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                郭彦东:特斯拉高级辅助驾驶被一颗橘子骗了!

                小鹏汽车首席科学家郭彦东提出:"在车和人互动的过程中,AI的ω应用能让车去更好的识别和理解人,从而提升用户体验及车辆安全性。AI汽车不仅要更懂路上的中国人、还要更懂车里的中国人。"此外,关于智能驾驶技术,郭彦东还提到∞了关于特斯拉高级辅助驾驶的漏洞和目前智能驾驶★面临的一些问题,非常有趣。

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                什么是更懂中国←人的AI 汽车?

                郭彦东:更懂中国人的AI汽车的第一层面是更懂路上的中国人。其实我们路上有这样那样的行■为,包括开远光灯也好,有〓时候人车混流也好,需要学习的其实是人的行为,人的文化,也还有人制定的政策和法规。举个例子,在美国车跟车之间的距离是比较远的,但在中国驾驶场景当中,在等红灯的≡时候,车跟车的距离非常之近,哪怕非常之近的时候都有车加塞进来,这个环境当中对智能的要求,就已经超出了普通的物体检测提到的要求,智能车其实学的△是人的行为、人的文化,学的是人的政策和法规Ψ。

                更懂中国人的AI汽车的第二个层面是更懂车里的中国人。更懂车里的中国人,最简单的就是要求智能车听得懂中国话,认得到中国人,符合中●国的驾驶习惯。另外要懂在车里的这一个中国【人,第一我们要人脸识别,知道开车的是谁,他有什么样用户的画像。第二我们需要对用户的情绪状态@有这样的感知,情绪信号〒其实是对我们调校车的用户体验的一个非常强的信号。

                智能驾驶目前存在哪些漏洞?

                郭彦东:关于这个①问题,有一个很有意思的例子,特斯拉的"自动驾驶限制"被一颗橘□ 子破解。

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                特斯拉高级辅助驾驶被一颗橘子骗过

                我们知道,特斯拉的辅助驾驶系统,要求司机必须要◣手持方向盘,它是通过方向盘里面的一个压力传感器来检测司机是不是手持方◥向盘的。有些用户不愿意去遵守特斯拉公司这样的一个规定,就把这个橘子放在方向盘∴上面,从而成功的骗过了特斯拉汽车。这个是一个↘很小事件,但是我们¤从这个橘子上也看到了一些挺有意思的事情。

                有很多辅助驾驶功能,都包括车道线辅助、紧急刹车、盲点》检测等等技术,甚至很多都有供应商提√供了。我们希望Ψ 能让人工智能技术真正提升用户体验跟车辆安全性,比如用智能的感知与决策把这些独立的辅助驾驶功⌒ 能有机结合起来,这个车才是一↑个真正的智能车,才能▃够提高用户的体验。例如,一个司机在路上看到一辆校车停在路边,车门打开了,他会知道可能有小朋友从车里跑出来。但是什么时候我们的辅助驾驶功能车,搭载了智能模块以后也能做╱出类似的判断呢?这才是我们乐于▼看到的一个事情。

                另外,跟车外『的一些情况预测和判断、智能感知比起来,车内的感知可能显得更重要。我们能不能在人和车互动的过程中,让车〗去更好的理解司机的状态?不光是他的注ζ 意力,包括㊣他的疲劳、情绪,做一个正向的反馈循环,来提升用户的体验。

                智能驾驶的基础数据来自哪里?

                郭彦东:目前智能汽车技术研究的基础数据主要】来自于互联网大数据、仿真大◇数据、自有车队或者测试车队大数据、中国真实用户大数据。

                最近这20年,整个人类其实做了一件很有意义的事情,就是把他们的◎行为、信息、知识︽都做了互联网化。我们现在想要找一些⊙信息,在互联网上直接做简单的搜索就可以马上得到,是因为我们大量的人类信息都已经在互联网上被数字化了〓。互联网数据量非∩常之大,对早∩期算法的演进意义重大。但是它有它的挑战,这部分数据可能跟无人驾驶、智能车想要的数据分布有一些不一样的地方,标注也◤有一些困难,需要用一些办法把互联网◣的知识转移到智★能车上去。

                另外,中国用户的真实数据,不管从真实度上,还是成本效率上,还是对场景的╲覆盖度、数据量上,都远远的优于仿真和自有车队的数据体量。在人工智能尤其是深度学习的大环√境下,其实谁坐拥了数据,谁就有可能会有最先进、最完善的技术体系。整车厂商可以从大量的用户中搜ㄨ集用户→的反馈,用这个数据不停的调教和更新智能车系统。

                在智能车场景中最有价值的是哪类数据?

                郭彦东:在智能车的场景中,最有价值的是所谓的长尾(long-tail)数据。这些数据发生的频次很低卐,很有可能你开很久的车〇才会有一次、两次发生,但是这些事情的种类、类别、数量会非常多,想要让我们的车辆适应尽可能多的场景,就要求我们的人工智能平台有快速处理这样一●个长尾(long-tail)数据〗的能力。

                这有个挺有意思的例子,比如在高速路上,天气很好,前面是一个油罐车,这个油罐车很干净,它把后面的车倒映到⌒油罐车的油罐上面去了。


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                油罐车倒影中的场景有可能会被算法误认为是真实的车道线与车辆


                如果你对这个场景没有一个特殊的理解和处理的♀话,很多世界上最好的计算机视觉算法,都有可能误认为倒影◤是真实的车道线与车辆。特斯拉曾经发生过一件很惨痛的事故,特斯拉的车没有成功的把一辆白色的大货车认成车,认为是一片云彩,就撞上去♀了。


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                特斯拉把大货车误认为是一片云彩


                还有一个案例,一个披着cosplay衣服的行人走在路上,人类司机都可以完成识别是一个行人。但是计算◥机视觉,由于这个人穿了一件cosplay的衣服,可能算法不一定能成功检测到是一个人。


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                穿人偶服装的行人无法被车辆识别

                这就对人工智能学习平台提出的问题--当样本不是那么☉常见、频次◣很低的时候,如何快速学习呢?其实在业界有很多这种类似的方法、技术已经被研发出来了,比如№微软的custom vision。

                最后,有了数据,有了人工智能训练平台,还需要有一个独特的场景,就是量产车场景。最重要的就是可以保证最新的算法能够在车上安全的跑起来,能够把用户的一些行为能←够实时的反馈回来。作为╱目前造车新势力当中专注智能汽车的整机厂,小鹏汽车目前是在AI领域投入最多的车企。智能汽车的未来到底能怎样为人类服务?值得期待!

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                关键词:小鹏汽车  

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