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          人工智能的終極場景:自動駕駛

          作者: 時間:2017-04-04 來源:36氪 收藏
          編者按:將自動駕駛看作為汽車電子產(chǎn)業(yè)升級的一個過程,我們就不能忽視固有汽車電子的產(chǎn)業(yè)鏈及利益格局。這是一個發(fā)展十分成熟,分工與分利也非常明確的產(chǎn)業(yè)鏈。

            “”,或稱“無人駕駛”,并不是一個新鮮的詞匯,認(rèn)真追溯起來,其實早在1925年,就誕生了人類歷史上第一輛“無人駕駛汽車”, 至今已近百年。當(dāng)時是由一位來自美國陸軍的電子工程師Francis P. Houdina,通過無線電波來控制前方車輛的方向盤,離合器,制動器等部件來完成的,雖然很不完美,但可以被視作為人類無人駕駛汽車的雛形。那到底經(jīng)歷了怎樣的發(fā)展歷程?

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201704/346159.htm


          人工智能的終極場景:自動駕駛

            圖1-發(fā)展歷程——1925年至2015年


          人工智能的終極場景:自動駕駛

            圖2-自動駕駛發(fā)展歷程——2016年至今

            從行業(yè)發(fā)展歷程中可以看出以深度學(xué)習(xí)為突破的“時代”大風(fēng)口下,自動駕駛被給予了前所未有的關(guān)注,包括互聯(lián)網(wǎng)公司,傳統(tǒng)車廠,新興創(chuàng)業(yè)公司,各路資本爭相競逐,而最近Intel以153億美金的價格收購Mobileye更是將“熱度”進一步提升,那么到底應(yīng)如何看待自動駕駛這一波浪潮的發(fā)展?我們認(rèn)為:

            自動駕駛是的終極場景,沒有之一

            首先,的發(fā)展依賴于四個基本要素:計算力、海量數(shù)據(jù)、算法與決策、以及傳感器的數(shù)據(jù)采集,而對于實現(xiàn)完全的無人駕駛同樣高度依賴于這四個基本要素,并且缺一不可。


          人工智能的終極場景:自動駕駛

            圖3——自動駕駛的技術(shù)原理

            其次,當(dāng)前人工智能的主要細(xì)分技術(shù),包括機器視覺,深度學(xué)習(xí),增強學(xué)習(xí),GPU,機器人、傳感器技術(shù)等均在自動駕駛領(lǐng)域發(fā)揮著重要的作用,甚至行業(yè)發(fā)展的瓶頸主要在于這些人工智能底層技術(shù)上能否實現(xiàn)突破。最后,人工智能本身越來越需要與應(yīng)用場景結(jié)合才能最大限度地轉(zhuǎn)化技術(shù)上的創(chuàng)新和突破,因此考慮到汽車行業(yè)本身的體量以及與相關(guān)行業(yè)的關(guān)聯(lián)度,可以說自動駕駛是人工智能實現(xiàn)場景落地的最重要方向,甚至沒有之一,這也是為什么其備受各方關(guān)注的原因所在。那么,我們在自動駕駛這條道路上,已經(jīng)走到了哪里?

            簡單來說目前的發(fā)展路徑可以分為三大類:

            1、以Google, Uber等為代表的互聯(lián)網(wǎng)公司,通過價格高昂的傳感器(激光雷達為主),“一步到位”地實現(xiàn)完全無人駕駛;

            2、以汽車廠商,Tier 1等為代表的傳統(tǒng)公司,從ADAS切入,“漸進式“地從輔助駕駛實現(xiàn)到無人駕駛的過渡;

            3、最后一類是以Tesla等為代表的新興公司,在傳感器與應(yīng)用場景上相互妥協(xié),模式介于1和2。

            我們?nèi)绾慰创@樣的發(fā)展路線?

            真正的自動駕駛是強人工智能,仍然任重道遠(yuǎn)

            無人駕駛所面臨的問題:

            1、感知與決策算法本身仍不可靠,無人駕駛所面對的環(huán)境是完全開放的,天氣,光線,突發(fā)的路況,和有人駕駛汽車的共存等問題在要實現(xiàn)100%安全的命題下,技術(shù)的魯棒性仍然不足。

            2、以激光雷達為代表的核心傳感器的成本仍是商業(yè)化量產(chǎn)的最大阻礙。

            3、政策,法規(guī),以及車輛聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)都超出了汽車行業(yè)本身的范疇,是一個復(fù)雜的系統(tǒng)工程。

            因此,如果回到人工智能本身,目前大部分相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用仍在弱人工智能范疇。自動駕駛作為人工智能的終極場景,無人駕駛與強人工智能的實現(xiàn)一樣,是一個需要長期發(fā)展的過程。完全的、開放的無人駕駛也許不是目前所能想到的樣子,甚至最終實現(xiàn)無人駕駛的載體也不會是“汽車”,亦或很難被定義為“汽車”。

            對于自動駕駛的理解需要回歸到汽車行業(yè)本身,汽車發(fā)展的趨勢是什么?電動化,智能化,網(wǎng)聯(lián)化。自動駕駛實際上是汽車在自動化水平上的智能化提升,驅(qū)動力在于汽車產(chǎn)業(yè),準(zhǔn)確說是汽車電子產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級,有數(shù)據(jù)統(tǒng)計近10年以來汽車產(chǎn)業(yè)70%的創(chuàng)新來源于汽車電子技術(shù)的升級,其目的是為消費者提供更加安全,舒適,節(jié)能的有競爭力的產(chǎn)品。

            而以互聯(lián)網(wǎng)公司所代表的新興技術(shù)公司也促進了這個過程,但并不代表他們是唯一或最重要的玩家,Google最近將無人駕駛汽車項目轉(zhuǎn)為獨立的經(jīng)營公司——Waymo,并強調(diào)“這家公司不會自己制造無人駕駛汽車,而是開發(fā)驅(qū)動無人駕駛汽車的技術(shù)”正是說明了這一點。


          人工智能的終極場景:自動駕駛

            圖4—車廠與技術(shù)廠商合作關(guān)系

            那么從汽車電子產(chǎn)業(yè)升級的角度,作為早期投資者針對初創(chuàng)領(lǐng)域,我們認(rèn)為目前的投資機會有哪些?


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