如何加速實現L5的終極夢想？AI來助力

為期三天的谷歌I/O開發者大會于5月8日在美國開幕。在主題演講中，首席執行官桑達爾·皮查伊和各產品線負責人解釋了他們自己的人工智能、安卓、谷歌助手等產品的進展。作為會議的主題，人工智能貫穿了谷歌現有的所有產品線，包括安卓P、谷歌地圖和無人駕駛汽車Waymo。Waymo首席執行官John Krafcik在介紹谷歌自動駕駛取得的新進展時，特別強調Waymo自動駕駛系統在使用TPU后性能提高了15倍。搭載谷歌人工智能技術的Waymo無人車具有感知物體和實時判斷其他車輛動作的能力。通過機器學習，它可以預測行人或車輛過馬路和闖紅燈的行為，防止人和車在過路口時撞到紅燈。人工智能的介入使無人駕駛的誤差降低了100多倍；同時，據說無人駕駛汽車將率先登陸美國鳳凰城。谷歌是第一家同時投資無人駕駛和人工智能領域的公司。在無人駕駛方面，這是Waymo首次登上谷歌I/O大會，并解釋了如何通過谷歌的機器學習技術解決無人駕駛問題。Waymo表示，物體感知和運動預測將是無人駕駛技術最關鍵的兩個方面。好車不怕多開，人工智能不怕多磨。誠然，隨著人工智能技術的不斷發展，汽車的自動駕駛也在不斷升級。從Level1（以下簡稱L1等）的輔助駕駛，到現在L3部分汽車的條件自動化，甚至到未來L5通過深度學習實現完全自動化，可以說這是無人駕駛的終極夢想，也意味著汽車可以在任何情況下實現全自動運行。更不用說L5在未來汽車駕駛中的完全自動化，每個汽車企業的發展只有在L3級別才會很困難。作為全球科技行業的領先公司，谷歌研究無人駕駛已經有8、9年的歷史了。為了讓Waymo無人駕駛汽車上路，谷歌已經在道路上進行了600多萬英里的測試，每天有25000輛汽車正在接受測試；

同時，它已經在該公司開發的模擬系統中行駛了50億英里，該團隊仍在探索雪天無人駕駛。如果有其他科技巨頭在無人駕駛汽車領域挑戰谷歌，那么百度一定是其中之一。盡管百度在總測試巡航范圍和設備技術方面不如谷歌Waymo引人注目，但它的覆蓋范圍很廣，并不局限于乘用車。2016年，百度已經在中國蕪湖實地測試了無人駕駛旅行車和公交車，并計劃在五年內實地測試百度的無人駕駛汽車系統。無人駕駛是一個循序漸進的過程，一輛好車永遠不會浪費時間。L3級的汽車如雨后春筍般涌現，L4級的小型客車也遍地開花。5月8日，上海交通大學無人小巴在校園試運營。只要微信掃碼，就可以實時呼叫小巴對接站，小程序可以直接計算出小巴的準確到達時間。這款無人小巴采用L4級自動駕駛系統。小巴上沒有方向盤和油門踏板。該系統可以自動觀察環境，控制轉向和加減速，還可以通過多傳感器融合實現自動駕駛。為什么校園無人小巴可以實現L4級自動駕駛，而乘用車卻很難做到？僅從外部環境考慮，可能有幾種可能性：首先，現有的無人駕駛汽車過于依賴GPS進行定位。僅從國內環境來看，一方面路況復雜，另一方面GPS的發展水平是否符合無人駕駛的要求也很難說。再次，行人的交通安全意識沒有完全規范，這也增加了L4級自動駕駛的危險性。最后，L4級自動駕駛汽車的速度要比校園無人小巴快得多。在不完全避開行人和克服各種惡劣環境影響的前提下，低速行駛無法保證出行效率，因此汽車的功能性將大大降低。等一下。諸多因素疊加在一起，L4級自動駕駛勢必要經歷一條艱難的轉型之路。這是技術問題嗎？還是一個道德問題？事物的發展是先進性和蹣跚性的統一，無人駕駛在發展的道路上崎嶇不平。所謂“一次成功，就會有一萬塊骨頭”。拋開人工智能未來的自主性和黑客的入侵不談，目前正在積極向L3級發展的無人系統，僅從安全性和可靠性方面來說就令人尷尬。更不用說李彥宏酷炫的“無人”五環違規變道，也沒有提到本田汽車與Waymo測試車在自動駕駛狀態下發生的烏龍碰撞。我相信每個人都還記得3月份發生的優步事件。一輛正在測試的優步無人駕駛SUV撞死了一名過馬路的婦女。調查顯示，涉事的優步無人駕駛汽車在事故發生前實際上成功識別了道路上的行人，但在識別后，決策系統決定不予理會，也沒有采取車輛避讓措施，最終導致了悲劇的發生。這也是世界上第一起自動駕駛汽車導致死亡的事故。如果人工智能有頭腦，它可能會被問到為什么無視人類生命，但不幸的是，它還不能自己回答這個問題，否則它不會毫不猶豫地遇到它。這場運動轉向了優步，優步首席執行官Dara Kosrosasi在5月10日舉行的優步電梯會議上表示，優步的自動駕駛汽車將在調整后的未來幾個月內回歸，“將盡可能安全”。盡管人們仍然會對犯下“錯誤”的“孩子”感到難過，但從人工智能的發展趨勢來看，從無人駕駛的發展過程和受眾的適應過程來看，這種情況太正常了：優步事件只會加速無人駕駛的進步。事實上，每個人都知道無人駕駛很難。但困難不在于駕駛汽車，而在于確保在復雜的環境中發生事故的概率低到可接受的水平。簡單來說，難度不是從0到99%，而是從90%到99.9999%。汽車行業保證極端情況的可靠性，在行業價值鏈中占很大比例。很多時候，這不是一個科技問題，更像是一個倫理問題。具體來說，如果drivi的可靠性……

