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外媒：為什么AI能夠扭轉(zhuǎn)自動(dòng)駕駛車(chē)發(fā)展

據(jù)美國(guó)《沃頓知識(shí)在線(xiàn)》刊文，在近日硅谷舉辦的人工智能前沿大會(huì)（AI Frontiers conference）上，AI領(lǐng)域與自動(dòng)駕駛汽車(chē)團(tuán)隊(duì)的資深人士分享了有關(guān)AI時(shí)代下自動(dòng)駕駛的最新研究成果和認(rèn)知。

全文如下：

每當(dāng)人們想起自駕車(chē)，通常出現(xiàn)在腦海里的畫(huà)面是一輛無(wú)人操控的完全自動(dòng)駕駛車(chē)。然而現(xiàn)實(shí)情況比這要復(fù)雜得多：不僅僅在于汽車(chē)自動(dòng)化存在不同的等級(jí)——比如初期的巡航控制系統(tǒng)——AI也在車(chē)輛系統(tǒng)發(fā)揮作用，對(duì)于駕駛員和乘客來(lái)說(shuō)，旅途也變得更為安全。在嘈雜的環(huán)境下，AI技術(shù)甚至能夠通過(guò)讀取唇語(yǔ)使車(chē)輛判斷駕駛員的意圖。

自動(dòng)駕駛的加速競(jìng)賽

在硅谷，自動(dòng)駕駛車(chē)輛領(lǐng)域正展開(kāi)有關(guān)最佳技術(shù)研發(fā)的競(jìng)爭(zhēng)�！皩�(duì)于自動(dòng)駕駛車(chē)輛來(lái)說(shuō)，這也許是最為激動(dòng)人心的時(shí)刻。”來(lái)自賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院運(yùn)營(yíng)、信息和決策學(xué)教授Kartik Hosanagar在小組專(zhuān)題演講上說(shuō)道�！盎厥�10年前，自動(dòng)駕駛車(chē)輛的大部分工作都是在研究實(shí)驗(yàn)室和不同的教育機(jī)構(gòu)內(nèi)部完成的�！贝蠹s5年前，只有谷歌和為數(shù)不多的公司對(duì)自動(dòng)駕駛車(chē)輛進(jìn)行測(cè)試�！岸�今天，自��(dòng)駕駛車(chē)輛測(cè)試進(jìn)入熱潮。在加利福尼亞，經(jīng)授權(quán)測(cè)試并運(yùn)營(yíng)無(wú)人駕駛車(chē)輛業(yè)務(wù)的公司數(shù)量已經(jīng)達(dá)到30-50家。”他說(shuō)道。

自動(dòng)駕駛，人工智能

從全球來(lái)看，美國(guó)和中國(guó)在自動(dòng)駕駛汽車(chē)領(lǐng)域處于領(lǐng)先。盡管德國(guó)和日本以汽車(chē)制造出名，但在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域稍顯落后�！瓣P(guān)鍵的區(qū)別在于AI�！眮�(lái)自中國(guó)的無(wú)人車(chē)創(chuàng)業(yè)公司景馳科技（JingChi. ai）的聯(lián)合創(chuàng)始人韓旭說(shuō)道�！爸袊�(guó)和美國(guó)是AI技術(shù)的領(lǐng)頭羊。”在自動(dòng)駕駛規(guī)定條例上，中美也處在前沿。驅(qū)動(dòng)這一領(lǐng)域的有三大趨勢(shì)：電動(dòng)車(chē)輛的愈發(fā)普及、以Uber和Lyft等拼車(chē)服務(wù)公司為代表的共享經(jīng)濟(jì)的出現(xiàn)，以及AI技術(shù)的提升。他認(rèn)為自動(dòng)駕駛其實(shí)就是將機(jī)器人駕駛員與電動(dòng)汽車(chē)結(jié)合起來(lái)。

大多數(shù)自動(dòng)駕駛汽車(chē)公司正研發(fā)適用于Level4的技術(shù)。自動(dòng)駕駛車(chē)輛存在五個(gè)級(jí)別。Level1是最低級(jí)，典型特征是應(yīng)用多年的巡航控制系統(tǒng)。Level5是最高級(jí)，此階段車(chē)輛可實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化。Level4是稍低級(jí)別——在該高度自動(dòng)化級(jí)別下，車(chē)輛無(wú)需駕駛員干預(yù)或保持注意力，但只在專(zhuān)門(mén)封閉區(qū)域或交通環(huán)境等特定場(chǎng)景行駛。

