邓志东：AI超算+预训练巨量模型，或能实现L3+纯视觉自动驾驶？

玫瑰玫瑰

集微网报道，2022年3月25-27日，中国电动汽车百人会论坛（2022）在北京举办。3月27日，在以“智能汽车发展的新实力与新力量”为主题的全球智能汽车前沿峰会上，清华大学教授邓志东指出，通过AI超算与预训练巨量模型，或能实现L3+纯视觉自动驾驶。
在辅助驾驶/自动驾驶技术的感知方案中，主要有“视觉系”和“激光雷达系”两派。对于纯视觉的感知方案，特斯拉最为拥护且坚定使用。
邓志东教授表示，特斯拉L2纯视觉FSD自动辅助驾驶，目前获得了较好的用户体验，仅特定地区少量推送，即有超过5万规模的普通终端用户，也是目前全球最大的L2车队。
据悉，特斯拉纯视觉方案采用8个摄像头，1280 x 960分辨率12bit HDR图像以每秒36帧的速率进行采集。自2020年10月特斯拉启动FSD Beta测试版以来，尚未出现任何事故。
邓志东教授指出，当然纯视觉方案有其优势，避免了使用多模态融合感知带来的技术挑战。但目前特斯拉的纯视觉仍属于L2级的纯视觉，要实现L3级以上的纯视觉仍据挑战。
但这一目标并不是不可能实现。邓志东教授谈到，要实现L3、L4纯视觉，需最大限度地使用目前已有的数据驱动的人工智能，包括面向限定区域自动驾驶应用场景，如充分利用具有自注意力学习机制的新一代神经网络——视觉Transformer模型。
具体来看，由于Transformer模型超强的性能可扩展性和通用性，结合深度强化学习，可构建驾驶阅历与驾驶技巧均优于人类的AI自动驾驶，而且已有实现可能。
（校对/holly）




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难得有个权威人士认可纯视觉。