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　　4月16日，自睿聘的无人驾驶汽车终于顺利抵达。至此，无人驾驶汽车完成了国内首创的近2000公里长距离多路况路面测试，成为国内、甚至是全球无人驾驶领域里程碑式的事件。
　　对于人工智能所完成的这一伟大创举，很多网友惊呼，无人驾驶终于真的到来了，仿佛无人驾驶已经伸手可及，事实上真如此吗？今天小编就和亲们热议下这一让人激动、渴盼，充满满满幻象乐趣的事儿。
　　无人驾驶研发历时5年，投资超过50亿元，总行驶里程超过1万公里。根据美国高速公路安全局（NHTSA）对汽车自动化程度的划分，将自动驾驶技术分为0-4级。确切地说无人驾驶汽车的技术水平在2-3级之间,。无人驾驶汽车的研发采取两条腿走路的方式，高速和低速版分开开发，完成长途路测的高速版属于2级技术，低速版属于3级技术，由于条件限制，低速城市版没法实现实际路测，两种路况技术的结合还需要一段时间。尽管如此，的此次成功仍是中国人的骄傲，放眼世界一流车企，也只有、等完成了公开路测，所以，它具有里程碑的意义！
　　最早进入无人驾驶汽车研发领域是谷歌，随后，各大汽商也纷纷跟进。无人驾驶技术最大问题在于需要证明科技比车技靠谱，为了实现这一点，人工智能必须翻越好多座大山。
　　第一座大山叫立法
　　根据1949年签署生效的《日内瓦道路公约》中有关行进中的汽车必须始终在驾驶者控制之下的规定，在全世界绝大多数国家，驾驶员在汽车行驶途中双手长时间离开是一种违法行为，在国内被摄像头拍到或者被交警抓现行，该扣几分罚多少钱自己去想！无人驾驶汽车致力于解放驾驶者的双手把车辆部分和全部控制权交给人工智能处理，所以，只有国家立法，允许无人驾驶，否则，无人驾驶还是违法的。
　　就在一个月前，美国加州政府出台了一项关于无人驾驶汽车的条例草案，可以想象它的出台对于美国和全世界无人驾驶立法将产生的标杆价值。加州机动车辆管理局首先为无人驾驶汽车发了一根胡萝卜，批准无人驾驶汽车最早在2017年可以上路行驶，但条例同时也打了无人驾驶汽车两大棒子，要求无人驾驶汽车不能真的“无人”，在行驶途中必须有一个驾驶员坐在驾驶位上。其次，无人驾驶汽车在设计上必须有、油门和制动踏板等传统机动车所具备的基本配置，以便驾驶员在无人驾驶失灵的情况下随时接管，这两样硬性规定看似合理，实际对谷歌这样研发没有传统配置的汽车无疑是相当大的打击，而对于传统车企渐进式的人工智能却非常鼓舞。
　　另一个困境是一旦无人驾驶汽车发生，责任算谁的？厂家还是用户的责任，用什么标准去划分和裁定？我国现行的法律法规在无人驾驶汽车方面处于空白，没有相应的政策出台，一旦无人驾驶汽车出现行为或者引发了，即使主驾是它，实际指令发出者仍要承担全部法律责任。对此，汽车也已经有了一套比较基础的解决方案，即发出指令方负责。汽车的相关负责人指出国家已经开始着手制定无人驾驶的相关法律法规，高速路况的无人驾驶法规出台指日可待。
　　第二座大山叫基础设施
　　众所周知，无人驾驶汽车对于道路和基础化设施的要求极高，实现汽车与道路之间的互动对于汽车的预判性至关重要！
　　在的长距离测试中就出现了这样的问题，无人驾驶汽车在标线不明的道路上无法进行无人操作，它会发出报警声要求人工接管，甚至会惶恐到直接就停下来不动了。