70%，自動駕駛的可靠性高達99.9%；從倫理的角度來看，人類可以接受同類30%的錯誤率，但不能接受機器0.1%的錯誤率。人可以犯錯，但機器不能，這已經成為無人駕駛發展最嚴格的發展標準。為期三天的谷歌I/O開發者大會于5月8日在美國開幕。在主題演講中，首席執行官桑達爾·皮查伊和各產品線負責人解釋了他們自己的人工智能、安卓、谷歌助手等產品的進展。作為會議的主題，人工智能貫穿了谷歌現有的所有產品線，包括安卓P、谷歌地圖和無人駕駛汽車Waymo。Waymo首席執行官John Krafcik在介紹谷歌自動駕駛取得的新進展時，特別強調Waymo自動駕駛系統在使用TPU后性能提高了15倍。搭載谷歌人工智能技術的Waymo無人車具有感知物體和實時判斷其他車輛動作的能力。通過機器學習，它可以預測行人或車輛過馬路和闖紅燈的行為，防止人和車在過路口時撞到紅燈。人工智能的介入使無人駕駛的誤差降低了100多倍；同時，據說無人駕駛汽車將率先登陸美國鳳凰城。谷歌是第一家同時投資無人駕駛和人工智能領域的公司。在無人駕駛方面，這是Waymo首次登上谷歌I/O大會，并解釋了如何通過谷歌的機器學習技術解決無人駕駛問題。Waymo表示，物體感知和運動預測將是無人駕駛技術最關鍵的兩個方面。好車不怕多開，人工智能不怕多磨。誠然，隨著人工智能技術的不斷發展，汽車的自動駕駛也在不斷升級。從Level1（以下簡稱L1等）的輔助駕駛，到現在L3部分汽車的條件自動化，甚至到未來L5通過深度學習實現完全自動化，可以說這是無人駕駛的終極夢想，也意味著汽車可以在任何情況下實現全自動運行。更不用說L5在未來汽車駕駛中的完全自動化，每個汽車企業的發展只有在L3級別才會很困難。作為全球科技行業的領先公司，谷歌研究無人駕駛已經有8、9年的歷史了。為了讓Waymo無人駕駛汽車上路，谷歌已經在道路上進行了600多萬英里的測試，每天有25000輛汽車正在接受測試；

