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出处 : digitimes 发布时间 : 2019/11/08 关键词: AI 人工智能 阅读 : 8

摘要:近年发展自驾车以及相关技术,变成全球科技产业谈论的一大话题,也实际可见愈来愈多不论新创企业或传统汽车制造商等,纷纷投入自有或结盟自驾车技术开发行列。

近年发展自驾车以及相关技术,变成全球科技产业谈论的一大话题,也实际可见愈来愈多不论新创企业或传统汽车制造商等,纷纷投入自有或结盟自驾车技术开发行列。虽然这波自驾车技术开发浪潮被视为是全球公共运输领域继Uber这类行动叫车平台崛起带来新变革后的下一波潜在变革,但发展至今可以确定的是,这个自驾车变革应该不会那么快到来。


目前如Alphabet旗下子公司Waymo、或当前全球电动车领导厂商Tesla,均正在大举投资发展自有自驾车技术,包含人工智能(AI)算法软件与芯片处理器等硬件装置等。如Waymo自2017年以来开始投入自有自驾车上路测试,甚至推出全球首个自驾车商用载客服务,尽管服务仍在有限范围内,但已经是相当大的突破。



Tesla则是软件、硬件全方位积极投入研发,Tesla执行长Elon Musk甚至夸下海口称2020年就要推出以Tesla车主电动车为主的无人出租车服务。


包括Waymo、Tesla、美国通用汽车(GM)旗下Cruise AV、中国百度(Baidu)等众家业者,近年都投入自有自驾车技术公共道路测试,藉此过程不断搜集各种实际道路驾驶的行车资料,以能让主导自驾车判读行车资料以及进行行车决策的人工智能(AI)系统进行演算判断,目标则是未来朝完全自驾时代迈进。


但实际上AI在汽车或自驾车领域的应用,绝对不是只有在自驾资料判读与行车决策方面而已,未来可应用范围与潜力相当大。


上路测试更普遍 自驾车等级标准重订


对自驾车技术来说,国际汽车工程师协会(SAE International;SAE)向其客户发布更新既有「J3016」自驾等级标准的全新「J3018」标准,称新标准更能反映当前以及未来全球自驾技术道路安全测试效益的需要。


毕竟如Uber执行长Robbie Miller所言,汽车制造商与科技业者的道路测试自驾车,在公共道路的测试行驶里程已过多。对此业界认为有新标准推出的必要。


因此,J3018新标准也是SAE为反应当前全球自驾车实际道路测试因应的各项课题,所进行4年来的首次修正,适用于Level 3、Level 4以及Level 5自驾原型样式车型。更新的内容包括管理安全驾驶工作负载的指导、有关陪同测试人类驾驶连续工时上限的建议,以及寻找最佳测试变项以维持人类驾驶注意力等,这也反映业界对2018年初Uber发生全球自驾车道路测试首宗致命憾事后的重视。


修正过后的新标准同样分为5个等级,首先是驾驶辅助自动化(Automation for driver assistance),为最初阶的汽车自驾化等级,是由系统辅助人类驾驶,但不会接管车辆驾驶权,例如现行的停车传感器这类配备。


Level 2是部分自动驾驶(Partially automated driving)。此阶段自驾系统会接管部分行驶控制权,但人类驾驶仍然掌握车辆行驶主导权。


Level 3为高度自动驾驶(Highly automated driving)。这个等级允许人类驾驶能够让自驾系统掌控车辆行驶更长的时间,例如高速公路行驶由自驾系统完成。


Level 4为全自动驾驶(Fully automated driving)。在此阶段自驾系统能够在没有人类驾驶介入下,负责车辆行驶任务,但仍需要有人类驾驶待在驾驶座监督行驶。


Level 5为完全自动驾驶(Completely automated car)。此阶段自驾系统能够在完全不需要人类驾驶监督下,完全自行驾驶车辆从一个地点移动到另一个地点。


真正的自动驾驶,是指AI自驾系统能够完全自行驾驶汽车,且在驾驶过程中完全无需任何人类的介入。该自驾车中也搭载雷达、光达(LiDAR)、摄影机、超音波等各式感测装置,以及其他各式先进电子装置。