　　在行驶中，一辆社会车辆在近距离强行并线，无人驾驶汽车就会急刹车来保持安全车距，这是不是非常考验乘坐者的小心脏承受能力？同样，当测试车进入隧道或光线黑暗的路段时，开启大灯后的光源仍不能满足行车条件，人工智能就只能高喊臣妾做不到了。
　　在中国幅员辽阔的大地上完善所有的基础设施几乎是不可能滴，这就成了高速版下道就鸡肋，低速版开发出来也没法大展手脚。
　　小编听说在欧洲人工智能汽车控制终端ECU是四核，到咱们这儿就需要十六核，可以看出来人工智能不提高自学能力，在中国想出头是真难，想想也是醉了。
　　第三座大山叫国家机密
　　无人驾驶汽车的应用必须考虑到互联网与整车的关系，基于互联网的共享本质，基础设施数据的暴露无疑就会涉及到国家安全这样的敏感问题，怎样去避免和平衡？各国政府间达成协议，不干涉车企和互联网之间的通力合作，不阻碍数据采集，你觉得现实吗？
　　无人驾驶是未来汽车的必然发展趋势，但真正和人们的生活零距离接触还需要时间沉淀，毕竟它牵扯的问题方方面面，不过，它的脚步声真的渐行渐近了。
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不管怎么说，现在确实是开启人工智能时代的最佳时机。因为，对人工智能起到关键作用的的几个技术因素在这几年开始趋于融合，比如数据的指数级增长，大型计算能力，特别是深度学习技术获得了迅速的发展。
一个新兴技术，在应用层面开始被认可，人工智能某种程度上改变了其几十年来介乎科学与工程学之间的尴尬地位。这些应用，包括机器人（智能个人助理）、无人驾驶、医疗、金融等，人工智能在未来将会无孔不入。
无人驾驶、机器人 起飞却无法落地的人工智能
先来说说无人驾驶，谷歌在很久以前便开始在这一领域布局，对谷歌来说，提前释放所谓的黑科技是其惯用的PR手段。无疑谷歌这一手段是成功的，近两年，众多汽车厂商与百度开始将这一概念在国内释放。
理论上无人驾驶也是人工智能一个非常有前景的应用领域。但目前无论是技术上还是伦理上，无人驾驶短期内面临很多无法解决的问题。
首先是安全问题，据央视《法治在线》栏目报道，今年1月，一位23岁男青年驾驶着自己的特斯拉轿车在京港澳高速河北邯郸段公路行驶，未能及时躲避前方的道路清扫车而发生追尾，事故导致该名车主身亡。可以理解为技术实操上仍存在着诸多未解决的问题。
其次国内不少厂商也正在无人驾驶领域持续投入，包括百度、乐视等等，但这些厂商无一例外目前都没有拿出太多让大众满意的成果。
同时比较关键的一点是，对于无人驾驶来说，愿景虽好，但实现很难。今年4月，公安部交通管理科学研究所副所长孙正良曾公开表示，“未来需要建立车车通信、车路通信的安全认证机制，以及让路侧设备智能化、电子化。如果这些东西都没有，将来要求无人驾驶难度相当大。”
可见无人驾驶这项人工智能技术真正落地还需要很长一段时间。
除无人驾驶技术外，一些公司还开始做起了机器人，比较有名的是由日本软银集团和法国Aldebaran Robotics共同研发的Pepper，除此之外还有“小度”、“贤二”以及一些国内创业公司所研发的机器人，在品质上虽然有高有低，但都以娱乐博眼球为主，并没有实质的场景应用价值。
语音助手可能是未来AI落地最靠谱的方向
相对于无人驾驶、智能机器人，几年前为了“解放双手”， 语音助手被看作下一代非常有潜力的交互方式和搜索方式。而近两年人工智能技术开始成熟之后，语音助手被赋予了更多的意义，人们期待未来语音助手真正能够理解用户、帮助用户完成一些任务。从技术的角度，这几年国内外的几个大厂商都已经基本完成了第一阶段的技术积累。
