前兩天看到網上有人爆料加了多個主動安全系統的本田皓影直接撞電線杆上了。當然，這有駕駛員粗心大意的原因，可之前宣傳的時候，說皓影比CRV多了很多主動安全配置，例如車道偏離保持，車道偏離預警，主動剎車系統，道路標示識別，自適應遠近光燈以及ACC自適應巡航，還有鎖車後視鏡自動摺疊等等。可是撞樹的時候，主動剎車系統並沒有啟動，汽車直接撞電線杆上了。
所以我在想，現在很多車廠都宣傳L3、L4、L5自動駕駛系統，會不會也更這個主動安全系統一樣，出問題的機率更不低。因此，AI在自動駕駛中的作用是不是個偽命題，會出問題的場景還是會出問題呢？
回覆列表
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1 # 木魚先生
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2 # 農言車語
首先提的問題不太對，AI顧名思義是人工智慧，也就是高科技代替人來做一些動作，自動駕駛就是利用AI技術來做汽車的大腦，讓機械的汽車更具人性化，用智慧指令來代替人工操作，AI技術只能讓自動駕駛如虎添翼。
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3 # AI學習社
自動駕駛是趨勢，是必然成果
現在研發階段出現問題，實屬正常
目前技術難關需要攻克
材料需要攻克，網路需要攻克
很多問題還在研發過程中
現階段的自動駕駛
其實是相對笨重的
無非是多了很多探測頭
然後組合傳輸資料給控制大腦
和人一樣 走路的時候，左側前面有人，都是提前反射給大腦
大腦採取決策是停下等，還是變道
人事透過器官和神經
那麼自動駕駛就只能靠設定在車周圍的探測器了
現在相對更好的是與路上提前安裝好的裝置做資訊收集
然後和探測器共同傳輸資料給控制大腦，進行結果指令
這種裝置有點類似現在人性橫道的紅外提醒裝置
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4 # 智慧生活一點通
無人駕駛不能說是偽命題。在未來極有可能無人駕駛會成為主流趨勢，過程雖然有些漫長，但確實是可以實現的，並且也有了不少案例，只是系統不夠完善，這幾乎是所有產品智慧化過程中都會出現的問題，需要不斷實踐、發現問題、解決問題最終形成一個完整的智慧化系統。
高工智慧汽車 2年前 A+
在智慧駕駛中，汽車需要透過在感知、規劃、決策、控制方面的努力，讓機器具備“智力”。人們通常願意把這一個過程，稱之為人工智慧。而事實上，所謂的智慧只是一個結果，想要讓機械具備智慧，過程當中需要無數人力勞動的堆砌。
資料標註就是這樣一個工作，它存在的意義便是讓機器理解、認識世界。通常的資料標註，一般有語音、文字、影象等型別，工作人員需要更具行業的標準或者客戶要求，對相應的資料進行分類、畫框、註釋、標記等等，然後將結果資料反饋給客戶。客戶依此來訓練機器對上述特徵的認識，C端使用者所體驗到的智慧語音互動、視覺影象識別等都因此而來。
資料標註是一個重人工的工作，需要大量人員做簡單重複的工作，成本高昂，業內也在尋求一種自動化的方式。業內人士告訴《高工智慧汽車》，自動化資料標註在目前的行業內還屬於一個”遙遠的夢”，在可預見的時期內，資料標註還將以人為主。
資料標註分類
資料標註的物件通常有影象、語音、文字、影片、雷達等。影象類主要針對視覺識別類公司，所要標註的影象內容包括人像、建築物、植物、道路、交通標誌、車輛等，每項內容下面，又會根據不同的特徵進行不同標籤的標註。
以應用最廣的人像為例，標註公司可能需要對目標的性別、年齡、膚色、著裝、表情、髮型、姿態做出標誌，方式會是畫框、打標籤等。
語音標註也是常見的一種，公司會將音訊的文字對照寫出，同時也可能會將語句中的主謂賓標出，方便機器學習。
隨著鐳射雷達在自動駕駛中頻繁的應用，雷達對障礙物掃描識別的需求也愈加頻繁，而如何讓鐳射雷達掃描到的物體透過更直觀的形式顯示給使用者，也成了要完成的工作。
資料標註公司會將鐳射雷達掃描出的物體大概，進行更精細的物體輪廓勾勒，同時也會對相應障礙物進行標識，包括但不限於名稱、類別，以及透過不同顏色進行展示。透過這種深度處理後，鐳射雷達也就間接具備了識別障礙物的能力。
無論影象、語音還是雷達資料的標註，通常資料標註公司會有一套自己的標準，對資料進行分類，而目標客戶也會有自己的標註。
業內人士表示，一般而言，客戶會有自己的需求，公司依規而行。目前在國內，阿里巴巴、騰訊、百度等大型網際網路公司，擁有海量的資料標註需求，單個訂單量都是以億元為單位。如此大的訂單，基本都是分包給不同的資料標註公司進行處理，國內外還沒有一家公司能夠處理這樣大的訂單。
另外還有自動駕駛公司，以及視覺影象處理的公司，也有著資料標註的強烈的需求，他們需要用標註後的資料來訓練人工智慧，而人工智慧的日趨成熟，是永無止境的。