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人工智能可以戰(zhàn)勝柯潔 卻為何遲遲沒(méi)有搞定自動(dòng)駕駛?

5月27日,備受關(guān)注的圍棋“人機(jī)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?yàn)槿斯ぶ悄馨l(fā)展太快了。相比于2016年韓國(guó)棋手李世石挑戰(zhàn)的AlphaGo 1.0版本,今年柯潔的挑戰(zhàn)對(duì)象升級(jí)到了2.0,新的程序一改最初大量學(xué)習(xí)人類棋譜來(lái)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(duì)戰(zhàn)中根本不可能使用的招數(shù),再加上超強(qiáng)的計(jì)算能力,才最終贏得此次比賽,成為圍棋界的“上帝”。

事實(shí)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(tái)、自動(dòng)駕駛等行業(yè)的應(yīng)用也正越來(lái)越廣泛,越來(lái)越深入。特別是自動(dòng)駕駛,作為未來(lái)汽車行業(yè)的一大趨勢(shì),目前很多企業(yè)都在致力于應(yīng)用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛。在此過(guò)程中,人工智能逐漸被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車的關(guān)鍵所在,是推動(dòng)自動(dòng)駕駛商業(yè)化的核心。

然盡管各方造車勢(shì)力已經(jīng)意識(shí)到了人工智能對(duì)于自動(dòng)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(guò)人工智能推動(dòng)汽車自動(dòng)化、智能化這條路上,諸多車企和科技公司遲遲沒(méi)有大的進(jìn)展,很多仍停留在前期的摸索試驗(yàn)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(méi)有搞定自動(dòng)駕駛? 

缺乏核心技術(shù)

如同自動(dòng)駕駛可以分級(jí),人工智能也有等級(jí)之分。對(duì)于應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的人工智能技術(shù),目前普遍的意見(jiàn)是將其分為三級(jí):弱人工智能、強(qiáng)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(wèn)題;強(qiáng)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(shí);超要實(shí)人工智能則是比人類還聰明的人工智能系統(tǒng)。而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,最少要達(dá)到強(qiáng)人工智能級(jí)別,無(wú)人駕駛則需要達(dá)到超人工智能級(jí)別——不僅要理解車內(nèi)人員的意圖,還要時(shí)刻觀察周邊車輛、行人等的運(yùn)動(dòng)狀態(tài),并對(duì)他們的行為做出預(yù)測(cè),制定好應(yīng)對(duì)措施,其難度遠(yuǎn)高于圍棋對(duì)弈。從這一點(diǎn)來(lái)看,目前的技術(shù)顯然還達(dá)不到要求。

眾所周知,通過(guò)人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛,相當(dāng)于“做”一個(gè)機(jī)器人代替人類開(kāi)車,那么類比人類駕駛員,這個(gè)機(jī)器人也需要人類的“眼睛”“大腦”和手腳。從這個(gè)層面來(lái)講,安裝在車上的各種傳感器,諸如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等就相當(dāng)于傳統(tǒng)駕駛員的“眼睛”,可以幫助自動(dòng)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(jìn)行信息處理,對(duì)信息進(jìn)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(duì)車輛進(jìn)行加速、減速、轉(zhuǎn)向等控制,實(shí)現(xiàn)同人類一樣的駕駛水準(zhǔn),甚至超過(guò)人類駕駛水平,提升駕駛安全性。目前來(lái)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(méi)有搞定自動(dòng)駕駛?

首先,感知技術(shù)。

目前,應(yīng)用于自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)的傳感器主要有攝像頭和雷達(dá)兩種,其中雷達(dá)又可分為激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá),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(lái)講,各有各的長(zhǎng)處,如攝像頭分辨率高、速度快、成本低,激光雷達(dá)探測(cè)范圍廣、探測(cè)精度高,毫米波雷達(dá)識(shí)別精度高、性能穩(wěn)定。但單獨(dú)使用時(shí)它們的缺點(diǎn)也很明顯,像激光雷達(dá)在雨雪霧等極端天氣下性能較差、價(jià)格高,毫米波雷達(dá)對(duì)周邊所有障礙物無(wú)法進(jìn)行精準(zhǔn)的建模、無(wú)法感知行人,超聲波雷達(dá)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(jìn)行組合使用,如“攝像頭+毫米波雷達(dá)+超聲波傳感器”組合,或者“超聲波雷達(dá)+毫米波雷達(dá)+激光雷達(dá)+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(shí)。

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