自動(dòng)駕駛大腦被認(rèn)為是自動(dòng)駕駛汽車的靈魂，也是多數(shù)公司正在努力的核心環(huán)節(jié)。但是，作為自動(dòng)駕駛的最重要組成部分，自動(dòng)駕駛大腦究竟是如何構(gòu)成和工作的，很多人對此卻仍然一知半解。最近，北京智行者科技 CTO 王肖在雷鋒網(wǎng) · AI 慕課學(xué)院的“未來汽車大講堂”，對這一問題做出了將近兩個(gè)小時(shí)的詳細(xì)講解。

王肖博士畢業(yè)于清華大學(xué)汽車工程系，曾作為核心人員參與 2012、2014 及 2015 年中國智能車未來挑戰(zhàn)賽，并獲得團(tuán)隊(duì)冠軍，還曾參與起草中國智能網(wǎng)聯(lián)車輛技術(shù)路線圖，獲汽車工業(yè)科學(xué)技術(shù)進(jìn)步一等獎(jiǎng)、軍隊(duì)科技進(jìn)步獎(jiǎng)等多項(xiàng)獎(jiǎng)勵(lì)。

智行者科技設(shè)定的自動(dòng)駕駛路線分為兩方面，一是限制場景下的園區(qū)低速車，2017 年 9 月，其研發(fā)的自動(dòng)駕駛掃地車已經(jīng)在北京奧林匹克森林公園進(jìn)行了試運(yùn)營；另外，開放場景下的自動(dòng)駕駛乘用車也是其聚焦方向之一，鑒于近期北京市路測政策的出臺(tái)，公司在這一領(lǐng)域的步伐也在不斷加快。

基于智行者在技術(shù)升級(jí)和落地兩方面的突出表現(xiàn)，關(guān)于自動(dòng)駕駛大腦的構(gòu)成與運(yùn)行，王肖博士應(yīng)該是行業(yè)最具發(fā)言權(quán)的人士之一。

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整個(gè)課程共分為三部分：自動(dòng)駕駛大腦的研究背景、自動(dòng)駕駛大腦的設(shè)計(jì)思路探析以及 AVOS 關(guān)鍵技術(shù)的設(shè)計(jì)與應(yīng)用。

研究背景

首先，王肖博士對自動(dòng)駕駛大腦的研究背景進(jìn)行了講解，這其中包括自動(dòng)駕駛大腦與人類駕駛員各自的行為邏輯分析，自動(dòng)駕駛大腦的組成，以及 Google 等先進(jìn)自動(dòng)駕駛公司在此所做的實(shí)踐。

2016 年 11 月 8 日，谷歌公布自動(dòng)駕駛視頻在業(yè)內(nèi)引起巨大轟動(dòng)，很多人一度認(rèn)為自動(dòng)駕駛將馬上走入普通人生活。但第二天，拉斯維加斯的一輛自動(dòng)駕駛低速擺渡車便與一輛卡車發(fā)生了車禍。事故的原因并非自動(dòng)駕駛車輛本身出現(xiàn)了問題，而是卡車在倒車過程中不小心撞上了停在一邊的擺渡車。

這一事故便集中反映了目前自動(dòng)駕駛大腦的局限性及其與人類駕駛員的區(qū)別：在遭遇外界的某種“入侵”時(shí)，人類駕駛員可以采取積極行動(dòng)，進(jìn)行躲避，而停止的自動(dòng)駕駛汽車則多半只能“坐以待斃”。

由此也引出兩個(gè)重要問題：

一、眼下的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是否具備真正的智能？

王肖博士認(rèn)為，圍繞事件判斷中“what”、“which”、“who”、“when”、“where”等核心問題，現(xiàn)有的人工智能技術(shù)還遠(yuǎn)不能給出完整準(zhǔn)確的回答。

比如，利用眼下的技術(shù)，用戶可以搜索出美國總統(tǒng)是誰，在什么時(shí)間當(dāng)選總統(tǒng)，但關(guān)于其為什么可以當(dāng)選、通過什么手段當(dāng)選這樣的問題，Google 上能搜索出來的僅僅是引用的相關(guān)專家回答，搜索引擎自己并不能生成智能分析。

因此，可以說，在分析“為什么”或者“怎么樣”的問題時(shí)，現(xiàn)有的人工智能仍然非?！吧怠?。關(guān)于“在哪兒”、“要去哪兒”、“周圍車輛狀態(tài)如何”這樣的問題，現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以很容易做出高精度感知和定位，但如果面對堵車、如何換道這樣的問題，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)多數(shù)只能基于規(guī)則來工作。

在此，王肖博士舉出了一個(gè)具體案例。最早，Google 的豆莢車看見小朋友穿著奇形怪狀衣服，可以做到停車避讓，這是所有新司機(jī)都可以達(dá)到的水平。但是，如果是一個(gè)老司機(jī)，則會(huì)想，小朋友穿著奇怪的衣服是否是因?yàn)榍胺綄W(xué)校正在舉行活動(dòng)，學(xué)校舉行活動(dòng)是否會(huì)引發(fā)堵車，如此是不是需要避開這條路，重新規(guī)劃一條路線。但現(xiàn)在即使是 Google 在內(nèi)的所有自動(dòng)駕駛公司的產(chǎn)品都做不到這一點(diǎn)，即無法產(chǎn)生一個(gè)正常司機(jī)能夠產(chǎn)生的聯(lián)想。

