漫談自動駕駛與人工智慧

最近旁觀了一段非常有意思的辯論賽，正反雙方「糾結」的地方在於：自動駕駛究竟需不需要人工智慧？

從這個角度來盤盤，有點意思。那麼，究竟是真理的淪喪？還是偽科學的扭曲？讓我們一起來走近科學。

微信群里的童鞋們分為正反兩方，大多數小夥伴或許都認為自動駕駛與人工智慧是相輔相成的，這似乎也符合我們日常思維邏輯，但網友 8A 對自己「自動駕駛不需要人工智慧」的觀點特別看重，信心十足，本應佔據上風的正方辯友最終也沒能扳回一城。

這種情況不難理解，雖然自動駕駛與人工智慧是當下非常熱門的話題，但大多小夥伴可能只知其然不知其所以然。當然了，全網現在有很多這類技術貼，比如「一文看懂汽車自動駕駛技術原理」、「詳解自動駕駛」等，可能太過專業或許稍顯乏味，對於大多數讀者來說往往是一頓閱讀猛如虎，看完事後原地杵，結果就是似懂非懂佔大多數，所以，悖論一出，微信群中竟無人可以推翻，放任「雨女無瓜」，怎麼能行？

要不怎麼說靈感來源於生活呢？要理解清楚究竟什麼是自動駕駛，結合人工智慧這一廂恰恰是一個非常好的切入點。先說結論，微信群辯論賽的反方觀點是站不住腳的，也就是說，自動駕駛是離不開人工智慧的。再者，人工智慧也不單單只是我們最容易聯想到的小愛同學或者天貓精靈的那般局限。

在汽車領域，對於「四化」當中的電動化，即使大勢所趨但爭議猶存，並且不少吃瓜群眾是拿著放大鏡看新能源車們的缺點，並選擇忽略它的優點（嚴肅認真臉），而緊隨其後的的智能化和網聯化，才正正正是在電動化基礎上衍生出的一系列新出行體驗核心價值之所在。

自動駕駛千萬條 弄清地定義第一條

自動駕駛是什麼？這是永遠繞不開的提問三連第一彈。

在眾所周知的汽車「新四化」中，很明確，自動駕駛技術已經成為整個汽車產業的最新發展方向，為了實現應用自動駕駛技術來全面提升汽車駕駛的安全性、舒適性以及更高層次的需求，各大主機廠、傳統供應商、科技公司、科研院校正負重前行。

而承載這項技術的主體便是自動駕駛汽車（Automated Vehicle；Intelligcnt Vehicle；Autonomous vehicles；Self-piloting automobile；），又稱智能汽車，或輪式移動機器人，是一種通過計算機實現自動駕駛的智能汽車。

根據全球通用的標準，我們對不同的自動駕駛等級進行評級，也就是我們在廣告宣傳單上經常可以看到的 L2、L3，那麼具體如何劃分誰是 2 誰是 3 呢？

參見下表：

自動駕駛涵蓋哪些關鍵技術？

1、環境感知。相當於人類的眼睛與耳朵，處於自動駕駛汽車與外界環境信息交互的關鍵位置，是實現自動駕駛的基礎。

環境感知技術通過利用攝像機、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等車載感測器，輔以 V2X 和 5G 等技術獲取汽車所處交通環境信息和車輛狀態信息，為自動駕駛汽車的決策規划進行服務。

2、精準定位。有了環境感知還不行，還需要精準導航，這兩者共同組成自動駕駛的「兩條腿」。因為不僅需要獲取車輛與外界環境的相對位置關係，還需要通過車身狀態感知確定車輛的絕對位置與方位。

精準定位主要依靠慣性導航系統、輪速編碼器與航跡推算、衛星導航系統、SLAM 自主導航系統組成的「天羅地網」構成。你看到的幾英寸的導航屏幕背後，正是有著一套非常龐大的運算體系作為支撐，沒有這些，一切空談。

3、決策與規劃。通常情況下，自動駕駛汽車的規劃系統包含路徑規劃、駕駛任務規劃兩大方面。決策演算法有 3 種：a、基於神經網路；b、基於規劃；c、目前最流行的結合前面兩種的「混合路線」。

