人工智能在汽車駕駛技術領域發展綜述

張凱　任維平

【摘 要】近些年來，汽車與人工智能的結合愈加契合，汽車在智能駕駛方面體現出的便利更加顯著。車載物聯網的發展進一步為智能駕駛的發展提供了技術支撐。無人駕駛和腦控汽車，兩種智能駕駛方式的研究實踐為未來汽車發展提供了兩條不同的道路。文章簡要介紹了智能汽車駕駛的特點和發展狀況，對智能汽車駕駛技術的發展前景做了一個符合實際的展望。

【關鍵詞】無人駕駛 腦控汽車 發展前景

1 前言

近些年，隨著汽車工業的快速發展，汽車駕駛已經是現代人需要掌握的基本技能之一，在其拓展普及的同時，安全駕駛成為了現代社會最關注的焦點之一。所謂的安全駕駛就是要杜絕在汽車駕駛過程中存在安全隱患的行為，其中不安全駕駛包括：酒后駕駛、超速行駛、疲勞駕駛[1]、大燈晃眼、闖紅黃燈、違法超車、急停急剎、隨意變道、駕駛打電話、不系安全帶等容易致使事故發生的行為。汽車所帶來的安全問題多數出自駕駛司機的個人行為和個人原因，因此以人工智能輔助或者替代駕駛者駕駛汽車成為了汽車智能駕駛技術研究的主要趨勢。

2 無人駕駛汽車的發展現狀

2.1 國外駕駛汽車的研發狀況

從上世紀開始國外就開始進行了無人駕駛汽車的研究[2][3]。所謂無人駕駛，是通過為車輛裝配多種感應設備，包括車載傳感器、GPS和攝像頭等，配合車內的智能軟件，如自適應巡航控制系統（ACC）等實現脫離駕駛員的自動駕駛汽車[4]。國外著名汽車企業及IT行業巨頭谷歌都競相亮相其在無人駕駛汽車技術研究的成果。截至目前，谷歌的無人駕駛汽車已問世6年多，這期間發生了14起事故，僅一次造成人員受傷[5]；德國梅賽德斯奔馳的無人駕駛卡車在德國的Autobahn8公路上已經啟動了上路測試，這是量產版自動駕駛卡車首次在高速公路上進行行駛；據英國《每日電訊報》15年2月11日消息，奧迪方面確認其首款采用無人駕駛技術的車型將于2017年上市。另外各大汽車制造商以及相關科技巨頭表示無人汽車在2020年可以推出商用。美國內華達、加利福尼亞、佛羅里達及密歇根州為谷歌、奧迪等正在開發的無人駕駛車發放了公路試驗牌照。這表明了一點：使用人工智能替代駕駛員來駕駛汽車被各大發達國家與科技巨頭認可。這是因為無人駕駛汽車經過精密計算，由系統精確控制，在一般條件下，比真人駕駛應該更加安全可靠。無人駕駛汽車至少不會犯情緒上的錯誤，不會因為酗酒、生氣、郁悶等精神原因而造成汽車失控，也不會因為人多、路窄、彎多等復雜路況而緊張，造成誤操作。對長途行駛而言，無人駕駛汽車不會出現疲勞駕駛。在城市道路中，無人駕駛汽車不會闖紅燈、逆行。在有限速標記的道路上，無人駕駛汽車會嚴格遵守規定，不會超速行駛。

2.2 國內駕駛汽車的研發狀況

我國關于無人駕駛汽車的研究相對國外起步較晚，但是發展迅速。十幾年前，國防科技大學已經開始對一款紅旗轎車進行相應改裝，研制出了紅旗HQ3智能無人車，能實時處理岔道、斑馬線和虛線；對車體姿態變動，自然光照變化及樹木、路橋陰影都具有較強的自適應力。HQ3，其“大腦”是藏在后備廂里的計算機設備，車輛沒有GPS 等導航設備，完全是利用自身的“環境傳感器”來識別道路標線，進而依靠車載的智能行為決策和控制系統，實現正常匯入高速公路的密集車流中自主駕駛。于2011年，紅旗HQ3智能無人車首次在復雜路況下公開進行無人駕駛的測試，并完成了從長沙至武漢近300公里高速公路路試。除了無人駕駛汽車的研究外，南開大學計算機與控制工程學院段峰副教授的研究團隊與長城汽車共同合作研發 “腦控汽車”，這項研究通過腦電設備， 捕捉人在集中注意力時產生的腦電信號， 利用腦電信號識別系統分析人的驅車意圖并向汽車發送操控指令， 以此實現人腦控制汽車的目的[6]。“腦控汽車” 顛覆了手腳并用的駕車方式，它可以利用人腦進行汽車操控并低速行駛， 但離真正投入生產使用還需要一定時間。由此可以看出我國在研究人工智能“替代”的同時也涉及“輔助”研究，將人工智能應用于汽車駕駛技術方面更為廣泛。

