據(jù)美國(guó)《沃頓常識(shí)在線》刊文，在近日硅谷舉行的人工智能前沿年夜會(huì)（AI Frontiers conference）上，AI范疇與主動(dòng)駕駛汽車(chē)團(tuán)隊(duì)的資深人士分享了有關(guān)AI時(shí)期下主動(dòng)駕駛的最新研討結(jié)果和認(rèn)知。

全文以下：

　　每當(dāng)人們想起自駕車(chē)，平日涌現(xiàn)在腦海里的畫(huà)面是一輛無(wú)人操控的完整主動(dòng)駕駛車(chē)。但是實(shí)際情形比這要龐雜很多：不只僅在于汽車(chē)主動(dòng)化存在分歧的品級(jí)——好比早期的巡航掌握體系——AI也在車(chē)輛體系施展感化，關(guān)于駕駛員和乘客來(lái)講，旅途也變得更加平安。在喧鬧的情況下，AI技巧乃至可以或許經(jīng)由過(guò)程讀取唇語(yǔ)使車(chē)輛斷定駕駛員的意圖。

　　主動(dòng)駕駛的加快比賽

　　在硅谷，主動(dòng)駕駛車(chē)輛范疇正睜開(kāi)有關(guān)最好技巧研發(fā)的競(jìng)爭(zhēng)。“關(guān)于主動(dòng)駕駛車(chē)輛來(lái)講，這或許是最為沖動(dòng)人心的時(shí)辰。”來(lái)自賓夕法尼亞年夜學(xué)沃頓商學(xué)院運(yùn)營(yíng)、信息和決議計(jì)劃學(xué)傳授Kartik Hosanagar在小組專(zhuān)題演講上說(shuō)道。“回想10年前，主動(dòng)駕駛車(chē)輛的年夜部門(mén)任務(wù)都是在研討試驗(yàn)室和分歧的教導(dǎo)機(jī)構(gòu)外部完成的。”年夜約5年前，只要谷歌和為數(shù)不多的公司對(duì)主動(dòng)駕駛車(chē)輛停止測(cè)試。“而明天，主動(dòng)駕駛車(chē)輛測(cè)試進(jìn)入高潮。在加利福尼亞，經(jīng)受權(quán)測(cè)試并運(yùn)營(yíng)無(wú)人駕駛車(chē)輛營(yíng)業(yè)的公司數(shù)目曾經(jīng)到達(dá)30-50家。”他說(shuō)道。

　　主動(dòng)駕駛，人工智能

　　從全球來(lái)看，美國(guó)和中國(guó)在主動(dòng)駕駛汽車(chē)范疇處于搶先。雖然德國(guó)和日本以汽車(chē)制作知名，但在主動(dòng)駕駛范疇稍顯落伍。“癥結(jié)的差別在于AI。”來(lái)自中國(guó)的無(wú)人車(chē)創(chuàng)業(yè)公司景馳科技（JingChi. ai）的結(jié)合開(kāi)創(chuàng)人韓旭說(shuō)道。“中國(guó)和美國(guó)事AI技巧的領(lǐng)頭羊。”在主動(dòng)駕駛劃定條例上，中美也處在前沿。驅(qū)動(dòng)這一范疇的有三年夜趨向：電動(dòng)車(chē)輛的愈發(fā)普及、以Uber和Lyft等拼車(chē)辦事公司為代表的同享經(jīng)濟(jì)的涌現(xiàn)，和AI技巧的晉升。他以為主動(dòng)駕駛其實(shí)就是將機(jī)械人駕駛員與電動(dòng)汽車(chē)聯(lián)合起來(lái)。

　　年夜多半主動(dòng)駕駛汽車(chē)公司正研發(fā)實(shí)用于Level4的技巧。主動(dòng)駕駛車(chē)輛存在五個(gè)級(jí)別。Level1是最初級(jí)，典范特點(diǎn)是運(yùn)用多年的巡航掌握體系。Level5是第一流，此階段車(chē)輛可完成完整主動(dòng)化。Level4是稍初級(jí)別——在該高度主動(dòng)化級(jí)別下，車(chē)輛無(wú)需駕駛員干涉或堅(jiān)持留意力，但只在專(zhuān)門(mén)關(guān)閉區(qū)域或交通情況等特定場(chǎng)景行駛。