美国科技界两大巨头——苹果和谷歌，都在近期显示出加码智能语音助手的决心。一个是iPhone7发布会上，苹果的AirPods增加了Siri的使用场景，而Google 近期在发布会上也突出了Google Assistant的核心地位，无论是Pixel还是Google Home，其内在核心都是Google Assistant的运用和联动。
所谓的智能语音助手，顾名思义是在语音正确识别的基础上，理解用户所表达的真正意思，并为用户提供实质性的帮助。而语音识别的准确率是智能语音助手真正发挥智能的技术基础。
其实，人类已经花费了几十年去研究语音识别技术，但误差率一直都无法降低，直至去年，在英语识别方面，人类在室内的语音识别误差率还停留在约8%，语音识别技术的误差率则在12%，而且还是实验室内的结果。
从目前的发展来看，国内的语音识别技术已经开始领先于国外。我们以目前语音识别领域排名第一的搜狗公开的数据来看，目前搜狗输入法的语音识别准确率已经超过了97%。
97%的准确率是什么概念？相当于一些人耳朵不好分辨的语音内容，搜狗语音识别已经能听得懂了。这个比例，其实已经超越了国外的语音识别技术水平。此外，搜狗输入法的语音识别功能平均每天被调用次数达到1.9亿次，这样的数据规模也是目前国内语料规模最大的，同时也让搜狗输入法的语音识别准确率可以更迅速地提升。
但是就像王小川自己说的，人工智能划分为识别、生成和决策三个阶段，识别与生成是同等重要的；而要让人工智能产生市场价值，决策才是让人工智能变成商业智能的核心。正常的逻辑下，针对特定场景的人工智能才是当前最成熟，也是最容易落地的。
事实上，这几年特别是在国内，之所以智能语音助手能够在用户群中广为普及，某些娱乐应用功不可没，比如两年前的微软小冰。
这种应用的好处在于接地气，娱乐性很强，具有一定的“病毒性营销”效应，能够迅速让用户体验语音识别、语义理解。但其实这种娱乐类的语音助手，个人认为受限于开放环境的限制条件，无法提供针对所有用户提出问题的正确回应。
在我看来，在保证语音识别准确率的基础上，搜索引擎公司拥有做智能语音助手的最好基因，毕竟搜索本来就是一种用户获取信息的方式，语音助手本身就是对搜索的体验进一步升级。利用语音识别技术针对于垂直场景所开发的智能语音助手，更切合实际应用，这种方式要比噱头更有实际意义，也有利于人工智能技术的实际发展。
值得一提的是，搜狗目前已经开始在垂直场景下发力，比如前一阵子推出的“语音修改”，用户可以用自然语言的形式修改自己输入的内容，比如“把弓长张修改为立早章”等。在智能导航领域，用户如果想要去机场，只需要告知导航系统航班号，即可提供相应机场地点与时间等信息。
当然，我们也有理由相信，技术的发展会为我们带来通用型的语音助手，但个人认为，短期之内做好垂直场景的体验和技术积累，会让通用型助手来得更快。
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谷歌在测试汽车，百度也专门成了汽车事业部，借着这场东风，汽车会走向何方?看起来超炫的，里面到底有哪些技术要点，未来又有怎样的前景可期?为此，小编特意邀请到黄武陵副研究员为读者讲讲的那些事!
