無人駕駛的關鍵較量在AI

阿暉

AlphaGo以4：1贏下李世石的世紀大戰在讓2016年成為人工智能元年的同時，也讓公眾對人工智能在現實場景中的應用有了更多的期待。去年7月20日，國務院印發《新一代人工智能發展規劃》，計劃在2030年前成為“全球領先的人工智能創新中心”，屆時中國的核心人工智能產業將達到1480億美元，相關領域將達到1.48萬億美元?！叭斯ぶ悄堋边B續兩年出現在政府工作報告中，也凸現了其對于我國的戰略意義。

作為人工智能技術理想的應用領域，自動駕駛以及智能交通與人工智能技術的結合在《規劃》中被重點強調。新一代人工智能技術的應用，無疑將使中國的自動駕駛技術迎來強力助推。

深度學習是核心應用

汽車要想實現自動駕駛，感知、決策與控制三大系統缺一不可。其中，首要解決的便是圖像識別能力，而傳感器的“智能”水平很大程度上決定了自動駕駛汽車在復雜路況上的可靠度，因此深度學習的應用便成為了關鍵所在。人工智能應用到汽車上，在移動或遇到障礙時，它會使汽車能夠感知環境并且理解出其中所包含的信息。此外，在車輛的物聯網、信息娛樂系統等方面，人工智能也發揮著重要作用。

2015年，新車型的AI系統安裝率只有8%。預計這個數字將在2025年飆升至109%。這是因為車輛中將安裝各種各樣的AI系統。

去年海外推出的首款搭載第三階段自動駕駛技術的全新奧迪A8L，就配備了Audi AI人工智能技術，在目標識別以及圖像處理上使用了深度學習的方法。安裝在新款奧迪 A8 后視鏡上的前端攝像頭是一套帶有智能圖像處理軟件的被動式光學系統，圖像處理軟件通過比較前后時間點的圖像來計算周邊物體與本車之間的距離，還能夠識別和分類汽車、卡車、交通標志、行人和車道標線。經過圖像處理，它還能識別空白區域，比如可行駛路面。這樣，奧迪AI交通擁堵自動駕駛系統不僅能知道哪里有物體，也知道哪里能夠安全通行。Audi AI也運用深度學習技術提供主動式的人機界面，由此作為未來第四階段自動駕駛技術以及更高級別智能駕駛的基礎。目前階段，中央駕駛輔助控制器zFAS是Audi AI在自動駕駛方面的關鍵所在，它包括了多個高性能芯片來為自動駕駛系統提供算法支持。通過更多深度學習的技術，通過數學和統計上的理論基礎，它的系統算法會在復雜的路況下獨立找到駕駛模式和規則，并據此做出各種判斷和選擇，逐漸表現出與人類駕駛行為越來越相近的表現，最終實現在各種情況下像真正的司機一樣行駛。

自動駕駛商業化關鍵

《新一代人工智能發展規劃》提出，推動人工智能與各行業融合創新，智能載運工具、智能物流等交通運輸領域多項重點位列其中。人工智能領域專家、中國工程院院士李德毅認為，自動駕駛涉及環境感知、智能決策和規劃、智能控制等多門學科，其中人工智能、云計算等是限制無人駕駛發展的關鍵技術和瓶頸技術。雖然當前自動駕駛技術發展日新月異，但具體產業化應用未真正啟動，有賴于人工智能、云計算等技術的發展。

自動駕駛汽車的深度學習源于真實的交通場景大數據，其實時性也正在得到諸如GPU、TPU、ASIC、FPGA和類腦芯片快速發展的支撐，已成為自動駕駛感知、決策與控制的基礎技術。在高精地圖、車聯網與智能交通系統等的合力支撐下，自動駕駛汽車有望具有接近于人類水平的視覺感知、緊急情況預測與駕駛技巧學習等能力，其中路測大數據與低功耗高性能人工智能芯片正成為產業競爭的焦點。人工智能技術的較量，已然是自動駕駛產業商業落地的關鍵。

《規劃》指出，我國發展人工智能具有良好基礎，無人駕駛等逐步進入實際應用，人工智能創新創業日益活躍。加速積累的技術能力與海量的數據資源、巨大的應用需求、開放的市場環境有機結合，形成了我國人工智能發展的獨特優勢。

清華大學計算機系教授、博士生導師鄧志東在接受媒體采訪時曾表示，在全球范圍內，目前中國人工智能與自動駕駛均已達到了一個較高的技術與產業發展水平。中國在自動駕駛產業生態的構建，商業落地途徑與技術路線的選擇，深度學習算法與核心關鍵技術的掌握，低成本激光雷達、低功耗人工智能芯片、云平臺、5G通信與NB-IoT移動物聯網的產品落地或商業測試以及自動駕駛初創企業的數量、“自動駕駛小鎮”的建設等諸多方面，走在了世界前列。

追趕世界發達水平

人工智能相當于無人駕駛汽車的“大腦”，負責處理傳感器獲取的信息。這方面技術分為硬件部分和軟件部分，硬件部分就是能夠承載人工智能運算的處理芯片，這個幾乎是被英偉達、英特爾和IBM所壟斷，中國和美國的差距還是很大，處理器一直是硬傷這個問題由來已久。軟件部分則是我們的強項，在人工智能算法方面我國的實力并不算弱，國家的扶持力度也很大，發展速度明顯。更關鍵的在于，人口紅利對訓練人工智能算法是我們國家的先天優勢。

局面正在被改變。2017年12月20日，經過兩年的不懈努力，世界領先的人工智能初創企業地平線成功發布了中國首款全球領先的嵌入式人工智能“中國芯”。這款面向智能駕駛的“征程1.0”處理器，針對高性能L2級別的輔助駕駛，提供算法+芯片+云的完整解決方案?！罢鞒獭毕盗袨槲覈詣玉{駛或無人駕駛的產業化進程按下了加速鍵，為我國汽車行業“彎道超車”提供了有力的支撐。

“相對于特斯拉、谷歌Waymo、優步和福特等自動駕駛的全球第一陣營，我國企業還存在不少短板。例如，諸如百度這樣體量的自動駕駛巨頭團隊還太少，自動駕駛企業的技術與商業模式創新、積累的路測大數據、高端人工智能芯片與產業大布局較缺乏，蔚來、奇點、小鵬汽車等互聯網新車企，尚需加快量產與智能化步伐，自主品牌傳統車企有必要加大體制機制改革力度，積極參與全球技術與產業競爭，主動迎接汽車產業電動化、信息化、智能化與共享化浪潮的到來?！编囍緰|表示。