人工智能在自动驾驶，自动驾驶5年后技术是否会成熟另外会带给城市哪些好处

1，自动驾驶5年后技术是否会成熟另外会带给城市哪些好处

自动驾驶确实会给人们带来很多的便利，可以节省人的时间，也可以减少劳动力，但是五年之后应该不会很成熟，自动驾驶还面临着许多问题，就是现在的主动驾驶还会出现各种各样的交通事故，自动驾驶应该会有更多的麻烦事情。自动驾驶也分用在哪里，我觉得用在地铁里面就非常的有帮助。地铁都有自己的行驶轨道，只要设置好了程序就自动运行，可以节省很多人力物力，而且出现拥堵或者交通事故的概率也比较低，只要每个站分配几个人来看管处理紧急事务就可以。自动驾驶用在收割庄稼或者开垦荒地等等这样的行为上面也很有利，很方便，这样肯定不会造成什么交通事故，而且还会提高工作效率，因为人为的去驾驶机器的话肯定是有时间限制的，但是自动驾驶就没有时间限制。那自动驾驶用在马路上面代替人来开轿车或者客车我觉得还是有一些问题的，程序毕竟是程序，就是人为的自主驾驶都会面临各种各样的问题，而且问题都不重复，有很多交通事故自己都不知道自己是怎么发生的，我觉得程序可能不能面对突如其来的危险，很容易造成拥堵或者车祸。当然程序也有好的地方就是计算精确，计算精确的同时保护人们的安全就可能在完全可以过去的地方，车就以安全为第一可能就停了，这样不仅不会节约时间，很可能还会浪费很多的时间。凡事都有利弊我们都明白，所以自动驾驶技术我觉得可以先试用，在没有马路的地方试用，比如一个工厂里面运输货物，自己有自己的轨道，这个完全可以设置自动，节约人力资源，像我上面说的地铁啊都可以先用，至于载客这种小轿车上路我觉得还是需要时间来验证。

5年后技术应该可以比较成熟了，而且能给城市的交通拥堵带来一定的帮助。在上下班高峰期司机可以开启自动驾驶，这样自己就不用一直耗费精力盯着前面的车走没走，可以闲下来休息一下。

5年之后会越来越成熟，带来的好处是给人们带来很多的便利，可以节省我们的时间，也可以减少很多劳动力。再看看别人怎么说的。

自动驾驶已成为将来不可阻挡的趋势，近年来，随着人工智能技术越来越成熟，自动驾驶在未来的5年技术会更加成熟，一旦自动驾驶趋于成熟，城市将会变得越来越美好，首先是交通事故相应减少，其次是城市的空气会变得越来越好。

个人觉得5年后这个技术很难成熟。目前来看存在很多需要一步步破解的问题，如：基建问题。（无人驾驶需要稳定、高速的网络，5年内完全普及5G还是个问题）。成熟后好处还是很多的，1、交通运输业的模式完全改变，自动化让路上危险系数降低，人力司机需求减少。2、行车办公的普及。

