8月24日，由腾讯汽车联手创新港举办的2017全球汽车AI大会在上海正式拉开大幕，30余位来自全球顶尖科技公司、汽车企业的高层以及国内外学术专家齐聚上海，共同为AI技术与汽车产业的未来建言献策。
在主题为“汽车价值重塑”的互动研讨环节中，腾讯杰出科学家贾佳亚表示，现在计算机视觉的发展是非?？斓模窃诤芏嗍焙蛴捎谑泳醯木窒扌缘贾履悴换岷芸炫斜鸪隼辞懊媸鞘裁炊?，这个时候还是需要雷达的。
此外，贾佳亚认为，不管计算机视觉发展到多高的识别准确率，还是希望能够有一个冗余的系统帮助大家。
以下为发言实录：
董扬（点击查看最新人物消息） ：你认为图象识别技术能实现最高级别的自动驾驶功能码？未来会不会不需要激光雷达作为辅助了？
贾佳亚：我觉得这是一个很好的问题，我现在所在的是腾讯优图，我们应该算是国内比较顶尖的做计算机视觉的团体，大概有超过100个同事在做这个事情。在自然图像的识别上面到什么样的地步？在现在可以实现在自然图像上面超过1000个类别的完整的物体识别，这1000个类别不仅是像人和车的类别，中间有很小的分别，比如说在车内视角看到人的驾驶，在窗外视角是什么，以及上帝视角看到的是监控的状态。在监控的设备里面把所有视角输入到电脑之后，可以实现对所有品牌型号的细分，甚至哪个年代，车型到底是经过多少次的事故，可能有大概的估计，我们都可以做到这样的地步。现在尤其是计算机视觉的发展是非?？斓?。
刚才的问题很好，这个识别到了一定地步比如现在的地步或者再过五年是不是可以完全替代雷达类的装置呢？这个故事本身就是由特斯拉讲起的，特斯拉一直在AutoPilot里面应该应该是image主导的，特斯拉的系统存在一个缺陷，当你识别一个物体的时候，比如前面一个纯白的车，而且是很大的车，它不知道是房子还是车的形象。在很多时候由于视觉的局限性导致你不会很快判别出来前面是什么东西，这个时候还是需要雷达的。这是为什么在AutoPilot 2现在大部分还是以NVIDIA这套系统作为主导的，image作为辅助帮你判断周围的环境，我觉得这样的方法是对的。不管计算机视觉发展到多高的识别准确率，还是希望能够不断有像刚才说的有冗余的系统帮助大家。
以后怎么办呢？现在我觉得L1到L4是人车驾驶的分类，我自己的看法是对人的道路交通的分类可以有更加长远的。比如先说在20年之内实现的是什么？实现的是人驾驶和车驾驶混合的道路状况。在这种道路状况下，我相信不会有一个单一的系统来取代人的驾驶习惯。但是我相信如果实现到刚才您说的那样，如果哪一天已经有法律禁止人去开车的话，只有自动驾驶的时候这个状况会好多。我们就在车前和车尾装一个摄像头，加上车内的就可以达到自动驾驶的情况，这是我的看法，也是长远和近期的分别。