　　運(yùn)用于主動(dòng)駕駛的AI

　　英偉達(dá)主動(dòng)駕駛高等總監(jiān)Danny Shapiro表現(xiàn)，因主動(dòng)駕駛風(fēng)險(xiǎn)很高，技巧公司對(duì)主動(dòng)駕駛汽車(chē)技巧的研發(fā)異常謹(jǐn)嚴(yán)。“這分歧于網(wǎng)飛公司（Netflix）的特性化推舉引擎，AI技巧必需做到精確無(wú)誤。”他在年夜會(huì)上說(shuō)道。這意味著AI須要極年夜的盤(pán)算力和一系列代碼。主動(dòng)駕駛車(chē)輛的后備箱置有壯大的盤(pán)算裝備和圖象處置裝配，它們可停止深度進(jìn)修并解析一切搜集的數(shù)據(jù)——以此斷定后方對(duì)象是人、車(chē)照樣消防栓等等。

　　即使完整主動(dòng)駕駛汽車(chē)進(jìn)入市場(chǎng)仍需光陰，AI曾經(jīng)在改革車(chē)內(nèi)裝配。前置攝像頭可以辨認(rèn)乘坐人員并追蹤駕駛員的眼球地位，以斷定其能否瞌睡或?qū)Ｐ?mdash;—乃至可以讀取駕駛員唇語(yǔ)。而車(chē)別傳感器和攝像頭與車(chē)內(nèi)技巧設(shè)置裝備擺設(shè)一同晉升駕駛平安性。好比，當(dāng)穿插路口涌現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)，另外一輛車(chē)要闖紅燈時(shí)，車(chē)輛會(huì)收回能被聽(tīng)到的提示。當(dāng)駕駛員想要變換車(chē)道時(shí)，車(chē)輛也會(huì)收回“小心！一輛摩托車(chē)正接近中央車(chē)道！”的正告。“即便我們半主動(dòng)駕駛，也會(huì)有多種可謂‘守護(hù)神’的裝配。”Shapiro說(shuō)道。

　　更加平安的主動(dòng)駕駛

　　主動(dòng)駕駛汽車(chē)公司的重要目的就是讓行駛更加平安。Uber的高科技研發(fā)中間工程主任、卡內(nèi)基梅隆年夜學(xué)研討傳授Jeff Schneider表現(xiàn)，94%的交通變亂由工資掉誤形成。這個(gè)中一半的成績(jī)都出在感知上——駕駛員未集中留意力或是沒(méi)有看見(jiàn)對(duì)面的目的物。而另外一半是決議計(jì)劃掉誤招致的——駕駛員行駛過(guò)快或是毛病斷定場(chǎng)景。

　　Schneider稱(chēng)，主動(dòng)駕駛車(chē)輛可以處理這兩年夜成績(jī)。駕駛員感知將由傳感器、雷達(dá)、攝像頭、激光雷達(dá)（一種遙感體系）和其他對(duì)象幫助。而車(chē)輛可以對(duì)目的和四周其他物體停止3D定位，完成360度全方位和高分辯率的攝像視圖，并獲得目的活動(dòng)速度等其他相干數(shù)據(jù)。同時(shí)，龐雜的盤(pán)算體系可以或許對(duì)地形加以剖析，以便做出準(zhǔn)確的駕駛決議計(jì)劃。

　　進(jìn)步駕駛精確性的一種辦法是歸并體系內(nèi)的冗余數(shù)據(jù)。好比，假如一個(gè)路標(biāo)曖昧不清，就有需要采用適當(dāng)辦法以確保主動(dòng)駕駛車(chē)輛不受攪擾。Schneider稱(chēng)車(chē)輛設(shè)置裝備擺設(shè)地圖會(huì)告訴該地位的路標(biāo)。并且，這些車(chē)輛經(jīng)由宏大數(shù)目的數(shù)據(jù)練習(xí)，在雨雪和洪澇等分歧前提下都經(jīng)由測(cè)試。主動(dòng)駕駛汽車(chē)公司乃至應(yīng)用盤(pán)算機(jī)生成的路況前提對(duì)車(chē)輛停止練習(xí)，好比在光線刺目耀眼的日落下行駛。“經(jīng)由過(guò)程幾臺(tái)辦事器，我們?cè)诙潭涛逍r(shí)就可以發(fā)生跨越30萬(wàn)的駕駛里程，并在兩天以內(nèi)對(duì)美國(guó)境內(nèi)每條鋪面途徑停止算法測(cè)試。”英偉達(dá)主動(dòng)駕駛高等總監(jiān)Shapiro表現(xiàn)。

