汽车氪讯，2017年6月15日，在国家会议中心举办的全球无人驾驶大会上，千寻牛劲飞分享了对于高精度定位的一些行业研究。
今天主题是无人驾驶，其实在无人驾驶中，最重要的是高精度的定位能力。我想给大家介绍一下，千寻在这方面所做的一些工作。千寻其实是一家非常年轻的公司，是在2015年8月18号成立，中兵和阿里巴巴各自投资10个亿设立了这么一家公司，这家公司主要做高精度的服务，下面我介绍下这方面的工作。
那么谈到这个定位呢，这张图是我自己亲身的一个经历，这是去年10月份的晚上，在上海的长江隧桥，它既有这个隧道，也有跨江的桥梁，所以你能看得到它很有意思，它非常堵，但是隧道里面是绿色的，表明是畅通的。但实际上它是和是一样拥堵的红色，之所以显示这样，其实是因为它用的GPS的速度和方向信息，在隧道中没有，它就认为是畅通的。这就是我们定位的一个现状，在这个现状面前，其实我们对它有很多要求。
前段时间重庆刚开通了一个叫八地的立交桥，就是它有八个方向，它有五层，所以你在这里面没有走对的话，可能就成了重庆一日游了，五层这个东西区分出来还常不容易的，地图到那里面可能就少了。现在对精度要求越来越高，这个其实我们平时打车的时候都深有体会的，经常在地图上看这两个点几乎常近了，大概不过是几十米的距离，但其实就是看不到对方，我们说是世界上最遥远的距离其实不是说地图上很远，而是说地图上我能看到你但是我却找不到你。
这个“车态”的信息越来越重要，我们说不管是搞自动驾驶，还是搞无人机，这个车态的信息越来越重要，在这样一个需求和现状算是矛盾和冲突的情况下，千寻要做的工作相对来说很简单，就使得定位能力要做到更快速，更精准以及更加智能：
更快速，我不知道大家有没有这个体验，如果在过去用手机或是用车载的时候，定位的图标经常在闪，其实它是在进行一个收集的过程，这个过程短则几十秒，长则一两分钟，这个其实是里面缺少一个服务，可以让定位更快速，这个服务在千寻、谷歌、苹果、诺基亚等少数公司都提供。第二个我们说更快速可能是在适配方面，我们知道要适配一个传感器，适配一个型号的时候，其实常常要花好几个月的时间，我们现在努力让它缩短到几天的几个时间，我在传感器领域的时候我会说我们做的一些工作。
更精准，我们做定位需要多种手段，就像是做无人驾驶一样，它需要的不可能是一种传感器，一类型的传感器，做定位也是一样，做定位以前使用的GNSS，GNSS就像是一个之眼一样，可以精确的知道们我们的绝对。后面慢慢用的最多是传感器，传感器我们知道的最多的是IUBU、陀螺仪、加速器等。
讲无人驾驶是离不开视觉的。视觉对辅助定位和精准定位是很有帮助的，在卫星定位方面千寻有独到的优势。千寻承接了全国北斗增强网这么一个基础的国家的项目建设，到去年我们已经建成了1400多个地面的基准站，由这些基准站实时的接收卫星以及空气大气电离层对流层的这些数据，经过统一平台计算后，我们会计算出来定位里面误差的信息发给终端，终端做改正，然后就达到精准定位的目的。所以这个我说的大致的原理，千寻依托这1000多个基准站，加上分布式云计算，我们把误差的改正数据发到终端，最高我们可以达到毫米级的精度，我们也提供亚米级以及厘米级然后毫米级的精度。这个GNS我们这套系统是支持多模多频的，不仅是GLONASS,GPS,也包括北斗,后面我们还会支持伽利略。为了满足大批量大规模用户的接入，我们其实有十万个这种的虚拟点，每一个点可以接入相对应的所在的终端服务，这里面红色的点表示每一个基站，它对比亚米级的精度几乎可以全国覆盖，只是阿里应该还没有覆盖，厘米级的精度全国东部沿海十七个省份是已经全覆盖了，其它的省份在省会的重要城市也覆盖了，那我们这个图是漫游的，它只需要一个账号，如果有搞测绘的同事，原来测绘每个省份需要一个账号，不能做成无缝的漫游，坐标的框架都不太一样。依托于GNS可以解决很大的精准定位的问题，特别是在开阔的下面。
我刚才讲的第一页的手机的截图，其实使用传感器拍摄的，那我们的传感器和其它地方不太一样的地方是首先让它在线，其次让它具备一个学习的能力，下面有一张图，最是传感器的一些型号， iPhone6有14种传感器，iPhone7、8的传感器就更多了，这里面是有很多算法的，我们看到的下面是涉及到很多云端的算法。
第三个就是视觉，目前我们也是刚刚开始，特别是在城市里面，在上海生活就知道，其实是有传感器的，传感器其实就像是盲人摸象，它收到一个输入，剩下的就进行推理径，它就像是一个盲人一样，可能时间越长，摸出来的偏差推理的偏差就会越大。比如说最简单的在城市里面上下高架的一个视觉，其实到目前为止，也不能很好解决，特别是在高楼林立的地方，它是有一个多径的效应，多径算是一个世界性的难题，多径指的就是楼宇、建筑物，包括桥梁、树木、水面，它都会有反射，反射接收来的信号，和卫星接收的信号是不一样的，所以它在上下高架的识别车道识别会有影响。车道识别其实我们做的并不是ADS或是自动驾驶方面的车道保持、车道偏移、车道预警等等，我们关注的是你是在第几个车道，行驶的马是有几个车道，我们还是关注在定位这一块，如果你应该在第四个车道，通过视觉知道你在第二个车道，即使GPS的信号已经偏移出去了，我们依然会把它纠正回来。所以我们做视觉的标题是做辅助定位，不会做关于安全、舒适方面的工作。
大家不用争论，只是说什么时间以什么样的方式影响你所在的行业，就像是原来的互联网一样，现在不管大家从事哪一行哪一业，其实都是离不开互联网的。将来人工智能也一样，只不过随着行业的特性，成熟度、时机不一样，首先我们认为，我们做的这个事情是应该让他更智能化，更智能化除了我介绍的我们之前做的工作以外，更多的是建设人工智能的方法，第一，服务在线，在线就是生命的开始，其实只有在线了以后才有我们所谓的数据，才有我们算法，才可能有更好的服务。第二，我们尽可能的收集数据，像这种数据、算法、云计算，这样几者的关系，我相信很多人已经清楚了它们的角色，这里我就不过多介绍了。
我还回到刚才我手机的截图，其实这个可以很好的解决，如果你可以更好地利用大家手机传感器所上传的一些数据，照样可以把那片绿色变成红色，至少它不是绿色的。最后一点，智能一定要有进化，因为个体它再强大，再武装到牙齿，我觉得它仅仅是一个小的的，一个体的只能，但是如果真正具备这个智慧，确实要靠一个群体，我们现在做的工作都会从个体智能到群体智慧的迁移。我们在这个方面也做了一些工作，也是刚刚开始，这里是传感器优化所用的一些方法，我们会有大概36个参数，我们会采集很多样的数据，完了以后把采集的数据包括场景、规则、配置等等把它放到算法优化平台里面去跑，算出来一个最佳的参数，原来都是在有限的数据有限的场景下面，算法都是根据经验调试，其实不一定是最优，其实最优是要经过训练，经过学习，样本集里面的最优，它很难做到更大范围的，所以我们做出最优参数，发现它有百分之十到三十的算法的提升。（汽车氪报道，如有转载请备注出处）
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