5月27日，備受關(guān)注的圍棋“人機(jī)大戰(zhàn)2.0”正式落下帷幕，最終柯潔以0:3負(fù)于人工智能AlphaGo，結(jié)局頗令人意外，卻又在很多人的意料之中——因?yàn)槿斯ぶ悄馨l(fā)展太快了。相比于2016年韓國(guó)棋手李世石挑戰(zhàn)的AlphaGo 1.0版本，今年柯潔的挑戰(zhàn)對(duì)象升級(jí)到了2.0，新的程序一改最初大量學(xué)習(xí)人類(lèi)棋譜來(lái)提高棋藝的做法，而是可以自學(xué)并尋找規(guī)律，包括發(fā)掘出一些在人類(lèi)對(duì)戰(zhàn)中根本不可能使用的招數(shù)，再加上超強(qiáng)的計(jì)算能力，才最終贏得此次比賽，成為圍棋界的“上帝”。

事實(shí)上，除了圍棋領(lǐng)域，人工智能在醫(yī)療科技、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)、自動(dòng)駕駛等行業(yè)的應(yīng)用也正越來(lái)越廣泛，越來(lái)越深入。特別是自動(dòng)駕駛，作為未來(lái)汽車(chē)行業(yè)的一大趨勢(shì)，目前很多企業(yè)都在致力于應(yīng)用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)更高級(jí)別的自動(dòng)駕駛。在此過(guò)程中，人工智能逐漸被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的關(guān)鍵所在，是推動(dòng)自動(dòng)駕駛商業(yè)化的核心。

然盡管各方造車(chē)勢(shì)力已經(jīng)意識(shí)到了人工智能對(duì)于自動(dòng)駕駛的重要性，由于核心技術(shù)不成熟、相關(guān)法律法規(guī)不完善、缺乏專(zhuān)業(yè)人才等方面的原因，在通過(guò)人工智能推動(dòng)汽車(chē)自動(dòng)化、智能化這條路上，諸多車(chē)企和科技公司遲遲沒(méi)有大的進(jìn)展，很多仍停留在前期的摸索試驗(yàn)階段，難以大規(guī)模量產(chǎn)。

缺乏核心技術(shù)

如同自動(dòng)駕駛可以分級(jí)，人工智能也有等級(jí)之分。對(duì)于應(yīng)用于自動(dòng)駕駛的人工智能技術(shù)，目前普遍的意見(jiàn)是將其分為三級(jí)：弱人工智能、強(qiáng)人工智能和超人工智能，其中弱人工智能即我們今天看到的AlphaGo、Siri、微軟小娜，更多的是充當(dāng)人類(lèi)工具的角色，專(zhuān)注于且能解決特定領(lǐng)域的問(wèn)題；強(qiáng)人工智能為可以在一些領(lǐng)域勝任人類(lèi)大部分的工作，甚至具備自我意識(shí)；超要實(shí)人工智能則是比人類(lèi)還聰明的人工智能系統(tǒng)。而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，最少要達(dá)到強(qiáng)人工智能級(jí)別，無(wú)人駕駛則需要達(dá)到超人工智能級(jí)別——不僅要理解車(chē)內(nèi)人員的意圖，還要時(shí)刻觀察周邊車(chē)輛、行人等的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，并對(duì)他們的行為做出預(yù)測(cè)，制定好應(yīng)對(duì)措施，其難度遠(yuǎn)高于圍棋對(duì)弈。從這一點(diǎn)來(lái)看，目前的技術(shù)顯然還達(dá)不到要求。

眾所周知，通過(guò)人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，相當(dāng)于“做”一個(gè)機(jī)器人代替人類(lèi)開(kāi)車(chē)，那么類(lèi)比人類(lèi)駕駛員，這個(gè)機(jī)器人也需要人類(lèi)的“眼睛”“大腦”和手腳。從這個(gè)層面來(lái)講，安裝在車(chē)上的各種傳感器，諸如攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)等就相當(dāng)于傳統(tǒng)駕駛員的“眼睛”，可以幫助自動(dòng)駕駛汽車(chē)“看”清周?chē)�環(huán)境信息，采集路況信息；高效處理芯片相當(dāng)于“大腦”，用于進(jìn)行信息處理，對(duì)信息進(jìn)行分析，以獲得下一步?jīng)Q策的依據(jù)；最后則是根據(jù)結(jié)果對(duì)車(chē)輛進(jìn)行加速、減速、轉(zhuǎn)向等控制，實(shí)現(xiàn)同人類(lèi)一樣的駕駛水準(zhǔn)，甚至超過(guò)人類(lèi)駕駛水平，提升駕駛安全性。目前來(lái)看，在這四大層面，都存在相關(guān)的技術(shù)不足。

首先，感知技術(shù)。

目前，應(yīng)用于自動(dòng)駕駛開(kāi)發(fā)的傳感器主要有攝像頭和雷達(dá)兩種，其中雷達(dá)又可分為激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)，除此之外還有剛剛嶄露頭角的生物傳感器。這些傳感器從功能上來(lái)講，各有各的長(zhǎng)處，如攝像頭分辨率高、速度快、成本低，激光雷達(dá)探測(cè)范圍廣、探測(cè)精度高，毫米波雷達(dá)識(shí)別精度高、性能穩(wěn)定。但單獨(dú)使用時(shí)它們的缺點(diǎn)也很明顯，像激光雷達(dá)在雨雪霧等極端天氣下性能較差、價(jià)格高，毫米波雷達(dá)對(duì)周邊所有障礙物無(wú)法進(jìn)行精準(zhǔn)的建模、無(wú)法感知行人，超聲波雷達(dá)抗干擾能力稍差、作用距離短……幾乎每一種都有缺陷。

在此背景下，現(xiàn)在一些企業(yè)想到了將不同種類(lèi)的傳感器進(jìn)行組合使用，如“攝像頭+毫米波雷達(dá)+超聲波傳感器”組合，或者“超聲波雷達(dá)+毫米波雷達(dá)+激光雷達(dá)+攝像頭”組合方案，效果的確比使用單一傳感器要好，但成本往往也更高，用在量產(chǎn)車(chē)上根本不現(xiàn)實(shí)。