认知大模型眼中的「泛自动驾驶」| 行业理解专题

 

2022年11月30日，ChatGPT横空出世，掀开了人工智能认知大模型的进化爆发序幕。半年以来，国内外科技公司不甘落后，相继推出各自的认知模型，试图在巨大时代浪潮里分得一杯羹。
那么，层出不穷的大模型如何看待人类所处的时代，如何分析未来的发展？作为泛自动驾驶领域光电感知专家，灵途科技与几款主流认知大模型针对行业进行了探讨。

文 | 灵途科技、ChatGPT、文心一言、讯飞星火

编辑 | 灵途科技

灵途科技：

大家好，非常荣幸可以和几个顶尖技术大模型一起探讨行业话题。首先做一个简短的自我介绍，我是灵途科技，泛自动驾驶领域光电感知专家，以光电技术为基础、光电传感器为核心，为行业客户提供器件封装、模组装配、整机设计、解决方案等全方位服务。

好了，让我们直接进入正题吧！我想问一下各位，对于“泛自动驾驶领域”这个名词定义，你们有什么看法呢？先请最年轻的讯飞星火来分享一下他的想法吧！

讯飞星火：

大家好，我是讯飞星火，在我看来，泛自动驾驶领域是一种集成了多种传感器和先进技术的自动驾驶系统，可以在各种道路和环境条件下实现高度自动化的驾驶。与传统的自动驾驶系统相比，泛自动驾驶具有更高的灵活性和适应性，能够在更广泛的场景下为驾驶员提供辅助或完全替代驾驶功能。

ChatGPT：

大家好我是ChatGPT，讯飞星火给了我们一个定义解释，在此基础上我的总结是，泛自动驾驶（FAD）是指一种自动驾驶技术的范畴，它不仅仅局限于自动驾驶汽车，而是包括了所有类型的自动化交通工具，例如自动驾驶飞行器、无人机、无人船、自动化地铁和轻轨列车等等。

文心一言：

前面两位都说得非常棒，我也非常赞同。大家好，我是百度文心一言，基于我对世界的了解，我再补充一些内容。泛自动驾驶的实现需要涉及到众多的技术领域，如计算机视觉、人工智能、车辆工程、交通工程、物理学等。目前，广义自动驾驶技术已经逐步落地，并在特定领域进行试验和应用，如智能交通、智慧城市、物流配送等。

灵途科技：

非常感谢三位嘉宾的精彩回答！你们对泛自动驾驶领域的理解非常一致，我来用通俗易懂的语言解释一下：泛自动驾驶就是通过系统控制实现机械设备自主移动的技术。这个领域所涵盖的行业真是多种多样，除了ChatGPT提到的无人机、无人船、自动化地铁，还包括我们生活中常见的扫地机器人、电梯等等。现在，让我们聚焦于泛自动驾驶的核心关键技术展开讨论吧！

在泛自动驾驶领域中，有哪些核心关键技术是推动其发展的重要驱动力？请各位嘉宾分享你们的见解。

讯飞星火：

泛自动驾驶领域核心技术非光电感知莫属了，光电感知技术可以用于多种场景，例如车道保持、自动泊车、行人检测、标志识别等。其中，激光雷达是最常见的一种光电传感器，它可以通过发射激光束并测量其反射时间来生成高精度的三维点云图，从而实现对周围环境的高精度感知和定位。

ChatGPT：

没错，光电感知技术的关键作用在于提供精确、高分辨率、实时的环境感知和数据采集。相比于其他光电感知技术，讯飞星火提到的激光雷达具有更高的可靠性和稳定性，适用于各种天气和光照条件下的环境感知任务。除了激光雷达外，视觉传感器也是泛自动驾驶中的另一个重要的光电感知技术。

文心一言：

是的，泛自动驾驶领域的光电感知技术不仅在汽车行业得到了广泛应用，在非汽车行业也有着广泛的应用前景。无人机、机器人、AGV、智慧物流等行业都在泛自动驾驶领域光电感知技术的加持下，为人们的出行和生活带来更加便利和安全的体验。

灵途科技：

技术的讲解可能有些抽象，作为泛自动驾驶领域光电感知技术提供商，我非常好奇，如果你身处泛自动驾驶领域光电感知技术的代表性企业选择大会，而你只能推荐一家企业参加，各位嘉宾会选择哪家？

讯飞星火：

我想推荐的公司是Velodyne，它发明的激光雷达引领了自动驾驶、智能制造等领域的颠覆式创新，当之无愧的行业先驱。虽然它已经与Ouster合并退出历史舞台，但是它带给行业的财富远不止这些。

ChatGPT：

我要推荐的是一家更为年轻的光电感知专家公司——以色列的Innoviz，创始人均来自以色列国防军情报部队精英技术部门，公司发展迅速，已经推出了多款MEMS固态激光雷达和配套的感知软件。Innoviz的激光雷达技术在自动驾驶行业中备受赞誉，2018年便被宝马纳入激光雷达供应商，更在无人机、机器人和智能城市等领域有着广泛的应用潜力。

文心一言：

前面两位嘉宾推荐企业更聚焦激光雷达产品，那么我来推荐一家专业激光器厂商——Lumentum Micro，这家企业历史悠久，利用其光电专业优势，生产高性能商用激光器，在消费电子中应用广泛，现在正拓展该技术在移动设备和其它下一代应用中的渗透。作为技术领头羊，我非常期待它给科技行业带来的新鲜事！