Google的汽车已经在道路上测试了240多万公里，此外，奔驰、宝马、福特和沃尔沃等国内外汽车厂商和众多IT公司也加入汽车研发队伍，并且取得了日新月异的进展。在可以预见的几年之内，将会有成熟的汽车产品入市。非常期待汽车在未来改善拥堵交通的同时，也给我们交通出行带来安全与便利。
1汽车关键技术
汽车关键技术包括高精度地图、高精度系统、系统、智能感知算法、车辆控制系统、高级等。然而与IT企业不同，汽车巨头均选择了更具实用性的民用智能车技术路线，在技术装置方面主要采用常规的雷达(厘米波、毫米波、超声波)、相机(立体、彩色、红外)、传感器(雷达、激光、超声波)、摄像机等进行环境感知和识别，通过基于车联网的协同式辅助驾驶技术进行智能信息交互，结合导航实现路径规划，并且更加注重机电一体化系统动力学及控制技术的研发，成本低廉，便于大规模推广应用。
图1 典型汽车的结构
在国家基金委&视听觉信息的认知计算&重大研究计划推动下，国内多家无人车辆研究单位也与车企合作，研制了各具特色的原型车辆，每年都参加中国智能车未来挑战赛，部分车辆如图2所示。
图2 中国智能车未来挑战赛中的车辆
2汽车关键技术装置水平
整车企业首先考虑的是智能化，即汽车的辅助驾驶技术，如自动泊车、车灯自动转向、安全预警等实用辅助驾驶技术，对更高层次的智能驾驶技术尚无暇顾及;IT企业关注点则侧重通信及信息服务，对先进车辆控制和安全系统的需求了解不够，在车载终端开发时与整车厂的联系不密切。先进的传感器(雷达、摄像头)、芯片、执行器等核心零部件掌握在少数厂商手中，在电控单元的软硬件、系统可靠性和控制精度方面，还需要进一步提高。
汽车最终还是要靠整车企业来推动，通过现有的产业链整合零部件、软硬件产品，通过成熟的营销和汽车保险产品，汽车将会逐步进入普通用户之中。
3汽车上路的挑战
(1) 精确环境感知
汽车的感知系统主要由相机、微波雷达和激光雷达等传感器组成。汽车的&眼睛&必须能够感知和识别行驶车道周边的物体，摄像头能够看到实际场景，可以辨识车道线和交通信号，检测运动目标等;激光雷达则通过激光点云来建立周边环境的3D模型，检测出车辆、行人、树木、路缘等;微波雷达用于检测运动目标，感应车身周围的移动障碍物等。最后融合成一幅如图3所示的车辆&眼睛&看到的场景。
图3 汽车看到的场景
为什么说车辆环境感知那么难?因为毕竟计算机视觉还在不断发展中，要理解复杂交通环境存在不少挑战，例如司机开车过程中看到前方漂浮的塑料袋就不会刹车或者躲避，而汽车就需要复杂的算法来理解和识别这个场景。而且，对于每个地方的交通基础设施，不同标志的表示形式有所差异，需要进行本土化对待，计算机视觉系统才能辨识。另外在不同天气和气候情况下，针对复杂的交通环境，需要克服传感器各自的物理限制和车辆运动干扰，提高环境感知的精确程度。
汽车需要更安全的软件，车载软件要有足够的鲁棒性。此外，Google汽车对试驾场地地图进行了细化和加强，碰到障碍车辆可以轻松应对。汽车还需要更优秀的传感器，最好能让车辆识别出对它造成威胁的路面上的钉子和坑洞，快速判断路边行人或者汽车是否会突然进入自己的车道，并且传感器价格要控制在合理的区间。
(2) 精确状态感知
汽车通过&小脑&知道自己的姿态和确切位置。如图4所示，车载的高精度IMU惯性单元能够知道车辆倾斜角、横摆角和滚动角，相应轴向上的角速度、加速度等，通过车身控制系统实现车辆的稳定性控制，确保车辆&稳当&行驶。实现还需要通过&小脑&进行精确定位，这样才能够知道自己的确切位置，以便执行下一步驾驶任务。但是，汽车在这方面却面临挑战，现有的GPS捷联惯导等车载定位设备不能满足拥堵交通流中的高精度定位要求，特别是在隧道和高架桥下等交通场景中，接收不到GPS信号，汽车需要通过其他途径来进行定位，例如辅以SLAM、视觉导航等技术，在复杂交通环境中增强车辆的定位能力。