同時，它已經在該公司開發的模擬系統中行駛了50億英里，該團隊仍在探索雪天無人駕駛。如果有其他科技巨頭在無人駕駛汽車領域挑戰谷歌，那么百度一定是其中之一。盡管百度在總測試巡航范圍和設備技術方面不如谷歌Waymo引人注目，但它的覆蓋范圍很廣，并不局限于乘用車。2016年，百度已經在中國蕪湖實地測試了無人駕駛旅行車和公交車，并計劃在五年內實地測試百度的無人駕駛汽車系統。無人駕駛是一個循序漸進的過程，一輛好車永遠不會浪費時間。L3級的汽車如雨后春筍般涌現，L4級的小型客車也遍地開花。5月8日，上海交通大學無人小巴在校園試運營。只要微信掃碼，就可以實時呼叫小巴對接站，小程序可以直接計算出小巴的準確到達時間。這款無人小巴采用L4級自動駕駛系統。小巴上沒有方向盤和油門踏板。該系統可以自動觀察環境，控制轉向和加減速，還可以通過多傳感器融合實現自動駕駛。為什么校園無人小巴可以實現L4級自動駕駛，而乘用車卻很難做到？僅從外部環境考慮，可能有幾種可能性：首先，現有的無人駕駛汽車過于依賴GPS進行定位。僅從國內環境來看，一方面路況復雜，另一方面GPS的發展水平是否符合無人駕駛的要求也很難說。再次，行人的交通安全意識沒有完全規范，這也增加了L4級自動駕駛的危險性。最后，L4級自動駕駛汽車的速度要比校園無人小巴快得多。在不完全避開行人和克服各種惡劣環境影響的前提下，低速行駛無法保證出行效率，因此汽車的功能性將大大降低。等一下。諸多因素疊加在一起，L4級自動駕駛勢必要經歷一條艱難的轉型之路。這是技術問題嗎？還是一個道德問題？事物的發展是先進性和蹣跚性的統一，無人駕駛在發展的道路上崎嶇不平。所謂“一次成功，就會有一萬塊骨頭”。拋開人工智能未來的自主性和黑客的入侵不談，目前正在積極向L3級發展的無人系統，僅從安全性和可靠性方面來說就令人尷尬。更不用說李彥宏酷炫的“無人”五環違規變道，也沒有提到本田汽車與Waymo測試車在自動駕駛狀態下發生的烏龍碰撞。我相信每個人都還記得3月份發生的優步事件。一輛正在測試的優步無人駕駛SUV撞死了一名過馬路的婦女。調查顯示，涉事的優步無人駕駛汽車在事故發生前實際上成功識別了道路上的行人，但在識別后，決策系統決定不予理會，也沒有采取車輛避讓措施，最終導致了悲劇的發生。這也是世界上第一起自動駕駛汽車導致死亡的事故。如果人工智能有頭腦，它可能會被問到為什么無視人類生命，但不幸的是，它還不能自己回答這個問題，否則它不會毫不猶豫地遇到它。這場運動轉向了優步，優步首席執行官Dara Kosrosasi在5月10日舉行的優步電梯會議上表示，優步的自動駕駛汽車將在調整后的未來幾個月內回歸，“將盡可能安全”。盡管人們仍然會對犯下“錯誤”的“孩子”感到難過，但從人工智能的發展趨勢來看，從無人駕駛的發展過程和受眾的適應過程來看，這種情況太正常了：優步事件只會加速無人駕駛的進步。事實上，每個人都知道無人駕駛很難。但困難不在于駕駛汽車，而在于確保在復雜的環境中發生事故的概率低到可接受的水平。簡單來說，難度不是從0到99%，而是從90%到99.9999%。汽車行業保證極端情況的可靠性，在行業價值鏈中占很大比例。很多時候，這不是一個科技問題，更像是一個倫理問題。具體來說，如果drivi的可靠性……

70%，自動駕駛的可靠性高達99.9%；從倫理的角度來看，人類可以接受同類30%的錯誤率，但不能接受機器0.1%的錯誤率。人可以犯錯，但機器不能，這已經成為無人駕駛發展最嚴格的發展標準。

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