人工智能技術(shù)在無人駕駛汽車領(lǐng)域的應(yīng)用

江南

摘 要：我國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和城市人口的迅速增加，交通出行是保證經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)轉(zhuǎn)的重要因素。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，無人駕駛技術(shù)在交通運(yùn)輸業(yè)中的地位和潛在價(jià)值逐漸凸現(xiàn)。人工智能技術(shù)在過去幾十年取得了長(zhǎng)足發(fā)展，但同無人駕駛技術(shù)一樣存在著制約其進(jìn)一步發(fā)展的因素。通過調(diào)研歷史數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)資料，本文整理和總結(jié)了人工智能和無人駕駛技術(shù)的發(fā)展與未來，為其進(jìn)一步融合發(fā)展提出建議。

關(guān)鍵詞：人工智能 無人駕駛汽車

Application of Artificial Intelligence Technology in the Field of Driverless Cars

Jiang Nan

Abstract：With the rapid development of China's economy and the rapid increase of urban population， transportation is an important factor to ensure the operation of the economy and society. With the development and application of artificial intelligence technology， the status and potential value of driverless technology in the transportation industry have gradually emerged. Artificial intelligence technology has made great progress in the past few decades， but like unmanned driving technology， there are factors restricting its further development. By investigating historical data and literature， this article sorts out and summarizes the development and future of artificial intelligence and driverless technology， and makes recommendations for its further integration and development.

Key words：artificial intelligence， driverless cars

1 引言

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和城市人口的快速增加，每天的交通旅行是如何保證安全和快捷的？隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，無人駕駛的汽車技術(shù)已經(jīng)不再是天方夜譚，而是開始受到國(guó)家級(jí)的關(guān)注。人工智能和無人駕駛相結(jié)合成為主要的發(fā)展方向。

在人工智能技術(shù)方面，過去數(shù)十年間經(jīng)歷了兩次發(fā)展熱潮。這是1956年首次提出人工智能技術(shù)。大家對(duì)這個(gè)技術(shù)有著非常樂觀的態(tài)度。雖然在這個(gè)領(lǐng)域投入了大量的資金和人力，但是受到當(dāng)時(shí)計(jì)算能力和硬件條件的限制，很快就進(jìn)入了瓶頸階段。二十世紀(jì)以來，摩爾定律和統(tǒng)計(jì)機(jī)械學(xué)習(xí)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，給人工智能帶來了二次爆炸。人工智能技術(shù)目前處于歷史交叉點(diǎn)，只有與實(shí)際領(lǐng)域交叉發(fā)展才能發(fā)揮真正的力量，進(jìn)而促進(jìn)發(fā)展。無人駕駛領(lǐng)域在很多領(lǐng)域引入了人工智能的概念，無人駕駛的發(fā)展是人類逐步交付操作權(quán)、提高安全系數(shù)的過程。無人駕駛進(jìn)化的階段是人將車輛的操作權(quán)慢慢傳遞給計(jì)算機(jī)系統(tǒng)的過程。我國(guó)無人駕駛汽車的駕駛技術(shù)還有很多問題，例如技術(shù)體系不完善，面臨著技術(shù)不成熟的挑戰(zhàn)等。管理和法律方面也有一些問題。人工智能技術(shù)能發(fā)揮其更大的技術(shù)優(yōu)勢(shì)嗎？推進(jìn)無人駕駛車盡快進(jìn)入人們的日常旅行，這些問題值得我們進(jìn)行研究。

2 人工智能技術(shù)與無人駕駛技術(shù)概述

2.1 人工智能技術(shù)概述

2.1.1 歷史發(fā)展

1950年，一位名叫馬文·明斯基（后來被稱為“人工智能之父”）的大四學(xué)生和他的同班同學(xué)丹·埃德蒙一起，制作了世界上第一臺(tái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)。這也是人工智能的出發(fā)點(diǎn)。1956年，計(jì)算機(jī)專家約翰麥卡錫提出了“人工智能”一詞。這被認(rèn)為是人工智能正式誕生的。麥卡錫和賽斯基兩人創(chuàng)建了世界上第一個(gè)人工智能實(shí)驗(yàn)室MIT AI LAB實(shí)驗(yàn)室。人工智能的第一個(gè)高峰是50年代，人工智能迎來了頂峰。

