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55.402com永利网址:当小车遇上人工智能,小车巨

2019-08-28 07:57

原标题:AI在汽车行业还能干啥?除了自动驾驶还有不少用处

在你不想开车的时候

传统车企的竞争开始由内燃机转向了车载AI技术,这一趋势正在成为主流。

随着5G时代的开启,业内一致认为5G+AI将为汽车行业带来巨大的商业机会。

文/东方亦落

甚至可以全权接管车辆

大众汽车上周宣布1.8亿美元投资中国人工智能初创公司出门问问,并建立合资公司,共同研发并应用车载人工智能技术,双方各持股50%。大众汽车此举标志着人工智能在车载领域的应用已经成为确定的趋势,传统汽车厂商纷纷开始占领市场先机。其实早在今年1月的CES展上,虚拟AI助手就已经引领了汽车企业的风潮,包括福特、宝马、现代和尼桑在内的四大汽车领导品牌分别宣布了与微软、谷歌和亚马逊三家科技巨头合作,为新车增加虚拟智能助手。

麦肯锡咨询公司在此前发布的一份报告中表示,到2025年,AI将为全球汽车厂商带来每年高达2150亿美元的总收益。这相当于汽车行业息税前收益总额的9%,或是理论上过去7年里1.3%的年平均生产力提升值。

宝马在昨天宣布,将在2019年3月推出一款名为“Intelligent Personal Assistant(智能个人助理)”的增强型语音控制系统。它能够满足指路、播放音乐、回答问题等各项需求。

把你载到目的地停好

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要吃到这块大蛋糕并不容易,在无人驾驶商业化还遥遥无期,包括像自动泊车这样眼下最容易实现的技术,商业化空间尚十分有限的背景下,AI要如何赋能于汽车,才能从行业中顺利掘金?

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感知你的期望

日产尼桑和宝马汽车选择与微软合作,在不久的将来,被选择的车辆将带有Cortana助手。福特公司所有支持sync3系统的车辆都与亚马逊公司的虚拟助手Alexa合作。此外,现代汽车和戴姆勒表示,他们汽车的部分语音操作助理将与谷歌智能助理合作。丰田也已经公布了一个未来概念车,它拥有自带的数字平台,一个名叫Yui的虚拟智能助理。大众这次选择和中国企业出门问问合作,很显然是为了在人工智能领域不落后竞争对手。

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与其他的智能助手不同的是,宝马用户可以自行命名该系统。能与微软的Office 365和Skype进行整合,用户在开车时可以加入Skype通话,或者获得电子邮件语音朗读服务。这款语音助手能说23种语言,将于明年5月在美国、日本、法国、巴西等国家上市。

拥有深度的学习能力

汽车制造商之所以会对此产生浓厚兴趣,是因为语音助理可以使用在各种电子电器上,让人们的驾车体验更加方便。未来汽车将会变成一个真正的娱乐空间,人们贵宾室的延伸。或许最终的结局是我们会舒服的把脚抬起看起电影,而数字助理在驾驶。你还能在车上控制家里的音响和空调,锁定车门或发送目的地细节给车辆,在路上就把家里的车库门打开或者关闭,播放有声读物,并且拥有记忆功能。

押注L3还是L4

如今,AI已经进入越来越多的行业,如同曾经的“互联网 ”一般,“AI ”也已然成为一种流行趋势。是否应该拥抱AI已毋庸置疑,但如何拥抱AI是一个值得讨论的问题。

这就是人工智能汽车的魅力

此前苹果的Siri助手通过公司的CarPlay软件已经开始在一些特定车辆上使用。包括宝马,尼桑,现代和福特在内的很多汽车品牌为此设定了新模式。比如现代汽车将谷歌助手与公司本身的Blue Link软件程序连接集成在一起。

美国国家公路交通安全管理局将对汽车自动驾驶的阶段分为4个级别:L4是完全自动化阶段,汽车无需人为干预,可以自行做出决定。L2 是特定的辅助驾驶技术,可以帮助驾驶员更好地驾驶,而L3是有条件自动驾驶。

在这种潮流中,汽车无疑是“AI ”的重点方向。从理论上来讲,汽车行业由于需要十分注重安全性,所以对创新趋于保守。但AI这个新技术似乎是例外,许多汽车公司自发地加入AI技术,而国家对无人驾驶技术也持鼓励态度。

