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【稿件】2017年12月01日-02日，由主辦的WOTD全球軟件開發(fā)技術(shù)峰會(huì)將在深圳中州萬豪酒店隆重舉行。本次峰會(huì)以軟件開發(fā)為主題，數(shù)十位專家級(jí)嘉賓將帶來多場(chǎng)精彩的技術(shù)內(nèi)容分享。屆時(shí)，出門問問技術(shù)總監(jiān)郭霄女士將在深度學(xué)習(xí)與智能應(yīng)用開發(fā)專場(chǎng)與來賓分享"人工智能在車載交互的應(yīng)用"主題演講，為大家詳細(xì)闡述人工智能在車聯(lián)網(wǎng)方面的應(yīng)用以及未來車載交互的設(shè)計(jì)架構(gòu)，如語音識(shí)別、語義理解、計(jì)算機(jī)視覺、智能推薦的應(yīng)用、未來無人駕駛的交互體驗(yàn)等。誠(chéng)邀您蒞臨大會(huì)，與我們共享技術(shù)帶來的喜悅。
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郭霄·出門問問技術(shù)總監(jiān)
我國(guó)人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)
互聯(lián)網(wǎng)公司在很早期就有諸多AI相關(guān)的應(yīng)用，如LinkedIn主頁(yè)推薦、Uber送餐ETA，定價(jià)系統(tǒng)等等。雖然Alpha Go Zero已經(jīng)通過自學(xué)的方式超越人類棋手的水平, 但AI還沒有達(dá)到超級(jí)智能的時(shí)代。
無人駕駛領(lǐng)域，對(duì)于一些復(fù)雜場(chǎng)景，識(shí)別、判斷物體、預(yù)測(cè)等方面都還存在問題。自然語言處理方面，深度學(xué)習(xí)雖極大提高語音識(shí)別率，但并不能解決所有自然語言處理所遇到的問題，同時(shí)多輪對(duì)話也是難點(diǎn)。目前，機(jī)器尚不能完全達(dá)到六歲兒童說話的技能。
2017年，得益于深度學(xué)習(xí)的突破，計(jì)算機(jī)視覺和語音識(shí)別也有了巨大進(jìn)步，從而讓AI在一些新領(lǐng)域應(yīng)用成為可能，像自動(dòng)駕駛的感知系統(tǒng)、實(shí)用級(jí)的語音交互體驗(yàn)等。
郭霄表示，值得慶幸的是這一輪人工智能的發(fā)展是在互聯(lián)網(wǎng)信息高速流動(dòng)的時(shí)代大背景下發(fā)生，國(guó)內(nèi)在人工智能方面并沒有落后太多。
一方面，國(guó)內(nèi)在商業(yè)模式上走在前沿，同時(shí)衍生出很多以AI為核心的大中小公司：
- 對(duì)于創(chuàng)業(yè)公司而言，優(yōu)勢(shì)在于非常專注去研究在某一場(chǎng)景下，端到端的解決方案, 且針對(duì)關(guān)鍵領(lǐng)域進(jìn)行深入突破。在特定領(lǐng)域，像人臉識(shí)別，我國(guó)就處于世界領(lǐng)先的地位。
- 對(duì)于大公司而言，則基于中國(guó)特有的國(guó)情來戰(zhàn)略布局，通過AI平臺(tái)的方式為不具有復(fù)雜AI算法開發(fā)能力的公司賦能，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品落地，同時(shí)依靠生態(tài)系統(tǒng)積累海量的用戶數(shù)據(jù)，來提升核心業(yè)務(wù)。
另外一方面是硬件和軟件的結(jié)合。此次人工智能的熱潮以深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BackPropagation算法的相關(guān)理論工作于70年代已經(jīng)出現(xiàn)，過去幾年計(jì)算能力得到了長(zhǎng)足的發(fā)展，特別是GPU的使用讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決實(shí)際的問題。
