苏南网 - 江苏省生活资讯综合门户网站
当前位置: 苏南网 -> 热点

清华大学邓志东:目前汽车都是辅助驾驶,L4级将有条件落地

栏目:热点    时间:2021-09-13 15:22   来源: IT之家   关键词:

日前,搜狐科技《AI 十二谈》第二场直播成功举行作为特邀嘉宾,清华大学人工智能研究院视觉智能研究中心主任邓志东教授在交流中明确提到,辅助驾驶不是自动驾驶,消费者要清醒地认识到,已经实现量产和大规模商业化的L3,L4自主汽车,在全球范围内是没有的目前所有智能汽车都是辅助驾驶

今年5月,国际汽车工程师学会和国际标准化组织发布的SAE J3016新版本明确提到,L0—L2叫辅助驾驶,L3,L4,L5叫自动驾驶,L3叫人机驾驶。

邓志东说,区分辅助驾驶和自动驾驶的关键是看驾驶人是人还是机器,这也是法律责任的主体辅助驾驶的事故主要是人的责任如果L4,L5发生安全事故,法律责任主体是机器,而是是否属于主机厂,自动驾驶技术解决方案提供商,出行运营商等它最终需要受到法律的规制

邓志东还分析了车辆不规则,运行缓慢或接近静止物体导致事故频发的原因他解释说,辅助驾驶无法识别不规则车辆,主要是因为大量训练样本为阳性,而侧面样本的训练太少,导致漏检或误检较大

对于缓慢或静止的物体,人们似乎很容易判断,因为人们具有全局感知和知识推理能力,可以看到它们与大规模静止参考物体之间的相对关系,并使用不会违反常识的安全可靠的语义但对于智能驾驶汽车来说,它们都是相对运动的,因此需要估计前方障碍物的相对速度,相对距离,相对方位等运动学参数

目前使用机器学习算法估计运动学参数非常不准确,受到随机噪声不确定性的影响不使用语义,深度学习模型的推理可能违背常识,存在各种环境适应性问题和边缘事件,无法达到人的水平邓志东表示,深度学习算法没有知识推理能力,但下一代人工智能算法没有根本性突破

邓志东认为,自动驾驶的发展存在严重的缺陷,人工智能尤其是视觉智能存在很大的缺陷,感知是一个巨大的瓶颈解决这一问题的根本途径是发展下一代人工智能技术,将知识驱动和数据驱动相结合

对于业内争议较大的自动驾驶感知两种技术路线,邓志东表示,这需要通过落地实践来检验,需要考虑哪种方案落地更安全,更便宜但他认为,成本并不是自动驾驶发展的真正问题,如果能够实现量产,第三代全固态激光雷达完全有可能达到300—500美元

邓志东认为,自动驾驶最终将走向多传感器融合,激光雷达主动视觉,摄像头被动视觉从某种意义上说,增加了冗余备份,理论上提高了安全性

为什么是理论上的多传感器必须解决信息融合问题,而信息融合往往是自动驾驶核心的关键技术之一这是战略性高技术,八九十年没有彻底解决邓志东说

对于自动驾驶的安全性,邓志东认为感知是基础,但安全不完全是感知的问题,更是规划和决策的问题自动驾驶和无人驾驶是一个复杂的工程系统,涉及很多子系统,但每个子系统都不能有短板,任何短板都会造成安全问题

同时,他认为,要实现真正自动驾驶汽车的大规模商业化,需要通过各种车辆法规和标准的测试,才能获得生产和道路运营牌照,对车辆法规的要求极其苛刻满足车辆法规要求,真正商业化量产,在安全性方面基本上应该没问题真正的自动驾驶汽车如果商业化,安全上应该没有大问题,否则就不应该出厂,不应该上路,也不应该交给消费者

那么,自动驾驶真的比人类驾驶安全吗邓志东说,这可能是得分如果和正常人的正常驾驶相比,人绝对比机器安全,因为人有认知能力,与正常人的非正常驾驶相比,机器比人强

目前自动驾驶行业可以说是一条黄金赛道,新老车企,跨境互联网公司,ICT公司大量涌入,关键零部件,人工智能芯片,操作系统等上游赛道公司也大量涌入邓志东表示,这肯定会导致行业浮躁

但这并不影响他对自动驾驶行业落地的乐观态度资本和人才都聚集在这条赛道上,一定会有巨大的创新动力推动行业向前发展邓志东认为,玩家多肯定会利大于弊,可以促进行业更快落地也说明大家对自动驾驶行业的发展是看好的

不过,邓志东表示,目前,国内外自动驾驶技术差距明显比如特斯拉,Waymo,Mobileye都有一些关键的杀手锏技术,值得国内同行关注但他表示,中国在商业模式创新方面更具优势,如低速,高速,园区,港口,矿山,物流配送等企业,产业生态优势明显,相关企业众多且齐全,政府对自动驾驶支持力度很大

对于自动驾驶未来的落地前景,邓志东对L4表示乐观,尤其是在特定条件,有限区域,有限功能的慢速,低速或高速情况下,尤其是在建设一些特定路段的情况下,未来有望迎来产业落地不过他表示,L5自动驾驶的落地还很远

人工智能还没有发展到认知智能的阶段,而且还是感知智能,主要采用数据驱动的方法除非人工智能有巨大突破,否则很难实现真正的L5邓志东说