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談自動駕駛與地圖標注導航間關系

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未來,無人駕駛是大趨勢、大方向?;ヂ摼W企業不管是阿里巴巴,還是谷歌,都已涉足人工智能、深度學習領域。阿里巴巴沒有去宣傳,但實際上已具備很多人工智能和深度學習能力。譬如在淘寶上,客戶與客服交流已不是人與人之間的交互,而變成了人和機器的交互。還有識別語音等技術,這是基于人工智能或深度學習的地圖標注基礎技術。這些技術可以具象到自動駕駛的技術上。不管各企業在實現無人駕駛的過程中用什么樣的傳感器和控制手段,但最后做出決策的技術基礎是非常一致的。 預計運用自動駕駛技術的產品何時可批量上市?
現在很多車輛已具備一定程度的自動駕駛能力,比如自動巡航,在高速路面巡航,可能不需要人控制。通過傳感器,通過自身電腦的處理之后,可以保持對前車的跟隨,前車快就快,前車慢就慢,是完全自適應巡航。完全自動駕駛,我認為要分全時自動駕駛和適時自動駕駛。全時自動駕駛就是任何時候都自動,適時自動駕駛就是在某種特定情況、特定環境下能自動駕駛。真正要做到全時自動駕駛,我認為還有很長的路要走。
需要幾十年嗎?
沒有那么長。硬件產品性能達到某個高度,成本就很高。如果成本過高,普及速度就慢。這跟硬件制造業是很相關的。
精密地圖對自動駕駛起什么作用,只是導航嗎?
地圖永遠是引導。從我們的角度看,人只要去到一個目的地,超出視距一定需要指引。如果去一個新地方,第一個動作肯定要找目的地。找到目的地之后一定是要規劃出一條線路,然后按照這條線路到達目的地,邏輯永遠都是這樣的。
精準地圖如何引導車的行駛?
精準地圖,首先要地圖參照物、參照系數非常精準,同時做好車輛的精準定位。定位精度不是20米、10米的誤差,而是要精確到10厘米這樣的量級,這樣就可以算是一個非常精準的地圖。行駛時,電腦在圖上走,引導車在路上走。傳感器配合這輛車去校準行車路線。高精地圖對自動駕駛的發展是至關重要的,我認為起主導作用,傳感器作配合,我認為這是效果最好,也是最安全的。現在我們所做的事就是首先要保證那張高精地圖要足夠精確。
自動駕駛配合高精地圖,從技術上講,為什么能超越熟練司機?
減少失誤,提高效能,這是機器代替人的不同階段。先替代一些基本能力,再超出人的能力,然后達到更加高效率。如果自動駕駛還不如人的效率和速度,這個沒有價值。
自動駕駛車輛的路面學習是什么樣的過程?
學習是教會機器去判斷不同的東西,得出準確結果。比如限速60公里的牌子,有圓的,有方的,有紅字,有的放在這個位置,也有放在那個位置,要去識別。還要識別不同物體,比如人是什么樣的、動物是什么樣的,等等。認得越多、越準、學習樣本越多,越有效。
數據采集依靠現在的普通車能完成嗎?
一定要分層采集。我們自己有專業采集車,一輛有七八百萬元,也有上百萬元的,只是這樣的車輛很少。這些車輛主要是修正數據,到高速上去驗證數據。數據量越大越好。
將來阿里自己會出自動駕駛的車嗎?
阿里巴巴有自身的實力,有自己的目標。高德是整個生態系統的一個環節,我們已經很明確了,在汽車產業里面有三做一不做。我們做基于互聯網在車輛上的服務,做汽車電商;還有阿里云,幫助車廠造車;除了人工智能,操作系統也非常重要,這也是我們幫車廠造智能汽車的布局。但我們不做硬件。阿里巴巴很清楚自己做什么,不做什么。
阿里的自動駕駛操作系統有什么特點?
操作系統要疊加許多功能,這些功能要不斷優化、升級。自動駕駛是自動化的運用,但是自動化應用是基于機器之上的,必須要有智能操作系統做支撐。自動駕駛必須要有一個比較強大的智能操作系統。

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