以下為鄭南寧教授演講內容：

　　從人的認知角度重新定義自主駕駛

　　我們人在開車的時候，實際上是有一個選擇性注意的，也就是說，無論車外的場景怎么千變萬化，但是我們人首先是要找哪些地方可以行駛，哪些地方不可以行駛。

　　也就是說，車外狀態是無限狀態空間，但我們要把車外的無限狀態空間抽象成可描述的“0、1”的狀態。要實現這一基本目的，就要從人的認知角度重新定義自主駕駛。

　　這是2002年，我們研發的思源1號無人駕駛智能車。

　　到2005年，當時我們雄心勃勃，認為在校園里面可以跑了，它就可以上路了。實際上駛出校門，情況就完全不一樣了。

　　我們當時制定了一個“新絲綢之路挑戰”的計劃。

　　這是當年在學校的四大發明廣場出征的照片（如上圖）。選擇從西安行駛到敦煌，其目的一是在實際的交通場景中驗證我們的系統，二是為研究工作采集更多的真實交通環境的數據，總距離1700多公里。

　　但是出了校門以后，大多數時間需要人工干預，是人在開，只是在沙漠的道路上，幾乎沒有來往的車輛和行人，交通場景相當簡單，這個無人車才能平穩緩慢地行駛。

　　上述介紹的是12年前的研究工作。 從2000年初以來，我們始終堅持在這個方向，從基礎研究到關鍵技術不斷地向前發展。

　　這是2016年在一個比較復雜的環境中進一步驗證我們研究的基本模型，這是在非結構化的道路來驗證無人車的控制系統。當時后面還有一個裁判車，裁判車遇到這種路面情況要不斷地換檔，適應路況，有時候就陷在泥路上，但是這輛無人車可以平穩的行駛，也就是說，它的感知和控制是適應這樣環境的。

　　我們再來看一下夸父號無人車在城市交通環境中的表現。當然這個交通場景也并不復雜，它還可以超車，可以實現一個非常平穩的拐彎。我們再來看一下在GPS信號缺失的情況下，無人車如何找出地下車庫的出口。

　　從2016年進展來看，2005年我們的無人車就是一只“丑小鴨”，許多科學研究工作就是這樣，總是從一步一步的走向更加完善的階段。

　　盡管我們看到夸父號可以在城市道路上行駛，也可以從車庫里出來，但是面對更為復雜交通環境的情況，它沒有辦法作出可靠的響應和判斷。

　　這里給出的是城市中復雜交通場景的情況，我們可以看到在這些無交通指示路口、環島路口，還有交通指示復雜的狀況，各種車輛的行駛的不同狀態，無人車無法在這些環境做到準確的判斷。那么人是怎么判斷的？

　　這個場景有行人，有非機動車，也有機動車，我們看一看它的狀態是怎么形成的。十字路口的交通場景是不可預測的，但是每個OBJECT相互關聯形成一個穩定的系統，這里就反映出，人在這些場景中能夠迅速的理解和判斷各個對象之間的關聯性，而無人車也必須要能夠抽象和表述這種關聯性才能做出準確的判斷。