汽车自动驾驶是人工智能吗,自动驾驶是人工智能

汽车实现自动驾驶将对我们的生活造成什么影响?

创新总会改变社会,但是很少会有创新像自动驾驶汽车(AVs)这样,对我们的生活产生巨大影响。作为 Lyft 的早期投资者,我的 Mayfield 团队对创新如何影响交通运输有着浓厚的兴趣,但我们也有着以人为本的技术变革观。

这就是为什么我们与汽车生态系统的主要参与者,就自动驾驶车辆对未来的影响举行一系列公开讨论的原因。讨论组包括来自 Lyft,Peloton,Tesla 和 Zoox 等创新型公司的企业家; 来自宝马,奔驰,日产和丰田等公司的自动汽车创新者; 来自博世(Bosch)等技术开发商的参与者; 还有一位旧金山市政交通管理局的主要立法者。

下面是我们讨论产生的一些主要结论。

告别汽车所有权, 迎来运输服务 (TaaS)。

美国大约有 2.53 亿辆汽车和卡车,它们有 95% 的时间是停放着的。这相当于一个康涅狄格州那么大的停车场里面停满了未使用的汽车。

这种情况应该得到改善,这就是为什么像 Lyft 这样的公司在 AV 上投入数百万美元的原因。但是它的意义远远不止是用人工智能车取代人类驾驶者。

多数人认为汽车将变成共享资产,众多汽车拥有者将成为过去。其中可能的例外情况是一些需要为车辆配备特殊配件的人,如配备自行车架,婴儿座椅或残疾人膳宿设施等。汽车拥有量的下降可能对汽车业乃至整个社会产生深远的影响。

货运业将永远不会相同

全自动驾驶车辆交付货物可能会远早于用于乘坐的自动驾驶汽车的实现。这就是为什么第一个受 TaaS 影响的产业可能是商业配送和长途运输。

今天, 很少有货主直接租用卡车;相反,他们聘请经纪人为他们服务。这导致像 Uber Freight 这样的网络经纪的兴起。由于自动化和有效的实时数据, AVs 将进一步加速经纪人的崛起。

随着人类的疲劳不再是一个影响因素,卡车可以运行全年全天地运输,从而更快的运输货物。它们可以聚集在最需要的地方, 从而实现更高效的调度。天气,交通和路况的实时数据可以优化卡车的路线,速度和燃油效率。AVs 甚至可以淘汰掉许多仓库,货物可以只储存在卡车里,直到到达目的地。

规模经济表明,AV 将为大公司提供更大的优势,并可能导致行业进一步整合。这可能会扰乱美国经济的一个重要组成部分。

自动驾驶车辆将首先出现在亚洲大城市。

完全自动驾驶汽车何时会成为标准,它将首先发生在哪里?我们讨论小组的共识是:人口密集的特大城市。在那里,交通拥堵已经成为影响生活质量的严重障碍。这最快有可能在 2025 年发生。

原因何在?当汽车是共享资源时,我们将需要更少的汽车,这将减少交通流量。此外,汽车到汽车(car-to-car)的通信将允许 AVs将车距拉的更近,这将实现更窄的车道和更快的交通流量。这可能会改变城市基础设施的最终设计和管理方式。

但是,这种现象更可能最先发生在中国的特大城市或新加坡-这要归功于其众多的人口和专制政府 -而不是伦敦,纽约或旧金山等地。

安全和监管问题可能会带来阻碍

有几个因素可能会减缓全自动驾驶汽车的扩张速度。高度公开的涉及 AVs 的死亡人数可能会使公众舆论对它们不利,即使在统计上它们比人类司机安全得多。

另一个阻碍采用 AV 的因素是网络安全 – 没有人希望一个以 65 英里/小时的速度行驶的 2000 磅重的物体,受到黑客的控制。AV的安全问题距离解决还有很长的路要走。

但是,最大的阻碍可能是来自监管方面的担忧。我们的团队认为,一些监管机构对 AVs 能够减少拥堵,提高环境质量,或为所有公民提供更好的商品和服务的说法表示怀疑。

美国能源部关于 AVs 对环境影响的预测都在地图上 – 从燃料消耗减少 90% 到增加 250% 不等。

总而言之:随着数十亿美元的公共和私人投资涌入到自动驾驶技术中,这可能是交通运输的亨利·福特(Henry Ford)式时刻。我们的 Mayfield 团队认为,关注这个时刻很重要:要确保公司以改善人类生活的目的来实现自动化运输。

你认为自动驾驶会给我带来哪些便利?

