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自动驾驶汽车上路之前需要克服哪些障碍?

发布于:2024-05-17 编辑:匿名 来源:网络

近年来,智能汽车已成为全球汽车产业的战略发展方向。

一系列智能技术的应用,促进了自动驾驶技术的成熟。

然而,距离无辅助自动驾驶汽车真正上路还有很长的路要走。

自动驾驶的发展还需要解决哪些问题?日前,在北京华夏财富创新中心举办的全国博士后学术交流活动上,与会专家分享了自己的想法。

中国人工智能学会理事长、中国工程院院士李德毅表示,目前自动驾驶的主流技术路线需要根据路况数据生成对应不同环境的驾驶模式。

理论上,这种自动驾驶模式必须输入无限量的数据,形成无限多种驾驶模式供计算机选择,但实现这一点很难。

李德义认为,自动驾驶汽车想要走出特定场景,走上开放道路,就必须具备主动学习的能力。

“人们之所以在接受培训后获得驾驶执照,是因为我们假设驾驶员有不断学习的能力,并且驾驶得越来越好。

未来的自动驾驶汽车应该是轮式机器人,可以在没有驾驶员帮助的情况下独立学习“像人一样学习,否则就不能称为自动驾驶。

自动驾驶汽车上路之前需要克服哪些障碍?

”李德义表示,标准的争议也是自动驾驶面临的挑战之一。

自动驾驶从L0级到L5级的分级标准,逐渐得到业界认可,该分级存在定义模糊、不同级别之间界限需要明确等问题,其中自动驾驶的安全性最受关注。

但通过道路测试来验证自动驾驶的安全性也很困难,驭势科技CEO吴甘沙表示,从统计角度来看,要证明自动驾驶系统比人类驾驶安全20%,需要数百个。

需要数百万公里的道路测试数据。

要获得这些数据,只需进行数百次测试。

汽车更是不在话下。

自动驾驶研发也存在技术难点。

现实中,智能辅助驾驶技术应用较少,但高水平自动驾驶以机器为主,应该具备所有自动驾驶功能。

目前,行业内有两种不同的研发路径来推动高水平的自动驾驶技术。

第一个是“一站式”路线,即从头开始开发一辆完整的自动驾驶汽车;另一种是“循序渐进”路线,即逐步在传统汽车上添加一些自动驾驶功能,最终过渡到完全自动驾驶。

专家表示,前者将面临技术不成熟、成本高的问题,而后者则容易受现实制约,难以实现突破。

吴甘沙认为,折中路线或许有助于解决自动驾驶落地问题,即将“完全自动驾驶”技术应用于高频、刚需、量产场景,同时提高技术成熟度和经济性。

同时,还将积累更复杂的场景数据,提高“全自动驾驶”技术的通用性。

他认为,自动代客泊车、物流车辆、快速交通系统等场景满足高频次、刚需、量产的要求,有助于推动全自动驾驶技术的落地和数据积累。

人工智能被认为是自动驾驶的重要驱动力之一。

华夏幸福国土开发研究院院长顾强表示,人工智能未来将加速包括自动驾驶在内的多个领域的突破。

人工智能不仅将推动自动驾驶时代的到来,还将深刻影响汽车产业链的各个环节。

自动驾驶汽车上路之前需要克服哪些障碍?

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