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【2017泰达论坛】中国工程院李德毅:无人驾驶 难在拟人

盖世汽车 2017-09-10 10:22:07

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中国工程院院士、中国人工智能学会理事长 李德毅

无人驾驶太火了,火的人人都在讲,讲一个题目,这个火到什么程度,差不多3.5到4,我今天题目是“无人驾驶、难在拟人”,我把题目说的暴露一点,就是对SIE3016标准的质疑,什么叫L3,什么叫L4,什么叫L5,还是有挑战的,我们希望把讨论搞的好一点。

什么叫做无人驾驶,我们视野是很不同的,我们一直把无人驾驶重点放在人身上,而不是自动化的车。你们看是搞自动化的,不是人工智能,这个就是跨界必须的,否则掉在自动化坑里面总是出不来,人工智能不像原子弹惊天动地,人工智能是默默无声,但是改变了以后很厉害,我有句话,人工智能用它的柔软改变了整个世界,女性是柔软的,男性是阳刚的,柔软不等于没有力量。

无人驾驶讲的最早,大家想把驾驶替代掉,后来发现这个词不太合适,因为车里还有人,那车上的乘员算不算人,那个要干预怎么办?现在Google正在研究,现在都有这个词,Self-Driving,就是自驾驶,这个就是字面理解的不同,就是车子自己开自己跑,把最后一公里解决了,就是自主体,人工智能把以前的辅助驾驶,辅助驾驶责任人就是人,其他都是帮忙的。什么叫做自动驾驶,那就是车子自己开,车子要拿到驾照,不能有驾驶员坐里面,驾驶员坐里面叫什么自动驾驶?

所以我们搞人工智能Autonomous  Driving,就是自主驾驶,就是一个认识主体,这个不是其他人,不是机器人。这个人干预为主体,所以自主跟人工智能有一个认识。我们以前有一个智能干预,就是智能体,人是一个机器人,我们要把这几个词稍微搞好一点,我感觉很振奋,又出了一个词捣乱叫做智能网联,最后的定义是汽车,怎么把车子丢掉了,到底是智能网联车还是智能网联?你讲车把主体丢掉了。结果有一个专家说,智能网联不是车,我说建议几位把理清楚,到底是不是车。

我们看起来很类似,但是技术上很不同。如果大家都讲概念,大家知道飞机是自动驾驶的,飞行员现在很轻松了,经常把报纸盖在脸上,因为是自动化的状态,尤其平飞的时候是自动驾驶。波音说了2025年人工智能取代飞行员,但是大多数受访者对安全心存疑虑。尽管降价10%,但是也不会坐。我想我是一个乘客,我坐不坐这样的无人驾驶飞机,L3、L4都画了一个大饼,辅助驾驶、有条件自动驾驶,全自动驾驶,我就想所谓的智能驾驶技巧越来越高,无人飞机坐不坐?我不坐,你在天上翻跟头我不关心,我只关心平安送达就可以了。所以L3、L4对我没有兴趣。

当你飞机遇到情况能不能帮我降下来,或者能不能把我送下来,要是不能我为什么坐你飞机,所以我们站在老百姓的角度想,你是特飞没有用,必须拿到驾照,真的不行要紧急迫降,紧急迫降的本领没有,你在天上翻五个跟头也没有用,我们看这个有没有道理。所以说要做L3、L4的企业想想老百姓的需求,如果不能保证我的安全,你再有一千个、一万个自动驾驶模式我不感兴趣,这是我的底线。

所以我们现在学术界遇到一个问题,无人驾驶的认知如何度量,是不是按照那些自动化的讲L3、L4,我认为不是的。人工智能之父怎么讲的,无人驾驶的认知相当于人一样开,如果机器人能够跟我对话,我在短时间内区分不了人还是机器人,那就是OK的,就是人工智能。用这个关联来看,2014年聊天机器人,尤金古斯特曼曾经轰动,现在聊天机器人已经很普遍了。

我们还有Kurzweil,他说我做了一个诗词生成器,这个就是按照图灵来了。基于驾驶的图灵测试是什么样的,我们能不能这样看看,分辨不出哪一个是机器哪一个是人的驾驶行为,那个就是智能驾驶。我想一下,假如做了一个飞机在天上,这边是一个特斯拉开车,那边是一个人在开车,那这个车往前走,你坐在直升飞机上你说哪个是人开的,哪个是机器开的,这个就是人工智能。

现在说要做每辆车开一百万公里才能把这个车拿到驾照,我们猴年马月?我们应该走到最基本的问题上来,计算机之父是图灵,人工智能之父也是图灵,我们应该回到这上面来,我讲的报告就是怎么跟车子发驾照。

