新能源：人工智能可战胜柯洁 为何迟迟没搞定自动驾驶?

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挣扎的强大人工智能能在一点行业完成人类的大部分工作，具有自我意识。 超现实的人工智能是比人类聪明的人工智能系统。 要实现自动驾驶，最低需要达到很强的人工智能水平，无人驾驶需要达到超人工智能水平。 除了理解车内人的意图，还要注意周边车辆和行人等的运动状态，预测他们的行动，制定应对措施，比围棋游戏困难得多。 从这些方面来看，现在的技术显然没有达到要求。

众所周知，用人工智能实现自动驾驶相当于代替人类制造机器人，但与人类司机相比，这个机器人也需要人眼的大脑和手脚。 在这个水平上，车载的各种传感器，如照相机、激光雷达和毫米波雷达，以前相当于驾驶员的眼睛，有助于自动驾驶汽车观看周围的环境新闻和收集路况新闻。 高效的解决芯片相当于大脑，用于解决新闻，分解新闻，获得下一个决定的依据。 最后，根据结果进行车辆加速、减速、转向等控制，超过与人相同的驾驶水平，甚至超过人的驾驶水平，提高驾驶安全性。 目前，在这四个层面上，相关技术不足。

首先，感知技术。

现在应用于自动驾驶开发的传感器主要有照相机和雷达两种，其中雷达除了分为激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达之外，还有刚刚崭露头角的生物传感器。 这些传感器在功能上具有照相机分辨率高、速度快、廉价、激光雷达检测范围广、检测精度高、毫米波雷达识别精度高、性能稳定等各自的优点。 但是，单独采用时，这些缺点也很明显。 例如，激光雷达在雨雪雾等极端天气下性能差，价格高，毫米波雷达无法正确建模周边所有障碍物，无法感知行人，超声波雷达抗干扰能力稍差，作用距离短&hellip； &hellip； 几乎所有种类都有缺陷。

在这样的背景下，现在有的公司考虑组合采用照相机+毫米波雷达+超声波传感器的组合、超声波雷达+毫米波雷达+激光雷达+照相机的组合等不同种类的传感器，单一的传感器

其次，数据瓶颈。

熟悉人类围棋战争的人，在alphago学习围棋技能时，用大量的数据观察学习3000万手以上的专业棋谱，理解什么是合规的做法，加强学习的做法进行自我游戏，寻找比基础棋谱更好的棋道，等 最近刚出版诗集的微软小冰，其现代诗的创作能力也是通过1920年以后反复学习519位现代诗人的成千上万首诗(术语称为重复)达到了10，000次。 离开这些数据，据说人工智能在围棋行业被称为帝，不能出版诗集。

那么，自动驾驶车也一样，如果希望汽车具有与人类相同的驾驶水平，就需要从汽车驾驶的状况中提取大量的数据，将这些数据按场景分类，供人工智能的学习使用。 这样，虽说现实世界中车辆的行驶状况多种多样，但远远超过了alphago和小冰用于学习的数据，即使完全可以收集，为了验证自动驾驶汽车在减少交通事故方面的可靠性，也需要数亿公里到数千亿公里的 更不用说花很长时间收集大量的数据，也很难涵盖所有的状况。 另外，这些数据后期的分类标定、数据质量及算法中，由于影响行驶安全，存在很多不明因素。

进而，算法的课题。

现实生活中车辆的行驶状况千变万化，异常多而复杂，自动驾驶是对正确性要求很高的操作，稍微疏忽就会造成死伤。 这是为了尽量提高驾驶安全性，必须收集足够的数据，使车辆对周围环境有正确的认识，为下一步的控制执行确立决定依据。 在这样的背景下，一直以来流传下来的算法很难满足深度学习的高精度要求。 虽然是苦的，但是。

手工制作。

因为越来越多，所以越来越多，这是为什么。这是为什么。这是为什么。这是为什么。所以。但是。但是。 但是但是但是但是但是但是但是但是但是但是但是……但是……………………………………………………………………………………………………………………………………。 但是但是但是但是但是但是但是但是但是但是……但是……。

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虽然是痛苦的。但后来