一直以来，自动驾驶在事故与安全之间徘徊。

今年3月18日晚, Uber自动驾驶汽车在亚利桑那州坦佩市（Tempe）撞死了一名横穿马路的行人，死者是一名49岁的妇女。后经调查，为驾驶员注意力不集中，自动驾驶系统失效造成，uber遂停止自动驾驶测试。

几乎同一时间，美国加州一名男子驾驶Model X撞上高速公路隔离带，当时车辆处于“自动驾驶状态”，并且在撞击后起火燃烧，司机在被送到医院后死亡。

特斯拉的事故并非一起，这也间接导致本月特斯拉从公司网站的订单页面中撤回了长期宣传的“全自动驾驶”选项，马斯克表示：“全自动驾驶”这个选项在公司准备好推出全自动驾驶功能之前不会再出现菜单中，但将会在“菜单外”临时提供。

马斯克认为，全自动驾驶选项会让客户“产生太多混淆”，无法保证驾驶员处在时刻关注路面并及时接管的状态。

香港应用科学研究院杨美基表示：自动驾驶受限于感知、深度学习、处理器性能等多种因素，短期内技术还难以成熟，而通过高速的通讯连接技术，可以弥补端的智能化不足的问题。

杨美基于2016年1月出任应科院首席科技总监。在加入应科院之前，他于台湾积体电路制造公司和IBM研究院担任管理要职。

杨博士拥有美国麻省大学的电机及电子工程博士学位，以及麻省理工斯隆管理学院的工商管理硕士学位。

重科研，近公益

香港应用科技研究院有限公司（应科院）由香港特别行政区政府于2000年成立，应科院的主要科技研发领域由通讯技术、电子元件、混和信号系统晶片、先进数码系统、光电子、信息安全与数据科学及智能软件与系统七个技术部门构成。

杨美基表示，应科院注重科研技术的应用，同时因为是由政府组织成立，因此商业气息不浓，公益性和科研信性占主导。这也是为什么有很多的公司愿意同其进行合作的原因。

在视觉识别、深度学习方面，研究院进行了探索，对不同神经网络进行了训练。现有的神经网络对目标的识别，还处于不断发展升级的阶段。

在实验室中，训练的模型对目标识别效果不错，但在实际应用中，往往需要针对细分领域进行不同的精简。目的是做到在网络模型成倍数减小的情况下，识别效果不会发生太大变化。

尤其是在嵌入式端，低功耗低时延更被看重。应科院在自动驾驶领域，也进行了研究和尝试，自动驾驶需要更强的处理器来运行深度学习的网络，但同时具备低功耗，高算力的处理器，还没有。

为了让深度学习网络性能更优，深度学习的算法芯片化是行业共识。杨美基认为，FPGA和ASIC是当下的两种方向。

但由于深度学习网络不断发生变化，FPGA能够更容易适应灵活多变的算法，因此，目前的深度学习应用，落地的方式选择FPGA的较多。

更看好C-V2X

诚如此，自动驾驶目前的技术距离成熟还有相当的距离，因此应科院在另外一个方向上进行了探索——新一代通讯网络（NGN）。

杨美基表示，应科院已经跟内地政府已经企业进行了深入合作，比如同华为一起在江苏无锡做了无线通信的车联网演示。

通过在道路两侧安装通讯设备，汽车就可以提前预知超视距的道路状况，以及路口行人通过的情况，通过路基设备跟车辆之间的通讯，解决了自动驾驶端感知和智能的不足。

接下来，应科院还会同华为在欧洲进行一些车联网应用的展示。

相比于自动驾驶端的智能提升，依靠C-V2X能够帮助车辆更精准的感知交通信息，且这种方式的实现路径明显比前者来的更为快速和现实。也因此，杨美基对未来几年C-V2X行业的发展抱有较大的期待。

C-V2X车联网发展的基础，是高速通讯网络，当下业内都以5G为方向。由于汽车行业的特殊性，对网络通讯的要求严苛，主要的性能指标是低时延、高流量。

围绕4G / 5G 基站、路测终端和车载终端，有非常多的工作要做，才能解决达到这个目标。应科院致力于研究，开发和商业化5G和5G无线系统的尖端通信技术和解决方案，希望能解决5G通讯的问题。