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無人駕駛大時代：美國相關(guān)公司已至少有30多家

2017-11-27 09:24:41 來源：網(wǎng)易科技 熱度:
人們通常情況下會認(rèn)為無人駕駛汽車就是完全不需要人類司機(jī)操控的汽車，但是實際情況要復(fù)雜得多。巡航控制僅是早期形式，無人駕駛汽車不僅自動化的程度不同，人工智能技術(shù)也往往參與其中，以保障司機(jī)和乘客的安全。除此之外，人工智能還讓無人駕駛汽車能夠在嘈雜環(huán)境中通過“讀唇”明白司機(jī)想做什么。
 
 
加州無人車測試公司已達(dá)到30-50家
 
在硅谷展開了一場無人駕駛汽車技術(shù)的角逐。“這可能是探討自動駕駛汽車最激動人心的時刻之一，”沃頓商學(xué)院運營、信息和決策教授Kartik Hosanagar在硅谷近日的“人工智能前沿峰會“上說道。“十年前，自動駕駛汽車的大部分工作都是在實驗室和各種教育機(jī)構(gòu)中進(jìn)行的。”大約五年前，只有谷歌和少數(shù)幾家公司在進(jìn)行各種測試。“但是今天，人們迎來了研發(fā)自動駕駛汽車的熱潮。”“僅僅在加州，擁有無人駕駛汽車測試和運營牌照的公司就已經(jīng)有30到50家。”
 
在全球范圍內(nèi)，美國和中國在自動駕駛領(lǐng)域遙遙領(lǐng)先。德國和日本盡管以汽車聞名，但它們已經(jīng)在這場浪潮中落后了。“關(guān)鍵的區(qū)別在于人工智能，”中國自動駕駛汽車公司景馳的聯(lián)合創(chuàng)始人韓旭表示。“中國和美國在人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位。”在自動駕駛法規(guī)方面，中國和美國也在領(lǐng)先。推動無人駕駛汽車研發(fā)浪潮主要出于三大發(fā)展趨勢：電動汽車日益普及；共享經(jīng)濟(jì)的出現(xiàn)，為優(yōu)步和Lyft等拼車公司提供前進(jìn)的動力；以及人工智能的進(jìn)步。韓旭表示，如果你仔細(xì)想想，自動駕駛實際上就是把一個機(jī)器人司機(jī)和一輛電動汽車結(jié)合在一起。
 
據(jù)韓稱，大多數(shù)自動駕駛汽車公司正在研發(fā)一種他稱之為L4級的技術(shù)。自動駕駛汽車的自動化水平分為5個級別。級別1是最低的，主要是搭載典型的巡航控制功能，這項技術(shù)已經(jīng)存在了很多年了。第5級是最先進(jìn)的，意味著車輛是全自動的。第4級是一個高度自動化的級別，在某些情況下，汽車可以在沒有駕駛員干預(yù)或注意的情況下運行，比如在專門為車輛隔離的區(qū)域或者交通中。
 
車輛中的AI技術(shù)
 
芯片制造商英偉達(dá)公司的高級總監(jiān)丹尼·夏普羅表示，科技公司之所以嚴(yán)肅對待自動駕駛汽車技術(shù)的發(fā)展，是因為它的風(fēng)險很高。“這并不是Netflix中的推薦引擎，”他在峰會上說道。“在無人駕駛汽車領(lǐng)域人工智能必須被‘重用’。”夏普羅說，這意味著它需要“超級”計算能力和大量代碼。在自動駕駛汽車的后備箱里是強(qiáng)大的計算機(jī)和不斷進(jìn)行深度學(xué)習(xí)來解析所有輸入數(shù)據(jù)的圖形處理單元，以確定前方的物體是人、另一輛車還是一個消防栓。
 
盡管完全自動駕駛汽車需要一段時間才能進(jìn)入市場，但是人工智能已經(jīng)在改變汽車的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。前置攝像頭可以識別車內(nèi)的人，追蹤司機(jī)的眼睛位置，看他是否睡著或走神，甚至還能讀懂司機(jī)唇語。汽車外的傳感器和攝像頭可以利用室內(nèi)技術(shù)提高安全性。例如，如果另一輛車要闖紅燈，汽車就會警示有“交通危險”。它還會語音提示，比如“小心！有一輛摩托車靠近中間車道！“以提醒司機(jī)，以防他或她想換車道。“即使還無法做到完全自動駕駛，但是汽車會有很多‘守護(hù)’的功能，”夏普羅說道。
 
