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

全文以下：

　　每當(dāng)人們想起自駕車，平日涌現(xiàn)在腦海里的畫面是一輛無人操控的完整主動駕駛車。但是實際情形比這要龐雜很多：不只僅在于汽車主動化存在分歧的品級——好比早期的巡航掌握體系——AI也在車輛體系施展感化，關(guān)于駕駛員和乘客來講，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)由過程讀取唇語使車輛斷定駕駛員的意圖。

　　主動駕駛的加快比賽

　　在硅谷，主動駕駛車輛范疇正睜開有關(guān)最好技巧研發(fā)的競爭。“關(guān)于主動駕駛車輛來講，這或許是最為沖動人心的時辰。”來自賓夕法尼亞年夜學(xué)沃頓商學(xué)院運營、信息和決議計劃學(xué)傳授Kartik Hosanagar在小組專題演講上說道。“回想10年前，主動駕駛車輛的年夜部門任務(wù)都是在研討試驗室和分歧的教導(dǎo)機構(gòu)外部完成的。”年夜約5年前，只要谷歌和為數(shù)不多的公司對主動駕駛車輛停止測試。“而明天，主動駕駛車輛測試進(jìn)入高潮。在加利福尼亞，經(jīng)受權(quán)測試并運營無人駕駛車輛營業(yè)的公司數(shù)目曾經(jīng)到達(dá)30-50家。”他說道。

　　主動駕駛，人工智能

　　從全球來看，美國和中國在主動駕駛汽車范疇處于搶先。雖然德國和日本以汽車制作知名，但在主動駕駛范疇稍顯落伍。“癥結(jié)的差別在于AI。”來自中國的無人車創(chuàng)業(yè)公司景馳科技（JingChi. ai）的結(jié)合開創(chuàng)人韓旭說道。“中國和美國事AI技巧的領(lǐng)頭羊。”在主動駕駛劃定條例上，中美也處在前沿。驅(qū)動這一范疇的有三年夜趨向：電動車輛的愈發(fā)普及、以Uber和Lyft等拼車辦事公司為代表的同享經(jīng)濟的涌現(xiàn)，和AI技巧的晉升。他以為主動駕駛其實就是將機械人駕駛員與電動汽車聯(lián)合起來。

　　年夜多半主動駕駛汽車公司正研發(fā)實用于Level4的技巧。主動駕駛車輛存在五個級別。Level1是最初級，典范特點是運用多年的巡航掌握體系。Level5是第一流，此階段車輛可完成完整主動化。Level4是稍初級別——在該高度主動化級別下，車輛無需駕駛員干涉或堅持留意力，但只在專門關(guān)閉區(qū)域或交通情況等特定場景行駛。

　　運用于主動駕駛的AI

　　英偉達(dá)主動駕駛高等總監(jiān)Danny Shapiro表現(xiàn)，因主動駕駛風(fēng)險很高，技巧公司對主動駕駛汽車技巧的研發(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誤。”他在年夜會上說道。這意味著AI須要極年夜的盤算力和一系列代碼。主動駕駛車輛的后備箱置有壯大的盤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)——以此斷定后方對象是人、車照樣消防栓等等。

　　即使完整主動駕駛汽車進(jìn)入市場仍需光陰，AI曾經(jīng)在改革車內(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。而車別傳感器和攝像頭與車內(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)險狀態(tài)，另外一輛車要闖紅燈時，車輛會收回能被聽到的提示。當(dāng)駕駛員想要變換車道時，車輛也會收回“小心！一輛摩托車正接近中央車道！”的正告。“即便我們半主動駕駛，也會有多種可謂‘守護神’的裝配。”Shapiro說道。

　　更加平安的主動駕駛

　　主動駕駛汽車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。這個中一半的成績都出在感知上——駕駛員未集中留意力或是沒有看見對面的目的物。而另外一半是決議計劃掉誤招致的——駕駛員行駛過快或是毛病斷定場景。

　　Schneider稱，主動駕駛車輛可以處理這兩年夜成績。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）和其他對象幫助。而車輛可以對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，并獲得目的活動速度等其他相干數(shù)據(jù)。同時，龐雜的盤算體系可以或許對地形加以剖析，以便做出準(zhǔn)確的駕駛決議計劃。

　　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，假如一個路標(biāo)曖昧不清，就有需要采用適當(dāng)辦法以確保主動駕駛車輛不受攪擾。Schneider稱車輛設(shè)置裝備擺設(shè)地圖會告訴該地位的路標(biāo)。并且，這些車輛經(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)由測試。主動駕駛汽車公司乃至應(yīng)用盤算機生成的路況前提對車輛停止練習(xí)，好比在光線刺目耀眼的日落下行駛。“經(jīng)由過程幾臺辦事器，我們在短短五小時就可以發(fā)生跨越30萬的駕駛里程，并在兩天以內(nèi)對美國境內(nèi)每條鋪面途徑停止算法測試。”英偉達(dá)主動駕駛高等總監(jiān)Shapiro表現(xiàn)。

　　無疑，這個義務(wù)對車輛來講異常艱難。Schneider說道，“假定你是寫代碼的人，你相對會瓦解的。”由于他們要斟酌過街的人群、路上的其他車輛、告白牌、后方的交通標(biāo)記、車道、自行車、行人等等。

　　主動駕駛的宿世此生

　　關(guān)于那些對完整主動駕駛車輛持疑惑立場的人來講，無妨回想下主動駕駛汽車的過程，Schneider說道。早在20世紀(jì)80年月，卡內(nèi)基梅隆年夜學(xué)的主動駕駛汽車項目NavLab就曾經(jīng)籠罩了貨車車型，車身裝備盤算裝備和傳感器，用以主動和幫助駕駛。他說，“那是機械人的時期，我們只能用影象記載，期待欣喜涌現(xiàn)。”1995年，NavLab第五代主動駕駛汽車完成從匹茲堡到加州南部的“無手動橫穿美國”之旅，個中98%的里程是自立駕駛，包含一個長為70英里的路段不受人類干涉。

　　2000年，NavLab項目籠罩越野車。車身加裝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，美國國防高等研討籌劃局（DAPAR）舉辦了一場名為Grand Challenge的主動駕駛汽車挑釁賽，這個中主動駕駛技巧的一年夜成長是地圖的運用，供給了一個完整重建的途徑情況。“AI進(jìn)步了一步。”Schneider說道。卡內(nèi)基梅隆年夜學(xué)在競賽中獲勝。也就是從這時候開端，谷歌認(rèn)識到主動駕駛汽車的潛力并啟動了主動駕駛汽車項目。自此以后，AI、機械進(jìn)修和深度進(jìn)修呈強大之勢。

　　不外，乘客在乘坐主動駕駛車輛時會認(rèn)為溫馨嗎？依據(jù)Uber在匹茲堡和菲尼克斯停止的主動駕駛車輛體驗測試，"仿佛很愿意接收。Schneider稱，雖然在剛開端他們擔(dān)心人們對這些車持有恐怖心思，但成果恰好相反。好比，一些駕駛員不克不及選擇主動駕駛的Uber，但一些乘客會追在這些車前面，愿望可以或許搭搭車輛。

　　但是，給主動駕駛汽車年夜眾市場成長潑冷水的是貿(mào)易形式。究竟如今自有一輛車比乘坐Uber出行更加劃算。“從里程上講，乘坐Uber比自家車本錢要高。而一旦主動駕駛汽車上路，它們會遍及遍地，本身買臺車也就沒需要了。”Schneider表現(xiàn)。