谷歌無人駕駛獨立公司Waymo的技術總監曾提出無人駕駛效果的兩個標準，一個是駕駛能力，另一個是魯棒性（robust音譯意為健壯和強大，是系統在異常和危險情況下生存的關鍵）。
關于駕駛能力，加州DMV（交通管理局）發布的年度無人駕駛測試報告披露了谷歌、特斯拉、寶馬和通用汽車等11家公司的道路測試狀況。谷歌以220萬英里的測試數據排名第一，而通用汽車斥資10億美元收購了自動駕駛軟件公司Cruise，然后后來居上，達到了數萬英里的測試里程。
從下圖可以看出，各家廠商在駕駛能力上齊頭并進，而另一個標準——魯棒性，則成為無人駕駛技術后期走向大規模規劃和商業化的主要衡量標準。
作者來自加利福尼亞州DMV。
魯棒性是無人駕駛系統在異常和危險情況下生存的關鍵。實際上，它的內涵是容錯，即在操作錯誤、指令超出正常頻率和網絡過載的情況下，自動駕駛系統是否仍能保持正常運行。
鈦媒體近日參觀了馭勢科技位于房山的測試基地，采訪了馭勢技術創始人兼首席執行官、英特爾研究院前院長吳甘莎。吳甘莎介紹，無論是在人工智能還是無人駕駛行業，魯棒性都已經成為一個共同的話題，而魯棒性與算法、硬件和基礎設施等多個方面有關。
打開深度學習的黑匣子
自動駕駛系統應包括感知、計算和決策三個部分。目前，熱門的人工智能主要用于感知和計算。隨著激光雷達技術的高成本，大多數自動駕駛系統都使用攝像頭作為主要的視覺傳感器，這直接需要人工智能的深度學習能力。
吳甘莎將人工智能的應用劃分為四個象限，即物理世界、數字世界和高風險和低風險。他告訴鈦媒體的作者，“物理世界的低風險案例包括掃地機器人，數字世界的低危險案例是推薦系統，而數字世界的高風險案例是金融，無人駕駛是物理世界的高危險。”
一旦在物理世界的關鍵任務中犯了錯誤，問題就會很大，所以當人工智能應用于汽車時，可靠性和魯棒性非常重要。
宇時科技首席執行官吳甘莎
正因如此，吳甘莎認為，人工智能面臨的最大問題是深度學習的“黑匣子”尚未打開。
“我們也期待著學術界的合作，打破黑匣子，適應自動駕駛的高風險。”他說。
鈦媒體稱，深度學習是一個受大腦神經元對輸入信息的反應啟發的學習過程。許多層模擬的神經元和突觸都有數據標記，這些神經元和突觸的行為在學習項目中不斷調整，直到它們學會如何識別。例如，直到他們學會如何識別圖片中的貓。
但問題是“這種識別過程無法解釋”。
當深度學習網絡能夠識別貓時，我們不知道學習系統是關注這張照片中的胡須、耳朵還是毯子。
“深度學習作為一項單一技術，無法獨立承擔自動駕駛任務，尤其是‘黑匣子’。當數據進入時，結果（分類、檢測、分割、預測、控制等）就會出來。在大多數情況下，它莫名其妙地好，但在某些情況下，卻莫名其妙地壞，內部的邏輯無法解釋。”吳甘莎告訴鈦媒體。
《機器學習》一書的作者、南京大學計算機科學博士周志華曾形象地描述了深度學習的“黑匣子”問題。
“當人們目瞪口呆時，他們從九段變成了八段，深度學習突然從九段變到了開頭。”
在吳甘莎看來，所謂端到端（視頻進出）的方式是不可接受的。目前，美國國家公路交通安全管理局的自動駕駛性能有一個道德要求，即當面臨事故時，情報應該給出如何判斷和選擇的明確邏輯，但……
k盒不能。
“‘黑匣子’的問題沒有得到解決，因為它對開放環境的適應性不夠，因為今天的機器學習是基于訓練數據集來做歸納的。如果這個場景從未出現過，他就無法處理。他不像人類那樣有很強的認知功能，他有類比、邏輯推理、背景知識和常識等東西。”吳甘莎表示，“因此可以肯定的是，未來人工智能算法的魯棒性將得到提高，深度學習將與剛才提到的背景知識、常識、遷移學習、推理和貝葉斯邏輯推理相結合，以提高魯棒性。"
“100億英里的道路測試”是最低線。
