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共享单车智能地下停车库获点赞 研发方称更多城市将投建,人工智能训练营补人才短板,全自动驾驶梦何日实现,中国机械网,okmao.com
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共享单车智能地下停车库获点赞 研发方称更多城市将投建,人工智能训练营补人才短板,全自动驾驶梦何日实现
2019年04月11日    阅读量:100    新闻来源:中国机械网 okmao.com  |  投稿

将共享单车推至停车口后,按一下按钮,单车立即被机械手自动抓取,随后整齐摆放在圆柱形地下车库内的存车架上。9日下午,成都市民张艳娇熟练地将共享单车存在智能地下车库后,匆匆走进了旁边的地铁站。


位于成都牛市口地铁站外的全国首个地下立体式智能共享单车停车库,截至目前已投入使用四个月中国机械网okmao.com。记者9日在现场探访了解到,这一智能停车库目前已有了固定的用户群,同时被共享单车使用者和管理部门点赞。


“我们的产品主要针对共享单车的两个痛点,一是乱停乱放影响市容,二是大城市寸土寸金,没有那么多地面空间存放大量共享单车。”智能停车库研发方、天津远卓科技发展有限公司董事长谢海平告诉记者,自从2018年12月初投入使用,四个月时间内,位于成都的停车库已有超35000人次使用。


记者在成都市地铁2号线牛市口站外看到,一个标注着“共享单车智能存车库”的橘色小亭子很醒目。亭子内LED屏上显示着单车库存数量以及空余库位,而在屏幕一侧按钮板上有四个不同颜色的按钮,分别显示四种不同的共享单车品牌。


据现场工作人员介绍,这座智能停车库地下部分为直径8米,深9.6米圆筒式钢筋混凝土结构,可存放224辆共享单车。地上部分为存车亭,占地面积约仅为6平方米。停车库通过机器视觉识别共享单车类别,可存放各类品牌共享单车及私人自行车。存车间隔时间5至12秒,取车间隔时间8至15秒,存取操作方便。停车库设置运行数据远程监控,可在电脑和手机端远程监控车库的运行状态及数据等。


“我现在每天都用这个,不把车停在外面了。”在附近居住的张艳娇告诉记者,她已经是智能停车库的忠实用户,几乎每天都在使用,“不仅停取方便,而且地铁口外不再存在被共享单车包围的杂乱状况了。”


成都市民王谢飞同样表示,有了智能停车库后,共享单车被存在地下,周边的环境整洁了许多。不过他也为车库改进提出了建议,“对于同一品牌的共享单车,取车时不能选择不同车型,这是一个问题;另外,停车库不识别故障车,导致故障车有时会被存入,也是个问题。”


智能停车库不仅得到了市民的青睐,同时也获得了成都市城管部门的肯定。成都市锦江区双桂路街道办事处综合执法队队长刘洋告诉记者,没有车库之前,很多市民为了图方便把单车随意放在地铁的出入口,“现在这个街面上基本上没有乱放停车的共享单车,环境好了很多。”


同时刘洋也认为,智能停车库目前在周边的普及程度还不算高,许多市民并不知晓它的存在,“另外成都目前也只有一个,还没有大范围建设和使用。”


对此谢海平表示,目前成都的智能停车库仍是全国投入运营的唯一一个,但这一产品同时得到了其他城市的高度关注,包括北京、上海、深圳、济南、西安等城市的相关部门均在与其沟通洽谈,“最快的话,今年国庆节前会在其他城市投入建设和使用。”


创新工场联合业界众多高校及顶尖公司举办的DeeCamp 2019人工智能训练营日前在京启动,这个公益性质的训练营将在北京、上海、南京、广州四地同时举办,通过理论和实战闭门培训,培养出一批擅长用AI科技解决真实世界问题、满足产业一线需求的人工智能应用型人才。