確實，自動駕駛汽車公司的一個主要目標(biāo)就是讓駕駛變得更安全。優(yōu)步高級工程經(jīng)理、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)研究教授杰夫·施奈德表示，94%的車禍都是人為失誤造成的。他指出，導(dǎo)致事故的原因有一半是由于識別錯誤造成的，司機(jī)沒有集中注意力或者沒有注意到過來的東西。另一半則是決策失誤的結(jié)果：司機(jī)開得太快，或者錯誤判斷了路況。
 
根據(jù)施耐德的說法，自動駕駛汽車可以解決這兩種類型的錯誤。使用傳感器、雷達(dá)、攝像機(jī)、激光雷達(dá)（一種遙感系統(tǒng)）和其他工具可以減少識別問題。這些汽車可以看到物體和周圍物體的3D定位，接收到360度高清全景影像，還能獲取其他相關(guān)數(shù)據(jù)，比如物體的速度。與此同時，前沿的計算系統(tǒng)還會分析駕駛環(huán)境，從而做出正確的駕駛決策。
 
一種促進(jìn)準(zhǔn)確性的方法是在系統(tǒng)中加入冗余。舉個例子，如果道路標(biāo)識很模糊，系統(tǒng)就會采取措施確保自動駕駛汽車不會“困惑”。施耐德說，這輛車自帶的地圖便會告訴它，在那個位置有一個路標(biāo)。此外，這些車輛還會通過大量的數(shù)據(jù)，訓(xùn)練自己在雨雪天氣、雨夾雪和洪水等各種天氣條件下行駛。自動駕駛汽車公司甚至?xí)褂秒娔X生成的條件來訓(xùn)練汽車，讓它們在諸如日落這樣會妨礙視線的情況下行駛。英偉達(dá)公司夏普羅稱：“在短短5個小時內(nèi)，我們就能完成超過30萬英里的駕駛?cè)蝿?wù)，并在僅僅兩天內(nèi)完成在美國每條公路上的算法測試。”
 
可以肯定的是，對于汽車而言這些都是十分復(fù)雜的任務(wù)。施耐德稱：“假設(shè)自己是無人駕駛汽車的編碼員，那些過馬路的人、道路上的其他車輛、廣告牌、交通標(biāo)志以及汽車、自行車和行人等交通工具統(tǒng)統(tǒng)都需要考慮到。”
 
無人駕駛汽車時代的安全問題
 
施耐德表示，對于那些認(rèn)為全自動駕駛汽車是“白日夢”的懷疑者來說，回顧下自動駕駛汽車的發(fā)展歷程興許會有用。早在20世紀(jì)80年代，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的NavLab項目就已經(jīng)為貨車配備了用于自動駕駛和輔助駕駛的計算機(jī)和傳感器。他說：“在當(dāng)時那個機(jī)器人的時代，規(guī)則就是讓視頻持續(xù)播放，以防出現(xiàn)什么好事。”施耐德說，1995年，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)進(jìn)行了從匹茲堡到南加州的“No Hands Across America”無人駕駛汽車測試，98%自動駕駛，其中完成了沒有人類參與獨自駕駛了70英里的路程。
 
2000年，學(xué)校的研究中心開始轉(zhuǎn)移到越野車輛。車輛上添加了GPS衛(wèi)星定位系統(tǒng)和激光雷達(dá)，有了這些功能車輛便可以更容易地定位物體并繞過它們。7年之后，在DARPA“無人駕駛汽車大賽”中，又有了一項重大突破，車輛中添加了對駕駛環(huán)境全面識別的功能。“自此，人工智能向前邁出了重要的一步。”卡耐基梅隆大學(xué)最終贏得了比賽。他說，正是在這個時候，谷歌才意識到自動駕駛汽車的潛力，并開啟了自動駕駛汽車項目。自那以后，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)都變得越來越好。
 
不過，駕駛自動駕駛汽車消費者會感到舒適嗎？施耐德表示，基于優(yōu)步在匹茲堡和鳳凰城測試無人駕駛汽車的經(jīng)驗，公眾似乎對乘坐這類汽車持開放態(tài)度。他說，雖然最初有人擔(dān)心人們會害怕這些車，但是“我們發(fā)現(xiàn)情況恰恰相反。”例如，由于乘客無法選擇自動駕駛汽車的Uber，一些顧客會在叫車時追趕這些自動汽車，希望能搭上它們。
 
然而，商業(yè)模式可能會阻礙自動駕駛汽車在大眾市場的發(fā)展。就目前而言，擁有一輛汽車在任何地方都比打車更省錢。施耐德說：“如果你只關(guān)注數(shù)字，那么在經(jīng)濟(jì)上，打車并不比擁有自己的汽車便宜。”“但是，當(dāng)自動駕駛汽車正式開始工作，并且隨處可見時……擁有一輛汽車就沒有那么大的意義了。”

責(zé)任編輯：黃焱林