让汽车更聪明

作者:龚淑娟 文章来源:AI《汽车制造业》 点击数:11 发布时间:2019-01-04
未来的方向还不单是人工智能的应用,而需要更多的融合,自动驾驶领域的人工智能必须融合多种传感方式。
让汽车更聪明

 

 

就像人的大脑一样,机器也能从海量的数据和大量的经验中进行学习, 从而变得越来越聪明——在人工智能领域,这个过程叫做“深度学习”,它可以帮助我们实现诸多领域的突破,自动驾驶便是其中一个最典型的例子。

汽车要实现自动驾驶,感知、决策与控制三大系统环环相扣,缺一不可。这其中,首要的便是感知层面的各种传感器的图像识别和处理能力,而且传感器的智能水平在很大程度上决定了自动驾驶汽车在复杂路况下的可靠性和安全性,因此,深度学习的应用便成了关键所在。

业界厂商持续不断地不断尝试通过深度学习来提高图像识别和处理能力。以奥迪为例,此前他们通过A7 平台的自动驾驶测试车“Jack”验证了利用深度学习技术的图像识别能力十分有效。之后,全球首款搭载L3 自动驾驶技术的全新奥迪A8 量产上市,这款车就采用了Mobileye 提供的前向摄像头及EyeQ3 芯片,借助深度学习技术达到更高的目标识别和图像处理能力。

全新奥迪A8 发布的同时,奥迪也公布了人工智能技术子品牌“Audi AI”,旨在运用深度学习技术提供更加主动的人机界面,并由此作为L4 自动驾驶技术以及更高级别智能驾驶的基础。Audi AI 被设计为具有学习和思考能力的系统,它会非常积极主动地与其他交通参与者交流,在复杂的路况下独立找到驾驶模式和规则,并据此做出各种判断和选择。最终,随着不断地训练和进化,系统会逐渐表现出与人类驾驶行为越来越相近的表现。

从L3 到L4 甚至L5,从高速公路自动驾驶到开放道路自动驾驶,技术上面临巨大的跨越,因为真实场景由单一的结构化道路变为复杂的非结构化道路,各种复杂场景对于传统ADAS 系统来说挑战非常严峻,不过应对这种复杂性恰恰是深度学习的最大优势和用武之地。

然而,未来的方向还不单是人工智能的应用,而需要更多的融合,自动驾驶领域的人工智能必须融合多种传感方式。事实上,对于自动驾驶的物体识别与处理,Mobileye 最新的解决方案既有传统的计算机视觉的工作,又有先进的人工智能的探测方式。目前,Mobileye 正在紧锣密鼓地研究第五代智能芯片,这种芯片专为深度学习而设计,Mobileye 会考虑把雷达和激光雷达的信号纳入其中,并提供相应的融合方式。这样一来,在黑夜哪怕是人穿着黑衣服的情况,也可以更好地被探测到,通过互相备份、互相融合的方式,可以进一步保障自动驾驶汽车的可靠性和安全性。