随着科技的发展和社会的进步,现在人工智能产业与我们的生活息息相关紧密联系。那么由此衍生出的自动驾驶技术会给我们日常的生活带来极大的便利,这也是未来发展的热点方向。自动驾驶指的是依靠人工智能、视觉计算、全球定位系统等各个要素紧密协作,在没有人为操作的情况下,自动安全的控制车辆。那么它会对我们生活产生以下的便利。

一方面,会大大的减轻驾驶人的疲劳感。经常开车的朋友知道我们在驾车的时候,尤其长途驾车的时候人会非常的疲劳,不管是精神上的还是我们身体上的。尤其是在走高速的时候,我们的脚一直需要在油门上进行操控,同时我们也需要控制车辆的速度以及观察路况,这就会导致人非常的疲惫。而有了自动驾驶之后,汽车就会在各个操作软件的共同配合之下,在没有人为的控制下顺畅的在大街上行走,使人们解放自己的双脚和双手,更好的享受路程。

另一方面,也能够大大的降低安全事故的发生。在很多时候,人们驾驶汽车由于自己的疏忽和大意会造成危险。那么,自动驾驶汽车会通过车辆的感知系统监测到车辆现在处于的状况以及它所处的周围环境,能够避免那些安全事故的发生。使乘坐人能够在一个更加安全的情况下,开启自己的旅行。

自动驾驶是未来发展的一个方向,也是热点产业之一,它能够极大的方便人们的生活。现在很多公司正在研制自动驾驶汽车,相信不久的将来,这些自动驾驶汽车将成为这个社会的主流。到那时车辆发生事故的机率将会大大降低,人们乘坐车辆的舒适感将会大大提高。

你怎么看待自动驾驶技术?你觉得这项技术会使未来的生活更加便利吗?

说到自动驾驶技术,很多朋友都会想到特斯拉。毕竟的自动驾驶技术处于世界领先水平。但据相关统计,2019年特斯拉自驾导致交通事故死亡约50人。那么自主驾驶技术应该怎么说,这项技术是否应该继续发展?所谓自动驾驶技术主要是通过人工智能、车辆雷达、监控和定位系统的配合来判断道路信息,然后自动驾驶汽车安全行驶。

L1驾驶主要包括一些辅助驾驶功能,如定速巡航、车道保持等,而L2驾驶较为全面,包括危险预测和一些辅助驾驶功能。即使特斯拉目前也只能达到L2.5到L3的水平,只能在正常路段实现全自动驾驶。但是在一些紧急情况下或者相对复杂的路况下,还是需要人工驾驶。也就是说,特斯拉的自动驾驶技术可以应用于非常有限的路况。之所以会有人员伤亡,与特斯拉的自动驾驶技术有关,或者是因为这项技术被过度宣传。

虽然特斯拉之前修改过一些广告词,但特斯拉的自动驾驶技术已经深入消费者心中。我们还是要从客观的角度来看待自动驾驶技术。虽然目前大部分自动驾驶只能称为辅助驾驶,但在一定程度上可以提高驾驶安全性。例如,危险警告系统、车道保持系统等功能可以帮助驾驶员避免可能的危险。此外,自主驾驶技术的发展可以给我们的生活带来很大的便利,并且有可能成为未来所有汽车的标准技术,所以我们仍然需要积极发展自主驾驶技术。在自动驾驶技术成熟之前,厂商和经销商都应该将其作为辅助驾驶系统进行宣传,避免误导更多的消费者。

随着5G标准的落地,自动驾驶技术获得了新的支撑。5G将进一步推动车联网的发展,作为整个车联网解决方案的一部分,自动驾驶必将得到进一步的发展。自主驾驶涉及的技术很多,如机器学习、计算机视觉、自然语言处理、力学等,目前还很难。目前自主驾驶领域也有广泛的合作关系,不同的技术公司专注于不同的环节,更有利于自主驾驶技术的发展。目前自动驾驶分为六个等级,即无自动、驾驶员辅助、部分自动、有条件自动驾驶、高度自动驾驶、全自动驾驶。级别越高,自动化程度越高。

自动驾驶技术有什么优点?要如何发展?

