网易科技讯11月1日消息,中国智谷大会于南京召开。其中清华大学计算机教授邓志东为我们带来——人工智能与无人驾驶的讲话。并对AI如何助推共享无人驾驶产业的发展及其应用的优势做了相关主题演讲。
据了解,2030年L3/L4的自动驾驶汽车将占汽车整体销量的50%左右。
邓志东先生会上演讲了人工智能中无人驾驶的领域的最新进展。对于无人驾驶出租车,包括nutonom2016年8月25日在新加坡推出全球首个无人驾驶出租车免费客户服务和uber2016年9月14日在美国匹兹堡市区推出无人驾驶出租车载客服务并试运行。
同时沃尔沃100辆自动驾驶汽车drive me也来华测试,2016年3月25-28日在北京北六环以70km/h的巡航车速进行测试,已安全行驶1200km等。
目前无人驾驶汽车来临的脚步比想象中的还要快!
邓志东先生表示在超强计算引擎的强力支撑下,大数据驱动下的深度学习和强化学习,在近五年取得实质性的进展,诸如视觉物体识别、人脸识别、语音识别以及文本分类等已达到或接近人类水平。
以下为演讲全文:
邓志东:大家下午好,我今天就人工智能 与无人驾驶谈自己的一些认识。主要是两个,一个是无人驾驶,产业序幕正在拉开,看看人工驾驶现在到了什么阶段,那么现在大家知道就是上个月,9月20号,美国的汽车工程师的SAE发布了作为标准的无人驾驶的一个分 级标准,从L0-L5,美国官方的,L0就是能够自动的,然后L1是部分自动驾驶,L3是有条件,L4是高度自动驾驶,然后L5就是我们真正的无人驾驶。那么这个阶段我们说一个阶段辅助与半自动驾驶阶段,L0和L1,还有就是L2,过渡期的无人驾驶阶段,有监控驾驶员,手势不应该离开方向盘的,人同时进行行车环境的感知,然后司机要始终注视到周围的行车环境,随时准备接管,他是三个基础,跟这个厘米级的进行的。然后是L3,这个水平就是司机位置可以无人,另外一个必须有紧急制动的人,可以在车上也可以在车下。这个时候司机没有人了,但是人在环,他是引入了人在车上和车下的认知水平的紧急自动干预,实际上反映了人 机共驾,L4没有任何司机是无人,是限定于特定的区域和特定的功能,L5就是与人类驾驶无异,人可以去什么地方,无人驾驶也可以实现同样的功能,没有任何的区域或者是功能限制,这样的话应该会导致产业颠覆或者是洗牌,什么时候出现不知道。
现在我们知道,跨接科技企业,一部打纬的谷歌、优步、百度、大家知道百度的提出的口号是三年商用。还有就是汽车制造厂商,有三部曲,比如说有新车企,比还有老车企,汽车集团,多在测试自己研发的自动驾驶汽车,像国内现在的民族品牌的汽车厂家一样,现在也都是非常积极地投入在自动驾驶汽车的产品。
我们知道应该说这个产业序幕正在拉开,而且可以这么说,无人驾驶的汽车来临的脚步比我们预想还要快一些,我们可以看一看 在美国的加州,在硅谷,在旧金山,在华盛顿,在中国更多,也在跑,至少是了L2和L3的进展。今年8月25号在新加坡推出全球首个无人驾驶出租车免费载客服务,限定在2.5平方英里的商业住宅区内,已测试两年。还有一个就是进展就是Uber在9月14号在美国的匹兹堡 市区推出无人驾驶出租车载客服 无并试运行,这是一个标志性的进展。还有一个是沃尔沃,100辆车很快在中国进行测试,还有就是特斯拉,他们会升级到Autopilot2.0,软件升级也适合于已有的车型,他许诺明年年底之前以完全自动驾驶模式从洛杉矶到纽约,我们明年可以实现,没有任何交通管制的情况下。还有就是麦肯锡最近一个消息就是2030年,L3L4的自动驾驶汽车可能会占领汽车整体销量的50%左右,这是最新的一个消息。
这些细细告诉我们说,无人驾驶的商业模式很有可能来了,而且在SAE每一级,L1半自助驾驶方式及还有我们真正在L4和L5无人驾驶,这个阶段应该都有商业模式,另外发展共享汽车还有智能服务,这个可能是最终目标,还有自动驾驶和无人驾驶汽车作为移动端设备。还有一个产业链的生态,比如说高精地图、激光雷达、毫米波雷达、车联网ITS、5G通信,我们知道,人工智能与无人驾驶有什么关系,我们知道大数据,我们想在超强计算引擎的强力支撑下,大数据驱动下的深度学习和强化学习,在最近五年可以说取得了实质性的进展,比如说物体的识别、人脸的识别、语音识别以及文本分类等已达到或接近人类的水平。我们知道很多企业包括谷歌、Facebook、微软、亚马逊、百度都在强势介入,很多当成是转型的目标,基本上这些企业都是以人工智能作为他的转型目标。这样的话,可以说正在主导人工智能产业与学术研究。
以深度学习为主要代表的人工智能开始进入产业化的深耕阶段,但是人工智能的研究,必须要结合特定的应用场景或者垂直领域进行研究,否则就只有纯学术意义,没有商业价值,必须结合具体的应用场景或者是垂直领域,细分再细分。比如说人工智能一个细分领域无人驾驶,这是一个细分领域,这样的话结合,人工智能可望使无人驾驶在2-4年之内获得初步的商业模式,是初步的,他涉及的一些所发主要是深度学习,还有就是数据,视觉大数据,点云大数据、还有驾驶行为大数据,还有计算,移动端的还有云端的芯片加速器,还有通信,就是5G的发展,还有垂直整合,这些维度,无人驾驶的话从L2到L3怎么跨越呢,我们说怎么解决检测行人等小目标的障碍物,还有就是多模态的传感器,怎么去实现从L2到L3是一个很大的挑战,有3-5年实现这个事情。这样的话需要在高新技术的支撑下面,在深度学习的利用深度学习的方法是有可能的。基于深度学习,行为物的检测。第二个用交互式怎么从L3到L4,这应该是经难的,目前的话主要是靠高新地图,未来怎么样,目的主要依赖与HD地图,利用驾驶行为大数据。另外取消人在回路,需要认知智能的实现技术。最后一句话,就是人工智能 助推共享无人驾驶还有智能服务产业的发展,这个无人驾驶人工智能能够缓解 城市交通拥堵,我们回忆一下历史上的事,从诺基亚 苹果的智能手机,今天我们觉得无人驾驶不太可能,其实他比人还安全,我们现在据 统计,我们一个月可能有一天又3-4千人的死亡。