所以，王肖博士得出的結(jié)論是，現(xiàn)有的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)并不具備真正的智能，我們所說的智能車，某種程度上，還處于非?！叭踔恰钡碾A段。

二、人類的常規(guī)駕駛是否需要如自動(dòng)駕駛一般的高精度輸入與輸出？

現(xiàn)在世界上最好的攝像頭、激光雷達(dá)、高精度定位都宣稱自己能做到厘米級(jí)，王肖博士表示，在與很多汽車行業(yè)的朋友交流時(shí)，經(jīng)常被問到“人為什么不需要高精度地圖”之類的問題。

王肖認(rèn)為，這之中非常重要的一個(gè)問題是，大部分人類駕駛員做不到高精度識(shí)別或高精度控制。人識(shí)別不了厘米級(jí)誤差，而且，人類開車只需要確定一個(gè)大概的方向，基本靠局部定位，在駕駛過程中憑感覺完成判斷。高精度控制也是同理。人開車時(shí)只要不打瞌睡，基本上都能比世界上最好的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)完成更好的駕駛。

行業(yè)常說希望自動(dòng)駕駛汽車達(dá)到人類駕駛水平，但是自動(dòng)駕駛研究的思路和實(shí)現(xiàn)方案與人類則完全不一樣。現(xiàn)在的自動(dòng)駕駛汽車依賴高精度感知定位，某種程度上就是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛大腦本身太弱。

......

自動(dòng)駕駛大腦設(shè)計(jì)思路探析

自動(dòng)駕駛大腦的分析設(shè)計(jì)是此次課程的核心環(huán)節(jié)，關(guān)于自動(dòng)駕駛大腦的認(rèn)知、規(guī)劃，情境的輸入與輸出，王肖博士花費(fèi)了大量篇幅從各個(gè)細(xì)節(jié)進(jìn)行了講解，并從智行者的產(chǎn)品出發(fā)，做出了多種情境的實(shí)例解析。

自動(dòng)駕駛包括感知、認(rèn)知、規(guī)劃三個(gè)部分，自動(dòng)駕駛大腦則主要包括認(rèn)知和規(guī)劃模塊。認(rèn)知的輸入就是感知的輸入，輸出后便直接到達(dá)了規(guī)劃。

在這里，王肖博士引入了幾個(gè)重要的行業(yè)術(shù)語，比如感知的輸出為場景，場景便是傳感器識(shí)別到的人或車，是孤立的事物，其相互連接并不緊密。情境則是眼前的畫面映射到大腦中產(chǎn)生的關(guān)聯(lián)分析，這種分析又包括多維場景的融合分析，對象顯著性分析，注意力聚焦分析，情境形式化分析。關(guān)于這四個(gè)模塊，王肖博士都做出了非常詳盡的解釋。

……

AVOS 關(guān)鍵技術(shù)

在第三部分，王肖博士則介紹了智行者自動(dòng)駕駛操作系統(tǒng)（AVOS）的設(shè)計(jì)思路與應(yīng)用，以及其涉及的關(guān)鍵技術(shù)，并分享了團(tuán)隊(duì)的測試視頻。

…...

課程最后，王肖對學(xué)員的在線提問也做出了耐心解答，這些問題涵蓋了自動(dòng)駕駛大腦的研究設(shè)計(jì)到整個(gè)自動(dòng)駕駛行業(yè)發(fā)展的多個(gè)方面。

比如，自動(dòng)駕駛運(yùn)動(dòng)規(guī)劃的方法有哪些？

王肖博士的回答是，運(yùn)動(dòng)規(guī)劃大致有兩種，一種是常規(guī)的路徑加速度的分解，一種是模型的方法，后者最典型的代表是戴姆勒，其主要思路是，綜合考慮障礙物位置、道路屬性等多種因素后，得出車的軌跡。對兩種方法的好處與缺陷，王肖博士也進(jìn)行了分析。

比如，最近有消息稱，博世與國內(nèi)三大圖商合作完成了高精度地圖眾包采集與數(shù)據(jù)標(biāo)注的可行性驗(yàn)證，那么，高精地圖的制作未來會(huì)不會(huì)被主流圖商或大型供應(yīng)商壟斷，創(chuàng)業(yè)公司自己做采集、標(biāo)注平臺(tái)的意義還大嗎？

王肖博士認(rèn)為，未來，高精度地圖肯定會(huì)由圖商來做，包括智行者在內(nèi)的大多數(shù)科技公司并不想做，也沒有能力去做大范圍的高精度地圖。

而高精度地圖為什么是各家自動(dòng)駕駛公司商業(yè)化的必備條件，王肖分析了幾點(diǎn)原因，包括高精度地圖是導(dǎo)航的基本依據(jù)；高精度地圖是彌補(bǔ)感知缺失的重要手段；高精度地圖是量產(chǎn)產(chǎn)品行為一致性的可靠保證。

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“未來汽車大講堂”由雷鋒網(wǎng) · 新智駕、 AI 慕課學(xué)院聯(lián)合主辦，從 2017 年 11 月 30 日晚 8 點(diǎn)開始邀請業(yè)內(nèi)專家、智能駕駛一線從業(yè)者進(jìn)行行業(yè)干貨分享，至今已更新 6 期。更多詳情，歡迎加入未來汽車低速討論群。微信添加助教“小慕”（moocmm），備注“低速”，審核入群。

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