【51CTO.com原創(chuàng)稿件】2017年12月01日-02日，由51CTO主辦的WOTD全球軟件開發(fā)技術(shù)峰會將在深圳中州萬豪酒店隆重舉行。本次峰會以軟件開發(fā)為主題，數(shù)十位專家級嘉賓將帶來多場精彩的技術(shù)內(nèi)容分享。屆時，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)計架構(gòu)，如語音識別、語義理解、計算機視覺、智能推薦的應(yīng)用、未來無人駕駛的交互體驗等。51CTO誠邀您蒞臨大會，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)

我國人工智能的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢

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主頁推薦、Uber送餐ETA，定價系統(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還沒有達到超級智能的時代。

無人駕駛領(lǐng)域，對于一些復(fù)雜場景，識別、判斷物體、預(yù)測等方面都還存在問題。自然語言處理方面，深度學(xué)習(xí)雖極大提高語音識別率，但并不能解決所有自然語言處理所遇到的問題，同時多輪對話也是難點。目前，機器尚不能完全達到六歲兒童說話的技能。

2017年，得益于深度學(xué)習(xí)的突破，計算機視覺和語音識別也有了巨大進步，從而讓AI在一些新領(lǐng)域應(yīng)用成為可能，像自動駕駛的感知系統(tǒng)、實用級的語音交互體驗等。

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)信息高速流動的時代大背景下發(fā)生，國內(nèi)在人工智能方面并沒有落后太多。

一方面，國內(nèi)在商業(yè)模式上走在前沿，同時衍生出很多以AI為核心的大中小公司：

• 對于創(chuàng)業(yè)公司而言，優(yōu)勢在于非常專注去研究在某一場景下，端到端的解決方案, 且針對關(guān)鍵領(lǐng)域進行深入突破。在特定領(lǐng)域，像人臉識別，我國就處于世界領(lǐng)先的地位。
• 對于大公司而言，則基于中國特有的國情來戰(zhàn)略布局，通過AI平臺的方式為不具有復(fù)雜AI算法開發(fā)能力的公司賦能，實現(xiàn)產(chǎn)品落地，同時依靠生態(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)，過去幾年計算能力得到了長足的發(fā)展，特別是GPU的使用讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以解決實際的問題。

雖然在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需要的矩陣運算上，GPU比CPU效率高，但GPU并不是專為人工智能設(shè)計，因此不少公司都在探索新的硬件解決方案。這方面國內(nèi)公司也在跟進，如Google的TPU、蘋果A11 Bionic、華為的麒麟970 等均是AI硬件新的代表。中國在CPU和GPU時代并沒有出現(xiàn)可以和國際巨頭相抗衡的芯片公司，希望這一幕在人工智能芯片時代不要上演。

真正實現(xiàn)無人駕駛的核心要素

無人駕駛是最能凸顯AI價值的領(lǐng)域之一，無人駕駛技術(shù)和AI的結(jié)合會帶來更多的看點，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，對于動手能力強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。

真正實現(xiàn)無人駕駛汽車的核心要素主要有如下幾點：

• 需要有很好的技術(shù)和算法來實現(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營網(wǎng)絡(luò)平臺的公司。如無人駕駛技術(shù)一旦被突破，這些平臺就是一個很好的商業(yè)場景。無人駕駛技術(shù)會極大的降低運營成本。
• 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，當前正在亞利桑那州接送乘客，進行測試。
• 第三類是車企，又細分為傳統(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，但在面對無人駕駛的一些技術(shù)難點，創(chuàng)業(yè)公司有獨特的優(yōu)勢，一旦有新的技術(shù)突破，創(chuàng)業(yè)公司能快速試錯，彎道超車。

通常情況下，在限制性場景會先看到無人駕駛技術(shù)的商業(yè)落地和變現(xiàn)。像園區(qū)，高速等限制場景的環(huán)境更規(guī)范，使得無人駕駛的難度將大大簡化。同時，限制場景下的無人駕駛商用也可促進無人駕駛相關(guān)的立法和社會的接受程度，為真正無人駕駛時代做好準備。

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間沒有像智能手機一樣突飛猛進的發(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)時間。還有車對安全方面要求高，更需要較長的時間來驗證。

車載交互的發(fā)展現(xiàn)狀

試想當下絕大部分車型對標的是我們六七年前使用的手機，就算裝上交互系統(tǒng)也會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，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。還有用戶對智能設(shè)備的需求，也會將汽車是否智能作為選購時考慮的因素。

車的智能化不僅僅是車外的自動駕駛，更多的是車內(nèi)體驗的升級。超長的電量，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特優(yōu)勢，做技術(shù)平臺再合適不過。

現(xiàn)在大家談到汽車和智能時，往往想到的是無人駕駛和復(fù)雜的算法，其實車內(nèi)的體驗和交互的進步也同樣重要。

鼠標和圖形界面將個人計算機使用者從專業(yè)人士到普通大眾， 多點觸摸則引爆了整個智能手機時代。在車中，語音是更安全的交互方式，也是一個更自然的交互。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)用場景的用戶體驗。現(xiàn)在國內(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)比其他場景下的要高很多。現(xiàn)在的車載交互還是以司機和副駕的體驗為主，未來無人駕駛的時代，乘客的體驗會引爆更多的應(yīng)用。

AI在車載交互領(lǐng)域的應(yīng)用

用車場景中有很多痛點，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。語音是車載交互的基礎(chǔ)，前面已經(jīng)說很多。在識別語言，理解語義之后，人工智能還有很多其他的應(yīng)用場景，比如搜索排序，結(jié)合車的位置，當日的天氣，交通狀況，車主的喜好，對于字面意義同樣請求產(chǎn)生不同的結(jié)果。而且人工智能可以進一步優(yōu)化，如果可以預(yù)測用戶的需求，為什么還需要用戶主動發(fā)起搜索呢？更先進的人工智能應(yīng)用可以直接在合適的時間推薦。比如在自駕游的場景，甚至可以規(guī)劃好游玩的路線，在景點自動提醒。

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，對多輪對話和交互模式進一步挖掘，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)合是目前對開發(fā)者效率的一個挑戰(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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