對自動駕駛的認識(四)

四、自動駕駛要用本車資源實現(xiàn)

美國特斯拉公司的馬斯克對外宣布的該公司在今年8月8日要推出沒有方向盤的完全無人駕駛出租車消息，又成為人們關(guān)注和熱議的話題。無疑，從技術(shù)含量看，特斯拉將建立的去掉方向盤能行駛的出租車網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，是完全不需人干涉行駛的達到L5級的在該公司先進的端到端FSD系統(tǒng)驅(qū)動的自動駕駛系統(tǒng)。

但是，從對一個嵌入式系統(tǒng)的是否優(yōu)劣的評價標(biāo)準(zhǔn)看，該無人駕駛出租車網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)不是優(yōu)質(zhì)的嵌入式系統(tǒng)。不值得為其點贊。因為，一個好的嵌入式系統(tǒng)是為滿足用戶需求對軟硬件可進行裁剪設(shè)計出的最適合用戶需求的最小冗余的系統(tǒng)。所以，對于嵌入式系統(tǒng)來說，采用最先進技術(shù)設(shè)計的系統(tǒng)，不一定是最好系統(tǒng)；只有以能滿足用戶需求采用最適合技術(shù)設(shè)計出的系統(tǒng)才是最優(yōu)系統(tǒng)。

出租車用戶的需求與所有車輛用戶的需求都相同，就是需求車輛能及時、準(zhǔn)確、安全地到達目的地。在車輛用戶需求中最重要一條是安全?？上?，目前包括特斯拉公司在內(nèi)的所有采用深度學(xué)習(xí)人工智能大模型的自動駕駛系統(tǒng)都存在不可克服的，必然存在的安全隱患，這不是聳人聽聞的結(jié)論。這是因為，除了已知的因深度學(xué)習(xí)本身存在不可分析、有黑箱等先天缺陷會產(chǎn)生安全隱患外，還有深度學(xué)習(xí)是人工智能大模型，需要大數(shù)據(jù)訓(xùn)練和推理，還需要大算力支撐才能運行。

目前，任何一個采用深度學(xué)習(xí)大模型研制自動駕駛?cè)斯ぶ悄芟到y(tǒng)的公司和團隊所需要的算力僅靠自動駕駛車本身算力資源是遠遠不夠的，都要靠投巨資購置大量GPU類算力芯片支撐。大量的GPU類算力芯片也無法裝入自動駕駛車內(nèi)，只能在車外選地建大數(shù)據(jù)中心，通過網(wǎng)絡(luò)向每輛自動駕駛車提供算力，這就會存在網(wǎng)絡(luò)隨時斷網(wǎng)或出錯產(chǎn)生的安全隱患。同時，為自動駕駛?cè)斯ぶ悄芟到y(tǒng)所建的巨大數(shù)據(jù)中心要消耗大量能源和產(chǎn)生大量熱量，這還會影響地球的生態(tài)安全。此外，在少量開放出租車等自動駕駛車輛城市的限定區(qū)域內(nèi)，已報道出現(xiàn)各種自動駕駛車輛因故停駛造成堵車、闖紅燈、掉入路上施工挖的坑、車輪小過不去高一點的減速帶等等事故。自動駕駛車出現(xiàn)的各種路上事故，也會直接和間接地危及到用戶的出行安全。

要減少和避免自動駕駛?cè)斯は到y(tǒng)出現(xiàn)的安全事故，就要消除產(chǎn)生安全事故的源頭，即在自動駕駛?cè)斯は到y(tǒng)中不采用可產(chǎn)生安全事故的需大數(shù)據(jù)、大算力的深度學(xué)習(xí)類人工智能大模型，應(yīng)采用在車載自身算力資源就可運行的低能耗、小數(shù)據(jù)的人工智能小模型。

如采用本車算力資源實現(xiàn)人工智能自動駕駛，可更高水平的滿足用戶對自動駕駛的安全需求，還可發(fā)揮人工智能小模型不需和少需數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的特性，很容易將自動駕駛的應(yīng)用領(lǐng)域從汽車擴大到鏟車、叉車、吊車等自行工程和特種車輛的自動駕駛及自動操作領(lǐng)域。值得一提的是人工智能小模型的訓(xùn)練學(xué)習(xí)不需要大數(shù)據(jù)和大算力，很容易研制出與現(xiàn)在正大力投巨資研制的人工智能“算力”芯片不同的真正有智能的“智力”芯片，可獨立應(yīng)用顯現(xiàn)人工智能的作用。還值得一提的是人工智能小模型的訓(xùn)練學(xué)習(xí)因不需要大數(shù)據(jù)和大算力，一旦推廣應(yīng)用，可比人工智能大模型應(yīng)用節(jié)省出大量的電力能耗。（待續(xù)）