自动驾驶汽车的优势:没有交通堵塞。未来,无人驾驶汽车成功普及后,大城市的交通拥堵将消失。对于许多人来说,这每年可以节省40个小时。因为在大城市中,人们必须走在交通繁忙的地方。自动驾驶汽车可以自动同步交通状况,尽快选择一条更平坦的路线,由于人工智能设置,诸如汽油交通等不文明的状况也将消失。减少事故。根据专家的计算,由于自动驾驶的普及,事故数量将减少约90%。因为人工智能将更加遵守交通规则,并且可以计算周围行人的下一步行动。如果有人过马路,他们的AI预测能力和驻车制动技能甚至可能超过老驾驶员。

犯罪率降低。未来还将在警车中使用人工智能。到那时,罪犯将无法摆脱对无人驾驶汽车的追逐。例如,如果罪犯也驾驶自动驾驶汽车,那么该汽车可以被警察远程停车,或者该汽车可以被门窗挡住,然后直接送到派出所;当然,他们也可能驾驶普通汽车,但是自动驾驶汽车的人工智能计算能力以及实际上能够定位地图和路况的能力可以帮助警察更快地抓捕罪犯。更重要的是,将来几乎很难找到这种车辆。

世界上最好的出租车。由于无人驾驶汽车的出现,出租车行业的驾驶员将失去工作,但是到那时,由于劳动力成本降低,出租车将变得更便宜。而且,人们仅通过使用移动电话就可以更换这种汽车以到达自己的位置。随着自动驾驶测试的落地,该技术的应用日趋成熟,市场前景和想象空间进一步扩大。

交货快捷。在一些大城市,平均等待食物的时间约为40至80分钟。将来,许多食物将由无人驾驶汽车运送。这样可以将等待时间减少一半。改善空间。由于自动驾驶汽车的便利性,房屋的空间将大大改善。许多房屋的停车位价格也将降低。因为人们不需要为了方便而在房屋附近购买或租用停车位。只需操作手机,就可以让汽车提前到达您的位置,或者在将汽车交付到目的地后将汽车开到很远的停车位。长途运输。卡车运送司机担心超速驾驶车票的日子会消失,而不必在路上花费数日甚至数周。因为几乎所有的汽车都可以参与运输,所以它们的交付速度会更快。

人工智能的意义和价值是什么?

人工智能什么是有什么价值和意义,人工智能(AI)使机器可以从经验中学习,适应新的输入并执行类似人的任务。您今天听到的大多数AI示例-从下象棋的计算机到自动驾驶汽车-都严重依赖于深度学习和自然语言处理。使用这些技术,可以训练计算机通过处理大量数据并识别数据中的模式来完成特定任务。

一、人工智能历史

人工智能一词始创于1956年,但是由于数据量的增加,先进算法以及计算能力和存储能力的提高,人工智能在当今变得越来越流行。

1950年代早期的AI研究探索了诸如解决问题和符号方法之类的主题。1960年代,美国国防部对这种工作产生了兴趣,并开始训练计算机来模仿人类的基本推理。

这项早期工作为我们今天在计算机中看到的自动化和形式推理铺平了道路,包括可以设计为补充和增强人类能力的决策支持系统和智能搜索系统。

好莱坞的电影和科幻小说将AI描绘成占领世界的类人机器人,而AI技术的当前发展并没有那么可怕,甚至还没有那么聪明。取而代之的是,人工智能已经发展为在每个行业提供许多特定的利益。继续阅读有关医疗保健,零售等方面人工智能的现代示例。

二、为什么人工智能很重要?

1)AI通过数据实现重复学习和发现的自动化。但是,人工智能不同于硬件驱动的机器人自动化。AI不是自动执行手动任务,而是可靠,无疲劳地执行频繁,大量的计算机化任务。对于这种类型的自动化,人工询问对于设置系统并提出正确的问题仍然至关重要。

2)人工智能为现有产品增加了智能。在大多数情况下,不会将AI单独出售。而是,您已经使用的产品将通过AI功能得到改善,就像将Siri作为新一代Apple产品的功能添加一样。自动化,对话平台,机器人和智能机可以与大量数据结合使用,以改善从安全智能到投资分析的各种家庭和工作场所技术。

3)AI通过渐进式学习算法进行调整,以使数据进行编程。人工智能发现数据的结构和规律性,从而使该算法获得技能:该算法成为分类器或预测器。因此,就像该算法可以教自己如何下棋一样,它可以教自己下一个在线推荐什么产品。当给定新数据时,模型会适应。反向传播是一种AI技术,允许在第一个答案不太正确时通过训练和添加数据来调整模型。

