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【推荐】自动驾驶技术驾驶脑做驾驶员的智能代理

发布时间:2023年01月16日    点击:[2]人次

当初,汽车被发明出来的时候,人们最感兴趣的是汽车的结构、机械、传动、轮胎、底盘、车身。到20世纪,人们感兴趣的是发动机、碳排放、被动安全。到20世纪末、21世纪初,人们总体上关心三件事情,一个是轻量化,怎么样用新轻便材料代替钢铁,第二个是清洁化,即关注新能源、电动车、燃料电池等,第三个就是智能化。如今,驾驶有四个等级,第一是理性辅助驾驶,以人驾为主;第二是自动驾驶,局部时段可以放开手和脚;第三是自动驾驶,即用自动驾驶接管驾驶权;第四是人机协同驾驶。随着智能化的发展,我们就要和运行了100多年的人工驾驶模式说“再见”了。驾驶技术是容易被机器人替代的领域。有报告显示,重复的、耗时的、乏味的工作,在复杂和快速变化的环境中实施决策和执行的工作,按照手册执行的工作,超过人力物力极限的工作,以及处理高度复杂的数据或者流程的工作,都是智能化时代容易被机器人替代的领域,而驾驶技术,至少覆盖了前四个领域。但同时,自动驾驶可能成为一个陷阱。自动驾驶过程中,驾驶员与环境的正面交互认知被谁替代了?驾驶员的经验和临场处置能力被谁替代了?如果这两个问题回答不清,自动驾驶就是一个陷井。为了回答这两个问题,为了捅破自动驾驶的天花板,发展自动驾驶技术,我们不但要解决“车”的问题,还要解决“人”的问题。解决车的问题,就将车做成软件定义的机器;解决人的问题,就要让驾驶员的认知能够用机器人替代,让机器人具有记忆、决策和行为能力,于是一个新的概念产生了——“驾驶脑”。当下,我们比以往任何时候都更需要研究“驾驶脑”、学习“驾驶脑”,分析驾驶员行为大数据,构建驾驶员的智能代理驾驶脑。智能车研发的困难,不仅仅是汽车动力学的性能和各种各样的传感器要素,更重要的是要研发和驾驶员一样的机器驾驶脑,模拟人的自主预测和控制,应对车辆行驶中的不确定性。汽车是在开放的不确定环境下行驶,首先是天气关键,人工驾驶常常会遇到偶发的大雾、大风、大雪、大雨;再者是道路环境,狭小的胡同、崎岖的小道、傍山的险路,积水、涉水、冰雪、地裂、地陷的道路状况,都是驾驶中的不确定因素;第三是人文环境,如红绿灯失效、道路施工、事故多发、行人违规等。“驾驶脑”不等于驾驶员脑,“驾驶脑”是要做驾驶员的智能代理,用驾驶脑替代驾驶认知,并获得驾驶知识和驾驶技巧,使得汽车成为驾驶员自己,这应该是人工智能时代最有意义的课题之一。教育部提出了新工科建设行动路线提出新工科建设目标,即探索形成新工科建设模式,主动适应新技术、新产业、新经济发展;到2030年,形成中国特色、世界一流工程教育体系,有力支撑国家创新发展;到2050年,形成领跑全球工程教育的中国模式,建成工程教育强国,成为世界工程创新中心和人才高地,为实现中华民族伟大复兴的中国梦奠定坚实基础。因此,自动驾驶相关学科领域的教育不能脱离实际,要让机器人等相关学科领域关注产学研转化,关注企业应用需求。大数据开车,已经进入了百姓生活,我们可以预测,汽车终将被机器人替代,人工智能正以润物细无声的柔软,改变着整个世界。

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