應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的AI

英偉達(dá)自動(dòng)駕駛高級(jí)總監(jiān)Danny Shapiro表示，因自動(dòng)駕駛風(fēng)險(xiǎn)很高，技術(shù)公司對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)的研發(fā)非常謹(jǐn)慎�！斑@不同于網(wǎng)飛公司（Netflix）的個(gè)性化推薦引擎，AI技術(shù)必須做到準(zhǔn)確無(wú)誤�！彼�在大��(huì)上說(shuō)道。這意味著AI需要極大的計(jì)算力和一系列代碼。自動(dòng)駕駛車(chē)輛的后備箱置有強(qiáng)大的計(jì)算設(shè)備和圖像處理裝置，它們可進(jìn)行深度學(xué)習(xí)并解析所有收集的數(shù)據(jù)——以此判斷前方對(duì)象是人、車(chē)還是消防栓等等。

即便完全自動(dòng)駕駛汽車(chē)進(jìn)入市場(chǎng)仍需時(shí)日，AI已經(jīng)在革新車(chē)內(nèi)裝置。前置攝像頭可以識(shí)別乘坐人員并追蹤駕駛員的眼球位置，以判斷其是否打盹或分心——甚至可以讀取駕駛員唇語(yǔ)。而車(chē)外傳感器和攝像頭與車(chē)內(nèi)技術(shù)配置一同提升駕駛安全性。比如，當(dāng)交叉路口出現(xiàn)危險(xiǎn)狀況，另一輛車(chē)要闖紅燈時(shí)，車(chē)輛會(huì)發(fā)出能被聽(tīng)到的提醒。當(dāng)駕駛員想要變換車(chē)道時(shí)，車(chē)輛也會(huì)發(fā)出“當(dāng)心！一輛摩托車(chē)正靠近中間車(chē)道！”的警告�！凹词刮覀儼胱詣�(dòng)駕駛，也會(huì)有多種堪稱(chēng)‘守護(hù)神’的裝置�！盨hapiro說(shuō)道。

更為安全的自動(dòng)駕駛

自動(dòng)駕駛汽車(chē)公司的主要目標(biāo)就是讓行駛更為安全。Uber的高科技研發(fā)中心工程主任、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)研究教授Jeff Schneider表示，94%的交通事故由人為失誤造成。這其中一半的問(wèn)題都出在感知上——駕駛員未集中注意力或是沒(méi)有看見(jiàn)對(duì)面的目標(biāo)物。而另一半是決策失誤導(dǎo)致的——駕駛員行駛過(guò)快或是錯(cuò)誤判斷場(chǎng)景。

Schneider稱(chēng)，自動(dòng)駕駛車(chē)輛可以解決這兩大問(wèn)題。駕駛員感知將由傳感器、雷達(dá)、攝像頭、激光雷達(dá)（一種遙感系統(tǒng)）以及其他工具輔助。而車(chē)輛可以對(duì)目標(biāo)和周?chē)�其他物體進(jìn)行3D定位，實(shí)現(xiàn)360度全方位和高分辨率的攝像視圖，并獲取目標(biāo)運(yùn)動(dòng)速度等其他相關(guān)數(shù)據(jù)。同時(shí)，復(fù)雜的計(jì)算系統(tǒng)能夠?qū)Φ匦渭右苑治�，以便做出正確的駕駛決策。

提高駕駛準(zhǔn)確性的一種方法是合并系統(tǒng)內(nèi)的冗余數(shù)據(jù)。比如，如果一個(gè)路標(biāo)含糊不清，就有必要采取恰當(dāng)措施以確保自動(dòng)駕駛車(chē)輛不受干擾。Schneider稱(chēng)車(chē)輛配置地圖會(huì)告知該位置的路標(biāo)。而且，這些車(chē)輛經(jīng)過(guò)龐大數(shù)量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，在雨雪和洪澇等不同條件下都經(jīng)過(guò)測(cè)試。自動(dòng)駕駛汽車(chē)公司甚至利用計(jì)算機(jī)生成的路況條件對(duì)車(chē)輛進(jìn)行訓(xùn)練，比如在光線(xiàn)刺眼的日落下行駛。“通過(guò)幾臺(tái)服務(wù)器，我們?cè)诙潭涛逍�時(shí)就能產(chǎn)生超過(guò)30萬(wàn)的駕駛里程，并在兩天之內(nèi)對(duì)美國(guó)境內(nèi)每一條鋪面道路進(jìn)行算法測(cè)試�！庇�偉達(dá)自動(dòng)駕駛高級(jí)總監(jiān)Shapiro表示。

