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如果有一天,汽车会学习,也会思考,世界将变成什么样?
对于智能汽车的定义,不同的人有自己不同的理解,不过对于智能汽车的终极目标——无人驾驶或者自动驾驶,却是大多数人所向往的未来.尤其在谷歌人工智能机器人Alpha Go大胜围棋顶级高手之后,很多人认为我们距离智能汽车的终极目标似乎越来越近,甚至仿佛可以指日可待,事实果真如此吗?本期我们采访了博泰前瞻技术研发经理原树宁博士,目前,由其主导的博泰V2X项目正在稳步推进,在无人驾驶领域已取得了有效的进展.
记者：在可见的未来,像AlphaGo那样专门用于下围棋的人工智能（AI）,专门应用于自动驾驶的人工智能（AI）会出现吗?
原树宁：我的观点是保守的肯定.目前来看,汽车上已经开始在应用的视频分析、自适应巡航、自然语言识别等技术实际上已经利用了人工智能,但是基于通用智能的这种无人驾驶,就是它可以自己去适应任何交通环境的自动驾驶技术,可能还遥遥无期.要大规模普及无人驾驶需要在决策层应用人工智能（AI）,目前的视频分析,专业语音识别等技术都是在感知层的应用.人工智能（AI）在无人驾驶中的应用,其核心肯定是人工智能（AI）AI在决策层的作用,比如说车速怎么加?方向朝哪里?如果这个决策本身是人工智能（AI）做出来的,没有人工的干预,这才是真正的无人驾驶,或者说自动驾驶.
而且我认为如果无人驾驶要大规模普及,用传统的程序控制方法是很难做到的,它必须使用机器学习,或者人工智能（AI）的方法实现决策.由于交通规则不是绝对的,如果用人工智能（AI）实现决策,那么人工智能（AI）就要适应没有规则的情况,它会遇到很多困难,比如说,有一个人赖在前面不走,或丢一个大东西等情况,因为智能汽车是绝对遵守规则的,如果别人不遵守规则,就可以欺负它.
事实上,现有的人工智能基本上都是对特定任务设计的,例如：图像识别、自然语言识别、软件框架设计、扮演游戏对手等非常细分的专业应用.各个应用之间是分割的、不能垮行业使用的.另一方面,人工智能领域中的“通用人工智能（General AI）”,依然是科技界长期奋斗的目标.通用人工智能要能够很快学习新的规则,适应新的事物,能够直接应用在不同的领域,会下棋、也会打桥牌、还认识朋友、会开车.不过如何实现通用人工智能,我们目前在理论上都还没有搞明白.
记者：人工智能（AI）在自动驾驶中的作用是什么?
原树宁：首先是环境感知.这是自动驾驶的数据基础,提供车辆周边环境的状况.车辆不但需要知道自己所在的位置,还要获取道路属性、周边物体的属性、交通设施的属性.在这个层面上视频分析、雷达成像分析等人工智能手段是完成环境感知的最重要组成部分,这一部分的技术发展已是突飞猛进,例如对车辆、摩托、行人、动物、障碍物、限速牌、红绿灯、车道的识别.好的识别模型和大量的数据训练能够保证很高的识别正确率,但是,机器学习本身,即使在理论上,它都无法保证绝对（100%）的正确.这在自动驾驶中却是不可原谅的缺点,如果环境感知不能确保绝对的正确,那如何保证决策的正确性呢?如何保证行车安全呢?人们会购买发生事故的自动驾驶车辆吗?因此在环境感知层面,人工智能与工程手段将会起到相互补充的作用,实现对环境的正确感知.其中非常有潜力的一项技术就是V2X技术,它会将所有的交通基础设施和每辆车都贴上标签,实时的播发自己的相关信息,从而使得每部汽车都能直接获取周边的情况,再结合其他传感器,实现信息冗余,保证对环境的正确感知.
其次是决策协同.决定车辆的行驶速度、方向、线路等根本问题.基于程序控制的车辆完全能够实现自动驾驶.但是,它只能运行在有限的场景之下,极度缺少应对能力,并且消耗大量的程序分析和维护时间（系统越复杂维护成本越高）.基于机器学习的人工智能在决策协同领域有着无可比拟的优势,自我完善,维护成本越来越小,具有较强的适应和应变能力.就好比用编程控制的方式也能让程序下围棋,却永远无法达到AlphaGo的高度.但是,这里也会遇到一些奇奇怪怪的障碍.
1）无规则.在现实生活中交通规则不是绝对必需遵守的,而围棋的规则至少在正规比赛中双方都是绝对遵守的.如果李世石偷偷在棋盘上多放一个子,AlphaGo会怎么处理?应该整套模型都必需重构吧?这也是大家调侃谷歌不敢挑战中国的原因.一个随时可以被打破的规则（闯红灯、超速、逆行、横道线抢行等）就是没有规则.这样的模型建立恐怕绝不亚于“通用人工智能”的难度.解决方法就是建立一个必需绝对准守的规则,将那些可能不遵守规则的参与者全部剔除,于是乎就只身下自动驾驶车辆本身了.
2）规则重塑.在一个只有自动驾驶车辆的路网上,机器的驾驶行为将会完全不同于人类的驾驶行为.例如,人类在高速上行驶需要保持100米左右的车距,其原因是人类生物能力的限制,例如,高速时视觉的狭窄化、反应时间的限制.此时机器完全不需要顾及人类生物能力的限制,而是根据自身的反应时间、信息处理的范围和能力重新定义交通规则,例如高速公路车速完全可以提升到200km/h,甚至300km/h,车间距离可以缩小到数米甚至完全对接,高速公路的线型（坡度、转弯半径、车道宽度）也可以放松要求.新的规则将保证自动驾驶车辆的安全运行.
3）车辆互学习.这个只有在自动驾驶车辆行驶的道路网中进行,车辆的驾驶行为和我们现在人类的驾驶行为将会大相径庭.但是人类的驾驶行为可以作为车辆自己学习驾驶的起点.人类开车时是如何保持车距、如何在拥堵时协作排队、如何变道、转弯、掉头对于AI而言都是难能可贵的经验.以此起点,在既定规则下,向自动驾驶道路网投入已经学会了人类开车方式的车辆,让他们之间相互协作、相互学习,优化自己的驾驶效率.就如同两个AlphaGo对弈,相互学习围棋技艺.
最后是控制执行.这是对决策的执行,例如决策需要5秒加速到80Km/h,那么该喷多少汽油,发送机转速要多快等等.这里完全是工程的世界、是精确控制的领域,需要对命令的坚决和精准地执行.这里和人工智能无关.
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参考文献：
1、 智能网联，中国汽车产业的下一个风口 在新技术迅猛发展的当下，汽车产业正经历创新式的突破，智能化对汽车产业链已经形成全方位影响，智能汽车、自动化驾驶、互联互通……已然开始取代排放节能。
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