博世：全自動駕駛汽車三步走

據麥姆斯諮詢報導， Bosch（博世）將在未來五年內，在博世中心的人工智慧領域投入3億歐元，並將在人工智慧技術的產品和服務方面，

從印度、美國和德國招募100位技術專家。

全球汽車產業都認為自動駕駛汽車將成為未來更安全的城市出行方式，德國巨頭博世正瞄準不僅能夠實現防禦性駕駛，還具備比人類駕駛者更快反應速度的人工智慧（AI）。博世相信人工智慧不僅能為車主帶來更安全的道路行駛，還能為行人和騎行者帶來更安全的交通環境。

2016年，博世的駕駛輔助系統營收首次跨越10億歐元里程碑，而且訂單累積已經達到了35億歐元。其雷達感測器和視頻感測器出貨量預計將分別獲得60%和80%的增長。

2017年4月，博世宣佈與戴姆勒集團建立合作，共同開發全自動無人駕駛汽車。戴姆勒與博世將此次合作的研發目標定為Level 4級別的完全自動駕駛和Level 5級別的全域無人駕駛。

雙方將合作研發用於共用出行的無人駕駛計程車，並於2021年後實現車輛的部署。

博世認為要實現全自動駕駛，需要三個關鍵步驟

首先是認知。汽車需要知道其感測器所探測到的是什麼。就像人類一樣，一台人工智慧電腦首先需要學習，專家稱之為深度學習。不過，小孩僅需要看幾輛卡車，便能學會辨別各種卡車，而實驗室裡的電腦則需要“看”數百萬張商用車圖片，才能辨別一輛卡車。因此，為了能夠實際上路，人工智慧需要審閱無數的圖片，並可靠的識別汽車、卡車、行人、騎行者、樹木等其它物體。

其次是使汽車能夠自我判斷。汽車不僅需要能夠獲取並認知其周圍環境，它們還需要能夠預見、推測接下來數秒內最有可能發生什麼。

廣泛的感測器資料創造了人工智慧實現判斷的基礎。當雷達資料和視頻資料融合後，車輛周邊的環境狀況資訊變得更加豐富，從而幫助車輛識別行人及其行動的方向。在此基礎上，人工智慧系統便能計算出即將邁入前方道路的行人，並在恰當的時機進行車輛制動。

最後便是高解析度地圖。博世正在和荷蘭地圖和交通資訊供應商TomTom合作，利用雷達資料來為自動駕駛汽車提供高解析度地圖。同時，博世也在和中國地圖廠商AutoNavi（高德地圖）、Baidu（百度）以及NavInfo（四維圖新）合作，將精准定位服務——“博世道路特徵（Bosch Road Signature）”引入中國自動駕駛市場，從而推動先進自動駕駛技術的本土發展。博世稱，其未來願景是車輛將利用感測器資料來持續更新基於雲端的數位地圖，並能夠為此創建新的開放標準。博世根據經驗估算，要實現歐洲、北美和亞太地區高速公路高解析度地圖的即時更新，分別需要一支約100萬輛車的車隊提供資料。

大資料

大資料將在自動駕駛汽車中扮演非常重要的角色，

一輛自動駕駛汽車將在行駛過程中產生龐大的資料量——大約每秒可達1Gb。如此龐大的資料量處理，遠非傳統控制單元所能勝任，意味著一輛具有人工智慧的汽車需要一顆強勁的“大腦”。博世稱將在不遠的將來推出自動駕駛汽車所需要的“大腦”，其人工智慧電腦預計最早將在2020年後量產。

這款人工智慧電腦將能夠指引自動駕駛汽車穿梭於複雜或陌生的交通環境。為了實現這個目標，這款人工智慧電腦需要能夠實現每秒30萬億次的浮點運算（三倍於人腦的速度）。並且，隨著在道路上應對的新環境的增多，人工智慧將通過學習變得越來越成熟。