L3说驾驶权要交给机器,L2是辅助驾照,交通部门要发驾照,这个怎么发是我们关心的。我们看看3010标准,我们对于3010标准提出质疑了。3010自动驾驶越来越大就变成全自动,科学问题就是这句话,甚至很大的时候就叫全自动,我的回答是不对。我在会上讲过,L3讲的是什么,人工驾驶员完成所有的工作,只不过汽车做了点预警,驾驶权在人,驾驶员可以不操心,偶尔接受一下请求干预就可以了,所以L3是要拿到驾照的,右面的图前面都是人,后面就是系统了,L4、L5就是高级特飞一样,所以我觉得3010标准出了问题,我不知道在座有没有参加制订的,3010标准要是出了问题就麻烦了,全世界就麻烦了。L0就是仅仅警告,L1把里面手放在上面脚可以离开,左脚可以放开,右脚还可以踩刹车。L3眼睛不要了,可以不关注驾驶权,所以特斯拉发生事故说我是L2,所以这个不行。

L3  Mind  off,根本不用想驾驶的事情,就是听歌、打电话、开会。所以这样的东西,你的系统怎么掌权呢?因此我们人工智能的基本问题,就是自动驾驶汽车怎么发驾照,跑多少圈发驾照,这是最基本的问题。

当前由于在汽车行业,声音比较高的是这么一个共识。结构化道路、确定性窗口,网络协同,智能网联。特别把智能网联举的高高的人,都希望用网络弥补驾驶,这点要小心,这里有很多坑,自动驾驶+智能网联,走这条路最好就是高铁、地铁,飞机,都是自动驾驶,最重要是调度。我从北京过来,调度很重要,那个车不叫传感器都可以,因为路权分给你,你把调度做好就行。

L3取得驾照是社会的自动驾驶要求的底线,我们想一下自己拿驾照的时候,你是多么的忐忑不安,大巴在你面前开车你很紧张,那时候事故是很紧张的,我们看人怎么提高驾驶水平,真正提高水平是拿到驾照的三五年,那个时候应对了很多情况,你收到了负面的学习,人是这样的。我们希望给自动驾驶拿到驾照,美国今天宣布了自动驾驶试验,在试验当中改。我们再来看看3010标准毛病出在哪了?第一自动驾驶等级展缓点如何度量?你说L3 PLUS,这个不就是新闻游戏吗。

还有掌控权交界点如何度量,交接过程当中的事故怎么处理,自动驾驶呼叫能干预,但是睡着了,这个不行的。所以对于3010做的质疑也是可以的,归根到底让车拿到底线,而不是开的非常完美了,我们人就是这样的。

最糟糕的是,因为特斯拉的搞的自动驾驶,使得我们开车的时候不需要那么注意了,于是我们打磕睡了,一打磕睡又开不好。越是信任自动驾驶,越容易造成注意力不集中,因此不能释放驾驶员认知的所有自动,都不能称之为自动驾驶。到底事故当中是车的还是人的,这个界定不清楚是不会发驾照的。

只有L2和L3,一个是辅助驾驶,一个是自动驾驶,自动驾驶应该拿到驾照,这个是好度量的,L3和L4和L5更难度量,今天雾霾人都不能开,明天海啸人都不能开,你还怎么开?所以我这报告质疑3016怎么把事情做好。

没有驾照的老百姓不敢乘坐,你在天上可以做特飞动作,但是人家下不来。我们当时搞移动生活,让汽车无人驾驶就是解决汽车代步问题,人类就是一个移动生活,在移动生活当中享受品质,把驾驶这件事交给机器做,如果一天关心这个,那还不如开车,开车还有乐趣在里面。

泊车这件事情2005年有了City  Park  System,这个比较正常,会开车的人不一定会泊车,把泊车解决了也不错,多花几万块钱买了一个泊车系统,结果我的泊车系统提高了,它的泊车系统没有提高,这个就成为一个噱头,买的时候冲动买了,结果超过三分钟就说请转入人工泊车。有人跟我讲,先把自动泊车做好,不把自动泊车做好,自动驾驶就做不好。我们跟同济大学合作做自动泊车,给我们八个条件窗口,还没有做完改成16个,还没有做完16个改成32个。所以同济大学正在做32个自动泊车,最后发现打不住,后来发现报纸有一个歌星会自动飘移入位,一般拿驾照的做不到,所以这个空间很小,你要自动飘移入位,有条件的自动泊车是否可以释放人对泊车的环境监测现象。后来发现只管方向盘,脚才得踩。所以特斯拉是辅助驾驶,出了事故才承认。要把所有泊车都找到,那这个泊车难在Edge  Parking,全是泥泞的道路,你能不能不走坑道,我最近有一个观点,把最后一公里当成最新一公里解决。我们先把泊车解决,我们拿中汽联做一个表演,我们看谁的无人泊车最好,泊车都泊不好吹什么牛,老百姓就是这样看的。往前看谁不会开,如果车子导航仪比较好。