　　無(wú)疑，這個(gè)義務(wù)對(duì)車(chē)輛來(lái)講異常艱難。Schneider說(shuō)道，“假定你是寫(xiě)代碼的人，你相對(duì)會(huì)瓦解的。”由于他們要斟酌過(guò)街的人群、路上的其他車(chē)輛、告白牌、后方的交通標(biāo)記、車(chē)道、自行車(chē)、行人等等。

　　主動(dòng)駕駛的宿世此生

　　關(guān)于那些對(duì)完整主動(dòng)駕駛車(chē)輛持疑惑立場(chǎng)的人來(lái)講，無(wú)妨回想下主動(dòng)駕駛汽車(chē)的過(guò)程，Schneider說(shuō)道。早在20世紀(jì)80年月，卡內(nèi)基梅隆年夜學(xué)的主動(dòng)駕駛汽車(chē)項(xiàng)目NavLab就曾經(jīng)籠罩了貨車(chē)車(chē)型，車(chē)身裝備盤(pán)算裝備和傳感器，用以主動(dòng)和幫助駕駛。他說(shuō)，“那是機(jī)械人的時(shí)期，我們只能用影象記載，期待欣喜涌現(xiàn)。”1995年，NavLab第五代主動(dòng)駕駛汽車(chē)完成從匹茲堡到加州南部的“無(wú)手動(dòng)橫穿美國(guó)”之旅，個(gè)中98%的里程是自立駕駛，包含一個(gè)長(zhǎng)為70英里的路段不受人類(lèi)干涉。

　　2000年，NavLab項(xiàng)目籠罩越野車(chē)。車(chē)身加裝GPS裝備和雷達(dá)裝配，更容易準(zhǔn)確辨認(rèn)物體且防止撞擊。2007年，美國(guó)國(guó)防高等研討籌劃局（DAPAR）舉辦了一場(chǎng)名為Grand Challenge的主動(dòng)駕駛汽車(chē)挑釁賽，這個(gè)中主動(dòng)駕駛技巧的一年夜成長(zhǎng)是地圖的運(yùn)用，供給了一個(gè)完整重建的途徑情況。“AI進(jìn)步了一步。”Schneider說(shuō)道。卡內(nèi)基梅隆年夜學(xué)在競(jìng)賽中獲勝。也就是從這時(shí)候開(kāi)端，谷歌認(rèn)識(shí)到主動(dòng)駕駛汽車(chē)的潛力并啟動(dòng)了主動(dòng)駕駛汽車(chē)項(xiàng)目。自此以后，AI、機(jī)械進(jìn)修和深度進(jìn)修呈強(qiáng)大之勢(shì)。

　　不外，乘客在乘坐主動(dòng)駕駛車(chē)輛時(shí)會(huì)認(rèn)為溫馨嗎？依據(jù)Uber在匹茲堡和菲尼克斯停止的主動(dòng)駕駛車(chē)輛體驗(yàn)測(cè)試，"仿佛很愿意接收。Schneider稱(chēng)，雖然在剛開(kāi)端他們擔(dān)心人們對(duì)這些車(chē)持有恐怖心思，但成果恰好相反。好比，一些駕駛員不克不及選擇主動(dòng)駕駛的Uber，但一些乘客會(huì)追在這些車(chē)前面，愿望可以或許搭搭車(chē)輛。

　　但是，給主動(dòng)駕駛汽車(chē)年夜眾市場(chǎng)成長(zhǎng)潑冷水的是貿(mào)易形式。究竟如今自有一輛車(chē)比乘坐Uber出行更加劃算。“從里程上講，乘坐Uber比自家車(chē)本錢(qián)要高。而一旦主動(dòng)駕駛汽車(chē)上路，它們會(huì)遍及遍地，本身買(mǎi)臺(tái)車(chē)也就沒(méi)需要了。”Schneider表現(xiàn)。