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对谈清华大学邓志东:初创企业自动驾驶落地首选低速场景,巨头则应瞄准国外打 | CCF-GAIR 2018

来源:思诚科技    更新时间:2018-5-22

 去年 CCF-GAIR 大会,清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东受邀在智能驾驶分论坛上进行了演讲,当时很多人慕名而来。“一年香、三年醇”,走到第三年的 CCF-GAIR 大会,将于 6 月 29 日至 7 月 1 日再度降临深圳。今年,邓志东将作为 CCF-GAIR 2018智能驾驶分论坛(将在 7 月 1 日举办)的主席参与这场横跨学术界、产业界及投资界三大领域的人工智能与机器人盛会

作为学术界的专业人士,邓志东一直在关注着智能驾驶产业的发展,同时也在从事着智能驾驶前沿技术的研究,所以,他也积累了很多的发现以及观点。雷锋网新智驾则通过这次访谈,将这些发现和观点传递给业界以及所有感兴趣的人士。

邓志东从 Uber 自动驾驶致死事故中看到了行业对于安全性的重视;也看到了自动驾驶多方面的技术有了跃进式的发展,包括车规级传感器以及计算单元性能的不断提升;同时,也目睹了中国出台相关自动驾驶法规、政策,越来越多的自动驾驶汽车跑上公共道路。

对于国内掀起的自动驾驶车辆公开路测潮,他表达了他的担忧,因为一次偶然的致命事故有可能阻碍甚至葬送自动驾驶产业的发展。所以,他更保守地认为,可以先建设自动驾驶小镇或者是自动驾驶专用车道,在保证社会安全的前提下,先在这些场景中进行测试。

不过,他也非常强调数据的重要性,无论是采集还是后续的处理。他认为,自动驾驶要在开放环境中应用,需要不断地积累大数据,需要有定力去做大数据本身。采集数据相对比较容易,但收集数据之后,你要对数据进行清洗、要做标签,还要做质量审核,这个其实很难,需要投入很大的精力进去。

邓志东透露,其团队正在和国内某互联网巨头进行合作,在怎么采集数据、怎么清洗数据、怎样做标签,以及进行数据质量控制方面,进行自动驾驶大数据生产标准的制定。

在自动驾驶落地方面,邓志东认为,初创企业是完全可以去做低速车这种商业模式的,但巨头型企业,像 BAT 等应该瞄准国外打,去对标国外的量产型的 L4 级别的自动驾驶汽车,探索完全开放道路上的商业落地。而且,自动驾驶企业要特别重视与主机厂的结合,朝着量产走,才是正确的方向。

而他个人作为学术研究者,也一直在深入研究人工智能及其在自动驾驶中的应用,在环境感知、自主导航、决策学习等领域进行积累。

CFF-清华大学邓志东

 *清华大学计算机系教授、博士生导师邓志东,CCF-GAIR 2018 智能驾驶论坛主席

邓志东:其实技术图谱早就清晰了,在高精地图、车联网、智能交通系统、智慧城市支撑下更多地去关注人工智能技术的落地,包括在环境感知、自主导航、运动规划、自主决策和智能控制上面都可以全方位地应用。

这些说起来很简单,但目前我们还是很难看到真正落地的人工智能技术。针对人工智能,如果说前年是人工智能产业的唤醒年,去年是准备年,那么今年应该就是落地年。

人工智能迟迟落不了地,究竟是什么原因呢?我个人认为,目前的深度学习算法需要大数据的支撑,技术落地需要专注于大数据,在大数据上面,在我看来至少要花 80% 以上的时间、精力以及资金的投入,去做好带标签的、高质量的大数据。

理论上因为现在的算法依赖于完备的大数据,开放环境里面是没有完备大数据的,因为数据永远没有到头的时候。但是,自动驾驶就是在开放环境中应用的,所以就需要不断地积累大数据,需要有定力去做大数据本身。采集数据相对比较容易,但收集数据之后,你要对数据进行清洗、要做标签,还要做质量审核,这个其实很难,难在需要投入很大的耐力进去。

举个例子,比如交通信号灯的检测与识别,若使用人工智能的方法,每天就需要标注很多的数据,数据利用之后性能会提高一点,也可以处理更复杂的场景。如此不断地标注与学习,最后你会发现数据对深度学习算法是如此的重要。

当然,另一方面还需要在算法上进行原始性创新,通过知识推理增强它的理解能力或泛化能力。

总之,今年的大会特别注重对自动驾驶产业发展起重要推动作用的全要素的资源整合,同时更加关注产业落地实践,这些和去年的视野是有所不同的。

CCF-GAIR 2018智能驾驶专场“聚焦智能驾驶,对话顶级智囊”,人工智能如何改变城市交通与物流网路?智能驾驶技术将如何定义未来的汽车?自动驾驶将从哪些地方最先落地?我们将呈现产学研三界对人工智能、智能驾驶技术的思考与实践。

本专场邀请了清华大学邓志东教授担任主席,中国科学院自动化研究所复杂系统管理与控制国家重点实验室主任、中国自动化学会副理事长兼秘书长、青岛智能产业技术研究院院长王飞跃将出席智能驾驶专场并作大会报告。更多详细议程与重磅嘉宾,请关注雷锋网新智驾后续更新。


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