4)AI使用具有许多隐藏层的神经网络分析更多和更深的数据。几年前几乎不可能构建具有五个隐藏层的欺诈检测系统。不可思议的计算机功能和大数据改变了这一切。您需要大量数据来训练深度学习模型,因为它们直接从数据中学习。您可以提供的数据越多,它们变得越准确。

5)人工智能通过深度神经网络实现了令人难以置信的准确性,这在以前是不可能的。例如,Alexa,百度搜索和百度相册的交互都是基于深度学习的,并且随着我们使用它们的不断增加,它们将变得越来越准确。在医学领域,来自深度学习,图像分类和对象识别的AI技术现在可以用于以与训练有素的放射科医生相同的准确性在MRI上发现癌症。

6)AI充分利用数据。当算法是自学时,数据本身可以成为知识产权。答案在数据中。您只需要应用AI即可将其淘汰。由于数据的作用现在比以往任何时候都重要,因此可以创造竞争优势。如果您在竞争激烈的行业中拥有最好的数据,即使每个人都在应用类似的技术,那么最好的数据也会取胜。

华为发布“华为八爪鱼”自动驾驶平台,自动驾驶技术为何深受汽车行业青睐?

华为这一次发布的汽车自动驾驶平台,可以说引起了整个汽车行业和互联网智能行业的集体活动。要知道在此前,虽然有很多的互联网公司都表示要造车,但说实话能够将这个行业跟互联网直接进行融合还是非常困难的。所以到目前为止还没有任何一个互联网企业可以拿的出手的作品。而很明显,茶为的发展发现跟他们是不一样的。那么今天我们就来探讨一下华为发布的八爪鱼自动驾驶平台以及试图驾驶的未来发展方向。

第一,为什么华为会采用这样的自动驾驶平台?

在我看来,华为公司其实已经明白,想要依靠自身一家的公司力量去完成整个制造工作,在形成人工智能跟汽车自动驾驶的结合是非常困难的。人车交互本身就是一项非常复杂的技术,如果再想要吃透汽车的制造,对于现在的互联网公司来说,特别是对于目前举步维艰的华为公司来说是有点吃力的,所以他们才会折中通过这样的方式来推广自己的技术。

第二,自动驾驶为什么能够引起大家的高度关注?

其实在我看来自动驾驶并不是引起大家高度关注的一个重心重心在于人工智能以及未来的可视化和物联交互功能的发展。在这样的情况下,能够将互联网上的一些便捷应用到我们的生活当中,在某种程度上甚至可以起到对我们生活的变革作用。

第三,如何看待以后的人工智能和自动驾驶?

从目前的几个人工智能自动驾驶技术来看的话,的确存在着很多的问题,甚至已经引发了很多的安全事故,所以在这里还是需要大家警惕的,对于这些不成熟的技术需要很长一段的事业才可以,所以也希望这些企业在开发的时候能够有更多的责任心。

20年自动驾驶技术体验如何?有什么新的进步呢?

    提高交通运行效率、提升社会交通服务的智能化水平,离不开智能汽车、智慧的路和高效的监管与决策。致力于为用户提供安全、舒适、智能、高效驾驶感受的自动驾驶,离不开相应技术的支持。

提高交通运行效率、提升社会交通服务的智能化水平,离不开智能汽车、智慧的路和高效的监管与决策。致力于为用户提供安全、舒适、智能、高效驾驶感受的自动驾驶,离不开相应技术的支持。

车联网

目前,由人工智能和“电动化、智能化、网联化、共享化”为代表的新四化变革驱动,正在引领车联网由第一阶段向第二阶段演进,车联网从汽车内部互联、车与人的交互,慢慢延伸到车与车、车与电信设施、车与路边单元之间的信息交互。

其中,V2X无线通信技术则能够将“人-车-路-网-云”等交通参与要素有机地结合在一起不仅可以支撑车辆获得比单车感知更多信息,促进自动驾驶等技术的研发、转化、应用,还有利于支撑构建一个智慧的交通体系,促使汽车和交通服务朝着新模式业态方向发展。