電腦廣泛應(yīng)用于數(shù)學(xué)和自然語言領(lǐng)域。人工智能首次進(jìn)入低谷是在70年代，人工智能進(jìn)入了低谷期。科學(xué)研究者低估了人工智能的難度，美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局的合作計(jì)劃失敗了。人工智能增長(zhǎng)在80年代，卡耐基梅隆大學(xué)為數(shù)字設(shè)備公司（DEC）設(shè)計(jì)了X音樂會(huì)這個(gè)專家系統(tǒng)。這是一個(gè)擁有完全專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能系統(tǒng)。到1986年為止，為了公司一年可以節(jié)省4000萬美元以上的經(jīng)費(fèi)。兩個(gè)峰值之間的人工智能在1987年蘋果和IBM生產(chǎn)的桌面性能超過了Symbolis等制造商生產(chǎn)的通用計(jì)算機(jī)。80年代末，美國(guó)國(guó)防部先進(jìn)研究項(xiàng)目局高層認(rèn)為人工智能不是“下一波”。這樣人工智能再次變成了廣大太平洋中的夕陽的顏色。回顧人工智能60多年的發(fā)展歷程，長(zhǎng)期以來，科技人員不斷突破障礙，可以看到今天人工智能的輝煌成就。比如1997年IBM的深藍(lán)擊敗了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2009年瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院發(fā)起的藍(lán)色大腦計(jì)劃，成功地模擬了一部分老鼠的大腦。然后在2016年，Google AlphaGO擊敗了韓國(guó)的李世石。在可以預(yù)測(cè)的未來，人工智能將成為我們的朋友、家人、伙伴。

2.1.2 發(fā)展現(xiàn)況

現(xiàn)在的人工智能是將身臨其境推動(dòng)體驗(yàn)技術(shù)發(fā)展的主要?jiǎng)恿ΑＥc身臨其境體驗(yàn)相關(guān)聯(lián)的人本技術(shù)（例如，智能工作空間、因特網(wǎng)家庭、現(xiàn)實(shí)增強(qiáng)、虛擬現(xiàn)實(shí)、腦機(jī)接口）是牽引其他兩個(gè)趨勢(shì)的尖端技術(shù)。另外，數(shù)字平臺(tái)在曲線上處于急速上升期，量子計(jì)算和區(qū)塊鏈在今后的5～10年內(nèi)會(huì)帶來變革性的影響。如圖所示，人工智能的發(fā)展是從現(xiàn)在的互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)應(yīng)用向云端大數(shù)據(jù)和高性能計(jì)算發(fā)展的。預(yù)計(jì)未來十幾年內(nèi)人工智能技術(shù)會(huì)進(jìn)一步影響我們的生活。但是，經(jīng)過技術(shù)發(fā)展階段，進(jìn)入綠色箭頭的位置，人工智能技術(shù)的發(fā)展需要新的基礎(chǔ)學(xué)科的發(fā)展，注入新的動(dòng)力。

2.1.3 技術(shù)分析

現(xiàn)在人工智能技術(shù)的主要研究是從三個(gè)方向展開的。一個(gè)是模擬人的智慧，典型地表示符號(hào)學(xué)派、知識(shí)光譜的方式。兩種是模擬人腦的構(gòu)造，典型的是連結(jié)學(xué)派、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式。第三，模擬人的行動(dòng)，典型地表示行動(dòng)學(xué)派，例如機(jī)器人自主地學(xué)習(xí)。目前的三種技術(shù)都很先進(jìn)。主要技術(shù)方向是機(jī)器學(xué)習(xí)的方向和知識(shí)的光譜方向。具體地，深度學(xué)習(xí)是基于數(shù)據(jù)表征學(xué)習(xí)的方法。觀測(cè)值（例如，一張圖像）可以用各種方法來表示，例如各像素的強(qiáng)度值的向量，或者更抽象地以一系列邊緣、特定形狀的區(qū)域等。使用一些特定的表現(xiàn)方法，可以從實(shí)例中更容易地學(xué)習(xí)任務(wù)（例如，面部識(shí)別或面部表情識(shí)別）。深度學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)是使用用于非監(jiān)督性或半監(jiān)督性特征學(xué)習(xí)和分層特征提取的有效算法來代替手工獲得特征。知識(shí)譜旨在描述實(shí)際世界中存在的各種實(shí)體或概念及其關(guān)系，通常由三個(gè)組表示，知識(shí)譜被認(rèn)為是巨大的圖，其中節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體或概念，而一個(gè)表示屬性或關(guān)系構(gòu)成。

