世界自動駕駛研發(fā)回眸

人工智能已被國內(nèi)外公認為國家戰(zhàn)略技術(shù)。但是，中國至今還沒有自己的人工智能通用算法，全國上下所推崇和應(yīng)用的是國外輸入的深度學習。本文通過分析能體現(xiàn)人工智能應(yīng)用最高水平的世界自動駕駛的研發(fā)情況，想介紹中國不是沒有人工智能通用算法，而是中國不但有，而且在自動駕駛實際應(yīng)用成果遠比外國的深度學習強大很多。他就是中國人發(fā)明的新一代人工智能算法自律學習SDL（Self Discipline Learning ，以前稱為Super Deep Learning超深度學習）。SDL已發(fā)明兩年多了，雖然也想盡辦法做了宣傳，盼望得到支持，但終因弱小勢單，始終得不到重視和支持。在這里呼吁有關(guān)領(lǐng)導(dǎo)和有志之士，對這一中國人工智能的已有出色表現(xiàn)的丑小鴨，能及時給以廣泛宣傳和資金支持，幫助SDL快速成為可翱翔于世界的中國人工智能的黑天鵝。

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曾幾何時，自動駕駛就成為了當今世界最引人入勝的超高科技項目，受到萬眾矚目，有各國許多的研發(fā)團隊在爭先竟折腰。

一、世界自動駕駛研發(fā)現(xiàn)狀

回看在世界自動駕駛研發(fā)取得可名列前茅成績的團隊：研發(fā)時間，最長的已有十多年，最短的也有多年。研發(fā)人數(shù)，最多的已過萬人，最少的也上百人。研發(fā)資金，最多的已投入百億多美元，最少的也超過億元的人民幣。

用這么長的研發(fā)時間、這么多的研發(fā)人數(shù)、這么高的研發(fā)資金，由世界許多的研發(fā)團隊一起在研發(fā)的人工智能自動駕駛技術(shù)，所取得的成果和技術(shù)水平又如何呢？目前，公開見報端的已有以最高60公里左右速度在城市有限地區(qū)行駛的無人駕駛出租車和快遞車等，在固定應(yīng)用場景，如在機場、碼頭、礦區(qū)、場館、景區(qū)等內(nèi)部道路上行駛著的專線、專用車輛等等。這些人工智能自動駕駛車的研制成果都被宣傳的有很高的技術(shù)水平，讓業(yè)外人士看的眼花繚亂。但實際都是僅在自動駕駛的一個功能，感知上做了研發(fā)工作。而且，還遠沒達到可滿足無人駕駛車在感知這一基本功能應(yīng)用上所需求的高精度、高穩(wěn)定、高安全和低成本的目標。另外，更大的不足是，在自動駕駛還有兩個用人工智能更難去實現(xiàn)的決策和控制這兩大功能上，還沒看到有哪個自動駕駛研發(fā)團隊在涉足或已取得階段性成果的報道。其主要原因是，受應(yīng)用在自動駕駛的人工智能算法存在的嚴重缺陷所造成。

二、所用人工智能算法是瓶頸

看一下當前在自動駕駛上，采用的是何種人工智能算法。另人驚奇的是，幾乎所有的研發(fā)人工智能自動駕駛團隊選用的都是，目前在人功智能占主流地位的、但存在由許多專家和院士早就評定的魯棒性差、不可解釋、復(fù)雜度高、因有不可回避的黑箱帶來的安全隱患，連發(fā)明人Hinton教授都于2017年宣布放棄的，大模型、大數(shù)據(jù)、大硬件的仿生的深度學習算法。難怪，所有人工智能自動駕駛研發(fā)團隊無論起步是多早、投入有多少人、燒掉多少資金，因采用的都是有嚴重缺陷的深度學習算法。由于該算法的先天不足，在高難的自動駕駛需求前，無論研發(fā)投入再大、人員再努力，也都只能舉步不前。雖然，這些團隊還在做些不同應(yīng)用場景的研發(fā)，取得些表面形式不同的應(yīng)用成果，但從技術(shù)上審看，都還是在做著同等技術(shù)水平級的研發(fā)，不會在自動駕駛上有實質(zhì)性的技術(shù)突破，繼續(xù)下去只能會浪費更多時間和大量資源。所以，已有外國世界著名公司的自動駕駛研發(fā)團隊的專家甚至提出，用人工智能實現(xiàn)自動駕駛是無解的難題。

三、中國團隊在破“無解難題”

真的自動駕駛是無解難題嗎？事實卻不是這樣。在中國，有一只在自動駕駛無名的研發(fā)團隊，在他們最終不是要做自動駕駛，開始僅為權(quán)宜之計所進行的自動駕駛的研發(fā)中，竟然在短時間內(nèi)用重大的研發(fā)成果，一舉解開了被外國專家稱為用人工智能實現(xiàn)自動駕駛是無解的難題。

這是一只二十多人的團隊，在不到一年時間里，僅用一千多萬元人民幣資金，就在自動駕駛的感知、決策和控制三大功能上，全部用人工智能研制出燃油、混合動力、新能源三種無人駕駛車，并已在天津道路上做了多月的路測。

