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无人驾驶技术智能化加速!千里之外可操控,能判断撞墙还是撞人,初创企业如何抓住AI智造人才?
2019年05月24日    阅读量:1126     新闻来源:中国机械网 okmao.com    |  投稿

新华社“新华视点”记者翟永冠、宋瑞、尹思源


左拐、避让、倒车……武汉的测试道路上,一辆无人汽车一气呵成完成了上述动作,而操控这辆汽车的人却在1000多公里外的天津。


超高清精准地图、实时规划路线、具备伦理判断能力的驾驶员辅助系统……在刚刚闭幕的第三届世界智能大会上,无人驾驶技术备受关注。


“新华视点”记者采访发现,随着5G、大数据、人工智能等技术的发展,无人驾驶技术正加速从研发走向应用,应用场景也从普通乘用车领域迅速拓展至工农业生产领域中国机械网okmao.com。与技术强劲的发展势头相比,相关法律法规的缺失依旧突出。


技术:抗干扰、规划路线、伦理判断等智能化水平不断提升


在智能大会上,大唐移动战略部工作人员王佳向观众演示了远程操纵无人汽车的技术。据介绍,这项技术依靠5G通信实现,信号传输全过程的延时控制在1毫秒以内。


艾康尼克生产的MUSE概念车成为焦点。这款车搭载了先进的车辆智能互联用户体验平台,车内没有方向盘,通过摄像头捕捉感受测量周围的数据再传输到主控芯片上,运算并发出指令。驾驶者只需坐在驾驶室内输入目的地,车辆就可以在高精准导航系统的指引下自动驶达。


“传统汽车业正在经历转型再造。”艾康尼克首席执行官毕福康说,无人驾驶、智能网联车让汽车行业的未来之路越走越宽。


本次大会举办的世界智能驾驶挑战赛上,在躲避随机车辆干扰、规划可行路径方面,一些无人驾驶汽车表现了超高的判断力。伦理判断能力是无人驾驶技术智能化的关键标准。记者在伦理困境比赛环节看到,无人驾驶车辆需要在行人和不可逾越墙体的两条路径中做出选择,一些汽车轻松过关。


中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心总监杜志彬告诉记者,我国在无人驾驶的技术层面已经进入一个新的阶段。图灵奖获得者、中国科学院外籍院士约翰·霍普克罗夫特表示,随着无人驾驶技术普及,卡车司机的职业也许会消失。智能科技将帮助人们从繁重、重复性、高风险的劳动中解脱出来。


除了乘用车,无人驾驶汽车已经开始走向更广泛的应用。在长沙,由田野智能科技研发完成的湖南首款无人驾驶拖拉机完成路试,这款纯电动智能驾驶拖拉机的系统,具有自动规划作业路径和海量存储功能,能避免漏耕、重耕现象,且作业时间不受气候、地形等限制。


比亚迪股份有限公司董事长兼总裁王传福表示,汽车智能化变革已加速智慧城市的建设,将给环保、交通、安全等方面带来改变。


市场:汽车厂商与互联网企业加速布局


汽车行业驶入智能化时代带来巨大市场潜力。无论传统汽车生产商、汽车新型企业还是互联网公司,都已加速布局无人驾驶。


据波士顿咨询公司预计,到2035年,全球无人驾驶汽车的销量将达1200万辆,到2050年,市场规模将超过40万亿元。我国人工智能产业主要集中在无人驾驶、模式识别(图像识别、语音识别)及智能机器人三大部分,无人驾驶产业占人工智能全部产业规模的30%左右,其增长速度与人工智能全部产业增速保持一致。


传统汽车行业积极推进无人驾驶技术。东风汽车集团有限公司相关负责人表示,公司在发展无人驾驶的物流车、港口用车、煤矿用车等项目;重庆长安汽车股份有限公司相关负责人表示,2020年后长安新产汽车将实现全系联网化,并搭载驾驶辅助系统,2025年实现智能语音控制。


互联网企业加速与汽车制造厂商的融合。百度与金龙客车合作推出一个名为阿波龙的自动驾驶汽车,初期在封闭道路如景区、码头等区域运营;京东与上汽大通、东风汽车研发了新能源无人货车和电动无人货车;腾讯、广汽发力多个智能汽车出行领域;华为与东风汽车合作共同打造智慧汽车。


一些无人驾驶行业初创型企业也获得资本青睐。2018年,深圳星行科技有限公司以3亿美元的估值完成A轮融资,小马智行以接近10亿美元的估值完成A轮融资,无人汽车配套的激光雷达环境感知解决方案提供商速腾聚创(RoboSense)也获得包括阿里巴巴、上汽集团合计超过3亿元的战略投资。


政策:各地相关配套政策法规正加速跟进


截至去年底,已有北京、上海、深圳等多个地方先后发布了地方性自动驾驶汽车测试管理规范或征求意见稿。


自动驾驶功能需要进行大量的测试、验证工作,经历复杂的演进过程。2018年4月,首个国家级自动驾驶路测文件《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》出台,北京、上海、重庆、长沙、深圳等多个城市也相继出台了相关政策,并发布了地方自动驾驶路测牌照,助力无人驾驶技术研究开发。


天津大学法学院院长孙佑海表示,目前,我国在新型人工智能领域的立法尚未全面开展。南开大学周恩来政府管理学院教授吴晓林告诉记者,虽然目前政策上鼓励自动驾驶技术的发展,但实际的法律配套还存在诸多不足,与实现商业运营仍然有较大的差距。