如上所述，魯棒性的內涵是系統的容錯率。在吳甘莎看來，單個組件出現錯誤是不可避免的。如果有足夠的冗余，它的容錯率就會提高，這是整個系統級的工作。例如，在傳感器、計算設備、電源等方面應該有足夠的冗余。
此外，對無人駕駛汽車進行大量測試也是從系統層面提高魯棒性的一種方式。
梅賽德斯-奔馳S級的代碼量是波音787夢想客機的16倍。對于現在擁有人工智能的汽車來說，它需要在隨機性和機器學習方面進行大量測試。
目前，包括谷歌和特斯拉在內的行業領先公司都有一個共識，即路試里程達到100億英里，這意味著無人駕駛技術的成熟。
谷歌的無人駕駛汽車已經積累了大量的訓練里程，其中包括220萬英里的道路測試數據；
10億英里的模擬訓練數據（截至2016年）。特斯拉也在通過全球發貨部署智能駕駛模塊，以獲取大量真實的道路數據。
宇時科技也在通過校園測試、與OEM合作部署無人技術模塊和使用模擬環境來改善測試數據。
當然，無人駕駛從來都不是汽車本身的問題。只有從整個基礎層面圍繞無人駕駛進行重新規劃，比如增加V2X（車聯網）等基礎設施，才能提高無人駕駛技術的穩健性。
“魯棒性的整體提升是從算法到系統，整個綜合工程。”吳甘莎說。谷歌無人駕駛獨立公司Waymo的技術總監曾提出無人駕駛效果的兩個標準，一個是駕駛能力，另一個是魯棒性（robust音譯意為健壯和強大，是系統在異常和危險情況下生存的關鍵）。
關于駕駛能力，加州DMV（交通管理局）發布的年度無人駕駛測試報告披露了谷歌、特斯拉、寶馬和通用汽車等11家公司的道路測試狀況。谷歌以220萬英里的測試數據排名第一，而通用汽車斥資10億美元收購了自動駕駛軟件公司Cruise，然后后來居上，達到了數萬英里的測試里程。
從下圖可以看出，各家廠商在駕駛能力上齊頭并進，而另一個標準——魯棒性，則成為無人駕駛技術后期走向大規模規劃和商業化的主要衡量標準。
作者來自加利福尼亞州DMV。
魯棒性是無人駕駛系統在異常和危險情況下生存的關鍵。實際上，它的內涵是容錯，即在操作錯誤、指令超出正常頻率和網絡過載的情況下，自動駕駛系統是否仍能保持正常運行。
鈦媒體近日參觀了馭勢科技位于房山的測試基地，采訪了馭勢技術創始人兼首席執行官、英特爾研究院前院長吳甘莎。吳甘莎介紹，無論是在人工智能還是無人駕駛行業，魯棒性都已經成為一個共同的話題，而魯棒性與算法、硬件和基礎設施等多個方面有關。
打開深度學習的黑匣子
自動駕駛系統應包括感知、計算和決策三個部分。目前，熱門的人工智能主要用于感知和計算。隨著激光雷達技術的高成本，大多數自動駕駛系統都使用攝像頭作為主要的視覺傳感器，這直接需要人工智能的深度學習能力。
吳甘莎將人工智能的應用劃分為四個象限，即物理世界、數字世界和高風險和低風險。他告訴鈦媒體的作者，“物理世界的低風險案例包括掃地機器人，數字世界的低危險案例是推薦系統，而數字世界的高風險案例是金融，無人駕駛是物理世界的高危險。”
一旦在物理世界的關鍵任務中犯了錯誤，問題就會很大，所以當人工智能應用于汽車時，可靠性和魯棒性非常重要。
宇時科技首席執行官吳甘莎
正因如此，吳甘莎認為，人工智能面臨的最大問題是深度學習的“黑匣子”尚未打開。
“我們也期待著學術界的合作，打破黑匣子，適應自動駕駛的高風險。”他說。
鈦媒體稱，深度學習是一個受大腦神經元對輸入信息的反應啟發的學習過程。許多層模擬的神經元和突觸都有數據標記，這些神經元和突觸的行為在學習項目中不斷調整，直到它們學會如何識別。例如，直到他們學會如何識別圖片中的貓。
但問題是“這種識別過程無法解釋”。
當深度學習網絡能夠識別貓時，我們不知道學習系統是關注這張照片中的胡須、耳朵還是毯子。
