去年，AlphaGo以4:1贏下李世石的世紀大戰(zhàn)在讓2016年成為人工智能元年的同時，也讓公眾對人工智能在現(xiàn)實場景中的應用有了更多的期待。事實上，上述場景早在50年代便已有了相關的實踐。1959年，美國研究者Samuel便設計了一個下棋程序，這個程序可以在不斷的對弈中改善自己的棋藝，也就是具備了一定的“學習能力”。4年后，這個程序戰(zhàn)勝了研究者本人，又過了3年，這個程序戰(zhàn)勝了美國一個保持8年之久的常勝不敗的冠軍。
近60年之后，AlphaGo能夠贏下比賽的重要原因除了強大的計算性能外，也得益于它使用了大量圍棋高手之間的比賽數據來不斷訓練自己。像人的大腦一樣從海量數據和經驗學習中不斷變得更聰明——在人工智能領域，這個過程叫作“深度學習”。雖然距離“深度學習”這個概念的學術提出僅只有十余年，但卻幫助我們實現(xiàn)了諸多領域的突破，一個典型的例子便是自動駕駛。
汽車要想實現(xiàn)自動駕駛，感知、決策與控制三大系統(tǒng)缺一不可。其中，首要解決的便是圖像識別能力，而傳感器的“智能”水平很大程度上決定了自動駕駛汽車在復雜路況上的可靠度，因此深度學習的應用便成為了關鍵所在。今年3月英特爾斥資150多億收購Mobileye便是為了憑借后者在計算機視覺比如物體識別和可行駛區(qū)檢測等上的優(yōu)勢擴大公司在自動駕駛領域的影響力。
主機廠這邊例如奧迪也不斷通過深度學習來提高圖像識別能力，比如此前其基于A7平臺的自動駕駛測試車“Jack”就在多次實驗中驗證了利用深度學習技術的圖像識別能力十分有效。而今年海外推出的首款搭載第三階段自動駕駛技術的全新奧迪A8就在目標識別以及圖像處理上使用了深度學習的方法，比如其前端攝像頭的應用。安裝在新款奧迪 A8 后視鏡上的前端攝像頭是一套帶有智能圖像處理軟件的被動式光學系統(tǒng)，它每秒能生成 36 幅獨立圖像，理想條件下探測范圍可達 80 米，作為單目攝像頭時可精確測量物體的寬度和高度。圖像處理軟件通過比較前后時間點的圖像來計算周邊物體與本車之間的距離，還能夠識別和分類汽車、卡車、交通標志、行人和車道標線——這樣的能力是得益于深度學習技術在系統(tǒng)開發(fā)階段的運用。此外，經過圖像處理，它還能識別空白區(qū)域，比如可行駛路面。這樣，奧迪AI交通擁堵自動駕駛系統(tǒng)不僅能知道哪里有物體，也知道哪里能夠安全通行。
全新奧迪A8發(fā)布的同時，奧迪也公布了人工智能技術子品牌Audi AI，旨在運用深度學習技術提供主動式的人機界面，由此作為未來第四階段自動駕駛技術以及更高級別智能駕駛的基礎。目前階段，中央駕駛輔助控制器zFAS是Audi AI在自動駕駛方面的關鍵所在，它包括了多個高性能芯片來為自動駕駛系統(tǒng)提供算法支持。奧迪在Audi AI上加入了更多深度學習的技術，通過數學和統(tǒng)計上的理論基礎，它的系統(tǒng)算法會在復雜的路況下獨立找到駕駛模式和規(guī)則，并據此做出各種判斷和選擇，比如采用機器學習中監(jiān)督式學習和深度強化學習的方法。最終隨著不斷地訓練和進化，會逐漸表現(xiàn)出與人類駕駛行為越來越相近的表現(xiàn)。
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