由《中国汽车报》与广州智能网联汽车示范区运营中心联合推出的“智能网联汽车精品课”第十二周（10.12-10.18）课表来啦！

此前，我们的精品课讨论了如何评估智能网联汽车安全性以及目前大家都看好的商业化落地场景之一——Robotaxi。本周，我们将继续学习高级别智能网联汽车的其他商业化落地场景，这一场景更有希望尽早实现大规模的产业化。

10月12日晚8:00

曹恺：封闭园区环境下自动驾驶的量产应用实践

智能网联汽车所使用的环境越复杂，对传感器、决策系统和执行系统的要求就越高，单从运行场景来看的话，封闭园区内的车辆相对更容易实现高级别自动驾驶技术的量产。因此，这也成为了东风汽车重点布局的一个领域。

在东风汽车看来，在工业和科技大型园区、郊外社区、乡村、观光旅游、智慧城镇(如：雄安新区、长江新城等)地区，不仅道路环境相对简单、人员流量较少，而且具备移动出行服务的刚需，非常适合开展自动驾驶载人或载物运输。为了更好地在这一领域开展研发和布局工作，东风汽车技术中心成立了Sharing-VANBusinessUnit（简称SV-BU）项目组，希望提供全方位汽车产品和出行服务的多交通模式整体解决方案。10月12日，东风汽车公司技术中心SV-BU首席技术官曹恺将在以《封闭园区环境下自动驾驶的量产应用实践》为主题的演讲中，专门就封闭园区的市场环境、应用实践以及S-city解决方案等内容，分享他们的探索与实践，感兴趣的童鞋们，一定要准时收看哦～

曹恺，高级工程师，年武汉理工大学博士毕业，现任东风汽车公司技术中心SV-BU首席技术官，从事智能网联技术研究7年，参加多项国家重大课题研究项目，完成发明专利16项（3项授权，5项受理公开,9项代理）、实用新型专利1项（受理）、企业标准1项、软件著作权2项、论文发表10余篇，EI收录5篇，获得东风科协论文一等奖、二等奖、三等奖各1次，获得东风公司技术中心年度“杰出员工”称号、年“优秀共产党员”、年度“五四青年岗位能手”。

“目前公共交通领域均面临不同方面的痛点，例如公交或轻轨在夜间停运、定时发车、按站点停车、道路利用率低、调度运行成本较高等问题。在一些科技园区、大型商业园区或郊外住宅区等，由于地广人稀，公交频次低，站点间距远，使得交通非常不便捷。为解决这些问题，我们需要由‘计划型’供车服务，优化为‘按需型’供车服务。”

——曹恺

10月16日晚8:00

周锐：矿区自动驾驶安全与测试评价

从应用产品类型来看，商用车使用环境稍显简单，实现高级别自动驾驶的难度相对于乘用车也更小一些，如果说还有比商用车更接近无人驾驶量产的汽车产品，恐怕要算是专用车了，例如厂区和矿区的运输车等机械工程类车辆。事实上，如果站在“科技以人为本”的角度来看，矿区的无人化改造需求比其他领域更为迫切，因为这一行业极度高危、地区偏远，同时还有大量的有害气体和粉尘等，非常不适宜人工作，再加上极高的人力操作成本和矿区劳动力紧缺等问题，矿山无人运输方案可谓恰逢其时。不过，即便是拥有迫切的需求，矿区的自动驾驶技术研发也存在不少挑战和困难，需要相关企业开展诸多功能和性能的测试工作。究竟有哪些“拦路虎”阻碍着矿区自动驾驶的推进与应用？具体工作又该如何开展？想知道这些问题的答案，10月16日请锁定由深圳慧拓无限科技有限公司副总经理、慧拓智能机器有限公司研发总监周锐带来的精品课——《矿区自动驾驶安全与测试评价》。

周锐，深圳慧拓无限科技有限公司副总经理、慧拓智能机器有限公司研发总监，中科院自动化所青岛智能产业技术研究院高级工程师，中国汽车技术研究中心智能网联部客座高级专家。他毕业于德国布伦瑞克工业大学，是、、年中国智能车车未来挑战赛现场裁判领队、技术支撑组副组长，曾在德国戴姆勒公司AdvancedEngineering部门从事ADAS研发，在福特欧洲研发中心EE-Testing部门从事汽车电子测试工作，申请自动驾驶测试相关发明专利十余项，曾发表该领域sci、ei论文数篇。主要研究方向为无人车测评体系和方法，负责公司特定场景自动驾驶安全及测试，智能网联测试场地规划建设以及无人车比赛等业务。

“一方面，矿区运输行业极度高危，人力操作成本非常高，加上人口老龄化导致初代矿区员工集体面临退休，新一代劳动力的从业意愿却又比较低，造成了矿区劳动力紧缺，矿区无人化改造的需求非常迫切；另一方面，矿区是典型的Geo1类场景，适宜无人驾驶技术首先落地，也拥有足够的政策推力。从成本来看，矿区运输还拥有较高付费能力和较强付费意愿，具备无人驾驶商业化的条件。综合来看，这是一个万亿级的市场，前景广阔。”

——周锐

今年7月~10月，由《中国汽车报》与广州智能网联汽车示范区运营中心联合推出的40期“智能网联汽车精品课”将围绕“人-车-路-云-行业”五个维度展开全面系统的研讨。随着学习的不断深入，我们的精品课内容覆盖了智能网联汽车产业方方面面个各个维度，以及智能网联汽车的历史、现状与展望。想知道最新、最全的课程学习内容，请