自动驾驶5年后技术是否会成熟另外会带给城市哪些好处

2，在不久的将来汽车自动驾驶技术会是怎样发展的

根据我个人的估计，在不久的经来，汽车的自动驾驶技术，根本就不能有什么发展。现在的条件下，驾驶员是不可替代的，所谓的人工智能，根本就不可能代替人类，连开车这种简单的事情，也不可能。人类的司机，可以根据一些行人、自行车骑行者、摩托车骑手的年纪、动作、甚至眼神，看出对方是否有潜在的向自己方向移动的可能，自动驾驶汽车可以办得到么？人类的司机，可以根据前车的反应，推断出前方有事故发生，需要提前减速或者避让，自动驾驶办得到么？在比较拥堵的路段，自动驾驶可能会保持车距，而手动驾驶车辆的司机可能会不断的加塞到自动驾驶车辆的前方，这样的话，自动驾驶车辆就根本就不能往前走了，这种情况下，人工智能会处理么？我认为，在遥远的将来，想要让自动驾驶汽车代替司机，也必须弄成自动驾驶车辆专用路形式的，这种路段，不允许行人、自行车、摩托车、三轮车，等等车辆出现，只允许自动驾驶汽车和手动驾驶汽车通行，而且，需要全国的司机素质显著提高，开车都比较守规矩，才行。近期，或者说，现阶段，最多，也就能实现，封闭高速公路的路况下，自动驾驶。毕竟，封闭的高速公路上，大家基本上还都是比较守规矩的，也不会出现行人、自行车、甚至猫猫狗狗之类的情况。根据我个人的估计，在不久的经来，汽车的自动驾驶技术，根本就不能有什么发展。现在的条件下，驾驶员是不可替代的，所谓的人工智能，根本就不可能代替人类，连开车这种简单的事情，也不可能。人类的司机，可以根据一些行人、自行车骑行者、摩托车骑手的年纪、动作、甚至眼神，看出对方是否有潜在的向自己方向移动的可能，自动驾驶汽车可以办得到么？人类的司机，可以根据前车的反应，推断出前方有事故发生，需要提前减速或者避让，自动驾驶办得到么？在比较拥堵的路段，自动驾驶可能会保持车距，而手动驾驶车辆的司机可能会不断的加塞到自动驾驶车辆的前方，这样的话，自动驾驶车辆就根本就不能往前走了，这种情况下，人工智能会处理么？我认为，在遥远的将来，想要让自动驾驶汽车代替司机，也必须弄成自动驾驶车辆专用路形式的，这种路段，不允许行人、自行车、摩托车、三轮车，等等车辆出现，只允许自动驾驶汽车和手动驾驶汽车通行，而且，需要全国的司机素质显著提高，开车都比较守规矩，才行。近期，或者说，现阶段，最多，也就能实现，封闭高速公路的路况下，自动驾驶。毕竟，封闭的高速公路上，大家基本上还都是比较守规矩的，也不会出现行人、自行车、甚至猫猫狗狗之类的情况。

