李开复:无人驾驶必须一步到位,没有所谓的人机协同|扑鱼游戏

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【扑鱼游戏APP】标准:本文来自“革新工厂”(ID:创信2009),来自“未来论坛”颁奖典礼及年会上李开复的演讲。原题目《人类是智慧交通的仅次于妨碍》以下是李开复博士的演讲内容,(公众号:)不变地编辑:作为未来论坛的理事,我很幸运地分享了对智能交通的观点。人工智能是世界上最重要的技术,当然也不适用于智能交通。

我们特别希望人工智能不要催化未来交通行业的变化,这是革新工厂投资最重要的领域之一。智能交通的数据量比今天大一百万倍。我们指出,人工智能的到来有四个浪潮。第一波是互联网智能化,通过互联网调用大量数据,使网站、APP看起来更聪明。

第二波是商业智能,多年来,很多商业公司持有的数据都在阵亡,创造商业价值。第三波是上传现实世界中许多过去非数字化的非道德数字化的实体世界智能化。第四波是全自动智能、无人驾驶、机器人等在商业上的应用。智能交通主要与第三波、第四波浪潮有关。

今天的上下班,从堵车到PM2.5、安全事故、疲惫的司机等,要解决这些问题,必须有信息流,并且能够动态地知道有多少汽车在运营,哪些地方可能会出现交通堵塞。人工智能必须由数据驱动,智能交通也是如此。谷歌、百度等互联网公司有很多数据,银行、保险等也可以拿出存储的数据使用,但交通领域的很多场景没有数据。比如“每辆车进哪里”。

提取这种新数据的关键是放置更好的传感器。零售、仓储、物流、教育、医疗、农业等领域的升级市场需求不会对传感器的普及做出贡献。

随着传感器的进一步普及,并行计算、并行计算等很多基本的东西都不会改变。如何存储比今天的数据大100万倍的数据量?今天在淘宝上一次做一页只会产生很少的数据,但如果想让一辆车每两秒钟告诉你去哪里,需要的数据量就很大。mobidrip,让我们以几个以大数据为基础对交通进行准确预测的公司为例,谈谈大数据对智能交通的影响。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),)摩拜自行车本身就是智能传感器。

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每次使用mobie时,搜索、杠杆、自行车和费用都会生成数据,并使用GPS、蓝牙、热像仪将驾驶信息大规模传输到网络上,从而创建智能日程。这样生成的数据量是多少?真不敢相信。

mobie第一次听说中国移动的时候,一辆车要有SIM卡,说700万数字的时候,中国移动完全不可信。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视连续剧),)目前,中国移动1%的SIM卡都给了摩拜。摩拜的号码为No.0210010680,从去年4月21日开始使用,一年后在自行车上上传了1180次,上下班路程为2623公里,每两秒上传一次信息。

所有摩拜自行车每天最多上传20TB的信息。滴滴数据量更大,可以准确预测和分辨。

交通基础设施不能改变,但可以通过智能调度提高交通效率。例如,滴滴不仅能告诉你今天什么车在哪里,一个小时后车在哪里?我应该在哪里坐车?可以预测未来的车在哪里,有人什么时候坐车。王坚博士在阿里巴巴展示,滚动一个城市,在城市内部署人工智能,使信号灯更加智能。

当很多人回到某个地方,调查他们或一辆救护车来的时候,让救护车再回去。(威廉莎士比亚、救护车、救护车、救护车、救护车、救护车、救护车、救护车、救护车)信号灯的时间和频率随着车辆通过的流动而变化。结果显示,该城市平均交通效率延长了15%,救护车到达现场的时间延长了50%。

这是非常简单的未来城市大脑和智能交通的早期形式。收集的数据不仅要上传,还要实际应用。
例如,计算机视觉在智能交通中的应用,我们投资的Faces,有实际的分发事例来识别谁在跑红灯,捕捉脸,需要把票送到他家。两个人站在印度,牵着手往这边走,聊天的可能性更大,突然转移到印度的概率很低,但两个人向前倾斜身体,就能证明转移到印度的概率不低。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视报道))来月经的车根据这种预测,做出准确安全的分辨。人靠不住。自动驾驶要更进一步。

