钱炜博士详解：无人驾驶中的人工智能机遇与挑战

在浙江大学计算机科学与技术学院博士钱炜的分享中，"无人驾驶中的人工智能挑战"是本期AI研习社第86期大讲堂的核心话题。钱炜博士基于他在人工智能领域的深厚背景，探讨了无人驾驶技术的未来愿景以及这一领域的发展所带来的机遇，同时也深入剖析了面临的挑战。 首先，无人驾驶的愿景被描绘为一个旨在通过人工智能技术大幅降低交通事故率的解决方案。由于全球每年有大量的交通事故发生，其中大部分源于司机的错误判断和操作，如障碍物识别失误和决策不当。无人驾驶的目标是通过装备高精度的传感器和强大的计算机程序，实现360度无死角的环境感知，以此消除人类驾驶员的失误，理论上能够将驾驶失误的可能性降至接近于零，从而提高道路安全。 随着人工智能的快速发展，无人驾驶领域迎来了众多机遇。包括但不限于： 1. **技术进步**：深度学习和机器学习的进步使得车辆能够更好地理解和解析复杂交通场景，比如图像识别、语音识别和自然语言处理等技术的提升有助于提升自动驾驶系统的性能。 2. **数据驱动**：大规模的数据收集和分析有助于训练更精准的模型，优化车辆的行为决策和路径规划。 3. **基础设施建设**：与5G网络、物联网(IoT)和云计算的结合，为无人驾驶提供了实时通信和云端计算支持。 然而，尽管前景广阔，无人驾驶依然面临着严峻的挑战： 1. **安全性**：确保系统在各种复杂情况下都能做出正确的决策，防止出现不可预测的异常情况，如极端天气、恶意攻击或系统故障。 2. **伦理与法律**：无人驾驶涉及到道德责任和法律责任问题，如何在无法避免事故时做出合理的权衡和决策，例如撞车时保护乘客还是行人。 3. **法规与标准**：目前相关法律法规尚不完善，需要全球范围内的协作来制定统一的无人驾驶安全标准。 4. **公众接受度**：公众对新技术的信任度和接受程度也会影响无人驾驶的推广速度。 5. **隐私与数据保护**：处理大量的行车数据时，如何保证用户隐私和数据的安全性是一个不容忽视的问题。 钱炜博士的分享不仅提供了对无人驾驶现状的深度见解，也为理解这一技术的发展趋势和所需解决的关键问题提供了宝贵的视角。通过这样的讲座，我们可以看到人工智能在推动科技进步的同时，也在推动社会对未来的思考和准备。