你好，未来肯定会有发展的，现在也有，比如宝马的七系，奔驰s级都有，只不过技术不成熟。

在不久的将来汽车自动驾驶技术会是怎样发展的

3，什么是人机共驾

人机共驾（Shared Autonomy）MIT 认为自动驾驶应该分为两个等级：一、人机共驾（Shared Autonomy）；二、全自动驾驶（Full Autonomy）。这样的分类方式不仅能够提供有建设性的指导方针，添加必要的限制条件同时还可以对要实现的目标进行量化设定。甚至，对每个类别下要实现的功能、对应的技术需求以及可能遇到的问题都可以划分出来。这个原则的核心在于对「人类驾驶员在环」的讨论。为了实现对车辆的有效控制，人和机器组成的团队必须共同保持对外部环境有充分的感知。目标是促使整个行业对「人机共驾」和「全自动驾驶」进行清晰地划分。需要指出的是，表 I 中的术语「Good」和「Exceptional」用来表示解决 1% 极端案例的优先级顺序。远程操控、V2X 和 V2I 等并非必须的技术，如果要使用的话需要达到特殊的能力要求。在实现高等级自动驾驶的方法上，传统思路全程都跳过了对「人」这个因素的考虑，精力主要集中在对地图、感知、规划以及表 I 中「全自动驾驶」一栏标注为「exceptional」的技术上。实际来看，考虑到目前的硬件和算法能力，这种解决方案对高精度地图、传感器套件的鲁棒性要求很高，提供的是较为保守的驾驶策略。而正如表 I 所述，「以人为中心」的自动驾驶汽车着眼点主要在司机身上。负责控制车辆的依然是人，但前提是要对人的状态、驾驶方式及之前的人机合作经验做充分的考量，同时把车辆的转向、加减速等交由人工智能系统负责。以特斯拉的 Autopilot 为例，之前 MIT 的研究显示，测试中有超过 30% 的行程都是由这套 L2 级驾驶辅助系统控制完成的。而如果人机共驾应用成功的话，应该能实现超过 50% 的机器控制率。在这次实验中，MIT 表示无人车系统在接管过程中呈现出了不同程度的能力，而人类驾驶员始终在密切关注着机器的动态，根据感知系统获得的信息及时预测可能发生的危险。二、从数据中学习（Learn from Data）从表 I 不难发现，这其中涉及的任何一项车辆技术都是数据驱动的，需要搜集大量的边缘案例数据，利用这些数据持续不断地优化算法。这个学习过程的目的应该是，通过大量数据实现从传统的模块化监督学习向端到端半监督式和无监督学习过渡。要实现车辆的自动驾驶，传统的方法，不管是哪个级别，几乎都不会大量的应用机器学习技术。除了在一些特殊的线下场景，比如 Mobileye 的视觉感知系统要进行车道线识别，或者是通用 Super Cruise 搭载的红外摄像头要对驾驶员头部动作进行预测等。特斯拉的 Autopilot 可能要比其他方案更进一步，在开发针对第二代硬件平台 HW 2.0 的软件算法时，在视觉感知上应用了越来越多监督机器学习的原理。但即便如此，对车辆的绝大部分控制以及对驾驶员状态监测的实现中，并没有利用大数据驱动的方式，也几乎不涉及线上学习的过程。而在目前业界进行的一些全自动驾驶技术的路测中，机器学习主要应用于环境感知这一环节。更甚的是，这些车辆采集到的数据，无论是从量还是多样性来看，和具备 L2 级自动驾驶能力的车型相比，逊色不少。特斯拉 Autopilot 对目标物、车道线的检测主要依赖机器学习算法进行 | ElectrekMIT 认为，「L2 级自动驾驶系统中机器学习框架使用的数据，从规模和丰富性的角度来看都具有足够的扩展能力，可以覆盖多变的、具有代表性、挑战性的边缘案例。」人机共驾（Shared Autonomy）要求同时搜集人和车辆的感知数据，挖掘分析后用于监督学习的标注。在 MIT 的实验过程中，驾驶场景感知、路径规划、驾驶员监控、语音识别以及语音聚合都应用了深度神经网络模型，可以通过搜集到的大量驾驶体验数据进行持续性的调校和优化。在进行数据采集时，MIT 表示并不会只局限于单一的传感器来源，而是对整个驾驶体验通盘考虑，并将所有的传感器数据流通过实时时钟（real-time clock）汇总、聚合，用于多个神经网络模型的标注。