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2023-06-30 21:26:48
无论是Master或是AlphaGo,其实都是人类智力进步的结晶。这都更激发了人类潜能去不断开发自动驾驶乃至无人驾驶汽车的信心。
AlphaGo之所以高明,是因为其深度学习能力和大数据的推断能力。AlphaGo完成了2000万盘棋局的数据积累,以应付棋局中黑、白、空三种可能的3361次方的变化,再加上GNU、GBU图形处理器的支持,所以其功能强大到足以击败任何人间高手。
然而,自动驾驶汽车的要求相比于围棋对弈有很大差距。汽车驾驶的环境复杂度和可变度远远超过围棋对弈的变化格局及影响因素。这就是所谓结构化数据与非结构化的区别。围棋是有明确的游戏规则,在对弈中出现的差错还可以通过机器的计算能力予以补救。汽车虽然也有交通规则,但其行驶中的环境因素更包括了驾驶员和其它相关车辆、行人,甚至包括大气情况,如阳光对特斯拉事故的影响。且一旦出了差错无法补救。因此,智能网联汽车还需重点关注那些无规律的不确定领域中的数据收集和研究。
尽管如此,最近许多企业对此的研发及产生的成果仍令人倍感鼓舞。在年初拉斯维加斯的CES展中,自动驾驶汽车的相关展品出尽了风头。除了在展会上展出各种各样新能源汽车的智能概念汽车之外,一些智能系统及平台研发企业更显示了未来智能网联汽车的前景。譬如百度展出的高级自动驾驶人工智能模型RoadHackers平台,结合百度深度学习功能和神经网络等人工智能,可以实时对路况信息作出反馈,并选择最优驾驶方式;英伟达的DrivePX2平台和DGX-i计算机,使每一辆车都能构建自己的深度学习网络,其中DrivePX2平台支持12路摄像头输入、激光定位、雷达和超声波传感器,具备高清绘图能力;谷歌联合FCA(菲克)发布了Waymo全新自动驾驶系统;法雷奥eCruise混合动力自动驾驶系统和360度自动紧急制动系统等等都是未来自动驾驶汽车的希望。值得一提的是大陆集团的指纹启动技术也在展会展出,为汽车自动化技术增添了一抹亮色。
面对无以计数的互联网企业、汽车与零部件企业,以及更多的创新企业对于自动驾驶汽车的热情投入及创新成果,给人以未来5年汽车共享以无限遐想。无论是Master或是AlphaGo人工智能的成就,其实都是人类智力的进步结晶。这都更激发了人类潜能去不断开发自动驾驶乃至无人驾驶汽车的信心。Master的启示就是一切皆有可能!
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