过了大概十分钟，台下的众人基本上都熟悉的投射屏幕的操作。

秦简开始讲课：

“自动驾驶技术是硬件与软件的紧密结合，在硬件方面核心设备主要为超声雷达，摄像头，毫米波雷达，激光雷达，固态雷达，还有多传感器，在软件方面就是自动驾驶决策系统，通俗的来说就是自动驾驶算法，这个算法主要分为规则算法与深度学习算法，

规则算法通过人为定义行驶规则的方式帮助车辆进行决策，这种算法决策的正确性很低，容易出现误判，同时随着场景的复杂度增加算法的规模会变的非常的庞大，很容易出现冗余的情况，而且在复杂行驶环境下性能很难进行大幅度的提升，是以多用于简单的场景，

而深度算法就是通过深度学习实现对复杂场景的处理，在经过大量的数据训练后可以大大的提高系统决策的正确性，并且简化了决策系统的结构，但是这种方式同样存在可解释性差，调整性较差的缺点，而且训练的结果有很大的不确定性，

是以自动驾驶决策系统会把规则算法和深度学习算法相结合，这样在顶层可以对简单的场景进行规则定义进行场景遍历，在底层使用深度学习算法对复杂的具体的场景进行深度的训练，两种算法的结合可以最大程度上提高决策系统的准确性与稳定性。”

台下众人听的都很认真，秦简继续道：

“硬件上的技术，我们会留到后期来讲，今天我们先来讲一下决策系统，不管是规则算法还是深度学习算，他们都是为了解决三个问题，

感知，规划，与控制，

感知是指决策系统对环境的感知能力，通过硬件反馈的数据可以快速的判断当前所处的环境状态，比如说行人，障碍物，斑马线，红路灯，等各种道路标识。

规划是指决策系统对到达目的地所做的各种决策，包括路径的规划，行驶的规划，安全的规划，动作的规划，以及避障的规划，规划的目的就是为了确保车辆可以安全的到达目的地。

控制指的是决策系统对于车辆的精准控制，它他会对比车辆当前的状态与预期的状态，以输出具体的控制动作，

这三层就是我们需要具体进行实现的。

对于决策系统来说……

”

秦简对自动驾驶技术讲的很细，对于这些外围的技术，秦简并没有隐藏的想法，自动驾驶技术是一门非常复杂的技术，不是算法写出来之后就万事大吉了，而是需要进行大量的数据训练，这才能有一个可以拿出来使用的算法，而秦简不可能把大量的时间用在数据集的训练上，以后这些事情都得交给这些技术人员来进行，是以秦简就得让他们有最基础的知识，不然的话他们根本就没有办法进行算法的训练，当然，对于核心的算法，秦简是不会拿出来讲的。

接下来的日子，秦简每天都会给他们上课，同时让他们做各种各样的算法训练，俨然成了一位严厉的老师。

这些技术人员每天也都拿出吃奶劲学习，吸收秦简教给他们的东西，虽然这些知识在秦简这里只是一些外围的知识，但是对于他们来说却是当前世界上最先进的自动驾驶算法，他们如饥似渴的学习着，对于秦简布置的作业都会认真的完成，很多人都是每天练习到很晚才睡觉，如果不是秦简一在的强调必须要保证充足的随眠时间，很多人每天就只睡四五个小时。

秦简对于这些人的学习态度很满意，他教起来也更加的带劲了。

这天秦简刚上完课，手机响了，秦简看了下是赵月英的电话，当即接通。

赵月英的声音传来：“秦简，你在公司吗？”

秦简回答道：“在，什么事？”