詳細掌握和全面精準評估交通狀況是實現(xiàn)高級駕駛員輔助功能和自動化駕駛的基本要求。為確保自動化駕駛汽車能夠從駕駛人手上接過控制權，車輛必須實時預測所有行人和車輛的意圖，以便在適宜的交通狀況下接管。使用深度學習方法的訓練算法是執(zhí)行這項任務的不二之選。

6月13日，在2018亞洲消費電子展上，大陸集團展出了一款運用人工智能(AI)、神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習技術來改善先進傳感器技術的計算機視覺平臺。大陸集團的第五代多功能攝像頭將于2020年投產(chǎn)，它將結合人工智能技術和傳統(tǒng)的計算機視覺處理技術。在搭載不同的硬件后，攝像頭可對圖像進行伸縮和優(yōu)化，并使用智能算法深入細致地理解場景，對行人的意圖和姿勢進行分類。

大陸集團高級駕駛員輔助系統(tǒng)業(yè)務單元負責人Karl Haupt表示：“人工智能在接管原本應由人完成的任務這一方面扮演著重要的角色。借助人工智能算法，汽車可以讀懂難以預測的復雜交通狀況——汽車關注的不再是前方狀況是如何的這類問題，而是前方狀況會變得如何的問題。我們將人工智能視為是自動化駕駛的關鍵技術。人工智能將會是是未來汽車的一部分?！? 就像駕駛員用他們的感官來感知環(huán)境，用他們的智慧來處理感知到的信息，用他們的手腳來操控汽車一樣，自動化駕駛汽車也應該要做到這一切。這意味著汽車必須具備至少與人類相媲美的能力。

場景理解與情境知識

人工智能為計算機視覺平臺帶來了無限的可能性：比如，人工智能可以檢測行人并讀懂他們的意圖和姿勢。大陸集團運用人工智能賦予車輛系統(tǒng)以人的能力。大陸集團高級駕駛員輔助系統(tǒng)業(yè)務部門機器學習項目負責人Robert Thiel表示：“汽車將會變得足夠智能到既能讀懂駕駛員，也能理解周圍環(huán)境的能力?！迸e例來說，在自動化駕駛系統(tǒng)中，基于規(guī)則的算法只有在行人真正走上道路時才會作出反應，而人工智能算法可以提前準確探測到正在走近的行人的意圖。人工智能算法就像是一位經(jīng)驗豐富的老司機，他能本能地意識到潛在的危險情況，并為提前剎車做好準備。充分理解場景是十分關鍵的，基于這些理解，汽車才能對預測未來并作出相應的反應。

把深度機器學習作為虛擬駕駛學校

就像人類一樣，人工智能系統(tǒng)也必須學習新的技能，不同的是人類在駕駛學校學習，人工智能系統(tǒng)采用“監(jiān)督學習”。為此，軟件會分析大量的數(shù)據(jù)，得出成功的和失敗的行動策略，然后將所學的知識應用到汽車上。算法的基本學習能力正在不斷提高。就高級駕駛員輔助系統(tǒng)而言，適用于這種學習的數(shù)據(jù)可從真實駕駛情況下記錄的雷達和攝像頭信號中獲取。這一龐大的數(shù)據(jù)庫是大陸集團進一步研發(fā)人工智能技術的重要支柱。大陸集團的產(chǎn)品研發(fā)部門通過人工智能來執(zhí)行極其復雜的任務，例如使用抽象藍圖檢測行人，從大量數(shù)據(jù)中了解設計的參數(shù)化信息。第一步，我們需要創(chuàng)建一個能夠?qū)?shù)據(jù)輸入(即用于檢測行人的攝像頭圖像中的數(shù)千個像素)組合起來并對其進行參數(shù)化的系統(tǒng)。第二步涉及允許這個系統(tǒng)搜索解決問題的所有參數(shù)組合。

科技公司大陸集團將于2020年開始第五代攝像頭的量產(chǎn)，它在前一代攝像頭上加入深度學習算法，這有助于從各個層面簡化自動化駕駛的復雜性，包括車輛環(huán)境感知、駕駛路徑規(guī)劃、汽車的運動控制等等。深度學習方法也具有可擴展性，這意味著更多的數(shù)據(jù)、更強的計算能力、更高的性能。

大陸集團擴大全球人工智能活動

2015年，大陸集團成立中央預研部門，負責協(xié)調(diào)各種以人工智能為主的研究活動。大陸集團與NVIDIA、百度以及包括牛津大學、達姆施塔特工業(yè)大學、印度理工學院馬德拉斯分校在內(nèi)的許多研究機構建立了合作伙伴關系。大陸集團高級駕駛員輔助系統(tǒng)業(yè)務部門于2018年5月在匈牙利布達佩斯開設了一家深度機器學習研發(fā)中心。到2018年底，大陸集團在全球共聘有約400名精通人工智能領域的工程師，并為人工智能產(chǎn)品和工藝的開發(fā)招募更多優(yōu)秀人才。