据介绍,训练营的核心目标是用AI解决真实世界的问题,今年将会聚焦在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人与自动化、自动驾驶五个研究方向,金融、零售、医疗健康、教育、公益、移动互联网六大真实世界场景。来自卡内基梅隆大学、香港科技大学、悉尼大学、北京大学、南京大学、浙江大学等国内外顶尖高校的学术导师,以及创新工场、华为、路孚特、快手、追一科技、科大讯飞、文远知行、Google、旷视科技、地平线等顶尖公司的产业导师,都会成为入选者们的授课导师。


创新工场董事长兼CEO、人工智能工程院院长李开复提出,随着AI进入商业应用时代,偏重科研发现的“AI黑科技”已不再是AI创业的主旋律,“AI赋能行业”的应用模式在未来将迎来高速成长。然而,目前中国在“AI赋能行业”的研发与应用场景面临严峻的人才瓶颈,大批从校园和研究机构走出来的AI研发者急需在行业实际场景中历练升级。因此,DeeCamp人工智能训练营会更加偏重学员的实践能力培养。


现实版“钢铁侠”马斯克曾在2016年写道:“你将能够从几乎任何地方召唤你的特斯拉。一旦它载上你,你就可以在前往目的地的过程中睡觉、阅读或做任何其他事情。”


3年过去了,理想总是很美好,现实也总是很骨感,马斯克的全自动驾驶梦更近了吗?


可惜,梦想总被冷水泼。近日,腾讯科恩实验室发布最新研究报告,对准特斯拉自动驾驶系统“三炮齐射”,宣称特斯拉Model S的雨刷识别系统、车道判断系统和车辆控制系统存在漏洞,再次将自动驾驶的安全问题置于聚光灯下。


科恩实验室提出的三项漏洞中,雨刷错误启动所幸还无大碍;利用系统漏洞实现游戏手柄遥控,把特斯拉变成大号玩具车是骇客们玩出的新花样;最抓人眼球的要数道路识别系统漏洞,在路面贴上难以注意到的三个小贴纸,假扮行驶路线,成功“忽悠”经过的特斯拉错误判断并驶入反向车道。逆向走位,画面激烈犹如电影大片,后果让人不敢想象。


三张纸条真能“封印”特斯拉?


科恩实验室研究认为,特斯拉AutoPilot的道路识别系统性能强大,在测试过程中使用了很多不规则道路,让测试车辆系统能够有效识别复杂的道路标识。然而,Autopilot识别不完美道路标志的能力使其对某些错误信息更为敏感,导致不显眼的贴纸成功“得手”。


科恩发布报告后,特斯拉随即给出回应:“驾驶员可以随时通过使用方向盘或刹车轻松覆盖自动驾驶,驾驶员也应该随时准备应对突发情况,现实世界不存在这一担忧。”


贴纸的风波刚起,特斯拉又信心满满地宣布更新美国用户系统,增添最新版本“无缝导航”功能,可实现在默认许可下车辆自动改变车道。此前,特斯拉自动驾驶系统在进行操作前会主动要求司机手动确认执行车道变化。新的软件更新改变了这一点,驾驶员设定目的地后,可选择在无需转弯杆确认情况下汽车自动改变车道。系统在执行自动变道前,将通过铃声、视觉信号等方式通知司机,为驾驶员观察环境及取消变道操作留有时间。当然,特斯拉也补充道,驾驶员仍必须始终对汽车负责,并且必须始终控制汽车。


特斯拉通告中写道,自2018年推出AutoPilot功能以来,全球用户已经使用该功能行驶超过1亿公里,并根据系统建议执行超过900万次车道变更。客户反馈该功能让公路旅行和高速驾驶更加轻松、愉快。有美国媒体认为,三张贴纸似乎并未对其造成严重影响,特斯拉此次更新是向全自动驾驶方向再迈进一步。


其实,科恩实验室的东家腾讯早在2017年就已成为特斯拉的第五大股东,科恩发布“黑材料”、特斯拉针锋相对“正面刚”也远不是第一次,科恩和特斯拉的“相爱相杀”都是为了自动驾驶能够走得更远。


全自动驾驶离我们还有多远


按照马斯克的说法,特斯拉将在2019年年底实现完全自动驾驶。类似的话马斯克在2016年也说过,不过那会儿说是2018年就能实现。到底什么时候才能做到上车、睡觉、到家?


