人工智能还没有开展到认知智能阶段 现在一切轿车都是辅佐驾驭

    发布时间：2024-05-19 09:23:11 来源：和火狐类似体育平台    

　　作为受邀嘉宾，清华大学人工智能研讨院视觉智能研讨中心主任邓志东教授在沟通中清晰说到，辅佐驾驭不是自动驾驭，顾客应该清晰认识到，全球还没有完成车规量产、大规模商业化落地的 L3、L4 级自动驾驭轿车，现在一切的智能轿车都是辅佐驾驭。

　　本年 5 月，世界轿车工程师学会与世界规范化安排发布的新版自动驾驭分级(SAE J3016)清晰说到，L0-L2 称为辅佐驾驭，L3、L4、L5 称为自动驾驭，其间 L3 是人机共驾。

　　邓志东表明，区别辅佐驾驭和自动驾驭的要害是看驾控主体，是人仍是机器，这一起也是法令职责的主体。辅佐驾驭出了事端首要是人的职责，L4 和 L5 假如出了安全事端，法令的职责主体是机器，但详细是归于主机厂，仍是自动驾驭技能处理计划提供商、出行运营商等，终究需求由法令来规范。

　　邓志东还剖析了带有辅佐驾驭功用的轿车追尾不规则车辆、慢速作业或许是挨近静态物体，然后导致事端频发的原因。他解说到，辅佐驾驭无法辨认不规则车辆，首要是许多的练习样本是正面的，旁边面样本练习太少，由此发生较大的漏检或误检。

　　关于慢速或许停止物体，人看起来很简单判别，因为人有大局的感觉与常识推理才干，可以看到它们与大范围停止参照物之间的相对联系，运用了安全可靠的、不会违反常识的语义。但对智能驾驭轿车来说，都是相对运动状况，这就需求估量前方障碍物的运动学参数，比方相对速度、相对间隔与相对方位角等。

　　“现在用机器学习算法去估量运动学参数，是十分不精确的，存在随机噪声的不确定性影响，没有运用语义，深度学习模型的揣度有或许违反常识，还有各种环境适应性的问题和边际事情等，无法到达人的水平。”邓志东表明，深度学习算法没有常识推理才干，但现在下一代人工智能算法还没有根本性的打破。

　　邓志东以为，自动驾驭开展存在严峻短板，人工智能尤其是视觉智能存在较大缺点，感知是个巨大瓶颈。处理这个问题的根本途径便是开展下一代人工智能技能，把常识驱动、数据驱动结合起来。

　　关于业界争议的自动驾驭感知两大技能路途(摄像头主导和激光雷达主导)，谁更能确保安全的问题，邓志东表明，这需求通过落地实践来查验，需求考虑哪种计划落地更安全，并且本钱更廉价。但他以为，本钱不是自动驾驭开展真实大的问题，假如可以做到车规量产，第三代全固态激光雷达做到 300 美元-500 美元也是彻底或许的。

　　邓志东以为，自动驾驭终究会走向多传感器交融，既有激光雷达的自动视觉，也有摄像头的被迫视觉。从某种意义上来说，增加了冗余备份，理论上增加了安全性。

　　“为什么是理论上?多传感器一定要处理信息交融的问题，而信息交融往往是自动驾驭最中心的要害技能之一，这是一个战略高科技，搞了八、九十年，还没有真实彻底处理。”邓志东表明。

　　关于自动驾驭的安全性来说，邓志东以为，感知是根底，但安全性也不彻底是感知的问题，还包含规划、决议计划的安全性问题。自动驾驭、无人驾驭是一个杂乱的工程大体系，触及的子体系许多，但每个子体系都不能有短板，任何短板都会发生安全性问题。

　　一起，他以为，真实的自动驾驭车辆要完成大规模商业化落地，是需求通过各式各样的车规规范的检测才干拿到出产与上路运营许可证的，而车规要求是极端严苛的。满意车规要求，真实商业化量产，在安全上根本应该没问题。“假如真实的自动驾驭车辆完成商业化，安全就应该没有太大问题，不然就不应该出厂，不应该上路，不应该交到顾客手上去。”

　　那么，比较人类驾驭，自动驾驭真的会更安全吗?邓志东表明，这或许得分状况来看，假如跟正常人的正常驾驭比，人必定是比机器更安全，因为人有认知才干;假如跟正常人的非正常驾驭(如酒后驾驭、疲惫驾驭、怄气开车)比，机器比人要强。

　　现在，自动驾驭职业可以说是黄金赛道，新老车企、跨界的互联网企业、ICT 企业，还有上游的要害零部件、人工智能芯片、操作体系等赛道企业都许多涌入。邓志东表明，这必定会导致职业呈现浮躁。

　　但这并不影响他对自动驾驭工业落地的达观情绪。“无论是资金、人才，都集合到这个赛道里边，必定会有很大的立异驱动力将工业持续往前推动。”邓志东以为，更多的玩家进来必定是利大于弊，可以促进工业更快落地，也阐明我们都看好自动驾驭工业的开展。

　　不过，邓志东表明，现在技能上国内外自动驾驭的距离比较显着，例如特斯拉、Waymo 与 Mobileye 都有一些杀手锏要害技能，值得国内同行高度重视。但他称，国内涵商业模式立异方面更有优势，低速、高速，园区、港口、矿山，物流、配送都有企业在做，工业生态优势显着，相关企业十分多、十分全，一起政府对自动驾驭的支撑力度也十分大。

　　关于自动驾驭未来的落地远景，邓志东表明对 L4 比较达观，尤其是在慢速、低速，或许高速在特定条件、约束区域、约束功用，特别是在建造一些特定路段(如专用车道、才智路途)的状况下，未来有望迎来工业落地。但对 L5 级自动驾驭的落地，他表明遥遥无期。

　　“人工智能还没有开展到认知智能的阶段，现在仍是感知智能，首要运用数据驱动的办法，除非人工智能有巨大的打破，不然很难做到线。”邓志东表明。

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