這一部分非常深奧，化繁為簡九九歸一來說其實就是晶元。目前市面上自動駕駛主流晶元分為兩種，一個是英特爾的 Mobileye EyeQX 系列，另一個是英偉達的 Nvidia Drive PX 系列。當然了，特斯拉與英偉達分手後的 FSD 晶元也是極強的一個分支，但是，前不久華為宣布的打通手機電腦汽車等設備的「鴻蒙」晶元則是筆者現在最期待的來自東方的神秘力量。

4、控制與執行。再好的基礎與運算規劃能力，如果不能做到安全控制執行，那都是白搭。因此自動駕駛汽車的車輛控制系統是行駛模塊的基礎。

包括車輛的縱向控制，即通過對加速與制動的協調，期望實現對車速的精準跟隨；以及橫向控制，即通過方向盤調整以及輪胎力的控制實現制動駕駛路徑跟蹤。

5、高精地圖與車聯網 V2X。什麼是高精地圖？很好理解，記住一句話就夠：高精地圖比 GPS 導航系統擁有至少 10 倍以上的精度，即達到厘米級的精度才能保證自動駕駛的行駛安全，同時，實時性也要高出幾個量級。

什麼是 V2X？V2X 表示 Vehicle to X，X 是變數，代表不同的場景：

V2N（Vehicle to X）即車-互聯網

V2V（Vehicle to Vehicle）即車-車

V2I（Vehicle to infrastructuro）即車-基礎設施

V2P（Vehicle to pedestrian）即車-行人

6、自動駕駛汽車測試與驗證技術。其包含實測、軟體在還或模型在環模擬、硬體在環模擬。篇幅有限，此處我們就不展開細講了。

在較為詳盡地概述完什麼是自動駕駛以及自動駕駛汽車的關鍵技術後，那麼，人工智慧又是如何定義的呢？

問題來了 什麼是人工智慧？

人工智慧的定義其實比較寬泛，數據挖掘、機器學習之類的技術十多年前就已經初露鋒芒了，但此一時彼一時，誰能想到當它換了個高大上的名字：AI 之後彷彿就突然火爆起來。好比李誕的吐槽大會在王力宏那一期，力宏的新歌《A.I. 愛》卻成為娛樂焦點一樣；再比如，好似現在人人都開始討論 AI 以及深度學習，不然你就 out 了。

但要說清楚人工智慧是什麼，估計 10 頁 ppt 都不夠，那麼在此借用《科學的極致》里的一段概括來說明什麼是人工智慧：顧名思義，人工智慧就是我們用人創造的一些手段去造一種機器，使得這個機器具有看起來與人的智能相類似的某些能力。

但這一切都需要建立在類人思考、理性思考、理性行動之上，人工智慧的基礎是哲學、數學、經濟學、神經科學、心理學、計算機工程、控制論、語言學。由此可見，人工智慧這一學科紛繁複雜，絕不是只具備學習能力或是只會與人對話那麼單一。

並且人工智慧技術的四大分支包括模式識別、機器學習、數據挖掘以及智能演算法；並主要運用在機器人領域，語言識別領域、圖像識別領域以及專家系統。而這些都是要在智能互聯以及自動駕駛汽車上大量應用的。因此，從人工智慧的定義上來說，反方的「自動駕駛不需要人工智慧」的觀點就已經不攻自破了。

必考重點 人工智慧在自動駕駛汽車中的應用

1、環境感知方面

汽車比起飛機要實現自動駕駛，很大程度上來說要複雜的多，原因之一就包括汽車所要面臨的環境感知可謂及其「燒腦」，其包括：路面路緣檢測、車道線檢測、護欄檢測、路標交通標誌檢測、以及重中之重的行人檢測、機動車檢測、非機動檢測。總之非常燒腦，不然怎麼經常見到大街小巷穿梭的司機路怒，卻很少聽說機長開飛機路怒呢？