AI导入自驾车 应用范围相当广


目前业界已可见搭载驾驶辅助系统、以及可进行部分自动驾驶的技术导入商用量产汽车中,其余等级仍还在厂商测试阶段。至于在自驾车技术发展上,AI则扮演不可或缺的关键要角,主要应用在协助车辆公共道路行车导航以及处理复杂交通状况上。藉由结合摄影机、光达(LiDAR)以及雷达(Radar)传感器等物联网(IoT)传感器以及AI软件,理论上更有助于确保正确且安全的行车情况。


AI在自驾车发展上所扮演的角色,可从所能提供的行车安全性、云端服务、政府与保险业者所需取得车辆数据,以及人类驾驶监测与行车用户行为等方面进行分析,在这几个领域,都存在AI技术未来能够为自驾车带来更多变革的庞大潜力。


在增进自驾车行车安全方面,在AI达到可完全无需人类驾驶监督就能完全所有行驶任务的水平之前,主要被运用在作为人类驾驶行车时的共同驾驶角色,以渐进增进人类驾驶、乘客、政府以及自驾车相关自造商对AI自驾技术的信心。


藉由分析自驾车所搭载各式传感器搜集的所有行车资料,AI技术在人类驾驶较容易出现行车失误的状况下能够派上用场,进而增进行车安全性,这些行车情境包含对车辆进行紧急控制、交通警示(Cross Traffic)侦测、与交通讯号同步、紧急煞车、主动式盲点侦测等功能。这些功能有助人类驾驶将注意力集中在开车这个任务上。


不过,要能自动驾驶所需的处理效能是相当庞大的,且在无法掌控行车外环境任何的不受控变化下,自驾AI系统就有接受大量真实行车资料不断提供学习的必要性。目前也有不少业者正投入这项自驾AI学习任务,Waymo与Tesla则是当前业界相对技术与进度领先的业者。


以Waymo的技术为例,该公司将传感器、全球卫星定位系统(GPS)、雷达、光达、摄影机以及云端服务搜集或储存的实时资料,供自有AI算法学习与处理,进而生成用于操驾车辆的控制讯号。


AI也能用于准确评估车况。从日常行车搜集而来的资料,运算处理后可用于进行预测性维护(Predictive maintenance)以及预见性维护(Prescriptive maintenance),藉此有助车主找到更具成本效益且满足其特殊需求的汽车保修计划,且可真切反映车辆当前的车况。


行车难免存在各式行车风险,从汽车保险的观点看,AI也具备许多功能,如AI可协助保险公司进行人类驾驶的风险评估,可以更准确的评估驾驶的行为,依据风险状况的不同可相应调整保险成本。


车辆搜集的资料,也能运用在发生行车事故后更有效率处理索赔上。如有业者E.G. Art Financial推出以AI技术为基础的影音应用程序(App)「Dingsunbao 2.0」,透过智能型手机相机镜头扫描车辆事故的受损区块来评估事故损失。


AI在自驾车领域应用范围不限于提升安全性,也能用在监测人类驾驶和乘客在车内的行为,以及车载资通讯娱乐方面,如提供行车路途中的客制化娱乐服务,并可经过一段时间搜集驾驶及乘客行为后,基于这些资料进行预测及使用者偏好设定,例如针对不同驾驶个人用车习惯,调整座椅位置、后视镜、冷气强度以及所播放的歌曲等。


例如南韩现代汽车集团(Hyundai Motor Group)日前宣布,开发全球首款以机器学习(ML)为基础的智慧巡航控制(Smart Cruise Control;SCC-ML)技术,能够整合驾驶的使用习惯到自驾行为上,为驾驶创造客制化体验。SCC-ML技术主要整合AI至先进驾驶辅助系统(ADAS)功能中,目标大幅提升半自驾功能实用性,预计未来将整合至现代汽车集团新车中。


当前全球科技产业仍在持续演进,AI技术同样持续日新月异,虽然这几年看见了行动产业对全球汽车产业带来的变革,如Uber这类行动叫车应用的兴起,以及为共享移动运输革命开创了好的开始,但AI带动全球自驾车技术的变革预计仍还会有很长一段路要走,仍须屏息以待业界各家业者技术的持续进化,等到商用化时机成熟,就会是创造新一波变革的开始。

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