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人工智能将成为新的标准

2017-03-25 10:39:15 浙江人 禾电子有限公司官网 已读
2017年,我们正 处于终端设备上第三次大革命的曙光中。第一次 终端设备大革命发生于20世纪90年代,当时Windows出现在个人电脑上。第二次大革命诞生于2006年,当时最酷的智能手机iPhone面世。现在,我们正 面临着终端用户体验转变的风口浪尖上,而汽车 成为无可争议的主角。这种转 变比前两次更重要,因为它 标志着理解物理世界的数字化道路。

在未来5到15年中,汽车行 业将发生翻天覆地的变化,而2017年就是 这种巨变的起点。市场研究机构Gartner预测,到2020年,上路联网汽车将达到2.5亿辆。大部分 增长将是新数据服务和新产品,而非传 统意义上汽车本身的“弯曲金属和橡胶”。咨询公司麦肯锡估计,联网汽 车数据以及随之出现的新商业模式,到2030年价值将达到1.5万亿美元。

2025年的汽 车与今天的汽车看起来截然不同。届时,汽车实际上会变成“轮子上的电脑”,可以产 生大量宝贵数据。而只有 当基础设施能够处理、分析以 及从中获取洞见时,这些数 据才会变得有意义。这也就 是为何人工智能(AI)正驱动 联网汽车未来的原因。

有许多 趋势正帮助形成汽车的未来,其中之 一就是计算技术的大规模注入,这将从 根本上改变汽车上的电子设计。除了音箱,汽车将 可以运行复杂的程序。就像iPhone已经证 明电脑可以进行语音通话那样,未来汽 车也可展现出电脑能够每天移动我们的能力。汽车还 将经历传感器革命,传感器 成本下降的同时,我们会 看到功能方面的巨大进步。为此,汽车最 终将安装数十种短程传感器,收集有 关它们环境的海量数据。

此外,对于2025年的汽车来说,连接到 云端将是核心部分。汽车将 不再是孤立的模块,在20年的生 命周期中始终保持不变。相反,它们将 能够从云端下载新的功能。所有传 感器数据将被发送到云端或使用V2V(汽车对汽车)和V2I(汽车对基础设施)点对点传送,后者将 让短程数据变得更加有用。这些数 据将被收集以形成街道层面甚至城市层面的交通全景图。就像个 人电脑和智能手机那样,云端也将成为信息、应用以 及处理的中央知识库。

然而,要想这 些趋势结出硕果,我们首 先需要在软件方面进行革命。上述所 有技术都将产生大量数据,机器学 习和人工智能将是处理数据必不可少的帮手。如今,我们已 经看到机器学习和人工智能帮助计算机能力取得大幅进步,特别是 做出决策和理解图像方面,但这些还只是个开始。

IHS Technology发布报告显示,汽车中AI系统的数量将从2015年的700万个增至2025年的1.22亿个。人工智能将成为新的标准,也将改 变人类与汽车互动的方式。一种方 式是通过信息娱乐系统和更智能化的互动。人工智 能也将支持更多功能,比如语音识别、手势识别、司机监控、虚拟选注、自然语言理解等。司机将 能够与汽车交流,后者可 基于需求做出预期回应。

人工智 能还可帮助先进司机辅助系统(ADAS)变成主流现实。这种系 统和自动汽车需要基于摄像头的机器视觉系统、基于检测单元的雷达、驾驶员 状态评估以及传感器融合发动机控制单元(ECU)等相结合才能工作。据IHS预测,深度学 习是全自动汽车的关键。它可以 帮助汽车发现和识别目标物体、预测行 动以及适应新的路况等。

实现全 自动汽车的目标依然很遥远,我们才刚刚起步。尽管2016年呈现出这种可能性,但我们 依然需要数年时间才能看到自动化水平达到4级的汽 车进入大众市场。2017年,汽车行 业将取得更多重要里程碑。我们将 建设更多收集数据的关键基础设施,并为先 进司机辅助系统创造更详细的实时地图。今天,要想实现这个目标有2种选择,但我们 将看到第三种替代方案出现。

一种选 择是打造高度仪表化汽车,它可以 拍摄静止对象的图片和记录位置。这种所谓的“毫米精度”需要精 确的车道和方向信息。但从投 入成本和时间角度来看,这个选 择是非常昂贵的,它还要 求进行持续更新,以便保 持数据始终处于最新状态。第二种 选择是打造半自动化汽车来收集数据,这要求 新一代汽车配有先进的传感器,但2017年很少 有汽车能配备这样的设施。

第三种 选择是使用全新数据,从其他 已经上路的非自动化汽车上收集数据。举例来说,在相同 的位置发现多辆汽车突然转向,这可能 意味着前方存在障碍。而注意 到车轮打滑或挡风玻璃上的雨刷器启动,可能为 我们提供精确的天气变化信息。机器学习的优势在于,所有数 据都能通知下一代汽车上的先进司机辅助系统,并为未 来汽车提供更好的模式。

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