雖然在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的矩陣運(yùn)算上，GPU比CPU效率高，但GPU并不是專為人工智能設(shè)計(jì)，因此不少公司都在探索新的硬件解決方案。這方面國(guó)內(nèi)公司也在跟進(jìn)，如Google的TPU、蘋果A11 Bionic、華為的麒麟970 等均是AI硬件新的代表。中國(guó)在CPU和GPU時(shí)代并沒有出現(xiàn)可以和國(guó)際巨頭相抗衡的芯片公司，希望這一幕在人工智能芯片時(shí)代不要上演。
真正實(shí)現(xiàn)無人駕駛的核心要素
無人駕駛是最能凸顯AI價(jià)值的領(lǐng)域之一，無人駕駛技術(shù)和AI的結(jié)合會(huì)帶來更多的看點(diǎn)，也就是我們常說的智能汽車。郭霄表示，研發(fā)無人車起步很容易，對(duì)于動(dòng)手能力強(qiáng)的工程師自己就可搭建(https://comma.ai/), 如借助百度開源的appllo系統(tǒng)， 僅三天就可搭建出一套自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。但這些只能作為Demo，要做出真正能用的無人駕駛汽車，還需要很多的工程工作。
真正實(shí)現(xiàn)無人駕駛汽車的核心要素主要有如下幾點(diǎn)：
- 需要有很好的技術(shù)和算法來實(shí)現(xiàn)無人駕駛
- 需要成本可控的車輛制造
- 相關(guān)法律、法規(guī)的配合，社會(huì)接受程度逐步提升
- 新的產(chǎn)業(yè)鏈人才和賺錢的商業(yè)模式
無人駕駛汽車是壁壘非常高的產(chǎn)業(yè)，目前研發(fā)的廠家大概分為四類：
- 第一是uber，lyft，滴滴這類擁有龐大的共享汽車運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的公司。如無人駕駛技術(shù)一旦被突破，這些平臺(tái)就是一個(gè)很好的商業(yè)場(chǎng)景。無人駕駛技術(shù)會(huì)極大的降低運(yùn)營(yíng)成本。
- 第二是純互聯(lián)網(wǎng)公司 ，以Google、Waymo、百度為代表。Google積累10年的無人駕駛技術(shù)，技術(shù)遙遙領(lǐng)先，當(dāng)前正在亞利桑那州接送乘客，進(jìn)行測(cè)試。
- 第三類是車企，又細(xì)分為傳統(tǒng)車企和新型互聯(lián)網(wǎng)造車公司，這些公司自己生產(chǎn)汽車。傳統(tǒng)車企大部分選擇從輔助駕駛升級(jí)到無人駕駛，而Uber、waymo則直接target L4/L5，不經(jīng)歷輔助駕駛階段。
- 第四類是創(chuàng)業(yè)公司。創(chuàng)業(yè)公司雖然資源不如以上三類巨頭，但在面對(duì)無人駕駛的一些技術(shù)難點(diǎn)，創(chuàng)業(yè)公司有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，一旦有新的技術(shù)突破，創(chuàng)業(yè)公司能快速試錯(cuò)，彎道超車。
通常情況下，在限制性場(chǎng)景會(huì)先看到無人駕駛技術(shù)的商業(yè)落地和變現(xiàn)。像園區(qū)，高速等限制場(chǎng)景的環(huán)境更規(guī)范，使得無人駕駛的難度將大大簡(jiǎn)化。同時(shí)，限制場(chǎng)景下的無人駕駛商用也可促進(jìn)無人駕駛相關(guān)的立法和社會(huì)的接受程度，為真正無人駕駛時(shí)代做好準(zhǔn)備。
車載交互的發(fā)展現(xiàn)狀與AI應(yīng)用
說無人駕駛，必然要涉及到車載交互方面的內(nèi)容。郭霄表示，車載交互之所以在過去一段時(shí)間沒有像智能手機(jī)一樣突飛猛進(jìn)的發(fā)展，主要原因在于前裝系統(tǒng)是隨車型開發(fā)周期來定型，而車型通常需要5年左右的開發(fā)時(shí)間。還有車對(duì)安全方面要求高，更需要較長(zhǎng)的時(shí)間來驗(yàn)證。
車載交互的發(fā)展現(xiàn)狀
