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12月19日，一年一度的NVIDIA中国技术大会GTC 2019大会在苏州举行。 AutoX应邀作为中国自动驾驶领域的先驱，会长肖健雄教授站在舞台上发表了主题演讲。 在演讲中，肖健雄首次对外阐述了AutoX超越安全员测试运营阶段，实现无人车真正无人技术细节的方法。 2周前，路透社宣布，autox在美国加利福尼亚州正式向加利福尼亚州交通委员DMV申请了全无人驾驶执照，引起了业界的关注。
迄今为止，AutoX成为中国首家在三个一线城市拥有自动驾驶执照的公司，在取得世界第二大无人驾驶出租车执照之日，在加利福尼亚首次颁发了自动驾驶出租车RoboTaxi执照。 在中国，RoboTaxi领域的5大球员AutoX、Baidu、Pony、WeRide、Didi也陆续进入配备警卫的测试运营阶段。
除此之外，无人驾驶车要满足什么样的硬件条件才能实现完全无人驾驶呢？ 肖健雄指出“无人车要完全无人，眼、脑、车这三个要素都必须达到无人安全标准。”
第一要素是眼睛，也就是无人驾驶的传感器，必须满足驾驶标准。 目前汽车行业传感器中最不足的是汽车标准级激光雷达。 作为无人驾驶的先驱者，AutoX与世界领先的固体激光雷达制造商深入合作，为无人驾驶而设计的车辆规格级固体激光雷达。 与大疆合作的Livox系列激光雷达，能够实现竹竿、电线等极细物体的正确识别，大幅提高安全等级。 传感器在质量上不仅要达到汽车的规格水平，而且在价格上也已经降到了可以批量生产的价格。 除了主传感器以外，死角激光雷达也是无人车真正可以无人驾驶的必要条件。 AutoX采用专门针对死角设计的激光雷达，如快递创作的Bpearl、赛车的PandarQT等，实现零死角，用高线密度复盖，所有大小的物体都不会遗漏细节。
第二个要素是计算机，即无人驾驶的域控制器。 L4级无人驾驶域控制器必须同时满足计算性能和功能安全。 首先，L4无人驾驶的计算量和速度要求非常高，不仅能够执行非常复杂的AI算法，还能够实现实时性能。 特别是在中国，道路状况远比美国复杂，要求更强的计算效率才能实现安全。 例如，中国道路的行人和车辆数量远远高于美国道路，尤其是在上下班高峰期，AI需要处理更多物体的计算资源也远远高于美国道路状况系统的需求。 这可以充分强调中美道路状况差异对自动驾驶系统要求差异的影响。 AutoX独自开发了一种叫做xUrban的AI算法，专门针对中国城市的复杂道路状况。 肖健雄在演讲中展示了autox的车在深圳市中心部复杂驾驶的录像。 同时，还应保证系统的功能安全要求。 抗震、散热、接口等要求必须达到车规。 AutoX通过与Quanta和NVIDIA合作，开发出了采用Quanta的x86系统和采用NVIDIA的Pegasus II系统的结合体，达到了性能和稳定性的平衡。
第三要素是汽车，即无人车的车身要求。 首先，汽车在线系统应得到原汽车企业的正式支持。 具体来说，需要向汽车企业公式提供控制协议的DBC文件，实现真正的全面控制，包括门窗等控制。 为实现全无人值守，车辆完整的在线系统需要冗馀性，例如实现双刹车，防止单刹车故障、车辆无法停止等事故。 电源不仅需要支持L4域控制器的电力，还需要冗馀性。 由于L4处理量巨大，域控制器需要机箱液态冷却系统的支持。 关于传感器的安装，也需要得到汽车企业的支持，为了配线、固定等对车身进行相应的修正。 AutoX与众多汽车企业正式开展深入合作，得到国内主流汽车企业半数以上的正式支持。 包括上气、东风、比亚迪、长城、奇瑞、恒大国的能源。 AutoX在今年的video春季发布会上，与video携手发布了中国首个全电动自动驾驶出租车平台秦ProX。
正因为达成了这三个要素，AutoX的无人车硬件才会变得无人。
无人驾驶是自动驾驶的最高水平，也是人工智能的珠穆朗玛峰。 无人驾驶在科幻电影中存在数十年，终于将成为现实。 美国于2019年进入无人驾驶的新时代，中国将继续实现最后突破。 当然，要突破科学技术的界限，达到人类前所未有的新高度，绝非易事。 AutoX作为中国无人驾驶领域的先驱，走在前人不走的道路上，真正在科技和商业落地的“无人区”触石过河，领导着中国无人驾驶业的发展潮流。 这次AutoX再次突破技术壁垒，在实现无人驾驶的道路上更进一步，可以期待无人驾驶在中国开花的结果。
