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何為中國特色自動駕駛,李德毅指出人-車-路三要素結合

本文作者:利榮 2020-01-11 16:36
導語:無人車應該是認知主體,而不是一個被控對象。

何為中國特色自動駕駛,李德毅指出人-車-路三要素結合

如果要有安全員,安全員還需要駕照,那么自動駕駛的革命就還沒有到來?

 1月10日,在2020年中國電動汽車百人會論壇上,中國工程院院士李德毅發表了以“自動駕駛和智能網聯”為主題的演講。他認為, 汽車是移動生活代步的機器人,自動駕駛汽車本身就是一個認知主體,而不是一個被控的對象。

“我一直說汽車將變成“會學習、會交互”的輪式機器人,它要有自主性,”李德毅的觀點是,對于單車來說,人工智能要賦能汽車,讓它變成會學習的輪式機器人,駕駛腦可以向優秀駕駛員學習,不斷積累知識。 

以下是李德毅的演講全文,雷鋒網(公眾號:雷鋒網)新智駕進行了不改變原意的編輯:

2019年一個重大事件,就是特斯拉在中國創造了上海速度。

特斯拉的汽車最大亮點是什么,是新能源,還是智能化,它將給中國帶來一個什么樣的啟發?

現在智能化越來越重要,加上5G和道路的智能化,使自動駕駛越來越能夠變成現實。過去的自動駕駛主要是單車智能,智能網聯則是自動駕駛的生態環境。

提到自動駕駛,首先會談到SAE的分級:L0—L5,它們之間到底有什么差別?是否就是智能技術向汽車的滲透,此外,汽車是否只是四個輪子加計算機?

我認為不是,汽車是我們移動生活,以及代步的機器人,我們要享受的是移動生活,而不僅僅是又一個需要人來操控的機器,所以我們正在做的是自主駕駛—Autonomous Driving。

自動駕駛車本身就是一個認知主體,而不是一個被控對象,不像地鐵和高鐵,那種駕駛是靠自動化實現的。

當自動化遇到了天花板,人工智能來了,我認為一輛車就是一個智能主體。

近十幾來,我一直說汽車將變成“會學習、會交互”的輪式機器人,它要有自主性,因為出門上車的乘客,是不會向一個中央調度系統進行報備的,這才是移動出行的最大享受。

未來,人們上車后還可以享受VR——虛擬現實,一旦汽車不需要人駕駛了,它就變成了一個個智能座艙,在移動生活中我們享受的就是快樂,可以辦公,可以休閑,這就是移動生活。

最近,我們非常高興看到中國的激光雷達走出了非常強勁的一步,激光雷達的價格降到了萬元人民幣以下,從以前的70萬降到1萬,這是一大突破。

激光雷達的大面積降價,讓我們覺得很興奮。

其實,主機廠很務實,我們需要的自動駕駛是將“人工智能”以潤物細無聲的方式,增加更多的輔助駕駛功能,慢慢的自動駕駛就來了,智能駕駛就來了。

重要的是,什么時候車內可以取消安全員,如果要有安全員,安全員還需要駕照,那么自動駕駛的革命就還沒有到來。

大家要有一個目標,就是讓自動駕駛車輛不需要安全員。中國有很多實驗開放區,我們可以嘗試在特定區域內的車輛中不僅可以自動駕駛,而且車內還可以沒有安全員,在這個特定區域里可以讓乘客從任意點A到任意點B。

但是,在沒有安全員的自動駕駛車輛中,后臺一定要有一套監控系統,這個監控系統干什么?

這些車里如果有突發的傳感器故障,出現了問題怎么解決,此時監控系統可以處理。這種配置下,100輛車不需要100個安全員,但是可以有后臺監控人員。

現在,人-車-路三個要素結合起來,就是中國的自動駕駛和智能網聯的特色。

我認為,智能網聯可以做出成績來的首先應該是在中國,我們可以嘗試在車、路上做出創新,比如智慧燈桿、智慧路燈,以及單車智能等結合起來,走出有中國特色的智能網聯道路。

對于單車來說,人工智能要賦能汽車,讓它變成“會學習”的輪式機器人,駕駛腦可以向優秀駕駛員學習,可以不斷積累知識,不同個性的人有不同的駕駛方式,駕駛腦也可以開出不同的駕駛風格,這是可以在人工智能基礎上實現的。

當然,人工駕駛出現事故的時候,也是駕駛腦進行“負學習”的機會,例如側翻,側翻事故是怎么發生的,側翻是大車左右兩個輪子距離比較小,然后裝的貨比較高,又遇到很強大的風,如果駕駛員在速度比較高的情況下打方向盤,就會發生側翻,側翻會造成重大事故。

自動駕駛最大的驅動力就是要把汽車是人類的“第一殺手”的罪名清除,我們可以研究事故是怎么發生的,以及在事故發生前兆時如何防范。

目前,從事自動駕駛駕駛的大致分為五類:

  • 主機廠,他們有很強的整合產業鏈資源能力,沒有主機廠的支持自動駕駛無法實現;

  • 造車新勢力,他們有創新能力,能夠在某些方面實現突破;

  • 有實際需求的客戶,比如物流快遞,有實際的“機器換人”的需求;

  • 互聯網從業者,他們有經驗,可以讓萬物互聯;

  • 新涌現出來的創新創業者。

總之,在2020年和2030年這個“孵化期”,創業者們在各個方向上進行嘗試,把自動駕駛的幾個要素結合起來,并找到突破口,例如園區物流、客運、礦區、農機等,大概要到2030年左右才會有上萬臺量產的自動駕駛車上路,現在創業者們可以在特定場景中積累經驗。

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