随着人工智能技术的快速发展,智能驾驶系统备受瞩目.目前,智能驾驶技术已成为人工智能领域的热门研究方向之一,呈现出广泛而深远的前景.然而,现有的智能驾驶系统仍存在一些局限,例如路径规划技术需要大量计算资源,对大规模和动态环境的适应能力有限.随着神经科学的进步,生物导航和空间认知机制逐步被揭示.本文从生物导航的角度出发,综述了哺乳动物大脑的空间认知机制,并介绍了几种受空间认知启发的类脑导航算法.我们期望这些研究可以激发智能驾驶路径规划技术的创新,实现更智能更安全的路径规划,甚至能够选择未曾探索的捷径,从而实现灵活的导航.
技术发展的超前性必然引发潜在的、未知的、不可预测的法律风险,ChatGPT的迅猛发展已经面临技术垄断、算法偏见、虚假信息、知识产权和数据安全等领域的法律困境,因此从法律规制的角度对ChatGPT进行冷静思考不仅必要而且紧要.由于风险与规制往往相生相随,应开展全链条综合治理,研析前瞻性制度设计,构建多维度监管体系,打造系统性监管生态,建立规范的监管体系,并采取适当超前的制度设计,以ChatGPT为代表的AIGC不仅能被人类所用,而且还能被人类所控.
近年来,以人工智能技术发展、传感器成本下行等因素为契机,园区限定场景下的低速无人小巴因其市场需求明确、技术风险较低、具备短期商业落地潜力等特点,成为智能驾驶领域的研发与投资热点.而当前形势下,无人小巴初期投入依旧较高、商业模式尚待进一步梳理.本文结合笔者二十余年专注低速无人驾驶研究的经验,通过分析无人小巴市场需求、介绍关键核心技术及回顾国内外典型应用,拟总结目前现状并展望未来发展前景,以期为产业界与学术界提供参考.
高精地图的研究进展在推动智能汽车领域发展中扮演着至关重要的角色.然而,传统地图更新方式难以适应复杂多变的道路环境和交通条件.基于众源式更新可以有效解决高精地图更新时效性问题,并降低数据采集成本.本文首先分析众源式更新在我国高精地图领域的发展前景,指出众源更新已成为地图更新发展的新趋势;其次,探讨智能汽车高精地图众源更新技术研究现状,特别关注数据采集、数据处理和地图更新等关键技术的研究进展;最后,总结和分析了众源更新技术的挑战和未来研究方向.
作为第四次工业革命和产业变革的核心驱动力,人工智能不断实现跨越式发展和突破性进展,在教育、养老、医疗、交通、商业等领域取得显著成绩,做出巨大贡献,带来无限机遇.与此同时,人工智能也不可避免地冲击着现有社会秩序和基本结构,引发了一系列研发和应用实践中的伦理风险.这就需要正面回应这些伦理问题,从而保证人工智能向善发展,赋能新时代.由此,必然要求应对人工智能伦理风险的中国方案的出场.一是,"以人民为中心"作为价值引领,规避或降低人工智能伦理风险发生的可能性;二是,充分挖掘并汲取中国传统科技伦理观中的实践智慧,为治理人工智能伦理风险提供宝贵思想资源;三是,积极构建中国人工智能伦理体系,为应对人工智能伦理风险提供体制机制保障;四是,大力推进人工智能负责任研究与创新,提升人工智能研发与应用人员的伦理素养.