无人驾驶的挑战和量产,实际是应对自动驾驶车的挑战,现在号称拿到驾照已经很多了,2017年底我们看看哪个拿到驾照,哪个才能拿到呢?我认为要拿到驾照不是靠自动化,是靠人工智能,靠意外情况的处置,不是靠自动化车有多高。我开拖拉机也会开,拖拉机动力学比豪车动力学差多了,我们拿驾照也不是随便拿的,我们先拿C本,然后是B本,然后拿I本,因为经验是积累的,如果路上没有自学习能力,不叫做智能车,就是顶多叫自动化的汽车,我们看看IG多难,就是讲的这种情况,是汽车人工常常遇到偶发的,常常是大概率,偶发是小概率,你碰到一次是必然,什么情况呢?大雾天、大雨天、大雪天,狭小道路、崎岖道路、傍山险路、积水、涉水、冰雪等等。第一是天气条件,第二是道路条件,第三是人文条件,能处理这样的事情才叫做人,如果无人驾驶处理不了,不能够拿到驾照。有经验的驾驶员能够灵活处置,自动驾驶如何处理。

我举一个例子听,我在山上开车往下开,对面来一个大车,我是一个小车,驾驶员举手,你走一步,我走一步,无人驾驶也碰到这个情况,你走一步,我走一步,这里有学习和商量的过程,这个都不会还说无人驾驶,这是常常遇到的现象,或者就是说城乡接合部,我有一个最大的教训,我在那次无人驾驶差点牺牲,因为一个三轮车装一个梯子,我看不到几个点,我一个急刹车差点就完蛋了,就不会这么神奇在这讲了。有一个三轮车拿梯子穿过来这种情况还会遇到的。所以各位不要研究特技的动作,先把这个解决了。如果一旦设置窗口条件,就是地理栅栏、气候栅栏、以及人文道路的栅栏这个更危险。L3是解决车的问题还是解决人的问题,如果解决车就把车做的越来越好,我认为解决人的问题,把驾驶员认知用机器人替代是有记忆决策和行为的能力认知主体,有技巧有个性。

所以我有一点感叹,汽车是从马车演变而来,作为动力工具,有时候不如马车,老马识途。自动驾驶过程中,驾驶员与环境周边车辆的交互认知哪里去了,驾驶员的经验和临场处置能力由谁来替代?

咱就讲超车换道,这是驾驶员当中最简单的事情,白色车是一个无人驾驶,红色是有人的,一看3号车挡住路,生成的超车并路的动机,一看那个路权比较大,我把方向盘转一转,这个时候小心了,本身后面的车离的很近,后面的红车比较霸道,踩了一下油门,这时候怎么办,如果比较礼貌刹车就过去了。

第二种情况,超车过程中由于1号车加速,中途放弃换道,原来的一次规划做了二次规划回来了,换了半天还是在后面,所以我就问你一个问题,超车换道这么一个小事情,有多少种不确定的情况。就连超车换道都有不确定,你就能放在自动驾驶状态了,于是我们得到一个重要的结论。自动驾驶好在专注不会疲劳,自动驾驶难在拟人不仅在车。

我跟特斯拉亚洲总裁说了这个话,不要总说自动驾驶,为什么没有用自主驾驶这个词,并不是忽视了,因为他搞自动化,他喜欢自动。我们就作为人,我们认为驾驶员经验丰富,一边开车一边听音乐。人类第一杀手出在驾驶员,所以你要针对这个事情把重点放在人上。现在的汽车发动机一百万公里,怎么不把注意力放在人上。我们的记忆认知、计算认知、交互认知。应该不同于雷达传感器,我在利用汽车产业链里面找到我的位置。我回去跟你们一条战线上,我给你提供产品,那个叫做驾驶脑。所有的哪个最靠近,肯定是驾驶脑。

驾驶脑自主应对驾驶过程中常常遇到偶发的各种各样的不确定性,这个才是人工智能的看法。这个盒子利用微电子技术,我们1.0版本已经完成了,我们提出来一大一小两高两低,大接口小尺寸,可利用微电子技术,最后把能力发挥起来就行了。如果用了特定场景雷达就可以少一点,要是熙熙攘攘的老百姓的生活区就要高一点,接口要大,功耗要低、性能要高,最难的是低成本。我们一大一小可以变成量的指标,请整车厂。

我们比任何时候更需要研究驾驶员,学习驾驶员,分析驾驶员行为大数据、构建驾驶员的智能代理。我们看了那么多美国、欧盟的,我们是中国人,我们要抱团取暖,中国有不同的声音,能不能抱团取暖在世界大创新过程当中有一席之地,L3、L4也不是我们国家的标准。

