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機(jī)器學(xué)習(xí)在汽車(chē)中的應(yīng)用:從大眾今天擴(kuò)建慕尼黑A(yíng)I實(shí)驗(yàn)室說(shuō)起

本文作者: 李尊 2016-09-21 21:42
導(dǎo)語(yǔ):大眾集團(tuán)日前宣布,將加大投資力度來(lái)加強(qiáng)其位于德國(guó)慕尼黑A(yíng)I數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的實(shí)力,專(zhuān)門(mén)致力于人工智能技術(shù)的研發(fā)。

大眾集團(tuán)日前宣布,將加大投資力度來(lái)加強(qiáng)其位于德國(guó)慕尼黑A(yíng)I數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的實(shí)力,專(zhuān)門(mén)致力于人工智能技術(shù)的研發(fā)。大眾方面稱(chēng),雖然目前正在削減內(nèi)部開(kāi)支,但作為IT計(jì)劃的一部分,大眾在慕尼黑的AI數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室并未受到影響,會(huì)有更多的人力投入人工智能團(tuán)隊(duì)的建設(shè)。

據(jù)了解,大眾數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的研究團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)發(fā)展無(wú)人駕駛技術(shù)和機(jī)器人學(xué),主要研究方向包括機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),即引導(dǎo)機(jī)器人和傳感器加強(qiáng)識(shí)別能力,以對(duì)行駛中遇到的物體和不同情形作出辨識(shí),換言之,團(tuán)隊(duì)希望提高汽車(chē)攝像頭的檢測(cè)能力,減少無(wú)人駕駛汽車(chē)因拍攝盲區(qū)等而存在的安全隱患。

另外,團(tuán)隊(duì)希望提高汽車(chē)攝像頭的檢測(cè)能力,減少無(wú)人駕駛汽車(chē)因拍攝盲區(qū)等而存在的安全隱患。慕尼黑數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)成為大眾在研究上述領(lǐng)域中最大的實(shí)驗(yàn)室,并宣稱(chēng)擁有全汽車(chē)行業(yè)中最多的人工智能專(zhuān)家和數(shù)據(jù)科學(xué)專(zhuān)家。說(shuō)到人工智能和數(shù)據(jù)科學(xué)家,汽車(chē)行業(yè)的人士都深知在汽車(chē)的無(wú)人駕駛和智能化方向上涉及到大量的人工智能技術(shù)和數(shù)據(jù)處理相關(guān)知識(shí)。

比如,大眾在人工智能技術(shù)在汽車(chē)中的應(yīng)用主要是在自動(dòng)駕駛方面,包括:

  • 基于圖像和傳感器的模式識(shí)別(Pattern Recognition)

  • 基于算法的智能決策(Intelligent Decision-making)

  • 判斷處理不同數(shù)據(jù)類(lèi)型(Data Types Processing)

  • 人工智能還可應(yīng)用到“企業(yè)機(jī)械化”中——將自適算法應(yīng)用到企業(yè)各項(xiàng)功能和流程中(發(fā)展、生產(chǎn)、財(cái)經(jīng)、質(zhì)量保證)

其中特別要注意的是模式識(shí)別不僅僅是上面提到的圖像識(shí)別(光圖像識(shí)別就包括行人識(shí)別、交通標(biāo)識(shí)識(shí)別、汽車(chē)牌照識(shí)別,這些都通過(guò)視覺(jué)系統(tǒng)完成,難點(diǎn)主要在實(shí)時(shí)性和魯棒性。要離線(xiàn)處理這些交通標(biāo)志是很簡(jiǎn)單的,但是在無(wú)人車(chē)上需要能在有限的時(shí)間里識(shí)別出來(lái),并且考慮道路中可能有的光線(xiàn)變化、遮擋等問(wèn)題。)還有現(xiàn)在在車(chē)內(nèi)非常流行的語(yǔ)音識(shí)別,以及汽車(chē)中的零部件故障診斷識(shí)別。

舉例來(lái)說(shuō),機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在汽車(chē)中的應(yīng)用可以這樣:

原本停在你旁邊的一輛汽車(chē)突然駛向馬路,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)就是在這樣的情形下,讓你的汽車(chē)掌握突發(fā)情況的技能。假設(shè)汽車(chē)也能夠自動(dòng)檢測(cè)到引起駕駛員注意的細(xì)節(jié),那么路上其他車(chē)輛不避讓時(shí),汽車(chē)也可以輕易避開(kāi)潛在的事故。

關(guān)于模式識(shí)別

我們另外有請(qǐng)教汽車(chē)行業(yè)中的人工智能專(zhuān)家,他談到目前人工智能在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用涉及到:

  • 圖像識(shí)別

  • 語(yǔ)音識(shí)別

  • 激光雷達(dá)

  • 毫米波雷達(dá)(也涉及高精度地圖,高速處理器等)

另外有業(yè)者表示,計(jì)算機(jī)視覺(jué)的確是深度學(xué)習(xí)的非常大一塊,但絕對(duì)不是全部。比如利用深度學(xué)習(xí)去做一些環(huán)境的預(yù)測(cè),做一些駕駛的決策。

關(guān)于智能決策

  • 汽車(chē)本身以后就將會(huì)是個(gè)高度智能體

  • 包括它的研發(fā)設(shè)計(jì)與生產(chǎn)制造(智造)

  • 駕駛(自動(dòng)駕駛,自適應(yīng)變形調(diào)節(jié))

  • 后裝維護(hù)等

關(guān)于數(shù)據(jù)處理

與判斷處理不同數(shù)據(jù)類(lèi)型不同

  • 汽車(chē)設(shè)計(jì)制造都離不開(kāi)仿真優(yōu)化(基于數(shù)學(xué)模型)。

  • 一些關(guān)鍵影響因子的識(shí)別及整體性能的優(yōu)化(各參數(shù)的最佳組合)就要充分用到數(shù)據(jù)分析。

  • 只要涉及多變量的模型(對(duì)應(yīng)車(chē)輛某些性能問(wèn)題)就離不開(kāi)數(shù)據(jù)分析與參數(shù)優(yōu)化。

最關(guān)鍵的是大眾集團(tuán)最新宣布來(lái)領(lǐng)導(dǎo)慕尼黑A(yíng)I數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)室的是Patrick van der Smagt,他的主要研究方向是機(jī)器學(xué)習(xí)在機(jī)器人領(lǐng)域的應(yīng)用、仿生和傳感器數(shù)據(jù)的處理。

Patrick van der Smagt也是德國(guó)BRML實(shí)驗(yàn)室主任,BRML實(shí)驗(yàn)室主要研究方向?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)、運(yùn)動(dòng)識(shí)別以及人機(jī)交互等,其與包括慕尼黑工業(yè)大學(xué)、慕尼黑大學(xué)、德國(guó)航空航天中心等世界一流的研究機(jī)構(gòu)都有密切聯(lián)系。

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機(jī)器學(xué)習(xí)在汽車(chē)中的應(yīng)用:從大眾今天擴(kuò)建慕尼黑A(yíng)I實(shí)驗(yàn)室說(shuō)起

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