英特爾（中國(guó)）有限公司政府與政策部技術(shù)政策總監(jiān)田忠：關(guān)于智能汽車自動(dòng)駕駛的看法
圖為英特爾（中國(guó)）有限公司政府與政策部技術(shù)政策總監(jiān)田忠發(fā)表主題演講
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在中國(guó)電動(dòng)汽車百人會(huì)論壇（2018）的“全球智能汽車峰會(huì)”主題論壇上，英特爾（中國(guó)）有限公司政府與政策部技術(shù)政策總監(jiān)田忠發(fā)表主題演講。
以下為演講實(shí)錄：
楊殿閣：非常感謝田總關(guān)于中興車載計(jì)算平臺(tái)的分享，讓我們拭目以待，看看在中興的“寒冰床”計(jì)劃下，能培養(yǎng)出多少個(gè)楊過。
下面有請(qǐng)英特爾（中國(guó)）有限公司政府與政策部技術(shù)政策總監(jiān)田忠跟大家分享英特爾公司關(guān)于智能汽車自動(dòng)駕駛的一些看法。
田忠：各位嘉賓下午好，非常感謝百人會(huì)高峰論壇，使我們有機(jī)會(huì)跟大家介紹一下英特爾對(duì)下一代自動(dòng)駕駛車輛的思考。
英特爾認(rèn)為自動(dòng)駕駛成功的兩個(gè)非常重要的因素：安全、經(jīng)濟(jì)性。
英特爾會(huì)把自動(dòng)駕駛分三個(gè)部分：
1.車輛本身各種前端技術(shù)和以車輛為主的計(jì)算平臺(tái)。
2.中間部分是網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，尤其是馬上就要到來的第五代移動(dòng)通信技術(shù)，為車聯(lián)網(wǎng)和自動(dòng)駕駛提供了非常好的技術(shù)支撐。
3.右邊會(huì)基于數(shù)據(jù)中心和云計(jì)算。
這是一個(gè)整體架構(gòu)平臺(tái)，英特爾可以在這三個(gè)方面提供技術(shù)支持。這不僅僅是技術(shù)平臺(tái)，同時(shí)也產(chǎn)生出一些新的業(yè)務(wù)和服務(wù)模式，這也是非常創(chuàng)新之處。
自從2015年開始，英特爾在人工智能和自動(dòng)駕駛方面加大了投資，投資了一系列公司，其中包括在ADAS方面業(yè)界比較領(lǐng)先的Mobileye公司。
在技術(shù)方面，如果考慮自動(dòng)駕駛車輛經(jīng)濟(jì)性的話，有三個(gè)支柱：感知、地圖（定位）、駕駛策略。
感知。車?yán)镅b了非常多的傳感器，有攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波等技術(shù)。以攝像頭為例，充分利用了計(jì)算機(jī)視覺，把路徑上的所有障礙物，包括行為、車輛、道路標(biāo)線、信號(hào)燈、建筑物進(jìn)行處理，首先識(shí)別行駛的空間，其次規(guī)劃出一個(gè)可行進(jìn)的路徑。
高精地圖。現(xiàn)在普通用的手機(jī)軟件導(dǎo)航地圖誤差在米級(jí)，如果要達(dá)到自動(dòng)駕駛應(yīng)用的話，至少要達(dá)到厘米級(jí)的精度。（動(dòng)圖）根據(jù)車輛車載的攝像頭可以實(shí)時(shí)識(shí)別出道路的分界線和旁邊非常簡(jiǎn)單的道路標(biāo)線、標(biāo)志及信號(hào)燈，右邊是Google earth地圖，做了非常精確的匹配。
英特爾旗Mobileye公司推出一個(gè)新的技術(shù)，這個(gè)技術(shù)解決高精地圖更新比較復(fù)雜、比較費(fèi)時(shí)費(fèi)力，因?yàn)楦呔貓D的采集是靠采集車，把定位信息輸入到高精地圖里，但如果路面發(fā)生了變化，比如重修路面或交通標(biāo)志進(jìn)行一些變化的話，要更新沒有別的辦法，只能靠采集車重新跑一遍，這是非常頭疼的問題。可以用眾包方式，利用已經(jīng)裝載在汽車前端的攝像頭和其他傳感器，獲取實(shí)時(shí)路面信息的變化，把這些變化傳到云端，可以把這些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新到電子地圖，這樣所有其他車輛都可以獲得更新的地圖。這是一個(gè)非常經(jīng)濟(jì)、有效的高精地圖更新的方式。
