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何为中国特色自动驾驶,李德毅指出人-车-路三要素结合

本文作者:利荣 2020-01-11 16:36
导语:无人车应该是认知主体,而不是一个被控对象。

何为中国特色自动驾驶,李德毅指出人-车-路三要素结合

如果要有安全员,安全员还需要驾照,那么自动驾驶的革命就还没有到来?

 1月10日,在2020年中国电动汽车百人会论坛上,中国工程院院士李德毅发表了以“自动驾驶和智能网联”为主题的演讲。他认为, 汽车是移动生活代步的机器人,自动驾驶汽车本身就是一个认知主体,而不是一个被控的对象。

“我一直说汽车将变成“会学习、会交互”的轮式机器人,它要有自主性,”李德毅的观点是,对于单车来说,人工智能要赋能汽车,让它变成会学习的轮式机器人,驾驶脑可以向优秀驾驶员学习,不断积累知识。 

以下是李德毅的演讲全文,雷锋网新智驾进行了不改变原意的编辑:

2019年一个重大事件,就是特斯拉在中国创造了上海速度。

特斯拉的汽车最大亮点是什么,是新能源,还是智能化,它将给中国带来一个什么样的启发?

现在智能化越来越重要,加上5G和道路的智能化,使自动驾驶越来越能够变成现实。过去的自动驾驶主要是单车智能,智能网联则是自动驾驶的生态环境。

提到自动驾驶,首先会谈到SAE的分级:L0—L5,它们之间到底有什么差别?是否就是智能技术向汽车的渗透,此外,汽车是否只是四个轮子加计算机?

我认为不是,汽车是我们移动生活,以及代步的机器人,我们要享受的是移动生活,而不仅仅是又一个需要人来操控的机器,所以我们正在做的是自主驾驶—Autonomous Driving。

自动驾驶车本身就是一个认知主体,而不是一个被控对象,不像地铁和高铁,那种驾驶是靠自动化实现的。

当自动化遇到了天花板,人工智能来了,我认为一辆车就是一个智能主体。

近十几来,我一直说汽车将变成“会学习、会交互”的轮式机器人,它要有自主性,因为出门上车的乘客,是不会向一个中央调度系统进行报备的,这才是移动出行的最大享受。

未来,人们上车后还可以享受VR——虚拟现实,一旦汽车不需要人驾驶了,它就变成了一个个智能座舱,在移动生活中我们享受的就是快乐,可以办公,可以休闲,这就是移动生活。

最近,我们非常高兴看到中国的激光雷达走出了非常强劲的一步,激光雷达的价格降到了万元人民币以下,从以前的70万降到1万,这是一大突破。

激光雷达的大面积降价,让我们觉得很兴奋。

其实,主机厂很务实,我们需要的自动驾驶是将“人工智能”以润物细无声的方式,增加更多的辅助驾驶功能,慢慢的自动驾驶就来了,智能驾驶就来了。

重要的是,什么时候车内可以取消安全员,如果要有安全员,安全员还需要驾照,那么自动驾驶的革命就还没有到来。

大家要有一个目标,就是让自动驾驶车辆不需要安全员。中国有很多实验开放区,我们可以尝试在特定区域内的车辆中不仅可以自动驾驶,而且车内还可以没有安全员,在这个特定区域里可以让乘客从任意点A到任意点B。

但是,在没有安全员的自动驾驶车辆中,后台一定要有一套监控系统,这个监控系统干什么?

这些车里如果有突发的传感器故障,出现了问题怎么解决,此时监控系统可以处理。这种配置下,100辆车不需要100个安全员,但是可以有后台监控人员。

现在,人-车-路三个要素结合起来,就是中国的自动驾驶和智能网联的特色。

我认为,智能网联可以做出成绩来的首先应该是在中国,我们可以尝试在车、路上做出创新,比如智慧灯杆、智慧路灯,以及单车智能等结合起来,走出有中国特色的智能网联道路。

对于单车来说,人工智能要赋能汽车,让它变成“会学习”的轮式机器人,驾驶脑可以向优秀驾驶员学习,可以不断积累知识,不同个性的人有不同的驾驶方式,驾驶脑也可以开出不同的驾驶风格,这是可以在人工智能基础上实现的。

当然,人工驾驶出现事故的时候,也是驾驶脑进行“负学习”的机会,例如侧翻,侧翻事故是怎么发生的,侧翻是大车左右两个轮子距离比较小,然后装的货比较高,又遇到很强大的风,如果驾驶员在速度比较高的情况下打方向盘,就会发生侧翻,侧翻会造成重大事故。

自动驾驶最大的驱动力就是要把汽车是人类的“第一杀手”的罪名清除,我们可以研究事故是怎么发生的,以及在事故发生前兆时如何防范。

目前,从事自动驾驶驾驶的大致分为五类:

  • 主机厂,他们有很强的整合产业链资源能力,没有主机厂的支持自动驾驶无法实现;

  • 造车新势力,他们有创新能力,能够在某些方面实现突破;

  • 有实际需求的客户,比如物流快递,有实际的“机器换人”的需求;

  • 互联网从业者,他们有经验,可以让万物互联;

  • 新涌现出来的创新创业者。

总之,在2020年和2030年这个“孵化期”,创业者们在各个方向上进行尝试,把自动驾驶的几个要素结合起来,并找到突破口,例如园区物流、客运、矿区、农机等,大概要到2030年左右才会有上万台量产的自动驾驶车上路,现在创业者们可以在特定场景中积累经验。

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