这种方式能够让驾驶场景与驾驶员状态能够很好地匹配起来，而在聚合的传感器数据流进行标注工作，使模块化的监督学习可以在数据规模允许时轻松地向端到端学习过渡。三、监督人类（Human Sensing）这个其实就是我们俗称的「驾驶员监控」。它指的是对驾驶员的整体心理以及功能特征，包括分心、疲惫、注意力分配和容量、认知负荷、情绪状态等的不同程度进行多维度的衡量和评估。目前除了通用 Super Cruise 在方向盘上装有一枚红外摄像头外，不管是搭载了 ADAS 驾驶辅助系统的量产车型，还是在路测的全自动驾驶汽车，绝大部分都没有提供任何有关驾驶员监控的软件和硬件。特斯拉 Model 3 其实也装了一枚车内摄像头，但目前尚未启用，具体功用官方表示要等软件更新后才知道。而基于视觉的解决方案以外，市面上还包括一些准确率不高的方式。比如特斯拉在方向盘上安装了扭矩传感器，也有的公司利用监测方向盘是否发生倒转的方式推断驾驶员是否出现疲劳情况。全新一代凯迪拉克 CT6 搭载的驾驶员监控系统由 Seeing Machines 提供 | 官方供图MIT 认为「对驾驶员状态的感知和监控是实现高效人机共驾的的第一步，同时也是最关键的一步。」在过去的二十多年里，来自机器视觉、信号处理、机器人等领域的专家都进行过相关课题的研究，目的都是在探讨如何尽可能保证驾乘人员的安全。此外，对驾驶员状态的监测对如何改善和提升人机交互界面、高级驾驶辅助系统 ADAS 的设计都有很大帮助。随着汽车智能程度的不断提高，如何准确、实时地探测到驾驶员的各种行为对打造安全的个性化出行体验尤为重要。比较有意思的一点是，从完全的手动驾驶到全自动驾驶，这其中涉及到不同模式切换的问题。一般来说双手脱离方向盘（handoff）就是一种信号，可能表示系统要做好接管的准备了，但还有什么其他更准确的信息可以用来判断，可能这也是「驾驶员监控」的研究人员需要持续思考的地方。四、共享的感知控制（Shared Preception-Control）通俗点来说，这相当于为整个自动驾驶系统增加了「一双眼睛和手」。目的是建立额外的感知、控制和路线规划机制。即便在高度自动驾驶系统运行状态下，也要及时地为驾驶员推送信息，将其纳入到整个驾驶过程中。研究全自动驾驶的目的就是为了完美地解决「感知-控制」的问题，考虑到人类的不靠谱和行为的不可测性。所以传统观点认为最简单的办法就是把人从开车这件事上排除掉，像十几年前在 DARPA 挑战赛中获胜的队伍一样。但和传统解决思路相反的是，MIT 提出的「以人为中心」的理论将人置于感知和决策规划闭环中的关键位置。因此，整车感知系统就变成了支持性的角色，为人类驾驶员提供外部环境信息，这其实也是为了解决机器视觉本身存在的局限性而考虑的。表 II MIT「以人为中心」自动驾驶系统执行的感知任务，包括对驾驶员面部表情、动作以及可驾驶区域、车道线以及场景内物体的检测 | MIT在 MIT 的研究中，工作人员围绕这个原则设计了几条关键的算法。表 II 是其中几个典型的案例。首先，从视觉上可以看到神经网络做出的判断、道路分割的区域以及对驾驶场景状态的预估的可信程度；其次，将所有的感知数据整合并输出融合式的决策建议，这样在表 IV 的场景下就能够对整体风险进行预估；再次，MIT 一直使用的是模仿学习：将人类驾驶员操控车辆时方向盘的动作作为训练数据，进一步优化端到端的深度神经网络；最后，MIT 使用的端到端的神经网络属于一个叫做「arguing machines（争论机器）」框架的一部分，它为主要的感知-控制系统（表 III）提供了来自人类的监督。这里的「争论机器框架」是 MIT 2018年提出的一个概念，它将主要 AI 系统与经过独立训练以执行相同任务的次要 AI 系统配对。该框架表明，在没有任何基础系统设计或操作知识的情况下，两个系统之间的分歧足以在人工监督分歧的情况下提高整体决策管道的准确性。表 III 对「争论机器」框架在「Black Betty」自动驾驶测试车上的应用和评估 | MIT表 IV 通过结合车内外感知系统数据得出的融合型决策能够充分预估可能发生的风险 | MIT五、深度定制化（Deep Personalization）这里涉及到一个「将人类融入到机器中」的概念。