欢迎来到科普中国特别推出的寒假精品栏目“给孩子的高新科技课”!
人工智能作为当今最前沿的科技之一,正在以令人惊叹的速度改变着我们的生活。从智能语音助手到无人驾驶汽车,从 AI 绘画到机器学习,它为我们打开了一个充满无限可能的未来。本栏目将以通俗易懂的方式,用视频和文字给孩子讲述人工智能的原理、应用及其对社会的深远影响。
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先来看视频:
以下为文字版本:
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从 2015 年起,自动驾驶汽车新闻不断。科技巨头,汽车巨头们纷纷入场,想要研制自己的自动驾驶汽车。当时,很多人都认为,要不了几年,满大街都是自动驾驶汽车了。人类甚至连驾照都不用考了。
可这都快 10 年的时间了,自动驾驶汽车怎么还没来呢?
这一集,我们就来细数自动驾驶的前世今生。
自动驾驶汽车的发展
人们研制自动驾驶汽车的历史可能比你想象的还要久。
最早的自动驾驶汽车,出现在 1925 年,可当时连计算机都没有呢,怎么会有自动驾驶呢?其实,当时的自动驾驶汽车并不是靠 AI 技术,而是靠无线遥控技术,有人在旁边遥控,不需要车里的人动手开车,就像我们玩遥控汽车一样。
其实,只要把操纵汽车的人换成电脑,就实现了自动驾驶。这件事说着容易,但实现起来可就太困难了。在上个世纪五六十年代,人们想到了另一套方案,那就是,让道路来操控汽车。
举个例子,在 1957 年,美国的 RCA 公司在公路上测试了一款自动驾驶汽车。这段公路经过改造,上面有许多传感器能检测汽车的位置、速度,并且向它发来信号,进行遥控。这个时候,负责观察、控制的,就已经不再是人类了,当然也不是汽车,而是道路上的各种传感器。
而道路的路面也进行了改造,汽车会按照设置好的路线行驶,有点类似于有轨电车的感觉。在计算机视觉和 AI 技术还不成熟的时候,这确实是一个非常有创意的思路。
而在 1960 到 70 年代,机器视觉正在快速发展,这汽车自己观察周围的环境成为可能。比如斯坦福大学就研制了一台斯坦福小车,它就能够实时分析摄像头拍摄到的照片,识别出道路,这比较符合我们对自动驾驶的理解了。
在 1980 年代,现代意义上的自动驾驶汽车出现了。这时候的自动驾驶汽车除了有视频摄像头来识别道路,还加入了激光雷达,用来辅助汽车看清周围的情况。在这些技术的帮助下,自动驾驶汽车能够在没有行人和其他车辆的道路上行驶了。
最值得一提的,在 1980 年代,卡耐基梅隆大学制作了一台 NAV-1 自动驾驶汽车。这辆车已经开始使用人工神经网络和反向传播算法,来训练汽车识别道路了,基本原理跟现代自动驾驶汽车十分类似。在 20 世纪 90 年代,随着神经网络的发展,自动驾驶汽车已经可以挑战日常生活中的道路了。
比如 1994 年,奔驰研制的自动驾驶汽车就在巴黎拥堵的高速公路上行驶了超过 1000 公里,虽然在路况特别复杂的时候还需要人为干预,但是自动驾驶汽车已经能够实现自动超车,跟车行驶的功能了。
在 1995 年,卡耐基梅隆的 NAV-5 实现了 5000 公里的挑战赛,在这个过程中,98%的路程中汽车方向盘都是由 AI 控制的,但出于安全考虑,油门和刹车还是由人类来操纵。
在 1996 年,意大利的科学家们也实现了 AI 自动驾驶 1900 公里,在这个过程中,94%的道路是由 AI 自动驾驶的。
最难的“1%”
在 2000 年以后,卷积神经网络加 GPU 的组合,让计算机视觉突飞猛进,再加上精度越来越高的传感器,自动驾驶技术也快速爆发。谷歌的 Waymo 汽车,特斯拉的 Autopilot 系统,纷纷上线,在 2017 年,百度的阿波罗无人驾驶汽车也在北京的五环上飞跑了一把。
这一切都让人们感觉,自动驾驶汽车即将走进千家万户了,怎么现在又听不到自动驾驶的消息了,难道自动驾驶被取消了?
并没有。
虽然在 2000 年以前,自动驾驶汽车就能够自己应付 90%以上的情况了,但最后这 10%,甚至是 1%,才是最难的。
比如,即便计算机对路况的识别准确率达到 99.99%,剩下的 0.01%仍然可能引发大问题。对于交通安全来说,是不允许出现任何差错的。另外,大部分国家对于自动驾驶的立法也不全面,在自动驾驶汽车上路之前,这些都是需要预先解决的问题。
那自动驾驶汽车就停止发展了吗?并不是,在机场、矿山之类的封闭区域,自动驾驶汽车仍然能发挥重要作用。比如,在我们国家,许多的机场已经采用低速无人驾驶汽车了。比如无人清扫车、无人牵引车、无人巡逻车等等。而在矿山这样比较危险而又封闭的地区,无人驾驶汽车也能派上大用场。还有,在一些比较封闭的园区,依然有低速无人车在测试运行。
无人驾驶是人们 100 多年来的梦想,相信终有一天道路上会充满无人驾驶汽车。但是在那一天到来之前,我们要做好一切准备。
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本文为科普中国-创作培育计划作品
出品|中国科协科普部
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作者丨北京云御纪文化传播有限公司
审核丨秦曾昌 北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院 副教授
策划丨符思佳
责编丨符思佳
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