来源：中国网
“相隔一年，世界已经巨变，技术变革提前并且加速，与其担忧，不如担当。”马云在世界人工智能大会上讲到。
疫情之下，对于愿意思考未来的企业家来说，机会才刚刚开始。新科技将改变未来商业世界版图。
港科大EMBA中英双语课程以云课堂，参观实验室，专题报告，知识转移四部曲的方式开展了「走进科大实验室」系列活动，邀请到首屈一指的科研教授，与大家一起分享世界级的科研成果，一起感受科技的力量，以及其蕴含的巨大商机。
疫情期间「无人配送」的爆发，把无人驾驶物流车引领至镁光灯下。而深圳一清创新科技有限公司（下称UDI），就多次采用无人车配送蔬菜至疫情区、送饭盒至城中村的工作人员，令无人车由「噱头」变成真正落地的问题解决者。
一清创始人，港科大刘明教授，是目前唯一一位华人IEEEIROS杰出青年得奖者，曾率领团队研发香港第一台能回避障碍物，备有多项创新功能的无人车。此次在香港科大EMBA系列中，做了「低速无人车应用技术要素」主题分享。
无人驾驶的需求与未来终局
展望未来，我预测载物无人车及载人无人车的数量，前者将大幅度超越后者。预测建基于经济发展的趋势，其一是物流车需求高企，在中国，仅电商物流达每天10亿元订单；其二是劳动力不足，人工成本上升；其三是快速外卖抬高物流成本，将持续降低物流成本需求。至于Robottaxi的普及，应该不及载物无人车的发展规模。
回顾我的研究历史，跟全球无人车的发展轨迹一致。我在年至年期间参与完成中国第一代新能源车「超越3号」，至年，开始牵头多地形自主导航重点项目NIFTi，并参与欧盟首个无人车项目Smarter。在年于香港成立首个无人驾驶研究实验室；在Google无人车项目Waymo成立的同一年（年），我围绕多个香港产学研究项目展开无人驾驶研究，经费超过五千万港币，随后在年再领导课题组发布香港首部无人车，低速行驶毋须安全员。创立UDI则始于年，当时确定以物流车为主要方向，低速无驾驶位，原因是无人车的实用性，包括：有用、好用、用的上、用的上及用的好，才是最重要的一环。
你想要什么样的无人驾驶生活？
有关无人驾驶的状况，有许多枯燥的视频介绍，总是聚焦人坐在车内，就完全不用担心车外的交通状况、如何避开障碍物的美好想象，描绘中欠缺技术层面，如感知系统、其他智能设备的配合。
实际上新闻上令你专注哪呢？
同时，世界各地有关无人驾驶的意外新闻，骇人听闻，令人知道技术并非经常都安全，因此，我的结论是：无人驾驶在「什么场景当前可落地」才是最重要的。成立UDI，我定了一句口号「攀登珠峰，沿途下蛋」，技术要登上最高峰，实用落地能力如沿途下蛋。
现时，各国无人驾驶技术的应用集中在L4级别，即有条件无人驾驶，例如车速设上限、行驶区域路线较固定的应用等，原因是交通场景复杂多变，无人车要攀升至L5级，即不设车速及路线限制，可在任何条件下自动行驶，并不轻易。
创业目标：攀登珠峰，沿途下蛋
锁定「攀登珠峰，沿途下蛋」的目标，UDI在成立至今，一直针对L4级别开拓园区智能无人物流系统，因为没有法规问题，安全可控，可形成规模销售收入，跟工业物流系统深度合作，使我们易于积累定单的实际运作经验，其他同期项目包括：无人车零售、无人清扫等。预计来年至年，UDI开发区域无人物流系统，于公开道路L4低速载物，降低物流成本，形成供应系统，制造超大规模销售收入，另外发展半公开道路L4低速载人系统，而其他项目则开发无人巡逻安防；预计到年，城市无人物流系统正式成形，公开道路L4高速载物系统及高速公路L4载物，配合大需求的物流产业蓬勃发展；至于公开道路L4高速载人系统，关系到法规的支持，如没有相关的法规定立，一旦发生事故，整个无人车发展将受到毁灭性的打击。因此，UDI集中投资在低速载物无人车的研发。至于L5级别自动驾驶，大规模智能物流、Robottaxi的实现，仍需以十年计的时间去发展和达成。
实现多面向的应用
