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7 月 9 日，由 CCF 中國計算機學會主辦、雷鋒網與香港中文大學（深圳）共同承辦的第二屆 CCF-GAIR 全球人工智能與機器人峰會進入最后一天的議程。當天下午，速騰聚創 CEO 邱純鑫為大會帶來了題為《LiDAR - More Than What You See》的演講。
邱純鑫，哈爾濱工業大學控制科學方向博士，移動機器人環境感知技術專家。曾在JFR(Journal of Field Robotics)等國際頂級機器人刊物上發表多篇論文，完成過包括國家自然科學基金在內的多個機器人相關項目的研發工作。2014年創辦深圳速騰聚創(RoboSense)，開發用于自動駕駛領域的高端激光雷達技術，目前該公司已經成為國內激光雷達技術領域的先行者。
邱純鑫首先簡單介紹了激光雷達在整個自動駕駛技術中的定位，即一款不可或缺的重要傳感器。他表示，在目前的自動駕駛技術中，主要有三種探測方案：
毫米波雷達；
攝像頭；
激光雷達。
其中毫米波雷達因為低分辨率的原因，所以目前主要用于障礙物識別。而攝像頭由于易受光照影響，很難形成周邊的物體精確的三維建模，所以用得比較多的是障礙物的分類和跟蹤。而激光雷達受光照影響小，它輸出的是包括物體三維坐標和激光反射強度在內的四組信息（即所謂點云數據），因此可以得到物體精確的三維建模。
這三種傳感器各有長短，就像邱純鑫強調的：“目前這三種傳感器不是誰替代誰的關系，而是相互補充的關系”。
邱純鑫表示，目前激光雷達的應用主要集中在以下幾個方面：
實時定位；
生成高精度地圖；
障礙物的檢測和分類；
動態物體跟蹤；
這些應用都得益于激光雷達獨特的點云數據。
例如，由點云集成得到的高精度地圖，當車輛在 GPS 信號覆蓋不好的地方，就可以通過實時采集的點云數據和云端地圖比對，精確定位此時的車輛位置，這對于傳統 GPS/IMU 定位方案是一種重要的補充。
其次，還是因為點云的三維識別與攝像頭識別相比不依賴光照，且計算量小，空間定位精度高，也是一種非常重要的障礙物檢測方法。
邱純鑫認為，目前來講激光雷達還是一款比較新的傳感技術，量產低，成本高，而且和攝像頭技術相比，無論在研發投入還是曝光率上都不在一個數量級，因此業界普遍存在重復造輪子的現象，這使得激光雷達無法發揮全部的潛力。
他說，未來無論是速騰聚創還是整個激光雷達行業，發展趨勢都應該是向著軟硬件相互結合、低成本、可量產化的方向努力。近期，速騰團隊的普羅米修斯計劃正是為了達成這一目標而提出，他希望通過這一計劃，與行業內的伙伴分享技術和數據，推動激光雷達技術更快更好地向前發展。
更多詳細的演講內容參見雷鋒網后續的深度報道。
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