“深度學習作為一項單一技術，無法獨立承擔自動駕駛任務，尤其是‘黑匣子’。當數據進入時，結果（分類、檢測、分割、預測、控制等）就會出來。在大多數情況下，它是莫名其妙的好，但在某些情況下……
它的糟糕程度令人費解，其內在的邏輯無法解釋。”吳甘莎對鈦媒體表示。
《機器學習》一書的作者、南京大學計算機科學博士周志華曾形象地描述了深度學習的“黑匣子”問題。
“當人們目瞪口呆時，他們從九段變成了八段，深度學習突然從九段變到了開頭。”
在吳甘莎看來，所謂端到端（視頻進出）的方式是不可接受的。目前，美國國家公路交通安全管理局的自動駕駛性能有一個道德要求，即當面臨事故時，情報應該給出如何判斷和選擇的明確邏輯，但黑匣子不能。
“‘黑匣子’的問題沒有得到解決，因為它對開放環境的適應性不夠，因為今天的機器學習是基于訓練數據集來做歸納的。如果這個場景從未出現過，他就無法處理。他不像人類那樣有很強的認知功能，他有類比、邏輯推理、背景知識和常識等東西。”吳甘莎表示，“因此可以肯定的是，未來人工智能算法的魯棒性將得到提高，深度學習將與剛才提到的背景知識、常識、遷移學習、推理和貝葉斯邏輯推理相結合，以提高魯棒性。"
“100億英里的道路測試”是最低線。
如上所述，魯棒性的內涵是系統的容錯率。在吳甘莎看來，單個組件出現錯誤是不可避免的。如果有足夠的冗余，它的容錯率就會提高，這是整個系統級的工作。例如，在傳感器、計算設備、電源等方面應該有足夠的冗余。
此外，對無人駕駛汽車進行大量測試也是從系統層面提高魯棒性的一種方式。
梅賽德斯-奔馳S級的代碼量是波音787夢想客機的16倍。對于現在擁有人工智能的汽車來說，它需要在隨機性和機器學習方面進行大量測試。
目前，包括谷歌和特斯拉在內的行業領先公司都有一個共識，即路試里程達到100億英里，這意味著無人駕駛技術的成熟。
谷歌的無人駕駛汽車已經積累了大量的訓練里程，其中包括220萬英里的道路測試數據；10億英里的模擬訓練數據（截至2016年）。特斯拉也在通過全球發貨部署智能駕駛模塊，以獲取大量真實的道路數據。
宇時科技也在通過校園測試、與OEM合作部署無人技術模塊和使用模擬環境來改善測試數據。
當然，無人駕駛從來都不是汽車本身的問題。只有從整個基礎層面圍繞無人駕駛進行重新規劃，比如增加V2X（車聯網）等基礎設施，才能提高無人駕駛技術的穩健性。
“魯棒性的整體提升是從算法到系統，整個綜合工程。”吳甘莎說。
3月27日，國機汽車股份有限公司簡稱“國機汽車”贛州新能源汽車項目簽約儀式在贛州舉行。贛州市人民政府、國機汽車、贛州經開區管委會三方簽訂了《贛州新能源汽車項目合作協議》。
1900/1/1 0:00:003月24日，北汽股份（01958HK）發布2016年財報，2016年共實現收入116199億元，集團毛利為262317億元，利潤增長主要來自奔馳和自主品牌兩部分。
1900/1/1 0:00:003月25日，“星耀百城，萬試大吉”雷丁汽車《星光大道》群星試駕體驗會在泉城濟南盛大開幕，作為電動汽車行業最大規模的終端盛會，此次活動引發了全城轟動，
1900/1/1 0:00:00“我們非常感謝李書福董事長，讓英國倫敦出租車重新煥發生機，沒有他我們做不到這一切。
1900/1/1 0:00:00“威馬汽車現在是所有新造車企業中工廠進度最快的，我們C2M的小目標是，定制一臺國民級的量產智能電動汽車，交付周期是特斯拉的13。”威馬汽車戰略規劃副總裁陸斌表示。
1900/1/1 0:00:00融創中國控股有限公司于2017年1月13日以3539元股買入樂視網861的股份至今，其6041億元交易金額目前賬面浮虧近65億元。
1900/1/1 0:00:00
汽車導航