從內到外的顛覆，智能汽車要這麼才能走起來

06-04

谷歌把無人駕駛帶入了現實，也讓無人駕駛成了智能汽車未來發展的終極目標。傳統車企們還沒有摸透無人駕駛到底該怎麼做，今年，AlphaGo與李世石的圍棋人機大戰又讓神經科學和深度學習進入了公眾視野。人們開始認識到，未來汽車將擁有一個能夠深度學習的大腦，它能像人一樣思考，這把智能汽車又帶到另一個新的高度。

科技發展快得有點應接不暇，下一步，智能汽車怎麼走？近期，在由汽車創新港舉辦的「預見未來：人工智慧和自動駕駛技術論壇」上，與會嘉賓從不同的技術角度分享了各自的看法。

李星宇地平線機器人智能駕駛事業部總監

結合深度學習與自動駕駛

目前不少人對於無人駕駛依然抱有質疑，其主要原因就是覺得路況太複雜。特別是在中國，交通擁堵，司機頻繁變道，不少行人和司機還不遵守交通規則，這讓不少人覺得在中國是難以實現無人駕駛的。而這種複雜性恰恰是深度學習的優勢所在。當然，相比直接跳入無人駕駛、相對激進的谷歌而言，傳統的整車廠更為保守，他們普遍選擇了從自動駕駛逐漸邁入無人駕駛。李星宇舉了個例子：「自動駕駛時，人和車的關係其實就像人和馬之間的關係。其實馬並不知道該怎麼走，是快一點還是慢一點，這個是需要人來控制和調節的。而馬能做的，就是無論你告訴還是不告訴，前面是懸崖就會停下來，這意味著自動駕駛可以把風險降到極低的水平。而在高層次的體驗層面，更多的是與人配合的關係，它會去理解你。」因此，對於深度學習該如何與自動駕駛相結合，李星宇認為就是利用深度學習，讓汽車去學習駕駛者的駕駛習慣。張人傑QNX大中華區總經理車載電子系統架構將被顛覆關於智能汽車，我們太多地關注於人工智慧、感測器方面的話題，往往忽略掉了一個重要的問題：對於智能汽車來說，它的操作系統架構應該是怎麼樣的？QNX大中華區總經理張人傑表示，如今汽車電子的操作系統採用的都是分離式的架構，而到了智能駕駛階段，它將被一體化的數字座艙所取代。張人傑表示，未來汽車電子在硬體架構上將會走向集成化。簡單來講，傳統的汽車電子是由多個分離式的控制器來控制的，未來將會由一個主控制器控制所有的車載電子，而主控板上可能會插入不同的子線卡來完成原來分離式設備所完成的功能。值得注意的是，整個汽車電子行業或許將面臨洗牌。張人傑以通信行業為例做了個類比：「以前通信領域百家爭鳴，現在小公司已經在一輪輪浪潮中倒下了。汽車電子領域也會這樣。如果這種一體化硬體出現的話，小的供應商可能一點市場份額都拿不到，因為整個硬體都是大的供應商一家通吃。這對目前的供應商來講都會是一個非常大的挑戰。」趙京雷閱面科技創始人深度學習的關鍵在於晶元深度學習讓人們意識到，計算機的能力不僅在於計算，通過人為制訂的策略，它還能夠以人類無法企及的速度積累經驗，甚至能像人一樣思考。深度學習技術對於未來汽車智能化發展的重要性不言而喻。閱面科技創始人、前阿里巴巴演算法總監趙京雷在會上表示，要讓智能汽車「看懂」周圍的情況，能夠更好地進行人機交互，一定是基於深度學習的。在趙京雷看來，深度學習除了要積累海量的數據去訓練深度學習的演算法外，還有一點非常重要，那就是晶元。「深度學習最大的問題就是計算能力。對於計算能力較弱的平台，深度學習的速度會成為一個致命因素，在這種情況下只有一條出路，那就是晶元。」趙京雷說，「汽車要檢測車道線、樹和各種各樣的人，擁有各種各樣人機交互的可能性。這麼多演算法跑起來怎麼辦？這個時候一定需要晶元加速。」孟然中科慧眼創始人單目VS雙目，誰是攝像頭的未來？感測器就好比汽車的感官，讓汽車能夠識別周圍的物體、感受周圍的環境，從而再進一步進行決策，最後控制汽車實現自動駕駛。而攝像頭就是智能汽車的重要感測器之一。據中科慧眼創始人兼副總經理孟然介紹，目前市場上主要使用單目攝像頭和雙目攝像頭，前者通過單個攝像頭識別物體，識別後預測碰撞時間；後者則是通過兩個攝像頭的視差直接測出距離，並預測出碰撞的時間。在單目攝像頭方面不得不提Mobileye這家公司。Mobileye的資料庫已積累十幾年，目前，對於正規車廠的各種車輛、各種形態的行人（比如抱著小孩的婦女、被攙扶著的老人），Mobileye都可以識別。孟然表示，目前做ADAS技術或者自動駕駛技術的公司採用和Mobileye同樣的技術路線，想要在幾年內趕上Mobileye的步伐十分困難。他認為，現在新進入的公司或許可以藉助雙目攝像頭解決方案實現「彎道超車」。張立存沃爾沃智能駕駛事業部高級經理將來主動安全要比用戶體驗如今的汽車行業，大家都在說生態。沃爾沃智能駕駛事業部高級經理張力存認為，所謂的生態系統最終關注的是用戶體驗，對於主動安全和輔助駕駛亦是如此。他認為，主動安全系統設計也要以用戶體驗為主。5年前，大部分的車還沒有ADAS（高級駕駛輔助功能），這些系統功能是從近兩年開始火爆起來，未來將會有更多的車輛裝載ADAS。過去幾年是有和無的問題；未來幾年大家都有了，比的就是誰的性能更好、誰能真正以用戶的體驗為中心。