激光雷达

作为自动驾驶汽车的“眼睛”,激光雷达是重要的传感器之一,对于保证自动驾驶汽车行车安全具有重要意义。激光雷达应用主要分为两个部分:一是落地到自动驾驶测试的无人车上,二是落地到汽车厂商推出的具有辅助驾驶功能的量产车上。

据《中国智能网联汽车产业发展报告(2019)》分析道,激光雷达是未来L4~L5级自动驾驶的核心传感器之一,将逐步由当前的机械旋转式向成本更低、可靠性更高的芯片化、全固态化的方向发展。

精确定位

自动驾驶汽车需要非常精确的定位。除了基于雷达,激光雷达,GNSS和摄像头的普通传感器之外,对于在城市环境中进行自动导航所需的车道级定位来说,轨迹估计也是必不可少的。当前,用于自动驾驶的高精度定位技术主要有以下三种。

其一,基于参考系统信号的绝对定位技术:具有代表性的一种是全球导航卫星系统,以及UWB、WiF、蓝牙等。其二,环境特征匹配,即基于激光雷达和视觉传感器的相对位置,将传感器观察到的特征与数据库中存储的特征进行匹配定位车辆;其三,INS系统提供航迹估计,一种基于惯性导航IMU的组合导航技术。

人机交互

人机交互技术,尤其是触摸屏、语音控制、手势识别技术,在全球未来汽车市场上有较大可能得到广泛采用。自动驾驶汽车人机界面应集成功能设定、车辆控制、信息娱乐、导航系统、车载电话等多项功能,方便驾驶员快捷地从中设置、查询、切换车辆系统的各种信息,从面使车辆达到理想的运行和操纵状态。

当然,人机界面的设计必须在好的用户体验和安全之间做好平衡。随着技术的快速成熟,车载信息显示系统和智能手机将实现无缝连接,人机界面提供的输入方式将会有更多选择的空间,用户能够采取不同操作,在不同的功能之间进行自由切换。

规划决策

决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术,相当于自动驾驶汽车的大脑,涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。通过综合分析环境感知系统提供的信息,及从高精度地图路由寻址的结果,规划决策者可以对当前车辆进行速度、朝向等规划,并产生相应的停车、跟车、换道等决策。

与此同时,规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性等。从目前来看,常用的决策技术有专家控制、模糊逻辑、贝叶斯网络、隐马尔科夫模型等。随着5G网络、车辆、路面、云端、平台等各个环节的技术不断成熟,车辆正从辅助驾驶转向自动驾驶,基于自动驾驶的协作式智能交通也日益临近。

总结:

发展智能网联与新能源汽车已经成为了行业共识,这一点在各国政府的产业政策与企业未来战略布局上取得了验证。2020年下半年,自动驾驶路测、技术研发、产品创新等方面或将取得更多新成果。

车联网

目前,由人工智能和“电动化、智能化、网联化、共享化”为代表的新四化变革驱动,正在引领车联网由第一阶段向第二阶段演进,车联网从汽车内部互联、车与人的交互,慢慢延伸到车与车、车与电信设施、车与路边单元之间的信息交互。

其中,V2X无线通信技术则能够将“人-车-路-网-云”等交通参与要素有机地结合在一起不仅可以支撑车辆获得比单车感知更多信息,促进自动驾驶等技术的研发、转化、应用,还有利于支撑构建一个智慧的交通体系,促使汽车和交通服务朝着新模式业态方向发展。

激光雷达

作为自动驾驶汽车的“眼睛”,激光雷达是重要的传感器之一,对于保证自动驾驶汽车行车安全具有重要意义。激光雷达应用主要分为两个部分:一是落地到自动驾驶测试的无人车上,二是落地到汽车厂商推出的具有辅助驾驶功能的量产车上。

据《中国智能网联汽车产业发展报告(2019)》分析道,激光雷达是未来L4~L5级自动驾驶的核心传感器之一,将逐步由当前的机械旋转式向成本更低、可靠性更高的芯片化、全固态化的方向发展。

精确定位

自动驾驶汽车需要非常精确的定位。除了基于雷达,激光雷达,GNSS和摄像头的普通传感器之外,对于在城市环境中进行自动导航所需的车道级定位来说,轨迹估计也是必不可少的。当前,用于自动驾驶的高精度定位技术主要有以下三种。