目前，UDI无人车已应用至多个产业板块，包括：机场、仓储企业、大学城、住宅区、产业园、生产厂区、物流企业、码头等；其中，无人车系统带动工业物运输4.0，从人手配送升级至自动化配送，运行公里已达数十万，从经营大型工业园区的客户的经验所得，无人车的ROI（投资回本期）仅一至一年半，UDI提供的方案包括行车的调度平台、可跟ERP（企业资源管理系统）对接以及标准制定，还有5G应用，实时管控。而跟我们合作的快递公司，亦成功将快递人手下调至过去的三分之一，无人车自动派件服务更将人员降至0。其他具代表性的应用项目，还包括企业使用一台无人车清扫，效率相当于五名清洁工的效率，在自动化码头的增益基础上，我们成功协助自动化港口降低了建设成本共五千万，以及后续使用成本，另有各类通勤车，已运作一年半。
无人系统模块技术结构
无人系统的核心技术结构，集中在「系统化算化核心模块」，当中分为三个重点：
（一）感知系统－－由传感器技术与产品支持
（二）决策与预测系统－－由算力及芯片化方案支持
（三）规划与控制－－由车身技术支持
1.感知系统
将物理世界的信号通过传感器传达至无人车系统，再将这些数字信息提升至可认知的层次，如记忆、理解、规划、决策等。UDI开发的感知系统，从六方面搜集道路上的信息：
1.1日夜感知能力－－建基于视觉，跨天气、融合夜视的实时感知系统，足够支撑大范围高精密度的应用。
1.2多目视觉惯导融合系统－－基于多目视觉与惯导融合，能实时建图定位，将光线变化的影响减至最低，采用单CPU低运算开销，同样支撑大范围高精密度的应用。
1.3实时障碍检测与预测－－实时感知及预测解算，包括检测动态及静态（如路沿）等障碍物，可大范围应用，单CPU低运算开销。
1.4实时路面语义场景分析－－路面语义分析，包括从三维到二维，或反过来从二维到三维等多种模式，单个镜头即可工作，开销低，实时响应。
1.5实时车道场景分析－－通过习次化网络实现的实时高精准度车道识别，同时为路径规划与运动规划提供参考。
1.6实时视觉场景语义分析－－针对道路场景的图片，对图像中的物体进行基于深度学习的分割，提供精密的分析数据。
1.7实时激光景语义分析－－利用激光检测关键物，深度图向三维空间，不受环境光线条件影响，不论日夜明暗都能实时检测，是目前建基于激光的关键物体检测，得到最佳结果的技术。
1.8手持及车载大范围实时建图－－以单一设备实时结合手持及车载检测，达三维建图领域最佳的结果。
1.9 路面环境可行区域检测──于三维建图基础上，再从三个不同角度检视环境，合共六个定位，基于几何解算，实时性高，不受环境光线条件影响，已在多个平台应用，动态物体检测与消除，CPU运算需求低。
1.10 视觉定位技术──采用单目视觉的全局定位，可实时应用，配合激光检测，基于紧耦合的优化算法，是极低成本的传感器方案。
1.11 三维语义感知──视觉强感知系统，具有独立的类人驾驶能力，可实时计算实时应用。
1.12 其他算法模块──红绿灯检测及识别，于室外大范围环境的成本定位导航系统，行人、路牌等关键物检测与跟踪，以及多地形机器人的导航等。
建基于以上多项感知技术，将非常复杂的空间制图，图中能显示出点、颜色、物体特征、明暗灯光之下的不同反光程度等，超越了Google街景的二维模式，提供原生三维模型及生成高清地图版本模式。
传感器技术与产品
感知系统需要优良的传感器配合，我们研发的Unity-One：多传感器融合一体化传感器，是全球首发硬件同步，且满足实时要求的传感器产品，实时帧率及全局快门，结合激光、视觉和惯导三种检测模式。此外，多传感器融合紧耦合优化，包括姿态估计、建图、定位、检测、识别、跟踪、决策合于一身，可采用激光、视觉和惯导三种检测模式。我们也会跟激光企业深度合作，基于尚未上市的下代样机，包括MEMS-LIDAR等传感器，提早布局应用场景，为新型激光传感器的应用铺路。Unity-One的摄像头与激光IMU进行深度融合与硬件同步，性能可与Waymo传感器对标，而UnityIMU的传感器采样高达20KHz，精密度高，陀螺零偏稳定性也高达每小时2度，具备优越的高冲击、高振动抑制能力，更可集成外部辅助轮速、多普勒、测距、重力梯度；当外接摄像机、激光雷达，达工业级的无延迟同步。