當(dāng)前這兩項(xiàng)技術(shù)的主要瓶頸在于計(jì)算機(jī)性能不足、處理復(fù)雜問題的能力不足、數(shù)據(jù)量嚴(yán)重缺失這幾個(gè)方面。相應(yīng)的在無人駕駛領(lǐng)域的表現(xiàn)則為實(shí)際路測(cè)信息缺失、本地計(jì)算能力不足、處理復(fù)雜路況能力不足等。

2.2 無人駕駛技術(shù)概述

2.2.1 發(fā)展歷史

傳統(tǒng)的汽車是上古神人發(fā)明的。德國(guó)人卡爾奔馳。說起自動(dòng)駕駛車可能很難知道是誰發(fā)明的，人們對(duì)于自動(dòng)駕駛的夢(mèng)想已經(jīng)接近一個(gè)世紀(jì)了。一般公認(rèn)的第一輛車是斯坦福汽車，最初是1961年建造的。70年代初期可以利用相機(jī)和初期的人工智能系統(tǒng)繞行障礙物。1995年，卡耐基梅隆大學(xué)的研究人員托德·艾哈姆和迪安·波馬羅駕駛具備自動(dòng)駕駛能力的1990年龐蒂亞克Trans Sport NavLab5穿過了美國(guó)。在近3000英里的路程上，這輛卡車的確是自動(dòng)駕駛的。用擋風(fēng)玻璃的照相機(jī)找車道，踩油門和剎車的人。谷歌Prius的這種快速發(fā)展的步伐使Google成立了2009年Thrun指導(dǎo)的自動(dòng)駕駛汽車項(xiàng)目。2012年開始自動(dòng)駕駛原型車進(jìn)入美國(guó)的公共道路。他們跑了數(shù)百萬英里變得更安全更可靠了。但是，這個(gè)技術(shù)在大規(guī)模配置上還有距離。在今后的幾年里，Google掌握了在自動(dòng)駕駛車領(lǐng)域的發(fā)言權(quán)，使汽車工業(yè)不能輕視技術(shù)。2020年，滴滴將與沃爾沃合作，自動(dòng)駕駛“未來之旅”開始滴滴出租車服務(wù)測(cè)試。特斯拉中國(guó)工廠建成后，可以在全系統(tǒng)上安裝自動(dòng)運(yùn)轉(zhuǎn)功能。上述介紹的這些時(shí)間段是無人駕駛領(lǐng)域過去幾十年的重要時(shí)間段，正是前人的努力，逐漸給我們的生活帶來了無人駕駛技術(shù)。

2.2.2 技術(shù)分析

汽車的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的主要目的是防止部分交通事故的發(fā)生，提高道路的利用率，提高駕駛員的便利性，減輕駕駛員的負(fù)擔(dān)，實(shí)現(xiàn)車輛的安全和效率性的行駛。主要技術(shù)和系統(tǒng)由圖8所示。其中，安全報(bào)警系統(tǒng)在車身各部位設(shè)置的傳感器、激光雷達(dá)、紅外雷達(dá)、點(diǎn)眼探測(cè)器、超聲波傳感器、電波雷達(dá)等設(shè)施具有事故檢測(cè)功能，由計(jì)算機(jī)控制、超車、倒車、車道轉(zhuǎn)換在容易發(fā)生雨霧天氣等事故的情況下，隨時(shí)以聲音、圖像等方式提供給司機(jī)。車輛周邊及車輛自身的必要信息可以自動(dòng)或半自動(dòng)進(jìn)行車輛控制，對(duì)防止事故有效。防止碰撞系統(tǒng)通過車輛前后設(shè)置的雷達(dá)探測(cè)器和激光傳感器等，分別探知前后潛在沖突和即將發(fā)生的沖突事件，并及時(shí)向駕駛員回避操作指令，自動(dòng)控制車輛加速，保持適當(dāng)?shù)能囕v間隔防止車輛和車輛和其他障礙物的正面或追尾。撞上車線保持系統(tǒng)主要起到防止車輛錯(cuò)位的作用，當(dāng)駕駛員疏忽大意時(shí)，以一邊控制車輛一邊行駛為目的。警告采用系統(tǒng)通知司機(jī)偏移，必要時(shí)啟動(dòng)自動(dòng)控制裝置的自動(dòng)控制轉(zhuǎn)向。具備了車道保持系統(tǒng)的車，沒有司機(jī)的操作，可以自動(dòng)沿著道路行駛。車輛行駛中偏離車道的情況下，如果司機(jī)沒有反應(yīng)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)讓車輛回到原來的車道。視野擴(kuò)展系統(tǒng)也稱為視覺增強(qiáng)系統(tǒng)。車輛有檢查設(shè)備、畫面顯示設(shè)備和計(jì)算機(jī)處理設(shè)備，加強(qiáng)傍晚、晚上、雨霧天氣的視覺感知性，提高行車安全。美國(guó)通用汽車開發(fā)的夜間電視系統(tǒng)可以像電視那樣調(diào)整顯示器的亮度，不管前燈是否亮，對(duì)向車也不會(huì)使系統(tǒng)失明。監(jiān)視控制系統(tǒng)基于車道保持系統(tǒng)追加了雷達(dá)。雷達(dá)不斷測(cè)量與前面車輛的距離，計(jì)算兩輛車的相對(duì)速度，操作傳到車上的計(jì)算機(jī)，操作節(jié)氣門和控制裝置，與前面的車自動(dòng)保持安全距離。那樣的話，車可以以更小的間隔在車道上行駛。緊急警報(bào)系統(tǒng)主要是縮短事故時(shí)的響應(yīng)時(shí)間，提高事故處理效率的系統(tǒng)。使用GPS、GIS技術(shù)、GSM通信技術(shù)，在發(fā)生事故的情況下，自動(dòng)發(fā)出包含車輛位置的無線信號(hào)。該系統(tǒng)利用GPS、GIS、GSM等技術(shù)，為駕駛員提供最佳的行駛路線，避免交通堵塞。環(huán)境保護(hù)系統(tǒng)在電腦上監(jiān)視燃料、排放等情況，以獲得最佳的環(huán)境保護(hù)效果。

