鄧志東：AI復(fù)興將加速無人駕駛產(chǎn)業(yè)商業(yè)落地

全球人工智能與機器人峰會CCF-GAIR大會上，清華大學(xué)計算機系鄧志東教授分享了“人工智能如何加速自動駕駛產(chǎn)業(yè)落地實踐”的演講。鄧志東表示，人工智能的復(fù)興必將加速L4及以上無人駕駛產(chǎn)業(yè)的商業(yè)落地。

對于自動駕駛行業(yè)，鄧志東表示隨著自動駕駛級別的提高，駕駛員的手腳、眼、腦逐步得到了解放。但他也分享了目前自動駕駛存在的四個問題：限定區(qū)域是一個坑；環(huán)境感知與環(huán)境建模之爭；視覺主導(dǎo)還是激光雷達主導(dǎo)；如何通過人工智能加速產(chǎn)業(yè)落地。

首先，可以把各個級別的自動駕駛解決方案都囊括在內(nèi)，提供逐步發(fā)展的空間，比如封閉場地、循環(huán)軌跡、固定線路車道的自動駕駛，然后向簡單城市路況、特定區(qū)域高速駕駛，以及更復(fù)雜的城市道路自動駕駛、全部道路自動駕駛一步步進行更復(fù)雜的研發(fā)。

其次，環(huán)境感知和環(huán)境建模兩種方案各有優(yōu)缺點，兩種方案未來必須發(fā)生融合，以便同時獲得高性能路面行駛以及局部自主性。

第三，視覺主導(dǎo)方案的目標(biāo)檢測與SLAM較不可靠，但是成本低；激光雷達主導(dǎo)方案比如Waymo，目標(biāo)檢測比較可靠。新一代的系統(tǒng)肯定需要融合。鄧志東教授認(rèn)為有三大核心問題：如何在復(fù)雜環(huán)境下進行可靠目標(biāo)識別、如何精準(zhǔn)導(dǎo)航以及如何進行多傳感器的信息融合。

最后，鄧志東認(rèn)為自動駕駛可能是人工智能落地最快的領(lǐng)域，而深度學(xué)習(xí)是環(huán)境感知與自主決策的決定性技術(shù)，其中路測與大數(shù)據(jù)就成為關(guān)鍵。

鄧志東認(rèn)為人工智能的復(fù)興必將加速L4及以上無人駕駛產(chǎn)業(yè)的商業(yè)落地。

備注：數(shù)據(jù)僅供參考，不作為投資依據(jù)。