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而宝马的车联网数字平台未来将会与微软Cortana连接,能够执行包括预定餐厅等简单任务。宝马公司表示,宝马连接系统可以在约会地点不定的情况下随时让司机在路上保持被通知的状态。

有部分科技公司将眼光着眼于L3级别自动驾驶的后装市场。比如创始人团队曾为特斯拉Autopilot团队核心成员的纽励科技,今年6月份就在上海发布了基于L3级别的自动驾驶系统解决方案——MAX 1.0,这个系统不依赖激光雷达、高精地图,就可实现高速代驾、拥堵跟车、自主泊车等功能。此外,搭载这套系统的车有望在2020年实现量产定点,在随后的两年内开始投产。

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人工智能来势汹汹

去年被三星收购的哈曼也已经公布过类似微软Cortana的哈曼卡顿语音助理的一段视频,但产品仍待开发完成。今年的CES上,哈曼展示了反黑客软件技术,以及包括抬头显示器、下一代音响系统、自动驾驶在内的新技术。

但更多的公司已经不看好L3的技术和商业空间。在今年的百度AI开发者大会上,百度明确表示在自动驾驶领域发力,从此前聚焦高速场景致力于自动驾驶辅助系统研发的L3,转向以自动泊车为商业落地重心的L4,后者是目前主流车企都在争夺的自动驾驶入口之一。百度副总裁、智能驾驶事业群组总经理李震宇表示,目前自动驾驶汽车主要是依靠整车生产以后,后期加装感应器等零部件的方式,因为这辆车设计和生产的时候没有考虑到这些零部件的加入,所以可能会出现兼容性的问题,并影响稳定性能。

AI在汽车行业最多被关注的点似乎就是自动驾驶,但是自动驾驶的问题也暴露的不少,在安全、用户接受度、成本等诸多维度还不够成熟。不过在这个发展的过程中,AI与汽车行业其实还有诸多结合点,并且这些结合正在进行中。

人工智能与各行各业结合

和亚马逊、微软这些从事人工智能的科技巨头而言,有着“谷歌背景”的出门问问的自然语言处理领域的能力很显然更符合大众汽车本土化的需求。与大众中国合作也显示了中国车载人工智能市场的乐观前景。去年11月,出门问问发布了针对汽车后装市场的智能后视镜“问问魔镜”(Ticmirror)以及高级驾驶辅助系统产品,而且出门问问在车载内容建设和车内声场方面也都积累了一定的数据。

不只是百度,包括福特和沃尔沃都明确表示将放弃L3级别自动驾驶,直接进入L4级别自动驾驶。福特的顾虑在于L2 是特定的辅助驾驶技术,可以帮助驾驶员更好地驾驶,主要的责任人是驾驶员。L4则是全自动驾驶汽车,汽车接管所有控制权,驾驶员不用承担责任。而L3 的挑战在于未能给车辆和驾驶员划分一个清晰的责任认定:到底是人还是机器在驾驶。这带来一定的责任风险的同时,从成本投入和商业收益来看,也没有太大的回报空间。

其实在AI应用于自动驾驶之前,如宝马智能个人助理这样的AI辅助驾驶系统已经进入商用阶段,并且可能在今年爆发。到2020年,ADAS(先进驾驶辅助系统)的市场规模可能会达到千亿元,年复合增长率超出35%。目前ADAS在德国等汽车工业发达的国家已经普及,但在中国还有很大的上升空间。

汽车成为一个重点方向

3月29日,出门问问与中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室共同成立了语音智能与人机交互联合实验室,专注于自然语言理解、多轮对话管理、问答系统、机器翻译等人机语音交互核心技术研发领域,也就是所谓的自然语言处理。

但是,L4级别的无人驾驶何时可以到来?

在交通出行方面,当汽车加入AI技术,可以提升通行效率,这也是AI在车联网中的典型应用。路况监控摄像头、红绿灯、停车场等物联网数据与AI技术结合,可以更加合理地规划出行路线,实现互联互通,提升整体出行效率。

汽车

据双方介绍,大众和出门问问的合资企业将在出门问问前沿的语音识别技术和自然语言处理技术的基础上,进一步研发汽车应用程序。首批产品将包括出门问问现有的智能后视镜。通过语音输入,该后视镜可以提供导航、信息点搜索、即时通讯、车载声控信息娱乐系统等功能。

Waymo公司CEO John Krafcik在WSJ D.Live技术大会上坦言自动驾驶道路漫长,他认为现实中出现了自动驾驶汽车,但它们还远远没有普及。最主要的原因在于,自动驾驶技术还没有达到在任何天气和任何条件下都能驾驶的最高等级。