我们把周边感知分几个颜色,红颜色代表雷达,蓝色代表摄像头,黄色代表传感器。你不给了车辆就控制不好了,左边的太阳大,右面的太阳小说明车装偏了,要不然怎么控制的好,这三个传感器还不够,四个颜色的传感器构成一百多个传感器,现在Google做的是感知生物学,我们做的是认知生物学。驾驶态势图是认知的,我头脑里做路径规划,我正在准备一个报告,对于SLAM的理解,如果不能做到对于地图的理解肯定就是门外汉。

我是一个二维的,感知是二维的,我把三维变成二维的,一下子大数据缩水很多。我控制车就是控制线控或者数控的汽车,这样再认知再执行,所以我做的是驾驶脑,构成一个感觉记忆和不同记忆里面的相互的定位。把你的驾驶经验融合在小脑里面,我们把技巧接口,我们就完成感知认知和行动,再感知再认知再行动。以后不要忽悠一般的概念,每一个人拿到这样的就是水平,不然我们市场就没有了。这就是我们的驾驶网,这就是于凯书记到办公室看到,四个TX1,不然成了外部科研所。

驾驶脑的关键是驾驶认知的形式化,是将感知大数据的缩水,并迁移认知系列。我们创新是拿驾照,我们拿到一个底线,不是说水平多高,而是人到了车厂理论知识,你给不给我考驾照,所以交通部门的同志支持我们将来怎么发驾照,小范围考几个动作现在电子考也很厉害,驾校的老师根本不出来就知道,最后就是上路考,然后规定一个道路不扣分就必须发驾照。我不仅能学习,还能提升技能,所以地图替代不了。地图叫做什么地图,精度多少、纬度多少、高度多少,我开车时候不是用这个技术,而且我是个性化驾驶,我开的车,这个车的技巧不好,你可以买一个雷锋驾驶员,因为雷锋技术是最好的。将来要是买一百万还是五十万还是二十万,那个人开的更好,这个多好。

所以自动驾驶替代不了智能驾驶,只能在专用道上开,不像现在讲的无人驾驶。经验驾驶员的标杆驾驶员。把人在回路中的自主驾驶让车场去模拟是难以承受之中,把机器驾驶脑的研发让车厂去做,是难以承受之重。

传统汽车仅仅是驾驶员手、脚和力量的延伸,控制车辆行为的是人,在我们看来,方向盘是一个非常好的界面,让我们成为力量延伸器。线控汽车装备了传感器之后,用驾驶脑替代驾驶员认知,并获得驾驶指纹的驾驶技巧,让机器彻底自己,这应该是人工智能时代最有意义的问题之一。

不同的驾驶脑认知水平可以由差异,驾驶脑有个性,有在线学习能力,还能够和乘员聊天,我们坐车的时候,因为社会有管理的,知道公交车数据是有水平的,我们从来不关心那个驾驶员的技巧,关键是到公主坟下车能不能停了,我一上车就不知道怎么办了,那个怎么行,所以这就是乘客不愿意坐无人飞机的情况,一旦遇到紧急情况下不来我不干。每一个汽车都是一个,不但可以下载活地图,你是什么样的车底盘,什么动力学,需要什么样的技巧这个多厉害,刚才可以说是第二条道路。

非结构化道路、不确定边界、自主交互、数据交换不是自主定义的汽车。说了一个题目,人类发明了自动驾驶之后,有人驾驶和无人驾驶混合驾驶时间至少需要75年,我这辈子是看不到了。所以大数据开车不要把全球所有的道路都压在一辆车型上,北京一路公共汽车在长安街上都不用拐弯,你何必叫它拐弯,不拐弯就可以。不必把人类所有驾驶员的认知都浓缩在一个特定驾驶脑上,这样我们就有管控空间了。园区观光、厂区通勤、社区巡逻、城际高速最后一公里。定点物流、校车、市区定点接驳、快速公交。

这些场景下,自驾车能否期待驾驶员掌控,取决于能否处置特定场景下的以外情况,能否发出求助信息要求人工干预,或者在迫不得已的时候做出最小损失的决策。自动驾驶实在不行打一个电话人就把你拖走了。

无人泊车是绕不过去,当做最后一公里来做,这才是接地气的路线。汽车成为大数据的源泉,移动社会的传感器,驾驶脑有学习和自学习的能力。我已经在北京注册两个商标,一个是驾驶脑,一个是驾驶超脑。一旦量产自驾车上路,占比越来越大,驾驶脑就成为汽车必配。加之智能网联崛起,驾驶数据智能越来越崛起,L3多了,L4也就多了,因此人们对于L3、L4、L5不那么介意了。

人工智能以润物无声的柔软,改变着整个世界,谢谢大家!

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