2.2.3 發(fā)展瓶頸

汽車的無人自動(dòng)駕駛技術(shù)是指通過車載設(shè)備、道路側(cè)、道路表的電子設(shè)備檢測(cè)周圍行駛環(huán)境的變化，進(jìn)行一部分或完全的自動(dòng)駕駛控制的系統(tǒng)。該系統(tǒng)的本質(zhì)是將車輛——道路系統(tǒng)中的現(xiàn)代通信技術(shù)、控制技術(shù)和交通信息理論相結(jié)合，提供良好的駕駛環(huán)境，在特定條件下，車輛自動(dòng)控制和安全行駛。

美國(guó)汽車工程師協(xié)會(huì)制作的量化表將自動(dòng)駕駛的等級(jí)分為5個(gè)等級(jí)。等級(jí)1的自動(dòng)駕駛包含著基本的合作。在Level 2級(jí)水平上，增加了保持車道等功能，可以在高速公路上行駛，但正在催促司機(jī)注意。奧迪今年推出的A8是第一款達(dá)到3級(jí)的車型，可以自動(dòng)駕駛監(jiān)控周圍環(huán)境，但應(yīng)系統(tǒng)要求，司機(jī)必須立即接收。奧迪A8 Waymo、Uber等公司正試圖直接跳入4級(jí)。也就是說，在特定條件下，例如在城市特定地區(qū)，汽車可以完全自動(dòng)駕駛。部分行業(yè)相關(guān)人士認(rèn)為，等級(jí)2和等級(jí)3的不完全自動(dòng)駕駛不安全。即使系統(tǒng)控制了車輛，司機(jī)也需要經(jīng)常注意。特斯拉的Autopilot屬于等級(jí)2的。

自動(dòng)駕駛車面臨的問題之一是，道路是為司機(jī)而修建的。自動(dòng)駕駛車必須共享道路。人通過照明，使用其他非語言的提示進(jìn)行交流。這些提示因地區(qū)而異。將來，可能出現(xiàn)用于支持自動(dòng)駕駛車專用的道路或區(qū)域以及它們的專用設(shè)備，即V2I（車對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施）技術(shù)。幾個(gè)地區(qū)已經(jīng)有自動(dòng)駕駛車在運(yùn)行，但是修改了交通信號(hào)的一部分。將來，V2I和V2V（車對(duì)車）技術(shù)可以幫助自動(dòng)駕駛車更好的協(xié)調(diào)。

