人工智能智能驾驶系统补充
一、前言 现在华为通过问界已经搞出智能驾驶系统二级,可谓是对目前整个世界来说都是遥遥领先,虽然有点夸张,但是事实胜于雄辩。虽然如此,但是我认为依然不够,因为我感觉程序代码还不够简洁,一个智能操作系统中要执行某个命令,那必须需要数量众多的成语代码,为了实现程序代码的简洁,有没有可能用一个代码代表一个通用型的命令程序,当然有而且是现成,请容我先卖一个关子,具体方法和原理我会在后面进行大概陈述,在说这个之前,我先用猜想解释下华为问界智驾操作系统的大概原理。 二、二级智驾系统 本段所说的二级智驾系统就是华为问界智驾系统那样的,很多人都奇怪,明明大家都在同一起跑线,都是同样的创作环境,比如所用的工程软件,最新的软件技术都一样,为啥华为突然就搞出哪种神似完全的智能驾驶系统。只有一个原因,那就是华为在研发思路上比其他搞智能驾驶的车企更进一步,导致同样的环境搞出遥遥领先的技术。华为具体怎么做到的,不可未知,我也不知道,但是这不妨碍我通过自己的认知猜想出其原理。 我认为华为问界智驾系统最大的亮点就是车机系统可以对建模实时学习,就是对一边对雷达扫描数据建模,一边学习。这是华为这个车机系统和chatgtp大模型最大的区别,我们知道现在的所有的人工智能大模型都是先用海量的数据让其学习到一定程度以后,让后在处理事情的过程中通过已经学习的数据进行处理。但是华为的那个智驾系统在进行最基本的训练以后,在使用过程中一边建模一边学习,就是在建模的同时就随着建模的进度进行学习。当然这是理想状态。 还有一种就是渐进式的建模,就是提前对周围一定范围的环境进行建模,让后预测建模范围内事物的可能的运行轨迹,在车子行驶过程中进行扩展式建模,比如我提前对车子方圆半径一百米方位进行建模,车子向前移动是,以车子移动到的部位为中心向前建模,就是建模范围一直保持在一百米内。建模范围随着车子的移动而向前移动,这种方式必然导致建模范围的重叠,比如建模范围是一百米,这个范围建模以后,车子向前移动十米,那建模范围向前推进十米就是一百一十米,因为车子在前建模范围向前移动十米,所以前面建模范围剩下九十米,新扩展了建模范围十米,这样的话,九十米建模范围是重叠,不用重新建模,只需要通过锁定的方式预测该重叠建模范围内物体运行轨迹就行了。当然这个同样是需要高超运算速度,因为车速越快,车子的移动距离越大,这就需要快速建模。但是在城市道路上一般速度并不快,而高速公路上环境并不复杂,所以只要知道这个方法,一般的车企都可以搞出来。 其实我不知道,现在搞所谓的人工智能的车企知不知道,因为智能驾驶是人工智能在驾驶领域的应用,而人工智能是用神经网络技术编写出来的,正是如此,所以其才具有自我学习能力。 三,智驾程序简化之代码 正如标题,解决智驾程序简化的办法用代码指令解决。其实代码指令技术早就有了,而且是应用了几十年的成熟技术。我说的就是数控车床操作系统的里面的程序代码,比如G00,快速定位;G01直线切削等。虽然数控车床加工工件的路线比较固定,但是有时候其行走路线和方式比汽车形式路线还要复杂,汽车行驶路线是二维的,他几乎是三维四维甚至五纬度,我说的是多轴等。 所以,我们可以在智能驾驶系统搞一些类似的通用代码指令,不过这个就像数控车床一样需要识别这些代码指令的环境,这些代码指令才能得到执行。同样向数控车床一样,以车子上某个部位为中心原点构成一个三维立体坐标,这样通过建模以后,所有的环境事物都有其坐标点数,因为车子是系统,当然需要用到函数、统计学等计算环境事物的运行轨迹,让后根据轨迹,车机操作系统发送前面说的代码指令,比如G01 50,就等于直线行驶五十米。这样就可以通过车机操作系统根据坐标自动编程的方式开战自动驾驶。因为这个系统是坐标立体,所以他还可以用在舰船,飞机,甚至航天器的自动驾驶。