原创真正的自动驾驶汽车何时才能来

自动驾驭轿车何时才干真实到来？

像人类相同驾驭的全自动驾驭轿车，有必要具有人类的认知才干：首先能“看”到，然后能“想”到，最终才干“做”到。

用什么来“看”，正是现在轿车行业中的咱们定见割裂的当地。传统观念以为，惯例的摄像头、雷达和超声波传感器以外，激光雷达也是必不可少的。但近两年来逐步呈现了新的对立声响，他们以为自动驾驭并不依靠后者，而是主要靠“大脑”。

“只见过猪跑”的激光雷达

“只要傻瓜才会用激光雷达。”——特斯拉CEO埃隆·马斯克

咱们先记住这句话，然后再听我细说。

实际上，激光雷达能够说是车载雷达体系中的最优解。现在简直一切自动驾驭技能公司和轿车厂商都在研讨依据该设备的自动驾驭科技，乃至还能在国内路途看到它们：比方在车顶上长着巨大“肿块”、车内占据着各种电线和电脑屏幕的林肯轿车。

依据网上的搜集到的材料，激光雷达跟一般雷达的作业形式相似：发射器发射出激光，光束遇到物体后会反射至激光接纳器，雷达模块依据发送和接纳信号的时间间隔，核算出两者之间的间隔。

运用激光雷达可免除流程杂乱且不牢靠的摄像头图画剖析程序，也可补偿一般毫米波雷达的丧命缺点——对金属物体过于灵敏，是现在来说三者中最为牢靠且具有开展潜力的技能路途。

此外，单线激光雷达只能检测二维空间上的间隔（单一平面测距）。因而多线雷达，比方现在放置在车顶的尖端64线雷达，能够完成平面数据的空间立体堆叠，最大化检测车辆周围障碍物的间隔，乃至连马路牙子都不放过。

可是激光雷达传感器的本钱十分高，除了市场需求少以外，它自身的光学元件造价不菲，研制和调试才干也只被少量公司把握。据悉，两年前一个64线激光雷达价格高达6万英镑，现在单线至四线的低端激光雷达产品最低也需求4000英镑左右。

相比之下，现在顾客在大部分品牌车型上，选装一整套运用“微波雷达+摄像头”的制品自动驾驭辅佐体系，所花的钱也仅仅是激光雷达本钱的四分之一，乃至更少。

因而马一龙的言辞尽管显得傲慢，不过它也代表着现在自动驾驭技能榜首队伍的轿车品牌，关于激光雷达更多的实际考虑——它太昂贵了，也并非是必需品。

本钱重压下，神经元网络成新热门

跟马一龙得出相似定论的，不仅是轿车厂商，还有美国康奈尔大学的研讨人员。

他们发现，现在市面上运用“微波雷达+摄像头”自动驾驭辅佐技能，假如仅将图画处理成“正前方视角”并经过人工智能（AI）核算机判别车距与障碍物，其差错相当大。可是若将软件中的视角处理成仰望图，科学家们就能用双目立体摄像机，到达与激光雷达相似的定位精度，

更重要的是，现在双目摄像头的本钱仅为几英磅。它们一般安置在前挡风玻璃的顶端两边，用略仰望的视点拍照前方路况。而运用低本钱硬件的背面博弈，正是一场对人工智能算法开展速度的赌博。

特斯拉以为，人类和其他动物进化出了眼睛来看东西，却没有进化出激光雷达，它的要点在于咱们的大脑具有学习和自主判别才干。

其间，人类神经体系的根底“零件”是神经元，咱们的身体中有数百万个这样的细胞，在中枢神经体系中构成神经网络。而核算机工程师们正是仿照人类的大脑运算，构建“人工神经网络”（ANN），提高电脑的运算才干。

关于轿车来说，无论是雷达仍是摄像头图画，它们制作的都是一幅幅由像素和数字矩阵构成的点阵图。怎么把这样的数字矩阵信息，变成有用的间隔与方位图，才是自动驾驭体系应该大力开展的方向。

未来的突破口在哪里？

已然解决方法从头回归到了核算上，那么问题的答案就现已很明显了：怎么核算，与怎么完成快速核算？

先说怎么核算：现在人工神经网络ANN需求数千个图画来学习辨认方针身份，并且体系需求在一切情况下辨认出图画中的方针物。这就相当于一场特别的“训练”，让电脑紧记每个视点的轿车、行人、自行车、路途标识和信号灯都长什么样。

再说算力要求：特斯拉研讨人员表明，自动驾驭轿车需求一台至少每秒履行50万亿次操作（50 TOPS）的神经网络核算机。相比之下，人类大脑的运算才干约为10 TOPS。

至于为什么人脑算力没那么高却仍然能驾驭轿车呢？由于人类在生长过程中堆集的预判别和逻辑才干远超电脑，且人类并不会时间重视一切的路面信息。

特斯拉表明，现在世界上没有有专门针对神经网络和自动驾驭而开发的电脑芯片，因而曩昔三年一直在规划自己的芯片，便利使用在车载核算机上。此外，他们也一直在市售车辆上不断搜集路面信息，现在现已搜集了数十万个图画，未来将服务于自己的神经元网络。

无独有偶，跟着自动驾驭在轿车范畴的重视度逐步升高，博世和NVIDIA也联手参加战局。他们现在正在为自动驾驭轿车开发相似的“大脑”，并估计于2020年正式发布。

此外，马一龙估计在今年内，为特斯拉轿车推送并升级成一套完好的自动驾驭软件，并于2020年在美国的特斯拉自动驾驭租借车上初次使用该功用。

大事君总结

咱们常说的“自动驾驭”实际上指的是一个牵涉到法律法规、路途规划、网络通信、人身安全与自在等多重方面的归纳出行解决方案，与“公共交通”、“自驾车”等出行挑选并排。单就车辆的自动驾驭技能自身，则是归纳了智能化与自动化的一项先进功用。

现在无论是根底的工业自动化，仍是自动驾驭技能，AI人工智能的开展仍然是一大瓶颈。它将引领机器人或车辆，具有指令履行的自主性，并与周围不断改变的环境交互，而不是简略地重复履行相同的进程。

所以咱们看上去仅仅简略地让电脑去“驾驭轿车”，实际上这项作业及其杂乱。或许到了最终，电脑会找到归于它们的“驾驭趣味”，又或许咱们总有一天会把方向盘抢回来。