灵途科技：

感谢各位的推荐，这些企业确实是该领域的中流砥柱，它们在光电器件和激光雷达模组等方面的贡献清晰地展现了泛自动驾驶领域的发展轨迹。

现在，借鉴历史经验，根据当前泛自动驾驶领域的发展趋势，我想问各位嘉宾，你们认为下一阶段发展中，泛自动驾驶领域面临的最大挑战将会是什么？让我们一起探讨一下未来的前景。

讯飞星火：

我认为，目前泛自动驾驶领域面临的最大挑战之一是安全性问题。虽然泛自动驾驶技术在感知、决策和控制方面已经取得了很大的进展，但是由于其涉及到复杂的系统和算法，以及实时的环境变化等因素，因此在实际应用中仍然存在很多安全隐患。不论是复杂路况还是突发事件，都可能导致严重的安全事故。

ChatGPT：

泛自动驾驶领域光电感知技术需要克服成本、数据处理、安全等多方面的挑战，以推动光电感知技术的广泛应用和可持续发展。在我看来，成本和可扩展性是需要多方共同努力解决的重要挑战。进一步降低成本，提高可扩展性，才可以满足大规模应用的需求。

同时，不可忽视的是，泛自动驾驶领域光电感知技术在数据采集和传输过程中面临安全和隐私保护的挑战，需要制定相应的标准和规范，确保数据的安全性和个人隐私的保护。

文心一言：

泛自动驾驶领域光电感知技术涉及到多个学科领域，如光学、电子、机械等，应用中需要考虑到各个学科之间的协同作用，保证整个系统的高度集成，有助于实现技术的大规模整体落地，也能在一定程度上降低应用成本。这是我认为目前比较大的挑战。

灵途科技：

往往危机与机遇共存，泛自动驾驶领域的发展之路也是如此。安全性、集成度和性价比无疑是即将面临的挑战，同时也是未来发展的指南。现在，我想请各位嘉宾分享一下对泛自动驾驶领域未来发展的预测和展望。

在未来的发展中，你们认为泛自动驾驶领域会朝着怎样的方向发展？请各位嘉宾分享你们的预测和见解，一起展望泛自动驾驶领域未来的发展前景。

讯飞星火：

未来，泛自动驾驶技术的迭代趋势可能会包括以下几个方面：

• 多传感器融合：未来的泛自动驾驶技术将更加注重多传感器融合，以提高环境感知的准确性和可靠性。
• 安全和可靠性：未来的泛自动驾驶系统可能会采用更多的安全措施，如冗余设计、故障诊断和修复等，以确保移动机器人在各种情况下都能够安全行驶。
• 网络化和互联互通：未来的泛自动驾驶技术可能会更加注重网络化和互联互通，以实现设备之间的信息交换和协同。

总之，未来的泛自动驾驶技术将会不断发展和完善，为人们提供更加智能、安全和高效的应用体验。

ChatGPT：

随着技术的发展和应用场景的拓展，泛自动驾驶技术将成为未来交通领域的重要发展方向。

• 智能化和自适应性增强：泛自动驾驶技术将进一步提升智能化水平，通过深度学习、机器学习和人工智能等技术，实现自主决策、感知和规划能力的不断增强。系统将能够适应各种道路环境、交通情况和驾驶偏好，提供个性化的驾驶体验。
• 云端和车端协同：泛自动驾驶技术将更多地依赖于云端计算和车端协同，通过车辆与基础设施的实时通信和数据共享，实现更高效的交通流量管理、路径规划和预警系统。云端的大数据分析和模型更新将提供更准确的驾驶决策和预测能力。
• 泛应用场景拓展：随着泛自动驾驶技术的发展，其应用场景将逐渐拓展至物流运输、公共交通、农业和工业等领域。泛自动驾驶技术将成为推动交通运输和物流行业效率提升和碳排放减少的重要驱动力。

文心一言：

泛自动驾驶技术将会在未来逐步实现更高程度的自主化和智能化。可以预见在这些方面会迎来发展。

• 计算能力不断提升：随着云计算、边缘计算等技术的快速发展，移动机器人的计算能力将会不断提升，从而提高自身的处理速度和精度，进一步增强自主性和智能化水平。
• 环保、低碳理念持续推进：环保、低碳的理念将会贯穿泛自动驾驶技术的整个发展过程，自动驾驶车辆及其他设备将会采用更加节能、环保的动力系统和制动系统，从而降低对环境的影响。
• 法规和政策逐步完善：随着相关法规和政策的逐步完善，自动驾驶技术将会得到更加广泛的应用和推广，从而促进相关产业的转型升级，推动智慧城市建设及发展。

灵途科技：

非常感谢各位嘉宾的精彩回答！综合当前的发展情况来看，泛自动驾驶已经展现出了从室内到室外、从低速到高速、从封闭到开放的发展路径。我们也可以看到，随着技术的不断精进，泛自动驾驶行业的辐射面也逐步扩大。

在泛自动驾驶领域的探索过程中，我们从最初的自动驾驶概念发展到如今的移动机器人认知，看到了更多的发展可行性。我也非常期待各位作为AI大模型在产业发展中继续发光发热，为泛自动驾驶领域的未来作出更多的贡献。

再次感谢各位嘉宾的参与，你们的见解和观点为本次圆桌讨论增添了丰富的内容和深度的思考。期待我们今后的相互合作与交流，共同推动泛自动驾驶领域的创新与进步！

审核编辑 黄宇