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什么才叫人工智能(什么才叫合适)

身为出行领域中最具科幻色彩的生意,自动驾驶进入人们视野的时间并不长。尽管自从二十世纪中叶,自动驾驶概念萌芽以来,就屡屡有巨头企业涉足此领域,但直到本世纪初,自动驾驶实体应用才得到初步实现。

根据 ********* 的定义,自动驾驶车辆又称无人驾驶车、电脑驾驶车、无人车、自驾车,为一种运输动力的无人地面载具。作为自动化载具,自动驾驶汽车不需要人类操作即能感测其环境及导航。完全的自动驾驶汽车仍未全面商用化,大多数均为原型机及展示系统,部分可靠技术才下放至量产车型,逐渐成为现实。

如何评估汽车智能化的程度?

关于汽车智能化程度的描述,目前有两套业界较为常用的分级标准,分别是美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)制定的标准,以及国际自动机工程师学会(SAE International)制定的标准。其中,SAE International的标准被更广泛地采用,它是根据“谁在做,做什么”的设计理念制定而成的。

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实现自动驾驶需要哪些主要技术?

为实现自动驾驶,需要硬件与软件两大领域的技术。

具体来说,自动驾驶汽车首先需要传感器,以识别道路、其他车辆、行人障碍物和基础交通设施。传感器相当于自动驾驶汽车的“眼睛”,解决“车周围有什么”的问题。

传感器包括激光雷达、传统雷达和摄像头三种。

激光雷达是目前较为主流的路线,如Google、百度等企业均选择通过激光雷达来获取环境信息。激光雷达装置在汽车车顶,利用激光脉冲对环境进行距离检测,并通过软件绘出环境3D图。激光雷达胜在识别准确快速,然而造价较高,投入量产困难。

传统雷达和摄像头的成本较低,原理是运用汽车周围360°视角的摄像头和前置雷达相配合,从而识别三维空间信息。特斯拉即采用了雷达和单目摄像头结合的方案。马斯克曾称,仅凭毫米波雷达和多摄像头系统,加上完美的人工智能软件算法,就能实现完全自动驾驶。

不过最近在社交平台上,流传出一张特斯拉Model X车顶装有Luminar激光雷达传感器的照片,引发了两家公司正在合作的猜测。有消息称,Luminar向特斯拉出售用于该辆Model X上的传感器,后者以此开发自动驾驶技术。这也引发了舆论的猜测:特斯拉是否也会转向激光雷达派?这个问题还需要时间给出答案。

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自动驾驶需要的另一重要技术是高精度地图。高精度地图类似于自动驾驶汽车的“记忆力”,可以通过由多辆汽车拍摄到的素材来重建道路、交通标志、信号及周围环境的3D位置,融合来自其他传感器的数据,最终实现将车辆准确还原在动态变化的立体交通环境中。

同时,自动驾驶车辆还需要V2X技术以实现和外部移动交通控制系统的交互。外部系统包括交通标志、行人、其他车辆、云端等等,最终目的是帮助自动驾驶车辆掌握实时驾驶信息和路况信息,结合车辆工程算法做出决策。

随后,自动驾驶车辆还需要以AI算法作出驾驶决策。对于AI驾驶员来说,他们之间的经验是共享的,每一辆车都在积累数据。通过对海量驾驶轨迹的学习,算法可以根据当前环境感知和高精度地图信息,做出驾驶决策规划。

实际上,自动驾驶涉及到的技术远不止上述几项。作为一个庞大且复杂的工程,实现理想中的完全自动驾驶是一个注定艰难的过程,还有大量难题需要突破。

#AI赋能城市数字化转型#

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