駕駛策略。
（動(dòng)圖）巴黎街頭拍攝場(chǎng)景，其他國(guó)家大城市里面都有機(jī)動(dòng)車、摩托車和行人混行的狀況，其中相當(dāng)一段時(shí)間里也會(huì)出現(xiàn)自動(dòng)駕駛的車輛和人駕駛車輛共存的情況。在這個(gè)環(huán)境下，如何定義駕駛的策略，在后面會(huì)舉兩個(gè)例子。
例1，雙Y路口，規(guī)則是紅色車輛會(huì)從右邊出去，白色車輛會(huì)從左邊出去，在入口時(shí)是隨機(jī)放置的。這是比較典型的交通車輛匯集的情況。問題在于假如左行的話，很多車在左邊快行線里保持相對(duì)高的速度，往右并線才會(huì)出來，對(duì)別的車產(chǎn)生干擾，同樣左邊也是，這種情況下大概用了十萬(wàn)次模擬，最后達(dá)到99.95%的精確度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于人類駕駛的情況。
例2，環(huán)島例子。左邊圖里用人工智能做機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，并沒有辦法發(fā)現(xiàn)綠色車輛和藍(lán)色車輛行為特征，剛開始進(jìn)環(huán)島時(shí)經(jīng)常和其他車輛進(jìn)行碰撞。經(jīng)過多次運(yùn)算和迭代以后，會(huì)發(fā)現(xiàn)一些特征，即藍(lán)色車駕駛員比較激進(jìn)，不會(huì)讓它，綠色車會(huì)讓它，所以會(huì)在綠色車的前面進(jìn)入環(huán)島。
安全。
Mobileye公司創(chuàng)始人、英特爾市場(chǎng)部總經(jīng)理、以色列希伯來大學(xué)教授阿姆農(nóng)·沙舒瓦，他在2017年年底，在業(yè)界發(fā)表了一篇論文，提到“責(zé)任敏感的安全”。要想達(dá)到安全，不可或缺的路徑是靠測(cè)試，即通過業(yè)界的分析，要想實(shí)現(xiàn)完全的安全性或公眾信任，測(cè)試的時(shí)間要超過上億個(gè)小時(shí)，測(cè)試的公里數(shù)或英里數(shù)要上億，如果進(jìn)行上億小時(shí)、上億英里測(cè)試，會(huì)使自動(dòng)駕駛真正被商業(yè)化的時(shí)間點(diǎn)大大推后。
他提出一個(gè)思路，做一個(gè)假設(shè)，如果道路上所有參與者、所有駕駛員都是遵紀(jì)守法的駕駛員，沒有酒駕、醉駕、不闖紅燈、不超速、禮讓行人、不隨便變道等，交通事故率會(huì)極大下降。因?yàn)樽詣?dòng)駕駛車輛行為準(zhǔn)則可以通過工程師的編程進(jìn)行定義。同時(shí)把美國(guó)高速公路交通安全管理局所做的接近50萬(wàn)個(gè)事故案例和場(chǎng)景都一一作出了一些數(shù)學(xué)描述。
如，經(jīng)常碰到的情況是行人橫穿馬路，車輛與行人發(fā)生碰撞，最簡(jiǎn)單的情況下，行人以勻速方式橫穿馬路，車輛離他有一個(gè)距離，可以通過傳感來看到距離和車速，包括可以預(yù)測(cè)他通過馬路的時(shí)間來避免進(jìn)行碰撞。其他還有一些復(fù)雜因素，行人可能因?yàn)榭只艜?huì)停止不動(dòng)或掉頭往回走，這些情況都會(huì)用一些數(shù)學(xué)描述進(jìn)行編程，放在自動(dòng)駕駛里來應(yīng)付這些場(chǎng)景。
換句話說，如果自動(dòng)駕駛的車輛是完全按照正確的行為準(zhǔn)則進(jìn)行操作，出了碰撞交通事故，應(yīng)該有豁免權(quán)，不承擔(dān)事故的責(zé)任。
