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李德毅:駕駛腦的使命是加速汽車向輪式機器人轉變

編者注:10月17日,在2016年全國大眾創業萬眾創新活動周期間,由中國人工智慧學會主辦,星河互聯及雷鋒網承辦的“智創未來”新未來與人工智慧創業創新論壇召開。中國人工智慧學會理事長、中國工程院院士李德毅在該人工智慧專場論壇上作報告,進行了一場人工智慧創新創業的“冷”思考。

雷鋒網在不妨礙原意表達的基礎上,整理了李德毅演講(有刪減):

圖為“駕駛腦”

我做了10年無人駕駛和智慧駕駛,其中一個成果是物化人工駕駛認知的機器,稱為“駕駛腦”。這個成果有一個盒子,就像機上盒,挺複雜的。雖然現在不是很好的產品,但是已經做出來了一個。

駕駛腦反映的是個人智力和運動協調能力的差異,世界上有可以完全相同的自動洗衣機,但沒有兩個完全相同的駕駛腦。每個人開車的情況都不一樣,所以如何表示不確定性?而且,如何表示駕駛腦在開車過程中向駕駛員學習?

車相隨、學相伴,我們要悄悄學習駕駛員的經驗。

一個很簡單的例子,有一個重要人物請你送一下,有兩個司機給你選:一個司機剛拿到駕照,視力1.5;一個司機開了5年車,但是視力只有1.2。讓哪個司機完成這一項保障任務?所以,現在自動駕駛陷入了困境。為什麼大家認為特斯拉的車會有問題?因為雷達加上一個攝像頭,沒有駕駛經驗!

所以,駕駛腦應該有思想認識。

我們提出,

要讓駕駛員要教機器人開車,要讓大資料來開車。

當今,深度學習正站在全球人工智慧的風口,普遍做法是把卷積神經網路用於點雲圖像識別,感知階段的自學習。

我們另闢蹊徑,基於可用路權的駕駛態勢圖和反映駕駛操作全部內容的認知箭頭圖,研究駕駛態式。這樣一來。用於認知階段的深度學習可以大大減少,簡化了即時資料的處理量。

駕駛腦成功的關鍵是駕駛認知的形式化以及形式化的自學習,把瞬間記憶的大資料縮水,即在感知理解之後,遷移到工作記憶區進行深度學習。

如果你們對腦科學有一點常識,就知道人的記憶很重要。記憶智慧是區別于交互智慧的一個重要形態,瞬間記憶、工作記憶和長期記憶在腦科學中是不同的部位,不同的承擔方式,當然也有相互之間的通性。

汽車這個曾經被稱為改變了世界的機器,正在被人工智慧改變,正在被世界改變。汽車進化成自動駕駛,一個很大的賣點是可以消滅事故或者減少事故。"人類第一殺手"這個包袱被汽車背了這麼多年,終於被科學技術的進步打破。

人開車一定會疲勞,一定會開小差,一定會看手機,所以想辦法讓機器開車,賣點很清楚,這就是為什麼連奧巴馬、習近平都在談智能駕駛。當然,企業家談得更多。

在緊急情況下,人的本能難以保障安全。因此,我們提出,現在是人駕為主,技術為輔。將來,能不能讓機器駕駛為主、人可干預,人機協同也是我的觀點。專職司機越來越多,私人擁有轎車的時代漸行漸遠,智慧車產業必將興起。智慧車產業化要從工程化做起,你將不用談論文寫得多好,而是看有多少個專利。

自動駕駛在學科上是怎麼回事?啟動電腦程式,汽車自動開,程式不合適人來調程式。本質上是程式師通過程式教機器人開車,汽車是軟體定義的機器,如同洗衣機得自動洗衣,同理,汽車得自動駕駛。

駕駛員在駕駛過程中即時與環境和周邊車輛的交互認知在哪裡?駕駛員在自動駕駛中由誰來替代,必須回答這問題。地鐵和高鐵也可叫自動駕駛,技術發展到一定程度,不需要駕駛員,這是“自動駕駛+ 網路調度”的模式。但在這段時間內,它們是在封閉的道路上,而汽車隨時要上路。

有人提出一個口號,把自動駕駛分成幾檔,我不同意這個公式。家裡的洗衣機有兩個旋鈕,假如能達到一百種洗衣方式,那麼這麼多洗衣方式都是全自動。能不能根據衣服髒的程度,決定用多少的洗滌劑?所以,公式成立的話,必須符合下面兩個條件:

第一,多少種自動駕駛模式才能完全覆蓋各種各樣的駕駛場景?現在有車廠在做自動泊車,還沒做完加了6種,18種沒做完又加了6種。到底多少種才叫自動泊車?一百種夠不夠?你們都會開車,馬路邊的路邊停車和車場停車不一樣。有的人只要一點空間就能停進去,有的停不進去,所以,多少種才算,有沒有人去論證一萬種就夠?這叫充分條件。

第二,從一種自動駕駛模式轉換到另外一種自動駕駛模式是唯一確定的嗎?這叫必要條件。

智慧車研發十分困難,不僅是對汽車動力學的性質和各種各樣的感測器有要求,更重要的是要研發和駕駛員一樣線上的機器駕駛腦,應對車輛行駛中的不確定性。

把人在回路中的自主駕駛讓車廠模擬,是難以承受之重。把機器駕駛腦的研發讓車廠做,也是難以承受之重。駕駛過程中,駕駛員在回路中的預測和控制,汽車自身無法替代,輪式機器人駕駛腦應運而生,它還要包括完成記憶認知、和交互認知的駕駛認知,

駕駛腦成為智慧車產業化鏈條中的重要零部件。

駕駛腦的使命是加速汽車向輪式機器人轉變。駕駛腦替代的是個性化駕駛和標杆駕駛,自動駕駛是替代不的。

我們經過了十幾年的實驗,覺得駕駛腦還可以做做,於是提出駕駛腦盒子,一大一小,兩高兩低,大介面小尺寸。性能和可靠性要高,功耗和成本要低,確實很難。現在我們做到了一百瓦的耗電,因為電能很寶貴。駕駛腦不能比雷射雷達還貴,雷射雷達70萬元,駕駛腦如果要這個價錢,人家也不買。

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