對於如此複雜的路況檢測，深度學習可以滿足視覺感知的高精度需求，基於深度學習的計算機視覺，自動駕駛汽車可獲得接近於人的感知能力。按照不同的模型可以分為 CNN、RNN、LSTM、DBN 和 Autoencoder 五種。有研究報告表明，深度學習在演算法和樣本量足夠的前提下，視覺感知的準確率可以達到 99.9% 以上，而人感知的準確率一般是 95%。

2、決策與規劃方面

行為決策與路徑規劃是人工智慧在自動駕駛汽車領域中的另一個重要應用，前期決策樹與貝葉斯網路都是已經大量應用的人工智慧技術。目前越來越多的研發機構將強化學習應用到自動駕駛的行為與決策中。著名的 Mobileye 正是其中的代表，他們將分解成兩部分：可學習部分與不可學習部分，前者是由強化學習來決策行駛需要的高級策略，後者是按照這些策略利用動態規劃來實施具體的路徑規劃。

通俗來說，可學習部分就是教會車輛成為一名優等生，不可學習部分就是咋們人類老師的保留項目，為的是充分保證自動駕駛車輛的安全性。

3、車輛控制方面

相對於傳統的車輛控制技術，智能控制方法主要體現在對控制對象模型的運用和綜合信息學習運用上，包括神經網路控制和深度學習方法等，這些演算法已經逐步在車輛控制中廣泛應用。

其中，通過神經控制可以把控制問題看成模式識別問題，而源於神經網路的研究，進一步開發深度神經網路學習，可以免除人工選取特徵的繁複冗雜和高維數據的維度災難問題。因為自動駕駛系統最終要盡量減少人的參與或者沒有人的參與，深度學習自動學習狀態特徵的能力使得深度學習在自動駕駛系統的研究建設中具有先天的優勢。

因此，簡單地、草莽地說「自動駕駛引入人工智慧只有不安全」，這顯然又是不正確的。

總結陳詞

綜上所述，網友 8A 有關 「自動駕駛不需要人工智慧就能實現」的觀點是錯誤的，但說實話也是可以理解的。因為人類在實現汽車自動駕駛夢想的道路上依舊路漫漫其修遠兮，這一轉型實在是過於龐大，期間還會有陣痛期，比如人工智慧所當前面臨的爭議，也多多少少會造成大家的誤解。

而幾乎在所有人類製造的機械之中，我們對汽車的偏愛著實加速了科技的發展，反之亦然。從 1886 年誕生第一輛汽車時，汽車技術的迭代與更新每一次都給世界帶來巨大的改變與進步，當時間的腳步來到 5G 時代，高帶寬與低時延所能給予汽車技術最大的革新正是自動駕駛以及人工智慧，這是一場史詩般的科技大發展。

前段時間翻了翻高中的歷史課本，上面對於第一二三次工業革命的的陳詞是慷慨激昂，人嘛，總是更容易歸納總結過去的事物，冠以偉大、顛覆等形容詞，而對於當下正在發生的，總是後知後覺，殊不知，我們生活的時代正經歷著最震撼的一次工業革命，即從互聯網到物聯網，自動駕駛汽車就是其間的重要構成，速度之外，汽車作為我們最常用的交通工具和親密夥伴，將成為承載科技生活的另一終端。

節選自@新出行小編微博

汽車的發展趨勢是電動化、智能化、網聯化。正如毛主席曾經說過的一句話，「世界是你們的，也是我們的，但是歸根結底是你們的」，未來的汽車市場終究是新能源車的天下。所以，新能源汽車吸引人的目光，勢必會像燃油車此前這般吸引人。但問題依舊會存在，比如上圖新出行網友的提問，蟹老闆和新出行小編則非常好地回答了這個問題。

最後，借用一句特別好的話與大家分享：一慢、二看、三傾聽，現在請等著自動駕駛汽車告訴你它沒有危害。感謝負重前行的工程師們與支持並祝福汽車新四化的朋友，你們是最靚最可愛的；也感謝保持懷疑、拋出問題的朋友，你們是第二可愛的。（手動比心）

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