(3) 精确控制
人类驾驶员开车的时候往往基于经验操控车辆，结合实际道路情况进行车辆方向、速度的微调，由于具备了精确的感知系统，汽车通过&四肢&可以实现更加精确的控制。如图5所示的典型场景中，汽车准备执行右侧超车时，能够精确感知前车距离(d)、速度(v)、加速度(a)以及临近车道车辆的运动情况，并合理控制自身速度和方向进行换道操作。而人类驾驶员由于受限于视野等因素，在这种情况下往往很容易出现事故。
汽车要具备发达的&四肢&，还需要汽车厂商进一步将智能化功能与车身总线进行集成，将汽车控制系统中的刹车、油门及方向等模块通过汽车总线进行控制。
图4 汽车运行姿态和定位
图5 结构化道路汽车换道超车典型场景
(4) 智能导航与决策
汽车的&大脑&负责导航和决策。在给定了目标任务地点之后，汽车要能够在路网中找到最经济、最快捷的路径，将乘客送到地点。但是在实际中，交通环境常是部分已知，可能还有障碍物临时出现/发现，必须重新规划路径。如图6所示，从A点到B点最短的道路被隔断之后，汽车能够重新规划路径，到达目的地。此外，道路拥堵情况也不断在发生变化，如何正确判断道路拥堵并进行正确的通行决策，对汽车的&大脑&智能性提出了更高的要求。
图6 汽车重新规划路径
由于不同国情决定了交通参与者的不同行为，使得汽车要具备学习与自适应能力是最具挑战性的。汽车发达的&大脑&，还要能遵守交通规则，在复杂交通场景下实现安全的、与人类驾驶行为类似的自主驾驶，使其不会对正常交通造成影响，同时还要保障车辆自主行驶的安全性。此外，汽车需要推断前后左右其他车辆的意图，处理不同驾驶员的异常行为，处理不遵守交通法规的行人、自行车和电动车等突发情况。
还需要V2X无线网络、接入服务中心获得多种智能服务。通过V2X网络进行车辆之间和车路间的协同，共享数据，提高安全性。此外，技术最新突破要能尽快应用到上面，特别是图像识别和深度学习技术取得了突破，能够用于交通环境的感知。能够用来扩展驾驶智能，使得自主驾驶系统可以自适应调整优化，学习驾驶员行为和适应驾驶环境。
应与建设同步进行，需要建设车辆专用的车道、与车辆通信的V2X网络、配套的交通信号灯和交通标志。此外，需要对现有的交通系统进行智能化改造，能够支持车辆的智能调度、管理和控制，建立新一代智能交通系统。
为了保证新一代智能交通系统稳步构建，需要对智能车辆的驾驶安全性、舒适性、机动性、自主性进行评估，确认智能车辆具备上路资格。为了满足智能车辆发展中的上述需求，需要研究智能车辆测评方法，进而对其开展系列化、标准化的测试。所以，需要借鉴开展各种比赛时的道路区域设计，建设一个智能车辆测试基地。车辆可在测试基地中开展全面测试，逐步完善，通过测试方可上路。
5汽车美好的应用前景
汽车的应用将对现有交通系统产生影响：①由于车辆可以共享、科学调度其驾驶路线，从而可以搭载更多乘客，同时也极大减少了停车场地需求。②由于轻量化设计，可以智能和节能地操控汽车，汽车更节省燃料和减少排放。③通过合理调度共享出行，减少了车辆数目;安全操控减少了交通事故;加快行驶速度，缓解了交通拥堵。④减少了人为因素引发的交通事故，汽车提高了交通安全。
车辆除了可以提升智能交通系统便利之外，还将解放驾驶员，给乘客带来便利、舒适和享受，例如，在通勤过程中还可以带来娱乐和信息服务;同时车辆还可以提供诸如位置服务、搜索和计算节点、大环境感知和观测、移动物流等方面的公共服务。
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