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汽车自动驾驶:人工智能综合应用能力的试金石 精选

已有 4746 次阅读 2021-8-16 17:18 |个人分类:人工智能|系统分类:科普集锦

汽车自动驾驶在人工智能提出来不久就作为一个目标,当时认为很容易解决。没想到,60多年过去了,汽车自动驾驶技术还没有得到广泛推广。虽然有很多大公司投入巨资进行研发,也有一些车辆,提供了自动驾驶辅助功能,但是自动驾驶汽车事故频发,尤其是车辆失控、人员伤亡等重大事故,让人放心不下。击败围棋世界冠军的谷歌公司对此也一筹莫展。特斯拉汽车经常失控,事故背后的原因却难以溯源。汽车自动驾驶为什么这么难?我认为有以下三难。

首先, 实时环境感知难。汽车行驶的外部环境千变万化,受到外在环境、天气、道路情况和其他车辆、行人的影响,难以穷举。再多的训练数据也难以穷尽所有的情况。尤其,还要实时感知,这就更难了。传统的大数据加深度学习模式,难以取得好的效果,尤其是一些对抗样本的出现,更是让系统给出张冠李戴的结果,令人提心吊胆。

其次,实时推理决策难。 周围环境感知之后,要结合道路情况,进行实时推理决策。是加速、减速还是惰行,是保持直行,还是变换方向或更换车道。如果有多个潜在的风险,应如何合理规避。这些不仅难以处理,而且实时性要求高,就难上加难了。又不可能提前预备好所有预案,这非常挑战人工智能的水平。经验丰富的老司机在面对复杂情况,往往靠直觉进行推理,下意识的决策,这是人工智能难以模拟和学习的。 

最后,实时车辆控制难。 在推理决策之后,还要对车辆进行实时精确控制,这也有不小的难度。车辆有惯性、延时和非线性等特性,难以精准控制。有的时候,差之毫厘谬以千里,就容易导致交通事故。

总的来说,汽车自动驾驶看似简单,其实相当复杂, 比计算机视觉、图像识别和语音识别等单项技术要难得多。汽车行驶的外在环境是动态的、开放的,而且不确定因素多,尤其对安全性要求高,对实时性要求高,确实是一道人工智能的超级难题。我认为,真正掌握汽车自动驾驶技术,实现比人类司机驾驶更节能、更舒适,而且能达到零重大事故,是人工智能高水平综合应用能力的试金石





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