2017年7月7日至9日，全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)大會(huì)在深圳大中華喜來(lái)登酒店舉行。本次由中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)主辦、雷鋒網(wǎng)與香港科技大學(xué)(深圳)承辦的大會(huì)聚集了全球30多位頂級(jí)院士、近300家AI明星AI企業(yè)，參會(huì)人數(shù)規(guī)模高大3000人，都是國(guó)內(nèi)頂級(jí)陣容。雷鋒網(wǎng)記者在會(huì)議期間第一時(shí)間進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)報(bào)告。

在9日上午的智能駕駛專(zhuān)場(chǎng)，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系鄧志東教授為我們帶來(lái)了主題為“人工智能如何加速自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)落地實(shí)踐”的演講。

鄧志東教授的演講是對(duì)自動(dòng)駕駛?cè)袠I(yè)、全技術(shù)的一場(chǎng)概述。教授也開(kāi)門(mén)見(jiàn)山，直接從不同級(jí)別自動(dòng)駕駛間的區(qū)別開(kāi)始，他的解析是，隨著自動(dòng)駕駛級(jí)別的提高，駕駛員的手腳、眼、腦逐步得到了解放。

在他看來(lái)，其中有第一個(gè)大問(wèn)題，就是“限定區(qū)域是一個(gè)坑”，可以把各個(gè)級(jí)別的自動(dòng)駕駛解決方案都囊括在內(nèi)，提供逐步發(fā)展的空間，比如封閉場(chǎng)地、循環(huán)軌跡、固定線路車(chē)道的自動(dòng)駕駛，這是一種非常簡(jiǎn)單的狀況，然后向簡(jiǎn)單城市路況、特定區(qū)域高速駕駛，以及更復(fù)雜的城市道路自動(dòng)駕駛、全部道路自動(dòng)駕駛一步步進(jìn)行更復(fù)雜的研發(fā)。

第二個(gè)問(wèn)題是，“環(huán)境感知與環(huán)境建模之爭(zhēng)”，目前這兩種方案，完全基于環(huán)境建模的厘米級(jí)拓補(bǔ)RTK方案具有高精度的特點(diǎn)，但成本高、環(huán)境適應(yīng)性差;鄧志東教授自己所在的實(shí)驗(yàn)室就制作過(guò)許多基于RTK的自動(dòng)駕駛汽車(chē)樣車(chē)?；诩兏兄淖詣?dòng)駕駛雖然成本低，但是受到地圖質(zhì)量影響較大。鄧志東教授認(rèn)為，環(huán)境感知和環(huán)境建模兩種方案未來(lái)將發(fā)生融合，以便同時(shí)獲得高性能路面行駛以及局部自主性。

第三個(gè)問(wèn)題是，“是視覺(jué)主導(dǎo)還是激光雷達(dá)主導(dǎo)”。視覺(jué)主導(dǎo)方案的目標(biāo)檢測(cè)與SLAM較不可靠，但是成本低，比如標(biāo)桿企業(yè)特斯拉就是利用8個(gè)單目攝像頭，下面還有一個(gè)看點(diǎn)是能否完成洛杉磯到紐約的4500公里完全無(wú)人工參與駕駛。激光雷達(dá)主導(dǎo)方案比如Waymo，目標(biāo)檢測(cè)比較可靠。新一代的系統(tǒng)肯定需要融合，那么融合中有哪些問(wèn)題呢?鄧志東教授認(rèn)為有三大核心問(wèn)題:如何在復(fù)雜環(huán)境下進(jìn)行可靠目標(biāo)識(shí)別、如何精準(zhǔn)導(dǎo)航以及如何進(jìn)行多傳感器的信息融合。

第四個(gè)問(wèn)題是，“如何通過(guò)人工智能加速產(chǎn)業(yè)落地”。鄧志東教授認(rèn)為自動(dòng)駕駛可能是人工智能落地最快的領(lǐng)域，而深度學(xué)習(xí)是環(huán)境感知與自主決策的決定性技術(shù)，其中路測(cè)與大數(shù)據(jù)就成為關(guān)鍵。

在具體的人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)方面，鄧志東教授也對(duì)相關(guān)項(xiàng)目進(jìn)行了快速的概述。

鄧志東教授還展示了一張現(xiàn)場(chǎng)觀眾都很感興趣的圖，是現(xiàn)有各家自動(dòng)駕駛方案的評(píng)分對(duì)比，谷歌的Waymo最為領(lǐng)先。

鄧志東還教授認(rèn)為，基于深度學(xué)習(xí)的高精度地圖可能形成巨大的產(chǎn)業(yè)，因?yàn)檫@是數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化與智能化交通的基礎(chǔ)設(shè)施。

最后，鄧志東教授總結(jié)道:人工智能的復(fù)興必將加速L4及以上無(wú)人駕駛產(chǎn)業(yè)的商業(yè)落地。

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