对此,西蒙顾和上海办公室执行总监陆盛赟在接受科技日报记者采访时给出详细解读。目前,各大车企最新量产汽车主要在L2级(部分自动化)上下功夫,也有车型已经率先进入L3(有条件自动化)阶段,如最新配置自动驾驶功能的奥迪A8、特斯拉等。


陆盛赟表示,那种驾驶员可以睡觉、完全脱手的全自动驾驶在现有技术上还无法实现。目前的主流研发方向是一种“人技结合”的自动驾驶,司机仍需要在行驶中发挥作用,自动驾驶不等于无人驾驶。而马斯克所说于今年年底实现的全自动驾驶,可能需要附加很多特定条件,如制定与之相适应的交通和监管规则;在一定封闭的环境内,车辆均采用相同的自动驾驶系统等,其商业落地场景具有局限性。


“此前,百度等已经在封闭园区内实现了这种有附加条件的全自动驾驶,但离全社会的完全自动驾驶还是很遥远的。”


开车睡到家,技术和社会都得加把劲


法国自动驾驶技术专家李铀对科技日报记者表示,目前的自动驾驶系统主要包含感知、定位、高精地图、导航与控制五大块。其中,感知模块通过处理摄像头、毫米波雷达、激光雷达、超声波雷达等各种传感器的数据,来获取障碍物、行道线、路面等信息,再结合定位、地图生成驾驶路径,最后再由控制器执行。由此可以看出,感知系统在自动驾驶系统中占据重要位置,也是主要难点。


李铀说:“机器学习被视为实现自动驾驶的重要核心技术,其通过在已标记的数据集上进行统计学习,来模拟人的认知能力。”


目前机器学习集中应用在感知系统当中,包括图像识别、点云识别等。最近几年的深度学习因为深层神经网络能够处理海量数据,在各大数据集上达到甚至超越人类的认知能力,使得该技术快速产业化,其中自动驾驶是其最火的应用领域。


“然而其本质上是在已知、过去的空间中采样学习,面对未知、未来的开放空间,并不能很好地认识到其自身的局限性,会把未知划入到已知范畴加以处理,从而给出错误的结果,这给开放道路下完全自动驾驶带来严重的安全隐患。面对科恩实验室的贴纸等特别设计的对抗样本,除了将其纳入学习样本,并不能保证面对新的对抗样本时不出错误。”


李铀认为,只有在人工智能技术取得突破,激光雷达等传感器技术进一步发展,同时在社会层面,需要交通规划、道路设计、车联网、安全标准、法律法规等基础设施取得长足发展之后,完全自动驾驶才会变得可行。


在此之前,配有自动驾驶系统功能的汽车可以在某些情况、某些路段下实现无人驾驶。但由于边界不清,还将继续在人的监控下实现自动驾驶,比如特斯拉要求司机必须将双手放在方向盘上,随之带来因驾驶员走神、无聊等心态变化而产生的新的安全隐患。


目前汽车行业可落地的自动驾驶主要还是自适应巡航、自主紧急刹车、车道线保持、自主泊车、堵车辅助驾驶等L2至L3自动驾驶技术。


现阶段,所谓的全自动驾驶系统更多的是汽车厂商的宣传,车还得我们自己开。可喜的是,L3级别自动驾驶技术正逐步走向成熟。未来,开车将会更轻松。


标签:行业资讯机械应用市场评论汽车及配件新能源汽车 配件与设备
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