3 智能駕駛研究中遇到的問題

無人駕駛汽車在其優勢凸顯的同時也更加暴露出其問題。無人駕駛汽車的問題包括局限性高、人文接受程度問題和安全防御性低等。

3.1 局限性高

無人駕駛汽車在其“視覺能力”方面無法達到人腦的高度，其傳感器通過紅外攝像和普通攝像兩種技術完成道路環境的收集。當車輛在人口密集的樓房建筑區、事故區域或者其他有人通過通用手勢信號來指揮車輛在此區域通行時，無人汽車將遇到判斷難題。另外，道路存在信號標志老舊變形等情況出現，無人汽車可能產生誤識或者漏識，造成不必要的事故。

3.2 人文接受程度問題

社會對無人駕駛汽車依然存在諸多疑問，如當無人駕駛汽車行駛在這個人口稠密的世界時， 發現已經無法避免事故的發生時，智能計算機應該選擇沖向馬路的行人還是直接撞擊迎面而來的車輛？在受到外部虛擬網絡攻擊后是否還可以維持完全駕駛？未被Google或GPS完全測繪的道路如何行使等。無人駕駛汽車在法律法規方面同樣存在極大的挑戰。如產品責任，立法和多重管轄權等。無人汽車與有人汽車發生事故責任判定和無人汽車之間發生事故責任判定等。

3.3 安全防御性低

軟件安全公司Security Innovation首席科學家喬納桑·佩蒂特（Jonathan Petit）表示，大部分無人駕駛汽車探測障礙物的激光雷達系統只需一個成本不到60美元的裝置即可破解。佩蒂特表示，通過這一裝置，黑客可以在任何位置設置實際并不存在的汽車、行人，或是墻壁，導致無人駕駛汽車的行駛速度放慢，甚至寸步難行。其相關論文已在歐洲黑帽安全大會上發表。

4 智能駕駛的發展前景

智能駕駛是通過人工智能輔助或代替人進行汽車駕駛行為，它可以彌補人類駕駛員會存在的缺陷。經過大量的研究和發展，智能駕駛所需的各種傳感器、計算機的性能和技術等方面取得了極大進步，成本也在逐步降低。

從人工智能和汽車駕駛結合的長遠發展角度來看，純智能的無人駕駛應為未來駕駛的主要方式，即使在當前基于貝葉斯、決策樹和人工神經網絡等機器學習的方法被運用在無人駕駛的行為識別和行為決策的技術環境下，我們也可以考慮設立專門的行駛路線保證無人駕駛汽車的應用推廣。在馮諾依曼體系結構下面向駕駛行為的機器學習，一直以來都是智能車領域的“瓶頸”。隨著國際“類腦”研究的興起，我國也上線了“中國腦計劃”，但畢竟類腦計算還僅從理論階段開始向前邁步，類腦計算機仍難以得到實現和應用。

從當前智能駕駛的技術角度來看，相對于無人汽車，腦控汽車的發展可能更加適合。這是因為無人駕駛汽車的計算機系統目前還無法達到類腦計算機體系的高度，因此很難做到像人腦一樣思考問題，難以較好處理駕駛過程中各種各樣的突發問題和針對無人駕駛做出的阻礙或破壞行為。

因此提高人工智能在輔助方面的全面完善是全面實施無人駕駛的必經之路。現在的家用汽車基本配備雷達輔助系統，該系統可以不斷監控周圍的交通狀況，可以用發聲頻率提示本車與可能碰撞物體的距離，也可以確定與前車距離以及前車行駛速度，如與前車距離明顯低于安全距離，系統會向駕駛者發送聽覺警報。目前奔馳的主動式駐車輔助系統能夠在主動轉向和制動功能干預下自動泊車。并且，在車輛通過自動駐車輔助系統停入平行車位后，該系統也可以在自動轉向和制動控制功能的幫助下，讓車輛完全自動地駛出平行車位。

在此基礎之上，我們可以在擴大自然語言處理等人機交互方式在人為干預下“釋放雙手”的模式上加大科研力度，如：語音操控、腦控汽車或類似飛機自動與手動駕駛切換等智能駕駛方式。其中語音操控汽車可以通過語言指令如“倒庫”“直行”或“開啟雨刷”等自然語言實現汽車系統的自動處理并通過車輛配置的傳感器和攝像頭等硬件付出行動來響應命令的方式來實現語音操控汽車的智能模式。因為有駕駛員的加入會使智能汽車的行駛方式更加靈活多變，適合于當前復雜的交通環境，滿足社會法律和倫理觀念的接受要求，所以提高人工智能在輔助方面的研究應用的價值更加巨大。

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作者簡介：張凱（1993—），男，河北廊坊人，研究生在讀，研究方向：計算語言學。