自动驾驶的前景不必多说。
但目前的自动驾驶,是过分宣传。
特斯拉,在加州,已经被叫停“自动驾驶”。
关于自动驾驶,大公司,如梅赛德斯、通用、福特,在销售时,还是很谨慎的,也是对消费者的负责。
自动驾驶与辅助驾驶,是完全不同的概念。
关于自动驾驶,需要机器学习的东西还很多。
可以用模拟场景,来提升自动驾驶的学习。
现在的状况,基本是工程师,设置障碍,设置突发状况,来提升学习。
我倒建议,自动驾驶 VS 路况难度。
这两项,都由 AI来完成。
自动驾驶AI,不必多说,就是尽量避免车祸,尽量安全。
路况难度的AI,就是尽量出车祸,AI 尽量制造路况难度。
两者就像对弈的棋手。这样的学习,才能突飞猛进。
之后,再辅以人类工程师的评估测试。(犹如 AlphaGo vs 李世石)
来做最后的标准化评定。
算法设计得当,AI相互的学习比拼速度,是人类工程师之模拟而不可企及的。
真正的自动驾驶,就指日可待。
但目前的自动驾驶,是过分宣传。
特斯拉,在加州,已经被叫停“自动驾驶”。
关于自动驾驶,大公司,如梅赛德斯、通用、福特,在销售时,还是很谨慎的,也是对消费者的负责。
自动驾驶与辅助驾驶,是完全不同的概念。
关于自动驾驶,需要机器学习的东西还很多。
可以用模拟场景,来提升自动驾驶的学习。
现在的状况,基本是工程师,设置障碍,设置突发状况,来提升学习。
我倒建议,自动驾驶 VS 路况难度。
这两项,都由 AI来完成。
自动驾驶AI,不必多说,就是尽量避免车祸,尽量安全。
路况难度的AI,就是尽量出车祸,AI 尽量制造路况难度。
两者就像对弈的棋手。这样的学习,才能突飞猛进。
之后,再辅以人类工程师的评估测试。(犹如 AlphaGo vs 李世石)
来做最后的标准化评定。
算法设计得当,AI相互的学习比拼速度,是人类工程师之模拟而不可企及的。
真正的自动驾驶,就指日可待。