3 人工智能技術(shù)與無人駕駛技術(shù)融合發(fā)展探討

3.1 融合發(fā)展的風(fēng)險(xiǎn)與法規(guī)瓶頸

在現(xiàn)在的研究中，從輔助運(yùn)轉(zhuǎn)到無人駕駛的過程是不斷提高對(duì)非結(jié)構(gòu)化環(huán)境的適應(yīng)的過程，其中隱藏著危險(xiǎn)和錯(cuò)誤背后的隱患：1、受黑客入侵內(nèi)部網(wǎng)或不當(dāng)干擾車輛傳感器;2、對(duì)環(huán)境狀況理解不充分，導(dǎo)致安全事故。在諸如汽車網(wǎng)絡(luò)等開放共享數(shù)據(jù)的趨勢(shì)下，第一類安全隱患系數(shù)也有所提高。第二類錯(cuò)誤可以具體細(xì)分為（1）例如汽車的主動(dòng)制動(dòng)系統(tǒng)突然啟動(dòng)等安全隱患。（2）系統(tǒng)技術(shù)水平未能達(dá)到導(dǎo)致系統(tǒng)錯(cuò)誤的“分類”和“理解”，因此存在安全隱患。（3）無人駕駛系統(tǒng)是利用機(jī)器來學(xué)習(xí)的，但由于缺乏知性，最后的行動(dòng)可能會(huì)超出汽車制造商的預(yù)料。這些隱患隨時(shí)都會(huì)引起交通事故。除了輔助人和機(jī)器的共同運(yùn)轉(zhuǎn)的模式以外，用共同的錯(cuò)誤來判斷有困難的問題。事實(shí)上，在從副駕駛席轉(zhuǎn)移到一部分無人駕駛、完全無人駕駛的過程中，交通事故的責(zé)任呈現(xiàn)出由人類轉(zhuǎn)向汽車制造商的傾向。那么，考慮到巨大的法律責(zé)任，無人汽車制造商可能會(huì)考慮從安全隱患中限制汽車能力。

3.2 融合發(fā)展建議

在技術(shù)方面，無人駕駛系統(tǒng)需要算法的支持來實(shí)現(xiàn)以下三個(gè)條件。首先，要切實(shí)檢測(cè)影響行駛的動(dòng)態(tài)障礙物，傳感器必須正確測(cè)量障礙物的位置變化，提取障礙物的特征，并在不同時(shí)的時(shí)間內(nèi)與障礙物進(jìn)行匹配，完成同一障礙物的跟蹤。第二，必須預(yù)測(cè)動(dòng)態(tài)障礙物的運(yùn)動(dòng)路徑。最終識(shí)別了動(dòng)態(tài)障礙物的種類，不同的障礙物具有不同的運(yùn)動(dòng)特性，直接影響了無人駕駛車最終采用的避難戰(zhàn)略。除了感知和決策方面，無人駕駛還涉及汽車控制、汽車動(dòng)力學(xué)、汽車工程等眾多技術(shù)學(xué)科，同時(shí)還需要汽車控制（剎車、轉(zhuǎn)向、照明、油門等）部件的支持。這意味著未來算法與硬件融合交流的發(fā)展是一個(gè)很大的趨勢(shì)，我們不能忽視硬件的發(fā)展，也不能忽視新硬件的新平臺(tái)的發(fā)展和理論的發(fā)展。

從倫理道德法規(guī)方面來說，駕駛無人車最后能否順利進(jìn)入社會(huì)，不是完全依賴技術(shù)成熟度，更依賴于來自下的社會(huì)接受度和上下的政策、立法管制的考慮因素。我國(guó)逐步完善相關(guān)試驗(yàn)場(chǎng)和實(shí)驗(yàn)法規(guī)的建立，為無人駕駛車的發(fā)展鋪路。

4 結(jié)論與展望

人工智能技術(shù)在經(jīng)歷了近七十年的發(fā)展逐漸從理論應(yīng)用到我們的實(shí)際生活當(dāng)中，從天貓精靈到大數(shù)據(jù)購物等等，無人駕駛汽車技術(shù)也在人工智能技術(shù)的加持下逐步發(fā)展了起來。兩者在發(fā)展過程中是正相關(guān)正促進(jìn)的關(guān)系，單一方面的技術(shù)進(jìn)步都可以帶動(dòng)另一方的升級(jí)進(jìn)步，這也是人工智能技術(shù)與無人駕駛技術(shù)的深刻內(nèi)聯(lián)關(guān)系所決定的，未來的人工智能技術(shù)在無人駕駛領(lǐng)域內(nèi)的應(yīng)用，除了技術(shù)層次的發(fā)展是無人駕駛汽車最終能否進(jìn)入社會(huì)應(yīng)用的一個(gè)關(guān)鍵因素外，法律法規(guī)的完善健全，監(jiān)管和立法體系的完善程度也是其制約因素。

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