显团圆蟹蟹日 ｌＮＴＥＬＬＩＧＥＮＴ ＮＥＴｗＯＲＫ 智能网联 汽车若要实现真正意义上的自动驾驶，人工智能必不可少。大陆集团在２Ｏ１８ ＣＥＳ Ａｓｉａ￣Ｉ－推出了运用人工智 能技术的第五代摄像头和计算机视觉平台，对可能发生的道路状况进行预测判断推进自动驾驶的实现。 ，，在围绕自动驾驶而展开的各项研发中，包括擂 象头、雷达在内的各类传感技术是热点。如果把Ｅ 功驾驶的整个过程分成感知、判断、执行三部分 舌，那么通过传感技术而获得的对周围环境的感矢【 深度学习提高环境感知 在２０ １ ８年６月举办１￣９２Ｃ 指力，是实现自动驾驶的第一步。只有当车辆精确 甫捉并分析道路环境状况后，才能做出正确的驾驯 Ｅ０断并及时执行驾驶操控。 从目前的传感技术研发来看，无论是激光霍 ，陆集团推出了第五代摄像 代摄像头技术上加入深度孝 的环境感知、驾驶路径规划 ５００１￣，９深度学习方法也县有 还是多功能摄像头，其焦点还在于如何准确 ；０物体。下一步，车辆若要做到像人类一样具有慝 能力，除了直观地识别道路状况外，还要对可 生的各类交通行为进行预测。这时，就需要人＿１ 地探测到交叉车流中的物体。该摄像头还能够与基于 云端的环境数据互连，以便定位车辆和执行具有前瞻 性的驾驶操作。 此外，大陆集团在本届ＣＥＳ展上还展示了一款 生活 Ｍａｋｉ 运用人工智能（Ａ Ｊ）、神经网络和机器学习技术来改 善先进传感器技术的计算机视觉平台。借助人工智能 技术，系统可以对包括车辆和行人在内的复杂交通状 况进行预测。举例来说，传统的基于规则算法的自动 驾驶系统，只有当行人出现在车道上时，才能判断行 大陆集团底盘与安全事业部系统与技术部高级副总裁Ｒａｌｐｈ＋Ｌａｕｘｍａｎｎ 人是否对行车安全产生危险，并做出应急反应。而人 工智能算法可以提前探测到行人的意图，就像是一位 经验丰富的老司机，能本能地意识到潜在的危险情 头和雷达的各类数据进行融合、交叉验证，然后汇 况，并提前做好应对准备。这套人工智能系统的关键 集到ＥＣＵ，获得环境模型。其中，环境模型是否高 在于，系统具有学习能力。首先系统从雷达和摄像头 效，取决于ＥＣＵ的计算能力，而数据质量的好坏则 信号中获取真实驾驶情况下的环境信息，然后软件对 取决于传感器。因此，带有深度学习能力的传感技 这些数据进行分析，得出各种执行策略，供系统学习 并使用。 术对自动驾驶技术研发尤为重要。 基于这种具有深度学习能力的人工智能系统， 大陆集团底盘与安全事业部系统与技术部高级 大陆集团正在进行各种提高自动驾驶判断力的研 副总裁Ｒａｌｐｈ Ｌａｕｘｍａｎｎ表示，人工智能技术将赋予 究。例如，通过使用抽象蓝图来检测行人。为实现 摄像头更多功能。未来，摄像头技术不仅可以通过行 这一功能，首先要将摄像头图像中的数千个像素组 人的身高及骨骼来辨别成人或儿童，还能区分更多细 合起来，并建立参数化系统，然后允许系统搜索用 节，如对行人所携带的行李进行分类，判断其是成人 于解决问题的各种参数组合。 背包还是儿童书包。所有这些细节的辨识，其目的是 发生。 正是预见到人工智能技术的重要性，大陆集团 协调人工智能研究活动的中央预研部门，２０１ ８年在 匈牙利布达佩斯开设了深度机器学习研发中心，并 １ ５年成立了负责 帮助车辆更好地识别实际交通情况，避免危险状况的 几年前开始在该领域进行投入：２０ 人工智能改善驾驶安全性 其技术演进的过程中，安全问题是不可回避的话题， 为，如果要提高道路安全『生，可以从两个层面考虑。 首先从技术层面来看，环境模型必须足够全面且丰 与ＮＶＩＤＩＡ、百度以及多家大学及研究机构建立了合 自动驾驶的终极目标是实现零事故愿景，但是在 作关系。不久前，大陆集团与德国人工智能研究中 心（ＤＦＫＩ）建立合作关系，双方将联合开发ＤＦＫＩ 包括数据分析和软件开发方法。 预计￣：Ｊｌ２０１ ８年底，大陆集团全球约有４００名 也一直为行业所关注。对此，Ｒａｌｐｈ Ｌａｕｘｍａｎｎ认 生态系统，运用ＡＩ技术进行研究并解决具体问题， 富，所有的道路信息要进行捕捉并融合，这样才能使 工程师进行人工智能研发，该技术团队也将与大陆 得车辆更好地进行反应，并做出正确的驾驶操作。如 集团全球工程师一起，致力于各种自动驾驶技术的 果车辆能够预见各类紧急情况，那么道路交通必将越 研究。据悉，在大陆集团内部设有自动驾驶研发 来越安全。此外，从应用层面来看，当道路上具有自 平台，会捕捉不同国家及地区的需求，包括驾驶 动驾驶功能的车辆越来越多时，整个道路状况将得到 习惯、地图应用等，推出集成化解决方案。Ｒａｌｐｈ 改善，当然这也有待相关法律法规的进一步完善。 Ｌａｕｘｍａｎｎ强调，为加速研发进程，大陆集团未来 就技术层面来说，提高自动驾驶安全性的关键 也将更多整合内部技术资源，并积极拓展各类外部 在于准确获取环境信息。为此，系统必须对来自摄像 合作机会。口