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王飞跃:平行汽车到平行驾驶,从“功能汽车”到“智能汽车”

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摘要:4月 18 日,在第十八届上海国际车展期间,同期举行了 “2019
AI+智能汽车创新峰会”,中科院自动化所王飞跃教授作大会报告,他认为未来交通需要将有人车、遥控车、网联车、无人车通过平行驾驶理论统一成“平行汽车”,平行汽车将实现车辆的运营、监控及应急管理三结合,实现安全高效的未来出行。

实现无人驾驶是人工智能领域面临的重大挑战之一,应对这一挑战需要发展一种新的图灵测试方法,以测试和验证无人车对复杂交通场景的理解和行驶决策的能力,进而推动无人驾驶技术的发展。如何对智能系统进行测试是人工智能领域极其重要的研究方向,只有当测试具有明确的任务定义和有效的方法生成测试的丰富数据时,才能实现安全可靠的人工智能系统。

近日,我国科学家提出了一种无人驾驶平行智能测试模型,为解决无人驾驶汽车理解复杂的交通场景这一难题提供了新思路。该研究由中科院自动化研究所与清华大学、西安交通大学等单位合作完成,相关成果日前以焦点论文形式发表在《科学·机器人学》上。

汽车与马车的“战争”

近日,中国科学院自动化研究所作为共同第一作者和通讯作者单位与清华大学、西安交通大学人工智能与机器人研究所等单位合作,提出了一种新的图灵测试方法来测试和验证无人车对复杂交通场景的理解和行驶决策的能力,对构建和测试其他人工智能系统具有重要的启发意义。相关研究结果以Parallel
Testing of Vehicle Intelligence via Virtual-Real Interaction

为题,作为焦点论文发表在《科学-机器人学》(Science Robotics)上。

随着人工智能技术的应用,无人驾驶感知技术取得了很大进步,但在面临复杂地形以及雨、雪等不良天气时,要做出快速、准确、可靠的判断仍然十分困难。研究团队历经10余年,实现了一种无人驾驶测试与验证的平行计算框架及其系统。简单地说,让软件定义的虚拟车和物理世界中真实的无人车一起“行驶”,两者虽然在不同的空间,但产生的数据能够交互,无人驾驶汽车就可以在虚拟空间和实体空间中同时学习,实现“自我成长”。业界专家表示,该研究不仅将推动无人驾驶技术的发展,还对构建和测试其他人工智能系统有启发意义。

1820年,蒸汽汽车在英国达到了实用化的阶段,首先是作为公共汽车,然后是私人汽车。蒸汽汽车行驶时像传说中的火龙,喷吐着烟火粉尘,发出很大的噪音,行人和马倍受惊扰,赶马车的人更为反感。为解决这一矛盾,英国从1858年开始实行最早的道路交通法规——“红旗法”,规定蒸汽车在郊外和市内都要限速,而且在蒸汽汽车前方几米远的地方要有一手持红旗的人先行。

该项研究历经十余年,实现了一种无人驾驶测试与验证的平行计算框架及其系统。研究团队构建了一个人在回路的平行智能测试模型,使其具有在人类专家指导下自动自我升级的认知机制。这主要通过三个步骤:首先建立一组语义来定义并描述自主车辆需完成的任务,构成软件定义的人工测试系统;然后为指定的任务实例进行车辆测试,在这一过程中生成的数据同步更新到平行测试系统中,使其能够不断学习和“成长”;特别需要指出的是,该研究工作引入对抗式学习模型,以使系统能够自动生成新的任务实例,这些任务实例可以呈现复杂、动态的交通场景,以促使无人驾驶车辆进一步提高适应复杂环境的能力,将有效推动无人驾驶技术的发展。

汽车与马车的战争大约持续了接近一个世纪,最终凭借着新生事物强大的生命力,再加上几代人坚持不懈的努力改进,汽车终于代替马车,成为人类在陆地上的主要交通工具。

上述研究工作得到国家自然科学基金委重大研究计划的支持。

随着人工智能技术的进步,无人驾驶汽车正逐渐从封闭测试场走向公共道路。有人驾驶的汽车与无人驾驶汽车在道路上混合行驶时,是否也将出现相似的矛盾?

论文链接

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4月18日,在上海国家会展中心举行的
“2019AI+智能汽车创新峰会”上,中科院自动化所王飞跃教授作了题为《平行汽车到平行驾驶:从“功能汽车”到“智能汽车”》报告,他认为有人车和无人车同时上路是未来交通发展的过渡阶段,就像马车和汽车混合行驶一样,至少要持续十几年。未来以更加智能、高效、节能为核心理念设计的无人车,将会彻底把人从驾驶员位置上取代掉。

平行测试系统流程示意图

平行车:将有人车、遥控车、网联车、无人车统一起来

目前,无人驾驶汽车上路存在诸多难题,不过这在王飞跃教授眼中都是暂时的“马粪问题”,新技术的产生将让这些难题自动消失。“我个人认为从环保、资金投入等角度看,目前大力推广无人驾驶汽车太过着急,可以率先应用于一些特殊的场合,逐渐从矿山、物流、市政落地,慢慢发展到出租车、完全无人驾驶汽车。”

王教授的言外之意是当下应该从特殊场景入手,结合技术的延续性,思考未来交通的顶层架构。当道路基础设施、通信技术、车载硬件技术以及算法发展完善后,再推动完全无人化,会少走很多弯路。所以“2050年落地也不迟。”

未来的无人驾驶汽车将用何种人工智能来引导?王飞跃教授借用AlphaGo
战胜人类职业围棋高手的事例解释了未来人工智能的三个范式:

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