其一,基于参考系统信号的绝对定位技术:具有代表性的一种是全球导航卫星系统,以及UWB、WiF、蓝牙等。其二,环境特征匹配,即基于激光雷达和视觉传感器的相对位置,将传感器观察到的特征与数据库中存储的特征进行匹配定位车辆;其三,INS系统提供航迹估计,一种基于惯性导航IMU的组合导航技术。

人机交互

人机交互技术,尤其是触摸屏、语音控制、手势识别技术,在全球未来汽车市场上有较大可能得到广泛采用。自动驾驶汽车人机界面应集成功能设定、车辆控制、信息娱乐、导航系统、车载电话等多项功能,方便驾驶员快捷地从中设置、查询、切换车辆系统的各种信息,从面使车辆达到理想的运行和操纵状态。

当然,人机界面的设计必须在好的用户体验和安全之间做好平衡。随着技术的快速成熟,车载信息显示系统和智能手机将实现无缝连接,人机界面提供的输入方式将会有更多选择的空间,用户能够采取不同操作,在不同的功能之间进行自由切换。

规划决策

决策是无人驾驶体现智能性的核心的技术,相当于自动驾驶汽车的大脑,涉及汽车的安全行驶、车与路的综合管理等多个方面。通过综合分析环境感知系统提供的信息,及从高精度地图路由寻址的结果,规划决策者可以对当前车辆进行速度、朝向等规划,并产生相应的停车、跟车、换道等决策。

与此同时,规划技术还需要考虑车辆的机械特性、动力学特性、运动学特性等。从目前来看,常用的决策技术有专家控制、模糊逻辑、贝叶斯网络、隐马尔科夫模型等。随着5G网络、车辆、路面、云端、平台等各个环节的技术不断成熟,车辆正从辅助驾驶转向自动驾驶,基于自动驾驶的协作式智能交通也日益临近。

总结:

发展智能网联与新能源汽车已经成为了行业共识,这一点在各国政府的产业政策与企业未来战略布局上取得了验证。2020年下半年,自动驾驶路测、技术研发、产品创新等方面或将取得更多新成果。

什么是汽车自动驾驶,如何通俗易懂地理解其功能及原理?

一种有限条件下的自动驾驶,一方面让驾驶员开车更轻松,但同时又要求驾驶者随时从放松的状态马上切换到注意力集中的状态来处理突发状况,一旦发生事故权责也很难界定。

人们对于自动驾驶最早的误解,其实源于一些媒体的误读。很多媒体把 Autopilot 这一词简单简单拆解为 “Auto” 和 “pilot” 两个词汇,并将中文意思曲解为自动驾驶。

(仍然需要人类做出关键决策的特斯拉驾驶辅助系统)。

然而其实 Autopilot 这个词源于飞机、列车、轮船领域的辅助驾驶系统。维基百科也给这个词做了明确的定义:

An autopilot is a system used to control the trajectory of a vehicle without constant ‘hands-on’ control by a human operator being required.。

驾驶辅助是一个用来控制载具轨道而无须人工一直干预的系统。

这句话里面的关键词其实是 “constant” 持续的。也就是说,Autopilot 所代表的驾驶辅助系统是不需要人类持续干预的,但是仍然需要人类做出某些干预,比如关键性的决策等,机器只是在一旁辅助。

(不需要人类驾驶员做出决策的 Uber 全自动驾驶车)。

而关于我们大众所认知的自动驾驶,或者说全自动驾驶,在维基百科中同样也有相关的定义。我们所认知的无人驾驶车,准确的说应该叫做 “Autonomous car”。

与对于驾驶辅助的定义类似,无人驾驶车概念的关键支持在于无需人类干涉。也就是说机器会自动感知,自动做出决策并且自动驾驶。所以这样来说,自动驾驶究竟是什么的定义问题就变得格外简单了。驾驶辅助和自动驾驶,最主要的区别在于人的参与度,前者需要人参与,而后者完全不需要人参与。

功能、原理及难点

其实单纯从硬件技术层面来看,自动驾驶的原理并不算特别复杂。用最简单的话说,找一台车子来改装一下(电动车比较好改一点且性能可控性更好),加几个传感器,再塞一套开源的自动驾驶计算平台,好,这就搞定了。

