原标题：陆领科技邢舟：智慧城市赋能开辟自动驾驶普及新路径
得益于政府政策的大力推动、公路基础设施建设的全面提速、新兴企业的相继涌现，中国自动驾驶产业无论在核心技术还是在场景应用层面都在快速蝶变，正在成为全球自动驾驶创新中心。来自中国的实践成果，都将为全球自动驾驶产业发展贡献宝贵经验。
9月29日，美国移动出行（Mobility）行业盛会MOVE America在奥斯汀落下帷幕。大会以“MOBILITY RE-IMAGINED（移动重构想象）”为主题，聚集全球超过500家包括车企巨头、移动出行服务商、物流企业、新兴企业等公司的高管、分析师和技术专家，共话移动出行产业的颠覆性技术创新与应用，及其为社会经济带来的新一轮变革、机遇和深远影响。
随着中国自动驾驶产业的不断壮大，华人创新企业在全球舞台上也开始扮演着越来越重要的角色。本届MOVE America上，除了通用、日产、戴姆勒、福特、奥迪、沃尔沃、Uber等全球知名企业，一些新型创业科技企业也受到邀请，ROMAN ROADS（陆领科技）、图森未来和禾赛科技也应邀出席。ROMAN ROADS（陆领科技）创始人，CEO邢舟博士受邀进行了分享，与交通出行的各行代表展开了跨行业的创新思想碰撞，共同为全球移动出行、智能交通领域的未来发展方向建言献策。
ROMAN ROADS（陆领科技）创始人、CEO 邢舟博士
邢舟博士在大会中发表了《利用智慧城市构建协同、高效的智能学习系统》主题演讲。他通过分析人类和AI在驾驶行为上的差异，介绍了实现高级别自动驾驶普及面临的瓶颈和挑战，并提出以智慧城市赋能自动驾驶的全新路径。作为专注解决AI逻辑推理能力的初创科技公司，ROMAN ROADS（陆领科技）拥有在人工智能和数据分析领域丰富经验的科学家、工程师专家团队，专注于让人工智能、机器人更好地理解人类行为，打造以“机器模仿人类学习”为核心的城市端智能解决方案。
得益于AI感知技术的突破，L2级自动驾驶技术已经得到了广泛的商用落地，但对于更高级别自动驾驶的实现，仍面临经济成本高、效率低下、安全性不足等问题，很难解决实际道路中很多复杂和极端场景挑战。对此邢舟博士表示，人类的决策能力和AI在驾驶行为上的差异，是这些问题产生的根本。他介绍，ROMAN ROADS（陆领科技）通过对海量驾驶行为的统计发现，在同样的行驶速度下，自动驾驶或高级辅助驾驶系统自主做出超车、并线、刹停等决策，往往需要比人类驾驶员多花费2~3秒甚至更长时间。而当车辆遇到转弯处会车等交互问题时，人类驾驶员往往可以通过眼神、手势交流形成默契，但自动驾驶系统之间并不具备这样的交互能力，做出合理判断同样需要更多时间。
自动驾驶车辆的决策能力还达不到人类智能水平，一方面是因为当前的AI尚未能完全学习和掌握人类的驾驶经验和习惯，从而导致了决策时间的增加；另一方面也存在因视觉、毫米波雷达、激光雷达等不同传感器之间的感知信息产生冲突，进而导致决策延迟或决策错误。邢舟博士指出，这不仅是当前单车智能最难解决的棘手问题，往往也是当前很多自动驾驶车辆造成交通事故的主要原因。
得益于政府政策的大力推动、公路基础设施建设的全面提速、新兴企业的相继涌现，中国自动驾驶产业无论在核心技术还是在场景应用层面都在快速蝶变，正在成为全球自动驾驶创新中心。来自中国的实践成果，都将为全球自动驾驶产业发展贡献宝贵经验。
9月29日，美国移动出行（Mobility）行业盛会MOVE America在奥斯汀落下帷幕。大会以“MOBILITY RE-IMAGINED（移动重构想象）”为主题，聚集全球超过500家包括车企巨头、移动出行服务商、物流企业、新兴企业等公司的高管、分析师和技术专家，共话移动出行产业的颠覆性技术创新与应用，及其为社会经济带来的新一轮变革、机遇和深远影响。
随着中国自动驾驶产业的不断壮大，华人创新企业在全球舞台上也开始扮演着越来越重要的角色。本届MOVE America上，除了通用、日产、戴姆勒、福特、奥迪、沃尔沃、Uber等全球知名企业，一些新型创业科技企业也受到邀请，ROMAN ROADS（陆领科技）、图森未来和禾赛科技也应邀出席。ROMAN ROADS（陆领科技）创始人，CEO邢舟博士受邀进行了分享，与交通出行的各行代表展开了跨行业的创新思想碰撞，共同为全球移动出行、智能交通领域的未来发展方向建言献策。
ROMAN ROADS（陆领科技）创始人、CEO 邢舟博士
邢舟博士在大会中发表了《利用智慧城市构建协同、高效的智能学习系统》主题演讲。他通过分析人类和AI在驾驶行为上的差异，介绍了实现高级别自动驾驶普及面临的瓶颈和挑战，并提出以智慧城市赋能自动驾驶的全新路径。作为专注解决AI逻辑推理能力的初创科技公司，ROMAN ROADS（陆领科技）拥有在人工智能和数据分析领域丰富经验的科学家、工程师专家团队，专注于让人工智能、机器人更好地理解人类行为，打造以“机器模仿人类学习”为核心的城市端智能解决方案。
得益于AI感知技术的突破，L2级自动驾驶技术已经得到了广泛的商用落地，但对于更高级别自动驾驶的实现，仍面临经济成本高、效率低下、安全性不足等问题，很难解决实际道路中很多复杂和极端场景挑战。对此邢舟博士表示，人类的决策能力和AI在驾驶行为上的差异，是这些问题产生的根本。他介绍，ROMAN ROADS（陆领科技）通过对海量驾驶行为的统计发现，在同样的行驶速度下，自动驾驶或高级辅助驾驶系统自主做出超车、并线、刹停等决策，往往需要比人类驾驶员多花费2~3秒甚至更长时间。而当车辆遇到转弯处会车等交互问题时，人类驾驶员往往可以通过眼神、手势交流形成默契，但自动驾驶系统之间并不具备这样的交互能力，做出合理判断同样需要更多时间。
自动驾驶车辆的决策能力还达不到人类智能水平，一方面是因为当前的AI尚未能完全学习和掌握人类的驾驶经验和习惯，从而导致了决策时间的增加；另一方面也存在因视觉、毫米波雷达、激光雷达等不同传感器之间的感知信息产生冲突，进而导致决策延迟或决策错误。邢舟博士指出，这不仅是当前单车智能最难解决的棘手问题，往往也是当前很多自动驾驶车辆造成交通事故的主要原因。
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