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对话李德毅:我们即将进入人机混合驾驶的漫长时代
[发布时间]:2017年7月31日 [来源]:网易智能 [点击率]:2384
【导读】: 你有没有因为堵车错过航班而连连跺脚或是因为堵车丢失重要的约会而失信于人根据中国交通部的数据报告显示,中国交通拥堵每年造成经济损失达2500亿元,交通拥堵已经成为社会不可承受之痛。诸如此类,随着人工...

  你有没有因为堵车错过航班而连连跺脚?或是因为堵车丢失重要的约会而失信于人?

  根据中国交通部的数据报告显示,中国交通拥堵每年造成经济损失达2500亿元,交通拥堵已经成为社会不可承受之痛。

  诸如此类,随着人工智能时代的到来,仿佛有了最优解。

  据美国市场研究机构勒克斯公布的一项报告显示,预计2030年全球范围内将出售约1.2亿辆自动驾驶汽车,中国约占其中的35%。早在2014年,最早研究自动驾驶技术的谷歌就已经获得美国6个州的合法上路批准,并已委托汽车生产商生产100辆最新自动驾驶原型车。

  与此同时,中国自动驾驶的研发与落地正在如火如荼的展开,李德毅院士也深度参与其中。李德毅是中国工程院院士、欧亚科学院院士、中国人工智能学会理事长,长期从事计算机工程、不确定性人工智能、大数据和智能驾驶领域研究。近年来,李德毅开始进入自动驾驶企业担任首席科学家,同时,他与上汽、宇通客车等企业建立了合作,对自动驾驶领域表现出了极大的热情。

  李德毅告诉网易智能,他参与的宇通客车无人驾驶项目曾在完全开放的道路环境中,途径26个信号灯路口,自主完成了跟车行驶、自主换道、邻道超车、路口自动辨识红绿灯通行、定点停靠等一系列试验科目,行驶32.6公里,最高时速68公里,全程无人工干预成功完成路测。

  此外,李德毅担纲首席科学家的自动驾驶公司智尊宝持续在无人驾驶房车以及园区观光车方面发力,据网易智能了解,智尊宝的无人观光车首批15辆已经开始进入制造交付过程。

  无人驾驶不会改变汽车格局 但要心生敬畏

  对于时下火热的自动驾驶行业,李德毅劝大家不要浮躁,他表示,现在是智能时代,很多人都在谈无人驾驶,因为它贴近老百姓的生活,并且,它还会改变太多的东西。“交通的改变是整个社会体制的改变,出行一旦改变了,每个行业都有影响。”李德毅称,但是无人驾驶现在热闹到大家都搞不清楚。

  李德毅指出,这个热闹下面还有很多的问题,希望厂商和媒体出发自己的声音,理性看待,不要盲目跟风。

  此外,李德毅还对目前的无人驾驶格局有着自己的看法,李德毅分析到,目前无人驾驶领域的玩家“三分天下”,其中,第一阵营是以特斯拉为代表的汽车制造商,他们通过依靠ADAS(高级驾驶辅助系统)来逐步分级实现无人驾驶功能;第二阵营是以谷歌为代表的科技公司,他们希望通过感知系统、深度学习来实现对无人驾驶汽车的规划、决策和控制;第三阵营是以英特尔为代表的芯片供应商,他们在做一套符合车体的计算机。

  “这三种方法各有所长,切入点不同,但最终都殊途同归”,李德毅如是说。

  不仅如此,他还表达了对传统汽车人的敬畏之情,“汽车行业经历了一百多年历史的发展,不是随随便便就可以颠覆掉的,传统链条都在积极的布局,另外,我们的出行虽然会随之改变,但是这对既有的交通秩序不会产生太大的影响。“

  无人驾驶汽车上路 安全问题要由两方负责

  人身安全以及事故责任是无人车引起广泛争议的焦点问题,无论如何,安全始终应该摆在第一位。

  事实上,自动驾驶在全球范围内造成的交通事故越来越多,谷歌无人驾驶汽车发生过十几次的交通事故,稍微严重的是在2016年2月14日那天,一辆雷克萨斯SUV试验车撞上了一辆公交车。

  另外,去年的一月份,特斯拉的首起自动驾驶致死事故发生在中国,在京港澳高速河北邯郸段,一辆特斯拉轿车撞上了一辆正在作业的清扫车,司机不幸身亡,据报道,当时车主开启了特斯拉的自动驾驶模式。

  李德毅认为,汽车上路这件事该由两方负责,一方是车厂,负责产品质量;另一方是交通管理部门,负责驾照发放,如果出了交通事故,是因为车子不好就找车厂,是驾驶员犯规就找车主,不管车主在车上,还是不在车上。

  他表示当驾驶掌控权从人转移到机器时,会带来诸多问题,目前最迫切需要解决的是机器驾驶汽车之后,“驾照”该如何发放的问题。

  李德毅称,“汽车向无人驾驶转型是逐步的过程,未来很长时期内将是人机混合驾驶的局面,交通规则不会因为无人车的出现而改变”。

  李德毅同时对网易智能(公众号smartman163)表示,无人驾驶车对当前的交通法规和管理,并未产生本质性挑战,随着技术的发展和自动驾驶的普及,不太可能在公路上单独设置封闭的无人车专用道。

  “极限状况“是无人车发展的最大瓶颈

  早在去年,李德毅在接受媒体采访时说过,中国的研究者们想要在自动驾驶技术上再进一步,核心是对“驾驶脑”理念的确立,目前国外不少研发团体,更加注重智能汽车的雷达和传感器精度的提升,而李德毅的研究思路,在于汽车控制系统对驾驶技术的深度学习。

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