清華大學鄧志東教授：人工智慧是加速無人駕駛產業化的前沿核心技術

導讀

2016年7月23日，清華大學計算機科學與技術系鄧志東教授做客機器人大講堂，就現在非常火的無人駕駛汽車做了題為《人工智慧：加速無人駕駛產業化的前沿核心技術》的報告，報告中鄧老師指出，無人駕駛方案在開始時如果不考慮成本需要在汽車基礎上加上100萬-200萬，考慮採用無人駕駛+自動駕駛結合的方案還需再加50萬，但如果我們找到人工智慧的技術方案，可能幾萬塊就可以了！

作為從事無人駕駛一線科研工作近8年的清華老師，鄧教授對於無人駕駛投入了太多心血與精力，當然作為無人駕駛方面的專家，鄧老師對無人駕駛的理解也更有科研價值。在炎炎夏日鄧老師不辭辛苦為我們娓娓講述他心中的科研夢想，不說別的，小編是著實感動了。

以下是鄧教授講座的內容摘要：

一、產業序幕拉開：無人駕駛汽車能走多遠？

首先我們需要知道無人駕駛分為以上四個等級。

目前無人駕駛方案基本思路是採用厘米級的柵格/拓撲地圖+RTK導航，因為無人駕駛實際上是兩個事，一個是道路的通過能力，二是空間的檢測。如果採用這種方法不計成本就可以採取很高端的、很貴的20萬到50萬的RTK導航設備就可以完全解決。

報告中鄧教授表示，無人駕駛汽車或自動駕駛汽車產業序幕正在拉開，對於加速無人駕駛產業的落地，重要的是做好兩件事，一個是自主性，一個是環境適應性。而業界認為無人駕駛在2022年前後會實現3級的高度自主，但真正要做到4級，真正的無人駕駛，全工況的完全自主，一般認為要10年，更悲觀的說法是要50年。3級高度自主能看出商業模式，做到4級就實現了產業顛覆。

二、AI的最新進展

2012年加拿大多倫多大學的博士生Krizhevsky等提出基於GPU訓練的深度卷積神經網路，標誌著人工智慧實現了真正的突破。

人工智慧與大數據、雲平台、機器人、物聯網與區塊鏈的深度融合，人工智慧技術與產業開始扮演著基礎性、關鍵性和前沿性的核心角色，弱人工智慧+已經成為加速無人駕駛汽車產業化發展的前沿核心技術。

三、AI：加速無人駕駛產業化的前沿核心技術

如何加速無人駕駛汽車產業化的步伐呢？人工智慧是一個前沿的核心技術。其關鍵共性技術包括：深度學習+環境感知/理解、深度學習+信息融合。涉及到基於深度監督學習的障礙物檢測技術、基於深度監督學習的高精地圖創建技術、基於深度監督學習的多模態導航聯合技術、基於深度再勵學習的自主決策技術等方面核心前沿技術。

鄧教授表示，人工智慧技術的提升關鍵在於大數據，而私有大數據是無人駕駛產業支撐的基礎和關鍵。

第二個是硬體支撐，包括超級GPU/TPU集群伺服器、FPGA深度學習處理器（DPU）、類腦晶元等。

報告中鄧教授指出目前已經有一些企業利用深度學習進行無人駕駛/自動駕駛的研究。目前深度學習的代碼已經開源了，其實時性也正在得到諸如GPU硬體技術和類腦晶元快速發展的保障，有可能創新性地支撐無人駕駛汽車的單目視覺，完成高精地圖創建、導航定位和道路識別等。

本文為機器人大講堂原創團隊撰寫

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