◤车与生活◢自动驾驶在AI领域具挑战

如今汽车工艺越见先进，自动驾驶更成为发展重要领域，然而，要发展自动驾驶技术，让它更稳定和安全，并非一朝一夕的事，清华大学智能产业研究院（AIR）院长张亚勤在毫末智行AI DAY（HOMO AI DAY）上指出，自动驾驶是未来5年AI领域中最具挑战和最复杂的任务。

张亚勤认为，虽然自动驾驶已经取得突破性进展，但还面对不少挑战：当中包括感知的鲁棒性（Robust）和可泛化性；还有，驾驶行为决策的准确度；以及整体系统的安全性。而所谓鲁棒性，也就是也是在异常和危险情况下，系统仍能生存，不死机、不崩溃的能力。

张亚勤提倡当前的深度学习模型必须具备一定的模型泛化性，也就是指模型经过训练后，应用到新数据并做出准确预测的能力。

张亚勤提出以下三点建议：

第一，要利用多模态多传感器的互补性（摄像头，激光雷达，毫米波，车路协同等），大量路测，收集大量的数据，利用大算力、大数据和大模型等。

第二，利用高效的模拟学习和在线/离线强化学习，提高感知和决策的鲁棒性和泛化能力。

第三，要深化端到端的感知、规划、决策算法研究。

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