2.决策与预测系统
无人车系统的第二个核心技术是决策与预测系统，以规划驾驶的下一步。当中包括以下六个范畴：
2.1实时决策与动态预测──基于对动态物体的跟踪及环境的动态变化进行实时决策，利用GVO模型与RRT规划相结合，进行动态预测，以应对超车、跟车、停车等候等各情景。
2.2多信息融合技术──基于多信息融合的实时分类与决策，利用Dirchlet过程模型，与非参数化建模结合进行最优估计。
2.3车辆模型辅助的动态决策──在路径规划条件下，结合车辆的运动学模型进行最优决策，同时考虑环境中的动态及静态障碍。
2.4基于深度强化学习的决策──基于深度强化学习，通过80万步的训练实现低成本传感系统条件下的自主导航，实现从虚拟环境向真实环境的迁移学习，在无人车技术的研究中，我们是最早将深度学习应用在端对端场合中的案例。
2.5三维场景预测──深度强化学习与传统的滤波器结合，把传统每秒20帧提高到帧，较传统技术高倍。
2.6多机任务分配──此技术协助同时有多台无人车，以及不同目的地如仓储的场景，按照多个目标分配及决策出最有效率的方案。
为了增加决策与预测系统的精密度，我们从大规模的虚拟测试中收集数据，当中包括无人车对不同天气，如雨、晴转阴、日转夜的不同反应，仿真实安排突发事件，如不依交通灯过路的行人等，强化系统快速运算及决策的准确度。
算力及芯片化方案
在工控机与GPU算力分配上，我们有自家研发的ACU，另可选配Tx2，FPGA的点云算法方案，边缘计算与云计算融合等，支持决策与预测系统的流畅运作。
3.规划与控制
无人车系统的最后一个核心技术是规划与控制，包括三大范畴：
3.1三维路径规划与控制──在三维场景下流形上的路径规划与控制，实现多地形机器人的实时导航，与场景分析的结合，是领域内低速全自动导航系统的代表作。
3.2基于MPC的控制系统──实现多个复杂控制对象平台的MPC控制。
3.3基于迁移学习的强化学习──·迁移学习领域内具代表性的成果，实现虚拟环境与真实场景的互动，此技术实现了在真实车辆上进行端到端（End-toEnd）控制的实际控制系统，是领域中少数几个成功案例之一。
车身技术
建立了优质的核心技术，最后还得由一台设备、电控、传感交换完善的无人车，才能真正实现无人驾驶的目标。UDI现已设有量产产线，并特别为无人车开发了5G低速无人车测试场地，内有50种测试场景。我曾服务于我国第一代燃料电池车「超越二号」和「超越三号」，负责ECU及BMS系统软硬件系统设计与调试，服务过第一代无人公交车阿尔法巴控制系统。加上之前的创业和科研经历，为我在复杂机电系统设计等方面积累了丰富的产品化经验，研制出时速达40km/h的无人车，是目前低速无人车最高速的成品。
结合云端 全国应用
要把无人车跟使用者整合起来，云端是当中的桥梁。从叫车APP到自动或手动装车，经由云端（Cloud-end）管理，驾驶过程中的安全，由远程监控及辅助无人车，有条件地实现全流程无人化。
UDI无人车的应用已遍及中国多个城市，包括深圳科技园的小型无人车，顺丰采用的快递无人车，苏州的疫情消毒喷灌无人车，以及临淄的零售用无人车和物流无人车等。根据我们在产业园区的实践经验，人们由憧憬或害怕无人驾驶，只是源于不了解。直至无人车在园区内行走，路上总有好奇的员工前来测验无人车的反应，运作一段时间后，园区内的人都习以为常，适应了无人车是日常的一部分；过程正好是未来无人车技术普及化的缩影。
关于香港科大EMBA｜中英双语课程
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