据悉,美国内华达州早在2011年就通过法案,规定了无人驾驶汽车的道路行驶权。欧洲和日本也在2015年后明确无人驾驶汽车引发事故的责任认定问题。


专家建议,应该加快完善无人驾驶技术规划,推动技术规范,制定无人驾驶汽车路测的政策指导文件,引导市场秩序的构建。


自1956年美国达特莫斯(Dartmouth)会议提出了“人工智能”概念以来,60多年的技术发展吸引着不少专业人士的关注。特别是近几年来,人工智能在全球不少国家和地区呈现出火热的趋势。Google、Facebook、IBM以及BAT、科大讯飞等国内外实力较强的科技公司,积极推动人工智能商业应用落地,一些初创形企业也如雨后春笋般出现。


但与此同时,基于AI的智能人才也成为业界关注的重点。据去年6月清华大学发布的《中国人工智能发展报告》显示,中国在论文总量和高被引论文数量上都排在世界第一,中国已成为全球人工智能专利布局最多的国家;在金融投资方面,中国人工智能领域的投融资占到了全球的60%,成为全球最“吸金”的国家。但是,在顶级AI人才方面,中国占比相对较低(排名依次是美国、英国、德国、法国、意大利和中国)。


特别是在AI应用层之外,AI基础资源层、技术架构层相关人才的重要性更是被业内密切关注。对于初创企业而言,在应对科技巨头企业带来的市场竞争时,如何抓住、培养基础资源和技术架构层面的AI人才,显得尤为关键。


技术人才放在创业首位


“到2025年,AI将无处不在。每个公司都要有AI,但首先要解决的一点是提供足够的人才。”创新工场董事长兼首席执行官在前不久向包括人民网创投频道在内的媒体谈到AI发展经历的四个周期时曾表示,第一次周期是2012年左右的AI技术研发,第二周期是2017前后的AI+产业发展,第三周期是2020年左右进入“AI+传统公司”阶段,到2025年左右则为AI无处不在的第四周期。


无独有偶,华捷艾米CTO王行在创业实践中,也和团队意识到实现MR最核心的问题并不在于硬件产品,而在于项目研发过程中的核心算法及其人才。他近日向人民网创投频道表示,之所以把AI核心算法暨相关人才放在企业首位,实际上是“被逼无奈”。


2010年,主攻AR体感人机交互和人工智能领域研发制造的华捷艾米刚刚成立时,董事长李骊看到了微软的Kinect,认为这或将是下一代消费电子的核心——既包括它展现出来的人机交互技术,也包括操作过程中的体验。但后来真正实现Kinect技术并不简单,反而很复杂。”王行回忆称,“这其实就涉及核心算法技术问题,硬件产品所包含的算法和软件附加值,远超过产品外在所承载的实体。”


王行告诉人民网创投频道,在创办华捷艾米的过程中,深切体会到算法和技术的重要性,因此他们从2010年开始重点在包括深度测量、骨架跟踪、智能化SLAM人才上进行布局,一直持续到现在。


加强教育培训,逐步趋向高端


2019年 3 月,教育部相关批文显示,今年全国共有 35 所高校获首批“人工智能”新专业建设资格。人工智能相关人才的培养,进一步走进了基础教育阶段。


珞石机器人创始人庹华介绍说,珞石机器人的控制系统是由团队自主研发,这主要是靠大量控制算法类人才的聚集。但庹华也坦言,AI等智能制造的核心技术人才,目前仍然有大量缺口,特别是机器人应用领域的人才。“由于实现了控制系统的自主研发,在面对很多特殊需求时,珞石机器人可以做更多软件层面的二次开发。正因如此,市场对珞石机器人提出更多的需求,也催生了珞石机器人对人才的大量渴求。”为此,珞石机器人在加大招聘力度之外,还采取了自己培养人才的方式,即设立珞石学院,培养“对内和对外”的技术人才。


对内,珞石学院把机器人产品的操作系统教给技术销售和为客户做整体生产解决方案的集成项目的技术人员。对外培训则是针对客户使用习惯,结合自家机器人产品的特点,对客户进行培训,提高客户的实际应用技术。


在核心算法人才短缺的另一面,则是同一级别智能技术人才的成本的低廉。


在美国创立了3D打印机制造商企业UNIZ科技的李厚民,在北京建立了公司内部的独立研发技术团队,在他看来,国内的用人成本要低于美国等地区是当下众多AI等智能制造企业在国内发展的优势之一,但他感觉国内资本市场现在对国内3D打印企业的投资热情并不够高。“2013年、2014年前后,3D打印初创企业如雨后春笋般出现,但在技术层面拥有扎实的原创能力和核心竞争力的企业并不多,多是利用国外技术制作3D打印机,能成功活到现在的也很少。”李厚民称,人工智能等技术人才,应该是创业企业的核心“资产”,也是在当下资本寒冬中吸引投资的主要竞争力。


作为关注AI领域的投资人,德联资本合伙人肖然也向人民网创投频道坦言,其在挖掘AI相关创业项目的过程中,发现国内AI企业的现状是处于发展的基础阶段。在他看来,创业企业在软件层面和算法层面积极布局,实际上是企业弯道超车的机会,也是企业最终的芯片等产品进行对外销售的“底子”。但对于创业企业来说,单纯的通用软件层面的突破很难做出与科技巨头公司相竞争的应用产品,但如果将核心算法作为突破口,通过这方面原创技术的积累,还是有可能追赶巨头企业。


“起初,中国制造业也是做一些组装、简单加工等相对低端的业务,但制造业已经逐渐走向高端的智能制造。”肖然说,AI企业的发展,或许也有一个类似的路径。


标签:行业资讯产品资讯机械应用人工智能市场评论汽车及配件新能源汽车
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