據美國《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AI時期下主動駕駛的最新研討結果和認知。

全文以下：

　　每當人們想起自駕車，平日涌現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最好技巧研發的競爭。“關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沃頓商學院運營、信息和決議計劃學傳授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都是在研討試驗室和分歧的教導機構外部完成的。”年夜約5年前，只要谷歌和為數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入高潮。在加利福尼亞，經受權測試并運營無人駕駛車輛營業的公司數目曾經到達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。“癥結的差別在于AI。”來自中國的無人車創業公司景馳科技（JingChi. ai）的結合開創人韓旭說道。“中國和美國事AI技巧的領頭羊。”在主動駕駛劃定條例上，中美也處在前沿。驅動這一范疇的有三年夜趨向：電動車輛的愈發普及、以Uber和Lyft等拼車辦事公司為代表的同享經濟的涌現，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合起來。

　　年夜多半主動駕駛汽車公司正研發實用于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，但只在專門關閉區域或交通情況等特定場景行駛。

　　運用于主動駕駛的AI

　　英偉達主動駕駛高等總監Danny Shapiro表現，因主動駕駛風險很高，技巧公司對主動駕駛汽車技巧的研發異常謹嚴。“這分歧于網飛公司（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，它們可停止深度進修并解析一切搜集的數據——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入市場仍需光陰，AI曾經在改革車內裝配。前置攝像頭可以辨認乘坐人員并追蹤駕駛員的眼球地位，以斷定其能否瞌睡或專心——乃至可以讀取駕駛員唇語。而車別傳感器和攝像頭與車內技巧設置裝備擺設一同晉升駕駛平安性。好比，當穿插路口涌現風險狀態，另外一輛車要闖紅燈時，車輛會收回能被聽到的提示。當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的高科技研發中間工程主任、卡內基梅隆年夜學研討傳授Jeff Schneider表現，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、攝像頭、激光雷達（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據。同時，龐雜的盤算體系可以或許對地形加以剖析，以便做出準確的駕駛決議計劃。

　　進步駕駛精確性的一種辦法是歸并體系內的冗余數據。好比，假如一個路標曖昧不清，就有需要采用適當辦法以確保主動駕駛車輛不受攪擾。Schneider稱車輛設置裝備擺設地圖會告訴該地位的路標。并且，這些車輛經由宏大數目的數據練習，在雨雪和洪澇等分歧前提下都經由測試。主動駕駛汽車公司乃至應用盤算機生成的路況前提對車輛停止練習，好比在光線刺目耀眼的日落下行駛。“經由過程幾臺辦事器，我們在短短五小時就可以發生跨越30萬的駕駛里程，并在兩天以內對美國境內每條鋪面途徑停止算法測試。”英偉達主動駕駛高等總監Shapiro表現。

　　無疑，這個義務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、后方的交通標記、車道、自行車、行人等等。

　　主動駕駛的宿世此生

　　關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80年月，卡內基梅隆年夜學的主動駕駛汽車項目NavLab就曾經籠罩了貨車車型，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。”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裝備和雷達裝配，更容易準確辨認物體且防止撞擊。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進步了一步。”Schneider說道。卡內基梅隆年夜學在競賽中獲勝。也就是從這時候開端，谷歌認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、機械進修和深度進修呈強大之勢。

　　不外，乘客在乘坐主動駕駛車輛時會認為溫馨嗎？依據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。