無(wú)疑，這個(gè)任務(wù)對(duì)車(chē)輛來(lái)說(shuō)非常艱巨。Schneider說(shuō)道，“假設(shè)你是寫(xiě)代碼的人，你絕對(duì)會(huì)崩潰的。”因?yàn)樗麄円�考慮過(guò)街的人群、路上的其他車(chē)輛、廣告牌、前方的交通標(biāo)志、車(chē)道、自行車(chē)、行人等等。

自動(dòng)駕駛的前世今生

對(duì)于那些對(duì)完全自動(dòng)駕駛車(chē)輛持懷疑態(tài)度的人來(lái)說(shuō)，不妨回首下自動(dòng)駕駛汽車(chē)的進(jìn)程，Schneider說(shuō)道。早在20世紀(jì)80年代，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的自動(dòng)駕駛汽車(chē)項(xiàng)目NavLab就已經(jīng)覆蓋了貨車(chē)車(chē)型，車(chē)身配備計(jì)算設(shè)備和傳感器，用以自動(dòng)和輔助駕駛。他說(shuō)，“那是機(jī)器人的時(shí)代，我們只能用影像記錄，等待驚喜出現(xiàn)。”1995年，NavLab第五代自動(dòng)駕駛汽車(chē)實(shí)現(xiàn)從匹茲堡到加州南部的“無(wú)手動(dòng)橫穿美國(guó)”之旅，其中98%的里程是自主駕駛，包括一個(gè)長(zhǎng)為70英里的路段不受人類(lèi)干預(yù)。

2000年，NavLab項(xiàng)目覆蓋越野車(chē)。車(chē)身加裝GPS設(shè)備和雷達(dá)裝置，更易精確識(shí)別物體且避免撞擊。2007年，美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局（DAPAR）舉行了一場(chǎng)名為Grand Challenge的自動(dòng)駕駛汽車(chē)挑戰(zhàn)賽，這其中自動(dòng)駕駛技術(shù)的一大發(fā)展是地圖的應(yīng)用，提供了一個(gè)完全重建的道路環(huán)境。“AI前進(jìn)了一步�！盨chneider說(shuō)道�？▋�(nèi)基梅隆大學(xué)在比賽中獲勝。也就是從這時(shí)開(kāi)始，谷歌意識(shí)到自動(dòng)駕駛汽車(chē)的潛力并啟動(dòng)了自動(dòng)駕駛汽車(chē)項(xiàng)目。自此之后，AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)呈壯大之勢(shì)。

不過(guò)，乘客在乘坐自動(dòng)駕駛車(chē)輛時(shí)會(huì)覺(jué)得舒適嗎？根據(jù)Uber在匹茲堡和菲尼克斯進(jìn)行的自動(dòng)駕駛車(chē)輛體驗(yàn)測(cè)試，公眾似乎很樂(lè)意接受。Schneider稱(chēng)，盡管在剛開(kāi)始他們擔(dān)憂(yōu)人們對(duì)這些車(chē)持有恐懼心理，但結(jié)果恰恰相反。比如，一些駕駛員不能選擇自動(dòng)駕駛的Uber，但一些乘客會(huì)追在這些車(chē)后面，希望能夠搭乘車(chē)輛。

然而，給自動(dòng)駕駛汽車(chē)大眾市場(chǎng)發(fā)展?jié)娎渌�的是商業(yè)模式。畢竟現(xiàn)在自有一輛車(chē)比乘坐Uber出行更為劃算�！皬睦锍躺现v，乘坐Uber比自家車(chē)成本要高。而一旦自動(dòng)駕駛汽車(chē)上路，它們會(huì)遍布各處，自己買(mǎi)臺(tái)車(chē)也就沒(méi)必要了�！盨chneider表示。

外媒：為什么AI能夠扭轉(zhuǎn)自動(dòng)駕駛車(chē)發(fā)展