自动驾驶技术如何迈向成熟 因果推理型决策模型是重点.doc

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1、自动驾驶技术如何迈向成熟因果推理型决策模型是重点　　如果说三年前传统车企对自动驾驶还是将信将疑，如今则几乎全线压注自动驾驶。谁能最先把自动驾驶投入实用，谁就赢得下一个时代，而竞争关键则取决于决策算法和计算平台。　　1.决策算法成为竞争焦点　　从技术角度讲，自动驾驶由三大主要技术构成：感知、决策和控制。那现在自动驾驶技术真正的门槛在哪里？　　如果你去CES参观各家公司的自动驾驶样车，你会发现一个趋势：各家公司的传感器配置越来越趋同化：前视多目摄像头，77GHz长距/短距雷达、环视摄像头、加上十个以上的超声波雷达，豪华一点的再配上几个低线束

2、的激光雷达，这些传感器的供应商也差不多。在感知层面，随着ADAS的大量部署和长时间的技术开发，已经相当成熟，可以说感知技术已经不是主要的瓶颈。而控制则是传统车厂和TIer1非常擅长的领域，做了很多年，积累了大量的经验。　　自动驾驶技术如何迈向成熟因果推理型决策模型是重点　　如果说三年前传统车企对自动驾驶还是将信将疑，如今则几乎全线压注自动驾驶。谁能最先把自动驾驶投入实用，谁就赢得下一个时代，而竞争关键则取决于决策算法和计算平台。　　1.决策算法成为竞争焦点　　从技术角度讲，自动驾驶由三大主要技术构成：感知、决策和控制。那现在自动驾驶技术

3、真正的门槛在哪里？　　如果你去CES参观各家公司的自动驾驶样车，你会发现一个趋势：各家公司的传感器配置越来越趋同化：前视多目摄像头，77GHz长距/短距雷达、环视摄像头、加上十个以上的超声波雷达，豪华一点的再配上几个低线束的激光雷达，这些传感器的供应商也差不多。在感知层面，随着ADAS的大量部署和长时间的技术开发，已经相当成熟，可以说感知技术已经不是主要的瓶颈。而控制则是传统车厂和TIer1非常擅长的领域，做了很多年，积累了大量的经验。　　　　自动驾驶在技术上的竞争，主要聚焦于决策环节。事实上，区分一个系统是ADAS还是自动驾驶，也主要

4、是看该系统是否有决策部分。无论是谷歌，还是特斯拉，他们的核心竞争力，都还是体现在其决策算法方面。　　传统汽车界的研发是基于功能安全的设计方法学建立的，渗透到开发流程的每一个环节，并且在过去一个世纪，将汽车的安全性提高到了极高的水准。如今，顶尖的公司已经可以确保汽车发动机能使用一百万公里！但是面对汹涌而至的机器学习热潮，传统汽车界突然发现自己严重缺乏技术储备，面对特斯拉和谷歌激进的策略，显得力不从心。这已经成为制约传统车厂开发自动驾驶的最大短板，目前，传统车厂或者大肆收购机器学习公司，或者与其合作，他们需要尽快补上这块短板。　　传统车厂出

5、身的克拉富西克显然深知这一点，在他出任WaymoCEO之后，谷歌一改之前模棱两可的商业策略，明确表示向车厂提供解决方案，并迅速宣布和本田合作，事实上是将自己定位在TIer1的角色。此前谷歌虽然在技术积累上处于领先位置，但一直没有确定可行的商业模式，克拉富西克的到来，让谷歌对于商业化的态度更接地气，也更精准。在该解决方案中，硬件基本也是外购的，显然无法成为谷歌的竞争壁垒，最有价值的，还是一整套经过验证的软件，尤其是其中的决策算法。可以想象的是，谷歌将会向业界提供软件授权，就像它之前在安卓系统上所做的一样。　　　　2、理性决策是必然趋势　　

6、决策算法面临的最大挑战，就是如何达到自动驾驶所需要的极高的安全性和可靠性。自动驾驶决策的结果会输出到控制器，根据ISO26262已有的功能安全的规定，这会反过来要求决策系统也需要达到ASIL-D的标准。目前，ISO组织对专门针对自动驾驶的功能安全标准正还在制定中，有可能会用一种新的标准进行考量，但功能安全的基本原则依然有效。　　　　?端到端的AI方法有隐患　　这意味着，我们必须严肃地思考，如何才能满足功能安全的要求？对于谷歌、百度以及许多初创公司，这些非传统车厂出身的玩家来说，是一个全新的命题。　　目前，很多创新公司都在使用深度学习加增

7、强学习做端到端的训练，也就是说，从传感器的输入直接导出控制器（刹车、油门、转向等）的输出。但深度学习的问题在于它失去了透明性，仅仅依赖于概率推理，也就是相关性，而非因果推理，而这两者是有本质不同的。　　相关并不意味着因果。举个例子，统计发现，手指头越黄的人，得肺癌的比例越大。但事实上，手指的颜色和得肺癌的几率之间显然没有直接的因果联系。那么为什么统计数据会显示出相关性呢？这是因为手指黄和肺癌都是由吸烟造成的，由此造成了这两者之间产生了虚假的相关性。　　深度学习就像一个黑盒子，无法进行分析，出了事情你不知道原因到底是什么，也没有办法预测下

8、一次会出什么状况。有一个很搞笑的例子，用深度学习训练一个系统，来分辨哈士奇和爱斯基摩狗，初步测试效果非常好，但进一步的测试表明，这个系统其实是通过区分背景，而不是狗本身来判定其种类的，因为训练所使用的样本中