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人工智能可以戰(zhàn)勝柯潔 卻為何遲遲沒有搞定自動駕駛?

2017-06-02 15:49
來源: 蓋世汽車

 5月27日,備受關(guān)注的圍棋“人機大戰(zhàn)2.0”正式落下帷幕,最終柯潔以0:3負(fù)于人工智能AlphaGo,結(jié)局頗令人意外,卻又在很多人的意料之中——因為人工智能發(fā)展太快了。相比于2016年韓國棋手李世石挑戰(zhàn)的AlphaGo 1.0版本,今年柯潔的挑戰(zhàn)對象升級到了2.0,新的程序一改最初大量學(xué)習(xí)人類棋譜來提高棋藝的做法,而是可以自學(xué)并尋找規(guī)律,包括發(fā)掘出一些在人類對戰(zhàn)中根本不可能使用的招數(shù),再加上超強的計算能力,才最終贏得此次比賽,成為圍棋界的“上帝”。

事實上,除了圍棋領(lǐng)域,人工智能在醫(yī)療科技、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)平臺、自動駕駛等行業(yè)的應(yīng)用也正越來越廣泛,越來越深入。特別是自動駕駛,作為未來汽車行業(yè)的一大趨勢,目前很多企業(yè)都在致力于應(yīng)用人工智能技術(shù)實現(xiàn)更高級別的自動駕駛。在此過程中,人工智能逐漸被認(rèn)為是實現(xiàn)自動駕駛汽車的關(guān)鍵所在,是推動自動駕駛商業(yè)化的核心。

然盡管各方造車勢力已經(jīng)意識到了人工智能對于自動駕駛的重要性,由于核心技術(shù)不成熟、相關(guān)法律法規(guī)不完善、缺乏專業(yè)人才等方面的原因,在通過人工智能推動汽車自動化、智能化這條路上,諸多車企和科技公司遲遲沒有大的進展,很多仍停留在前期的摸索試驗階段,難以大規(guī)模量產(chǎn)。

人工智能可以戰(zhàn)勝柯潔 卻為何遲遲沒有搞定自動駕駛? 

缺乏核心技術(shù)

如同自動駕駛可以分級,人工智能也有等級之分。對于應(yīng)用于自動駕駛的人工智能技術(shù),目前普遍的意見是將其分為三級:弱人工智能、強人工智能和超人工智能,其中弱人工智能即我們今天看到的AlphaGo、Siri、微軟小娜,更多的是充當(dāng)人類工具的角色,專注于且能解決特定領(lǐng)域的問題;強人工智能為可以在一些領(lǐng)域勝任人類大部分的工作,甚至具備自我意識;超要實人工智能則是比人類還聰明的人工智能系統(tǒng)。而實現(xiàn)自動駕駛,最少要達到強人工智能級別,無人駕駛則需要達到超人工智能級別——不僅要理解車內(nèi)人員的意圖,還要時刻觀察周邊車輛、行人等的運動狀態(tài),并對他們的行為做出預(yù)測,制定好應(yīng)對措施,其難度遠(yuǎn)高于圍棋對弈。從這一點來看,目前的技術(shù)顯然還達不到要求。

眾所周知,通過人工智能實現(xiàn)自動駕駛,相當(dāng)于“做”一個機器人代替人類開車,那么類比人類駕駛員,這個機器人也需要人類的“眼睛”“大腦”和手腳。從這個層面來講,安裝在車上的各種傳感器,諸如攝像頭、激光雷達、毫米波雷達等就相當(dāng)于傳統(tǒng)駕駛員的“眼睛”,可以幫助自動駕駛汽車“看”清周圍環(huán)境信息,采集路況信息;高效處理芯片相當(dāng)于“大腦”,用于進行信息處理,對信息進行分析,以獲得下一步?jīng)Q策的依據(jù);最后則是根據(jù)結(jié)果對車輛進行加速、減速、轉(zhuǎn)向等控制,實現(xiàn)同人類一樣的駕駛水準(zhǔn),甚至超過人類駕駛水平,提升駕駛安全性。目前來看,在這四大層面,都存在相關(guān)的技術(shù)不足。

人工智能可以戰(zhàn)勝柯潔 卻為何遲遲沒有搞定自動駕駛?

首先,感知技術(shù)。

目前,應(yīng)用于自動駕駛開發(fā)的傳感器主要有攝像頭和雷達兩種,其中雷達又可分為激光雷達、毫米波雷達和超聲波雷達,除此之外還有剛剛嶄露頭角的生物傳感器。這些傳感器從功能上來講,各有各的長處,如攝像頭分辨率高、速度快、成本低,激光雷達探測范圍廣、探測精度高,毫米波雷達識別精度高、性能穩(wěn)定。但單獨使用時它們的缺點也很明顯,像激光雷達在雨雪霧等極端天氣下性能較差、價格高,毫米波雷達對周邊所有障礙物無法進行精準(zhǔn)的建模、無法感知行人,超聲波雷達抗干擾能力稍差、作用距離短……幾乎每一種都有缺陷。

在此背景下,現(xiàn)在一些企業(yè)想到了將不同種類的傳感器進行組合使用,如“攝像頭+毫米波雷達+超聲波傳感器”組合,或者“超聲波雷達+毫米波雷達+激光雷達+攝像頭”組合方案,效果的確比使用單一傳感器要好,但成本往往也更高,用在量產(chǎn)車上根本不現(xiàn)實。

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