汽车中的娱乐设施、语音助手、空调等设备都可以与AI技术结合,从而更好地执行指令。汽车中还可以引入面部识别、步态识别等与AI有关的技术。通过这些与AI相关的应用,提升人与汽车、汽车与环境的交互体验。现在不少停车场基于图像识别技术自动识别车牌不用拿卡,就是AI在汽车领域实际应用的例子

正在掀起了一场科技革命

出门问问创始人CEO李志飞一直将出门问问的使命视为“重新定义下一代人机互动”。与大众汽车的合作将很显然能够为出门问问的研发提供一个全新的平台,因为大众掌握了大量的用户数据,这些数据可以让出门问问用来做很多研究和发明,并能提升机器学习的能力以及语言处理能力,从而提升未来的用户体验。

就在近期,一度闪耀硅谷的无人车初创公司Drive.ai宣布被苹果收购,让业界对于无人驾驶的落地效率表示悲观。而从车企近期发布的目标和愿景来看,越来越多的车企也开始推迟无人驾驶汽车商业化的实现时间。无人驾驶的量产落地不仅面临环境、成本、技术和法规问题,还有业内最为关注的安全和可靠性问题。

目前“AI 汽车”是大势所趋,市场规模巨大。所以传统车企和互联网企业都表现出相当积极的态度。可以看到除了当下大火的自动驾驶之外,AI也可以在其他方面与汽车很好地结合,给人类更加优质的驾驶体验。返回搜狐,查看更多

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对于大众汽车而言,这项合作为为其开启了数字化和可持续移动出行解决方案的新时代。而双方的合资企业对于人工智能产业和汽车行业都具有重大的意义,不仅能将领先的人工智能技术应用于消费者的日常生活,而且传统车企能够借助人工智能初创公司的前沿科技的研发能力,为用户带来新的产品体验。

地平线创始人余凯在2019斑马智行探索大会上谈到,面向4G、5G的自动驾驶一辆车所产生的数据是1000个TB,2000辆的自动驾驶汽车在一天所产生的数据相当于2015年整个人类文明一天产生的数据。汹涌澎湃的数据会通过联网的汽车、无数的智能终端传到网络端,这给边缘计算的应用带来机会的同时,也对底层的算力提出了极高的要求,要让算力支撑上层丰富的人工智能的软件框架,需要的是整个芯片产业与时俱进的进步。虽然人工智能技术发展迅速,但是到今天为止并不是那么尽如人意。

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不仅保守的汽车制造商们在积极研发

在自动驾驶领域,传统车企仍然具有得天独厚的优势。近期调研机构Navigant报告所选的18家全自动无人驾驶的车企中,被归为领导者的有四家公司全部是传统车企,包括福特、通用汽车、雷诺-日产和戴姆勒,而不是谷歌和特斯拉。百度更是在18家企业中垫底。

对于自动驾驶来说,下层的计算能力是非常重要的制约因素,整个自动驾驶链条也非常的长,目前在算力上还有很多需要解决的问题。在目前自动驾驶的算法模块里面,定位算法比较成熟,感知也还可以。但在预测上非常困难,表现于车在自动驾驶的状态下对于周围车的动向和趋势,很难作出精准的判断。

甚至高科技公司也希望凭借自己

虽然这一排名并不具有绝对的权威性,但是至少说明了真正有能力把全自动驾驶企业推向市场的还是传统车企。一些互联网科技公司,虽然可能拥有很好的技术,但是除非能制造上万辆车并让人们坐进去,不然在高端的技术都显得不那么有用。也正因为这样,科技公司和传统汽车企业才需要更加紧密地联系在一起。

所以从根本上看,目前的自动驾驶在技术尚未达到成熟阶段,在车路协同方面也还有很长的路要走,短期内主要的商业应用还将会聚焦在辅助驾驶。

在信息技术处理上的优势

AI如何从汽车行业掘金

来抢占无人驾驶汽车的先机

在无人驾驶尚未成熟的阶段,AI如何从汽车行业掘金?麦肯锡的报告认为,长期来看支持AI功能的汽车和移动出行服务可以为行业带来巨大的价值,但这些功能和服务在短期内行业层面上创造的价值是有限的。利用现有的技术,达成车主和用户体验的改善,是眼下AI在汽车行业最容易实现的商业化关键点。

所以这块诱惑的蛋糕

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