通过调整 AI 系统的参数，使其能够更适合人类操作并呈现出一定程度的定制化。最终的系统应该带有该驾驶员的行为特征，而不是像刚出厂时的普通配置一样。六、不回避设计缺陷（Imperfect by Design）对整个汽车工业而言，处于很多原因的考虑，进行工程设计时通常考虑最多的是「安全」，所以要尽可能地讲系统错误出现的频率和程度降至最低。换句话说，对自动驾驶而言，完美是目标，这也导致了在进行某些功能设计时，可能会因其「不完美」和「不确定」的性质而放弃这些可能是「必要」的设计。但是在 MIT 的研究看来，丰富、高效的沟通机制在设计用于实现「人机共驾」的人工智能系统时，是非常必要的因素。就「沟通」而言，系统存在的不完美对人和机器而言，在进行感知模型的交换和融合过程中，能够提供密集、多样的信息内容。如果将 AI 系统的不确定性、局限性和错误都隐藏起来，这也就错失了与人建立信任、深度理解关系的机会。MIT 认为，此前业界在设计半自动驾驶系统时所采取的「完美」思路，可能是迄今为止所犯的严重错误之一。而在开发「Black Betty」这辆无人车时，MIT 把人工智能系统的局限性通过文字和视觉的形式与人类进行充分沟通。例如将人类和机器对外部世界的感知视觉化，让驾驶员知晓 AI 系统的局限所在。研究人员表示这种方式相比只是提供「报警」或者「模糊的信号」，是最简洁有效的人机沟通方式。尽管这种沟通机制要实现还面临一些技术上的难题，比如视觉化的过程通常对芯片的算力和实时调用的能力要求很高。但值得机器人、自动化以及人机交互等领域共同关注并思考解决的办法。七、系统级的驾驶体验（System-Level Experience）目前，汽车工业的工程设计过程中，一个最主要的目标就是「安全」。另一个则是「降低成本」。第二个目标导向的是模块化、基于零部件的设计思考。但同样的模式在面向机器人、计算机视觉、机器学习等领域的人工智能系统设计中却有着迥异的理由。譬如在设计中重视单一功能（目标物检测等）的实现，能够有效测试该算法的合理性并逐步使之得到改善和优化。但是这个过程也难免会把注意力过渡集中在单一功能而忽略了系统的整体体验。在过去的几十年里，「系统工程」、「系统思考」这样的原则一直在指导着汽车工业产品的输出。然后，类似的思考却几乎没有应用在自动驾驶汽车的设计、测试和评估过程中。正如 MIT 上面提到的这六大原则，人和机器都不可避免会有缺陷，只有当「人机共驾」这个框架在系统层面上得到考虑时，这些缺陷才可能有机会成为优势。对「人机共驾」的永恒讨论不管短期还是长期来看，其实很难预测自动驾驶的哪条实现路径最终会成功，而且退一万步说，你甚至都不知道什么样的结果算得上是「成功」。在谈到研究目的时，MIT 希望一套自动驾驶系统能够同时满足「安全」、「愉悦的驾驶体验」和「提升的出行体验」这三个要求，而不是彼此妥善折中。而尽管「人机共驾」这个话题在过去的十年里，是包括汽车工业、机器人在内很多领域研究的焦点，但它仍值得更深入的探讨。在今年四月份的上海国际车展上，coPILOT 智能高级驾驶辅助系统，这是一套定位「L2+级」的自动驾驶辅助系统，目的是提高乘用车的安全性和驾驶舒适性。从产品名称不难看出，这套系统同样强调了「人机共驾」的概念。它配备了相应的传感器和功能，能够监控驾驶员并在发生潜在危险情况时触发警告。例如，当发生驾驶员注意力不集中、几乎完全未将注意力放在路面交通上或显示出瞌睡迹象等。所以人工智能扮演了「私人驾驶助手」的角色，这个产品理念与 MIT 的研究不谋而合。到底完美解决驾驶任务比完美管理人类的信任和注意力哪个更难？这是值得深思熟虑的问题。MIT 认为关于这个问题的讨论仍不会停止，不管是这篇论文还是「Black Betty」这台无人测试车，都是基于「人机共驾」研究的成果，MIT 认为它是开发「以人为中心」自动驾驶系统的必由之路。

①时间概念层面的，什么时候人开车，什么时候车自己开（纯无人驾驶），什么时候人和车一起开。 ②汽车驾驶性能层面的，随着无人驾驶技术发展，在驾车过程中，人起的作用越来越小，车的自主性越来越高。

什么是人机共驾