這篇論文引起業(yè)界熱烈反響，絕大部分持非常贊成的態(tài)度。至少有一點(diǎn)，技術(shù)公司或在自動(dòng)駕駛方面有投資的公司都不愿意觸及安全和責(zé)任方面，因?yàn)檫@可能會(huì)引起政府和其他相關(guān)單位的顧慮，對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)界會(huì)有負(fù)面影響。但是不解決這個(gè)根本問題，也沒有辦法讓自動(dòng)駕駛技術(shù)真正變成商用。從這個(gè)角度來講，這是非常大的一個(gè)突破。根據(jù)大量測(cè)試來保證安全性，是可以并行的另外一條路徑，希望能夠跟政府多多進(jìn)行交流，在汽車免責(zé)方面提出創(chuàng)新性的思想，大家可以進(jìn)一步落實(shí)其可行性。
駕駛策略。大家都認(rèn)為安全性是計(jì)算機(jī)完全學(xué)習(xí)的過程，是否能夠滿足相應(yīng)的安全性？
例，ALphaGo下圍棋，2016年3月份擊敗了當(dāng)時(shí)世界上最強(qiáng)的韓國(guó)的李世石九段，當(dāng)時(shí)它的第一個(gè)版本，包括2017年出的Master版本強(qiáng)了三個(gè)子以上，但是這兩個(gè)版本都是借鑒了非常多的人類對(duì)圍棋的理解，即輸入所有人類有名的棋譜，再加上計(jì)算機(jī)有一個(gè)高度自我學(xué)習(xí)和自我對(duì)戰(zhàn)的方式。但是去年底，發(fā)布了最新版本——ALphaGo Zero，即不告訴它任何人類的知識(shí)，只告訴它規(guī)則，圍棋如何下，如何判斷輸贏，哪些子不能下，然后它完全自主學(xué)習(xí)。第一盤，跟三四歲小朋友下圍棋一樣，胡亂下。都是計(jì)算機(jī)對(duì)戰(zhàn)計(jì)算機(jī)，大概到了第六盤、第七盤時(shí)，逐步發(fā)現(xiàn)人類的定式（即某個(gè)局部雙方最佳的一些變化），學(xué)到120個(gè)小時(shí)時(shí)，可以百分之百擊敗以前所有的版本。人工智能發(fā)展迭代的速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過人類對(duì)它的預(yù)期。
2016年3月份ALphaGo和李世石下棋時(shí)，整個(gè)圍棋圈里沒有人認(rèn)為ALphaGo會(huì)贏，認(rèn)為最好的結(jié)果是1：4，因?yàn)楫?dāng)時(shí)要下5盤棋，但實(shí)際結(jié)果是因?yàn)樗隽艘稽c(diǎn)Bug，是4：1贏了李世石。去年跟柯潔下的時(shí)候，3：0，沒有機(jī)會(huì)，到現(xiàn)在ALphaGo Zero，人類與它差太遠(yuǎn)，不可能跟它再去下棋，也就是說李世石九段可能是最后一個(gè)擊敗人工智能的圍棋選手。
所以這里會(huì)牽涉到大量人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，也可以把非常多交通的自動(dòng)駕駛里安全的一些算法集成到里面，然后達(dá)到一個(gè)非常好的經(jīng)濟(jì)方面的可擴(kuò)展性。
REM（路面經(jīng)驗(yàn)管理），其實(shí)解決了實(shí)時(shí)的高精地圖更新的難題，這是非常重要的技術(shù)，也希望與各業(yè)界同仁，包括政府機(jī)構(gòu)進(jìn)行溝通。它是利用眾包方式，是眾人拾柴火焰高，不是只靠高精地圖廠家一家之力，是應(yīng)用所有安裝在其他地方的攝像頭和傳感器，大家一起去工作，可以實(shí)時(shí)更新整個(gè)地圖。
交通安全法規(guī)規(guī)定了各種違章行為，要避免違章行為，翻譯成正確的指令，存儲(chǔ)在自動(dòng)駕駛車輛處理器里，去引導(dǎo)車輛按正確方式行駛。同時(shí)也會(huì)有一些靈活性，不是說百分之百必須按照法律執(zhí)行。
例，如果大家開車到一個(gè)紅綠燈道口，從綠燈馬上變成黃燈時(shí)，要做一個(gè)急剎車。同時(shí)，一個(gè)老司機(jī)的經(jīng)驗(yàn)是要看后視鏡，后面是否有車離你很近，如果急剎車停在紅燈之前會(huì)導(dǎo)致追尾事故。建議你帶著剎車，如果后面跟得很緊的話，寧肯部分車輪超過白線，保證前面沒有碰撞可能性，避免自己被撞上，類似這樣一些事情也要放在計(jì)算機(jī)系統(tǒng)里面來做。
今天就匯報(bào)到這里，非常感謝大家！
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