試想當(dāng)下絕大部分車型對(duì)標(biāo)的是我們六七年前使用的手機(jī)，就算裝上交互系統(tǒng)也會(huì)在一定程度上受到限制。而且后裝廠家把大量的精力放在適配不同車型上，在車載交互創(chuàng)新方面?zhèn)戎夭欢唷?/p>
一直以來，采用觸控技術(shù)為交互方式的車機(jī)，操作不是很便利，更多是裝飾而不是使用。隨著4g網(wǎng)絡(luò)的普及和語音技術(shù)的發(fā)展，車載軟件急需顛覆。還有用戶對(duì)智能設(shè)備的需求，也會(huì)將汽車是否智能作為選購(gòu)時(shí)考慮的因素。
車的智能化不僅僅是車外的自動(dòng)駕駛，更多的是車內(nèi)體驗(yàn)的升級(jí)。超長(zhǎng)的電量，更好的硬件，更大的屏幕，更私密的空間等這些都是車具備的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，做技術(shù)平臺(tái)再合適不過。
現(xiàn)在大家談到汽車和智能時(shí)，往往想到的是無人駕駛和復(fù)雜的算法，其實(shí)車內(nèi)的體驗(yàn)和交互的進(jìn)步也同樣重要。
鼠標(biāo)和圖形界面將個(gè)人計(jì)算機(jī)使用者從專業(yè)人士到普通大眾， 多點(diǎn)觸摸則引爆了整個(gè)智能手機(jī)時(shí)代。在車中，語音是更安全的交互方式，也是一個(gè)更自然的交互。郭霄表示，讓我們共同期待有自然，好用的語音交互模式來提高大量的應(yīng)用場(chǎng)景的用戶體驗(yàn)?，F(xiàn)在國(guó)內(nèi)外很多公司都有不少嘗試，比如智能音箱，智能助手。雖然現(xiàn)在多輪對(duì)話，語音交互和展示的方式還并不完善，但車中語音用戶粘性已經(jīng)比其他場(chǎng)景下的要高很多?，F(xiàn)在的車載交互還是以司機(jī)和副駕的體驗(yàn)為主，未來無人駕駛的時(shí)代，乘客的體驗(yàn)會(huì)引爆更多的應(yīng)用。
AI在車載交互領(lǐng)域的應(yīng)用
用車場(chǎng)景中有很多痛點(diǎn)，比如導(dǎo)航，通訊，媒體和車控，都可以通過人工智能來提升交互體驗(yàn)。語音是車載交互的基礎(chǔ)，前面已經(jīng)說很多。在識(shí)別語言，理解語義之后，人工智能還有很多其他的應(yīng)用場(chǎng)景，比如搜索排序，結(jié)合車的位置，當(dāng)日的天氣，交通狀況，車主的喜好，對(duì)于字面意義同樣請(qǐng)求產(chǎn)生不同的結(jié)果。而且人工智能可以進(jìn)一步優(yōu)化，如果可以預(yù)測(cè)用戶的需求，為什么還需要用戶主動(dòng)發(fā)起搜索呢？更先進(jìn)的人工智能應(yīng)用可以直接在合適的時(shí)間推薦。比如在自駕游的場(chǎng)景，甚至可以規(guī)劃好游玩的路線，在景點(diǎn)自動(dòng)提醒。
采訪最后，郭霄表示，車載交互核心技術(shù)上最大的挑戰(zhàn)是更好的理解自然語言，對(duì)多輪對(duì)話和交互模式進(jìn)一步挖掘，完善。另外現(xiàn)在大多數(shù)車載交互還是需要和傳統(tǒng)車廠合作，一定會(huì)出現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)車廠的巨大碰撞。還有互聯(lián)網(wǎng)要求快速迭代，汽車要求極度安全和汽車的開發(fā)周期。兩者如何更好的結(jié)合是目前對(duì)開發(fā)者效率的一個(gè)挑戰(zhàn)，開發(fā)效率的提高和開發(fā)者生態(tài)的發(fā)展可以帶來應(yīng)用體驗(yàn)的良性循環(huán)，更多的服務(wù)商和內(nèi)容提供商接入也能激發(fā)更多人才為車載的環(huán)境去開發(fā)高質(zhì)量的應(yīng)用。
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分享名稱：出門問問郭霄：實(shí)現(xiàn)無人駕駛核心要素與AI在車載交互領(lǐng)域的應(yīng)用
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