三名女大學(xué)生葬身車禍誰的錯？(6)

小大

用微信掃描二維碼
分享至好友和朋友圈

關(guān)鍵詞：

2025-04-09 09:06:21 百家號

他表示，首先，高速公路維修路段到來前，會在沿途LED顯示屏上提示，但是恐怕沒有輔助駕駛系統(tǒng)會識別提示文字。其次，在維修路段，會設(shè)置道路指引標(biāo)識牌，系統(tǒng)能否識別這樣的標(biāo)識牌也存在疑問。再次，維修道路往往會安排漸進(jìn)式限速，比如此次發(fā)生事故的維修路段，限速40公里/小時。但是這些限速標(biāo)識牌往往并不規(guī)范，駕駛員看到限速從120公里/小時逐漸下降到80公里/小時、60公里/小時、40公里/小時的時候能準(zhǔn)確理解，但是輔助駕駛系統(tǒng)可能難以連貫地理解這些漸近式限速標(biāo)識牌?！澳壳爸邱{系統(tǒng)在使用Transformer模型時，盡管算法已經(jīng)改進(jìn)，但由于車載算力有限，一般也只會關(guān)聯(lián)前后4幀，約40毫秒的信息，這意味系統(tǒng)的‘記憶’有限，而由于系統(tǒng)默認(rèn)在高速公路行駛，并不會識別這些限速標(biāo)識。因此與其盯住事故發(fā)生前的最后三秒，不如多去問問，為什么此前車輛并未減速?！?/p>

正是因為像高速公路施工這樣的邊緣場景仍然存在，真正的自動駕駛才難以到來。汽車自動駕駛技術(shù)被劃分為L0至L5六個級別，L3級是分界線，L3級及以上為自動駕駛。盡管國內(nèi)車企不斷推出L2+、L2.9等概念，但是仍然稱不上自動駕駛。

“不要說還剩下1％的邊緣場景，哪怕只剩下0.01％的邊緣場景，依然不能離開駕駛員?！鼻笆鰳I(yè)內(nèi)人士感慨，沒有人能回答還剩下多少待解決的邊緣場景。

真正實現(xiàn)自動駕駛就需要解決邊緣場景的問題，不過這并非易事。對于駕駛而言，人工智能與人類容易犯的錯誤不同。人類最容易犯的錯誤是疲勞駕駛、分心駕駛，系統(tǒng)既不會疲勞，也不會分心，而是取決于訓(xùn)練。但是由于車載算力的限制，大模型、推理模型目前還難以應(yīng)用于車端，車端更多應(yīng)用深度學(xué)習(xí)模型，其不具備大模型、推理模型的泛化、推理能力，因此更容易在邊緣場景出現(xiàn)問題，也就是所謂的“黑天鵝問題”，如果在天鵝這一標(biāo)簽下錄入1萬張白天鵝照片，深度學(xué)習(xí)模型不會將一只黑天鵝照片識別為天鵝，從而出現(xiàn)誤判。

首頁上一頁...3 4 567 8 9...全文共 10 頁下一頁

關(guān)閉

三名女大學(xué)生葬身車禍 誰的錯？(6)

相關(guān)新聞

今日熱點

頻道熱點

三名女大學(xué)生葬身車禍誰的錯？(6)