沙也即将会有相应的一些自动驾驶线路的试运行。
另一方面，针对前面提到的能源、交通安全、增值服务和舒适性提升几个方面的熊猫智能公交，是我们现有走量的产品状态，自动驾驶技术只是“AI+”的技术之一。我们研发符合当前法律法规的车辆，以高级驾驶驾驶辅助系统的产品状态输出我们的自动驾驶技术积累。
无人驾驶行业机会大于风险
记者：国内的路况和场景，对于自动驾驶本土化是否带来一定的难度?
赵旭： 很多社会问题，首先是一个经济问题;很多产品问题，首先是一个产业的问题。
作为自动驾驶来说，我们考虑的首先不单单是个场景问题，首先是产业基础。做自动驾驶需要整个产业链的配合，如果去找国外的供应商，我们会“受制于人”，配合程度低，产业效益也很浅;一旦有国产化，产业链配合相对就简单了，全产业链的优势也能体现出来。
相比于其他种类的车辆，公交车的国产化率已经很高，除了极少部分非常重要的核心芯片外，国内公交车零部件的国产化率已经超过90%。
回归到场景问题。上午开会的某位学术专家说过，自动驾驶一定是首先在结构化道路来实现，结构化道路就指，具有具有清晰交通规则和责任边界，有明显的车道线及其它人工标记的行车道路，环境单一，交通参与者的边界是相对清楚。
公交场景就是典型的结构化道路。但真正的实施过程中，国内的路况和确实会给技术带来很大的挑战。因为场景相比国外更加复杂，不确定因素也增加了很多倍。
但在总体来说，是机会和优势大于风险的。
记者：深兰科技目前正逐渐进入到一个平台型企业，比如在自动驾驶领域，深兰科技会有哪些方面可以去拿去做开源?
赵旭：是否开源，作为企业会考虑一下几点。首先，企业开源是否能推动行业的进步;其次，企业的开源是否能够对大家有利;第三，作为商业企业，企业开源可能需要配合自身的商业诉求，且还不能和我们自身的商业目标发生矛盾。
我们认为，越抽象、越理论、越是具备方法性的技术，譬如框架、通用算法或者一些数据集，其学术价值和技术价值越大，开源的意义更好一点;反之，相对具体的产品化技术对于开源的意义较小。
“技术的最大价值是解决问题”
记者：“车路协同”是否能否帮助国内无人驾驶行业“弯道超车”?从企业角度，您认为“车路协同”的实施会存在哪些难点?
赵旭：首先交通系统其实很复杂的系统，因为这不单单是车辆，其实还有公路机电、还有土建基础设施等多个方面，覆盖面很广。
从自动驾驶车辆角度来说，比如“车路协同”为车辆提供了“上帝视角”，通过路边路口的传感器，形成“鸟瞰图”，帮助车辆跳过车辆，或者穿过墙壁、穿过障碍物后感知环境和交通参与者的信息，这是对我们的自动驾驶车辆有很大的帮助，我们感知的信息的距离会远很多，而且固定感知比移动感知的准确度更高。
现在很多企业的都是自动驾驶车辆企业，或者是研究开发自动驾驶技术或自动驾驶系统的企业，这些企业主要立足于车辆的角度。还有一些车路协同的新兴企业，立足于从路测感知和通讯解决感知范围拓展的问题，提供相应的技术和产品。
实施中存在不小的挑战，比如“车路协同”可能需要在路的两边每隔几百米就安装一个设备，使之进行一定密度的覆盖，设备的造价、还有施工调试、以及整个系统的完善开发，其费用会很高。而且值得注意的是，车路协同的路测设备和云端服务等，与当前如火如荼的智慧城市建设有重合的地方，可能会有重复投资建设的情况，如果单纯通过路测和云端的建设以实现“智慧的路”，投资收益并不明显。
记者：您如何看待AI企业的高估值?
赵旭：在我们的朴素的认知里面，高估值可能不只是资产，可能还包括公众市场或者资本市场对企业的一个期望值。
人工智能技术，包括自动驾驶，其实只是一个技术，技术的最大价值是解决问题。从这一点看，可能是在产业的快速发展期如早期和中期，大家对它的期望值比较高，期望能够普适性的来改变某一个或者多个产业。
当然在估值兑现或者在企业技术兑现符合市场需求的产品的过程中，存在很多的难题，从学术研究的角度，我们尽量避免“拿着锤子，看什么都是钉子”，务必围绕实际需要解决实际的问题，选用不同的工具。
AI企业如果能够针对很好的应用场景开发技术和产品，解决一个实际存在的问题，其价值应该是蛮大的。
