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内容来源:湛庐《AI3.0》全智能场景新书发布会。
分享嘉宾:吴甘沙,驭势科技联合创始人、董事长兼CEO。
注:笔记侠作为合作方,经主办方和讲者审阅授权发布。
笔记达人 | 许愿
责任编辑 | 智勇值班编辑 | 金木研
第 5644 篇深度好文:1919 字 | 5 分钟阅读
宏观趋势
笔记君邀您阅读前,先思考:
  • 无人驾驶整合了哪些技术?

  • 无人驾驶
    未来的应用场景有哪些?

一、无人驾驶整合了哪些技术?
无人驾驶技术被誉为是人工智能的皇冠,也被列为人工智能时代的六大问题之首。这其中关键技术叫mission critical AI(即关键任务人工智能),它与我们通常所说的人工智能的差别主要在于准确率。
比如把所有的人工智能都想象成学生,现在有100万不同的试卷,满分都是100分。例如人脸识别,它只要有95000张试卷考100分就行可以,而无人驾驶技术,只允许一张没考满分,其他试卷必须是100分。
换句话说,无人驾驶技术的准确率必须达到99.9999%,而这样的准确率目前的人工智能是无法实现。
但是,今天我们还是看到无人驾驶技术的诞生和使用,主要是整合大量的技术,总的来说有以下五种技术:
第一个技术叫感知,这个技术是靠大量的感应器来实现,这些传感器能帮助车辆“眼观六路、耳听八方”。
第二个技术叫认知,主要是识别,比如走在路上看到红绿灯,得知道是红灯停还是绿灯停。
第三个技术叫导航和定位,无人驾驶汽车知道人在哪里,要往哪里去。
第四个技术叫决策和规划,无人驾驶汽车知道目的地,为了到达目的该采取什么行动。如果遇到刹车的情况则需要判断是轻轻的踩一下油门,还是来个急刹车?
第五个技术叫控制,就是将中央处理器的指令转变为控制车辆底盘的动作。
汽车的电脑可以发出指令,从而让车子实现运动。
这五种技术形成了无人驾驶人工智能的闭环,也被我们称为弱人工智能,必须通过大量的数据、蛮力式的计算,还要依赖历史记忆的输入才能实现无人驾驶。这就意味着这样的人工智能必须要靠大量的劳动力进行数据的标准,也无法应对突发状况。
比如在一个交通路口有一个孕妇推着一个婴儿车,手里还牵着一条狗。要是面对这样的场景,人类可以有无数种解答方案,如果换了无人驾驶的人工智能就很难判断该怎么做。
所以,人工智能3.0时代下的无人驾驶主要基于大量的认知和常识。
什么叫基于大量的认知和常识呢?无人驾驶汽车得像人一样,要有常识的判断,比如人不可能在天上飞。而这些都没有录入到数据库当中,需要的就是一些认知和常识的判断。
二、关于无人驾驶技术的落地场景
目前的人工智能和我们理想中的职能有一定差距。我们倾向于称目前阶段的、仍有许多局限的人工智能为专用人工智能或领域人工智能,即AI2.0,与其相对的则是通用人工智能,即AI3.0。
AI3.0是人工智能未来发展的必然趋势。
其实,中国的无人驾驶技术和美国的无人驾驶技术差距并不大,美国作为先发国家,虽然有一定的技术积累,但中国作为后发国家也有后发优势,少走了很多弯路。
目前应用的人工智能2.0,是由应用驱动、需求驱动和场景驱动的。在这些方面,我国具有得天独厚的优势。
首先,在交通出行上,虽然当下的无人驾驶无法挑战网约车的地位,但是在不久可预见的将来,无人驾驶将是对网约车的一种颠覆。
其次,在商业上,无人驾驶技术能带来降本增效的结果,在一些长时间需要的工作,比如码头、工厂等劳动密集型的产业,就可以大大节省人力成本和管理成本。
因为无人驾驶能够长时间、高强度的工作。并且,对于危险品的运输,无人驾驶可以直接减少跟危险品的接触,大大提高了安全性。
三、无人驾驶技术商业化要满足什么条件?
首先要明确的告诉大家,一共要满足五个条件:
1.现场不需要任何工作人员辅助。
2.运营强度,能不能运营每周7天,每天运营20个小时以上。
3.全天候运营,汽车要适应各种自然环境和天气灾害,不管任何时刻都能工作。
4.要有规模,无人驾驶汽车能在各方面应用,拥有足够多的车供给市场消费。
5.简单好用,对方就是一个小白也能用。
这五个条件都满足,无人驾驶就会赢来真正的商业化。但是现在无人驾驶也碰到很多问题,我们可以把无人驾驶理解成一个木桶,只要中间有一块短板,它就不能商业化。
那么,这些问题能解决吗?
目前来说,很多问题都有了解决的迹象。很多人都会说人工智能过热,但实际上过热也有过热的好处,因为它会大量的吸引资本和人才进来。
现在真正投入到未来的通用人工智能研究当中的人才和资本,远远超过五六十年代,所以从这一点上来说,我们还是可以保持一定乐观。
*文章为作者独立观点,不代表笔记侠立场。
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