特別要介紹的是，其他團隊研發(fā)的無人駕駛車在直線道路上還只能最快以60公里速度行駛，該團隊研制的無人駕駛車已經(jīng)能以80多公里高速度跑彎道。凡親身體驗過的考查人士都感到震憾，大加贊許。這是該團隊率先在世界創(chuàng)造的無人駕駛車的一個最高技術(shù)水平的記錄。因為，在小的弧度彎道，以高速度行駛，汽車會產(chǎn)生很大的離心力，傳統(tǒng)的方法是要導(dǎo)入運動力學模型進行行駛控制。但是，此時最大的難題是車上只坐一人和坐5人的運動力學模型的結(jié)果差距很大，車子很容意失控甩出道路。該團隊通過駕校式的學習，把人的駕駛汽車的先驗知識讓車學習出來，用先驗知識進行控制，就可以回避應(yīng)用運動力學模型出現(xiàn)的難題，可以實現(xiàn)穩(wěn)定地控制自動駕駛汽車在直線或彎道，不受載重量的變化平穩(wěn)行駛。由此，該團隊還創(chuàng)造出多目標隨動自適應(yīng)現(xiàn)代控制新理論。

四、事實說明SDL算法的強大

研發(fā)出上述自動駕駛的高水平的團隊，是我們中國嵌入式系統(tǒng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的一個理事單位所屬的團隊。該團隊為什么能夠以極少的人員、用極低的資金、在極短的時間內(nèi)研發(fā)出如此涵蓋自動駕駛感知、決策和控制全功能的世界領(lǐng)先水平的無人駕駛車呢。關(guān)鍵是：該團隊使用的是這個理事單位的理事、首席科學家顧澤蒼博士，針對深度學習存在的嚴重缺陷，以他從事三十多年人工智能經(jīng)驗、獨自創(chuàng)新發(fā)明的新一代人工智能算法自律學習SDL（Self Discipline Learning ，以前稱為Super Deep Learning超深度學習）。顧博士領(lǐng)導(dǎo)的團隊做自動駕駛完全是不得已而為之。顧博士初衷不是要做自動駕駛，即使在自動駕駛上取已取得這樣大的領(lǐng)先成果，今后，顧博士的主要精力也不會在研發(fā)自動駕駛上。

顧博士發(fā)明出SDL后，我們聯(lián)盟認識到SDL是小模型、小數(shù)據(jù)、小硬件的沒有深度學習存在的嚴重缺陷和安全問題，可以在深度學習不能應(yīng)用的工業(yè)控制和智能終端上應(yīng)用，是我們聯(lián)盟的業(yè)務(wù)發(fā)展方向。因為SDL算法可將嵌入式系統(tǒng)從第一代電子電路時代、第二代程序設(shè)計時代、第三代專用芯片時代，引進到可在任一微小的CPU控制裝置都可用人工智能的第四代人工智能時代，意義重大。所以，我聯(lián)盟決定全力推薦顧博士發(fā)明的SDL人工智能通用工算法。

五、推廣SDL難度和現(xiàn)實意義

但是，推廣SDL遇到意想不到的困難。SDL算法是在2018年北京世界機器人大會上我們聯(lián)盟舉辦的“新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展論壇”上正式發(fā)布。兩年多來，因在深度學習占據(jù)了主導(dǎo)地位的中國，在一些部門和人士只知深度學習，有些地區(qū)甚至獨尊深度學習，有意排斥其他?？傊?，因種種原因，SDL模型如同一只丑小鴨一直得不到已將SDL算法上報給的國家有關(guān)部門、研究單位、大專院校、專業(yè)公司和人士們的認可和支持。也享受不到國家和地方的各種對促進人工智能發(fā)展的獎勵政策。

為了證明SDL的強大，顧博士才決定選可反映人工智能應(yīng)用最高水平的自動駕駛進行研發(fā)?，F(xiàn)SDL的強大功能已在顧博士團隊研發(fā)的自動駕駛無人駕駛車上有力的體現(xiàn)出來，非常歡迎與人工智能研究和發(fā)展有關(guān)的單位領(lǐng)導(dǎo)和專家進行SDL資料審查和到天津現(xiàn)場考查。

目前，顧博士要將SDL強大功能已在自動駕駛得到驗證的基礎(chǔ)上，要做SDL模組和已成功用在無人駕駛車上，已證明可替代昂貴的激光鐳達的三維立體成像等自動駕駛輔助裝置和其他行業(yè)所需的人工智能設(shè)備。在SDL模組取得穩(wěn)定應(yīng)用后，要將著手研制世界首個人工智能“算法”集成電路。這是要去贏得世界人工智能戰(zhàn)略競爭的令國人振奮的志向。

更重要的現(xiàn)實意義是，我國還在全國上下使用著由國外輸入的有嚴重缺陷的深度學習，沒有自主知識產(chǎn)權(quán)的人工智能通用算法。習主席和國家一再強掉創(chuàng)新發(fā)展人工智能是國際高新技術(shù)的戰(zhàn)略競爭。在新近召開的G20國際會議上，習主席還提議舉辦人工智能國際交流。

因此，及時對SDL的認證和推廣也關(guān)系到我國在人工智能上的國際話語權(quán)。希望國家和社會、專家和有識之士對SDL的推廣和應(yīng)用給與及時和有力的扶持。