无人驾驶究竟什么时候来?革新工厂的观点是,无人驾驶要进行一次,没有所谓的人机合作司机。这句话怎么解释?谷歌做了一个有趣的实验。他们表示,他们计划从内部招募志愿者,分别部署一辆测试用自动驾驶车,测试用汽车不完整,仍然需要志愿者躺在驾驶员防卫下,随时应对汽车无法处置的路面脑溢血情况。

(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视),)但是谷歌发现志愿者根本不在乎这个忠告。因为大部分情况下,谷歌自动驾驶车看起来很好,几乎可以轻松应对道路上再次发生的各种简单情况。(威廉莎士比亚、谷歌、自动驾驶、自动驾驶、自动驾驶、自动驾驶、自动驾驶、自动驾驶)这样一来,所有志愿者都会100%放心地把司机交给汽车,自己利用乘车时间去做自己想做的一切。坐车的时候看地图的人,坐车的时候看视频的人,坐车的时候躺在后座打盹的人,坐车的时候和女朋友做爱的人.通过这次测试,谷歌自动驾驶汽车的话,这个时候不管有没有自动驾驶车的软件,都有危险。

无论道路的极端道路状态能否被自动驾驶车妥善处理,车主们都会保持100%的高度警惕。人是不可信的,谷歌指出,要保证自动驾驶的意义,不能依赖人的参与。指出无人驾驶必须更进一步,应对所有极端道路情况。

自动驾驶不能再提高高速公路和货车的自动驾驶。需要大量的数据。如何一次积累数据?我们指出,自动驾驶必须在场景方面被允许。例如:在景点、停车场、机场、洗手、垃圾车、卡车等限量版场景中确保安全后,可以尝试自动驾驶高速公路货车,然后乘坐普通公交车、普通街道的司机场景。

革新工厂投资的游说技术是限量版场景的短距离自动驾驶,没有危险性问题。这个非常简单的场景可以收集到一定数量的数据,没有安全问题,可以收集数据递归。在北京的道路上,无人驾驶最好没有人进去。

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因为无法预测的孩子跳出来,巷子里不会发生交通堵塞。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视),但在高速公路上无人驾驶比已经进来的人要好。

因为高速公路更有效率。货车只不过是很好的无人驾驶。因为里面没有乘客,所以大部分都可以在高速公路上疾驰收集数据,没有危险。

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用可以跟随的方法监督第一辆卡车,后面的车是无人驾驶的,只要回到前面就能完成。在未来,道路权可以智能化调整。例如,下班时大部分车进入城市,上班时返回郊区的车更多,道路权不会根据人的市场需求进行调整,救护车、火灾警报等车辆也不会获得优先权。

人类是智能交通的第二个障碍,AI不会转移到所有汽车上,而是变成实际的无人驾驶。约翰肯尼迪,交通名言)汽车可以互相警告,轮胎爆了,可以警告周围的车小心。当两辆车朝同一个方向返回时,顺便一起节约能源。

他们分手的时候,各走各的路。这个时代的到来不会给人类的上下班带来相当大的变化。但是无人驾驶仍然面临许多障碍。

第二个障碍是什么?大家自己向左向右看一下。就是人类。只是大部分交通事故是人造成的。人有感情,心情不好,不走神,不受罚。

无人驾驶好的时候更换人,不仅能减少安全性,还能使整个交通更加可预测。还有人的烧结思想。汽车刚出现的时候,有一条法律拒绝汽车上路,一个人要在车前举着红旗,怕骑马的人害怕,这是很可笑的。

另外,无人驾驶面临道德障碍。在美国,一辆无人驾驶汽车撞上人总是要做出决断。

机器人是否杀人,如何解决问题。阿尔伯特爱因斯坦,汽车名言) (威廉爱因斯坦)我们必须有非常具体有效的法律,不伤害人类,要超前科技,要坚信大量的数据递归,必须人工智能带来更好的无人驾驶体验,智能我坚信在未来15、20年内,智慧交通将成为仅次于人类社会的催化剂。资本的力量、行业的力量和最好的人才投入到这个领域,所有的挑战都将得到解决。

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