7月10日消息，全球人工智能与机器人峰会CCF-GAIR大会上，清华大学计算机系邓志东教授分享了“人工智能如何加速自动驾驶产业落地实践”的演讲。邓志东表示，人工智能的复兴必将加速L4及以上无人驾驶产业的商业落地
7月10日消息，全球人工智能与机器人峰会CCF-GAIR大会上，清华大学计算机系邓志东教授分享了“人工智能如何加速自动驾驶产业落地实践”的演讲。邓志东表示，人工智能的复兴必将加速L4及以上无人驾驶产业的商业落地。
对于自动驾驶行业，邓志东表示随着自动驾驶级别的提高，驾驶员的手脚、眼、脑逐步得到了解放。但他也分享了目前自动驾驶存在的四个问题：限定区域是一个坑；环境感知与环境建模之争；视觉主导还是激光雷达主导；如何通过人工智能加速产业落地。
首先，可以把各个级别的自动驾驶解决方案都囊括在内，提供逐步发展的空间，比如封闭场地、循环轨迹、固定线路车道的自动驾驶，然后向简单城市路况、特定区域高速驾驶，以及更复杂的城市道路自动驾驶、全部道路自动驾驶一步步进行更复杂的研发。
其次，环境感知和环境建模两种方案各有优缺点，两种方案未来必须发生融合，以便同时获得高性能路面行驶以及局部自主性。
第三，视觉主导方案的目标检测与SLAM较不可靠，但是成本低；激光雷达主导方案比如Waymo，目标检测比较可靠。新一代的系统肯定需要融合。邓志东教授认为有三大核心问题：如何在复杂环境下进行可靠目标识别、如何精准导航以及如何进行多传感器的信息融合。
最后，邓志东认为自动驾驶可能是人工智能落地最快的领域，而深度学习是环境感知与自主决策的决定性技术，其中路测与大数据就成为关键。
邓志东认为人工智能的复兴必将加速L4及以上无人驾驶产业的商业落地。
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