传感器

传感器是自动驾驶车的眼睛,用于收集汽车周围的信息。归纳来看,目前主流的自动驾驶车其实也就是使用了三种传感器:LiDAR 激光雷达、摄像头、和传统雷达。

三种传感器各有各的优势,早就运用在车辆倒车雷达上的传统雷达成本相对较低,穿透性较强且不受雨雾等环境的影响,但弱点在于覆盖范围较小且难以对周围物体做出精准的判断。

摄像头同样也是自动驾驶车所必备的传感器,与两种雷达不同,摄像头没有任何穿透力且需要光线,用于自动驾驶的数据是通过对摄像头的图样识别得出的。不过摄像头也是最容易受到干扰的一种自动驾驶传感器,且一旦获取的图像有误差,对最终的识别结果就会产生极大的影响。唯一的好处在于成本低,且目前视觉识别的方案相对来说发展得比较成熟,做无人驾驶汽车可用的也比较多。

数据处理

自动驾驶车上搭载的传感器收集到的数据,都会被传输到车载电脑中进行分析和处理,最终做出决策。对于车载电脑的技术部分我们不必多说,因为自动驾驶汽车单纯从原理上真的不算是什么 “黑科技”,毕竟规划路线,躲避障碍的功能目前很多扫地机器人和无人机都能实现。所以还是把关注的重心聚焦在实现自动驾驶的难点上。自动驾驶汽车需要收集汽车周围数据,对信息进行处理并最终做出决策,这整个过程与真人司机所要完成的过程几乎毫无差异。

特斯拉的 7.0 系统对「自动驾驶」的发展有什么样的意义?

自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-piloting automobile )又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人,是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪也已经有数十年的历史,于21世纪初呈现出接近实用化的趋势,比如,谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证,预计于2015年至2017年进入市场销售。

自动驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,让电脑可以在没有任何人类主动的操作下,自动安全地操作机动车辆。2014年12月中下旬,谷歌首次展示自动驾驶原型车成品,该车可全功能运行。2015年5月,谷歌宣布将于2015年夏天在加利福尼亚州山景城的公路上测试其自动驾驶汽车。

自动驾驶汽车一直配备了驾驶员。我们训练有素的驾驶员会一直跟随汽车,他们可以像解除巡航控制一样轻松地接管汽车。此外,我们也有训练有素的软件操作人员坐在乘客座位上,监控软件运行状况。在所有测试进行之前,我们都会派出驾驶员,驾驶普通汽车了解路线和路况。通过加入道路标记和交通标志等功能,车载软件能够提前熟悉周围环境及特殊之处。在工作之前也提前告知当地警方。

自动驾驶汽车能够促使人们拼车,极大的减少汽车的使用,创造“明天的高速公路火车”。这些高速公路火车能减少能源消耗,增加主要道路的运力。在节约时间方面,美国交通运输部估计,每一工作日,人们平均花费52分钟在上下班路上。未来,人们可以以更有效率的方式使用这些时间。

AI技术对社会交通的发展有何意义?

AI技术,也就是我们常常会听到的“人工智能”,其最终的目的就是让机器们也能学会并应用那些目前只有人类才具有的智能;同时,由于机器相比人类具有更长的寿命和物理上的性能,科学家们也希望AI技术能够帮助扩展人类智能的发展。总体上来看,AI在单方面将远超过普通人类。

智慧城市也是这几年中被广泛提及并有不少企业正着手进行开发的一个点,而其中最令人难以忘怀的莫过于“智慧交通”,从无人驾驶、各类交通设施的自动化维护和修理到人工智能物流管理,智慧交通有着其特有的便捷性和神秘感。而制成其发展最重要的两点就是大数据技术和AI技术。

首先,将AI技术成熟地运用于各类交通基础设施上,可以直接通过其传感器智能地判别和检测交通流量、设备运行情况等,省去了大量的人力和物力。我们的交通部门可以通过AI上传的各类数据并结合各类无人设施,直接在办公室中判断路况和拟定对策。

其次,也是目前许多公司已经在探索的无人驾驶技术。在目前的蓝图设想中,配有AI辅助的自动驾驶车型将是具备比人更灵敏更理性的环境感知、决策以及驾驶等功能,也就是说不用考驾照也能自驾出行。但遗憾的是由于真实的路况比实验室中所模拟的要复杂得多,而且制造这样一台车的成本非常昂贵,所以在很长的一段时间里他们不会和广大的消费者们见面。

最后,AI技术对社会交通影响比较大的就是物流运输方面了,成熟的AI可以为驾驶员挑选最优的仓库地址以及做出运输路径的规划。使得物流配送运输上更加精确、省时、高效率,也进一步降低了物流的成本。

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