Künstliche Intelligenz oder künstlicher Idiotismus? Wie weit sind wir vom echten „autonomen Fahren“ entfernt?

Prüfungsexperte: Liu Xiangquan

Außerordentlicher Professor, Direktor der Abteilung für Robotiktechnik, Universität für Informationswissenschaft und Technologie Peking

Ich frage mich, ob Sie jemals den Science-Fiction-Klassiker „I, Robot“ gesehen haben?

Quelle: „Ich, der Roboter“

Es gibt eine klassische Szene im Film, die sehr beeindruckend ist: Der Protagonist sitzt in einem mit hoher Geschwindigkeit fahrenden Auto und blättert in seiner Hand durch Fallinformationen. Der Fahrer hat nicht einmal ein Lenkrad, aber das Auto kann sehr ruhig laufen.

Quelle: „Ich, der Roboter“

Dies dürfte in den Köpfen vieler Menschen der Prototyp des autonomen Fahrens sein: Die Kontrolle über Lenkrad, Gas und Bremse entfällt, das Auto bringt einen sicher ans Ziel. Angesichts des technologischen Fortschritts scheint dieser Traum nicht mehr so ​​weit hergeholt, dennoch hegen viele Menschen immer noch Zweifel an der Entwicklung des autonomen Fahrens.

Der Grund ist einfach: Man weiß nicht, ob das Auto von einer „künstlichen Intelligenz“ oder einer „künstlichen Intelligenz“ gesteuert wird.

Wie automatisch ist autonomes Fahren?

Wenn wir ein Fahrzeug mit autonomer Fahrfunktion kaufen, stellt der Verkäufer es oft folgendermaßen vor: „Unser Auto verfügt über eine autonome Fahrfunktion der Stufe L2.“

Was bedeutet dieses L2? Derzeit gibt es zwei gängige Bewertungsstandards für autonomes Fahren: die NHTSA-Bewertung (vorgeschlagen von der US-amerikanischen National Highway Traffic Safety Administration) und die SAE-Bewertung (vorgeschlagen von der American Society of Automotive Engineers) . Auch der Begriff L2 stammt von diesen beiden Bewertungsstandards.

Um die nationalen Standards für autonomes Fahren zu standardisieren, wurde im August 2021 der vom Ministerium für Industrie und Informationstechnologie und dem Nationalen Technischen Komitee für Automobilnormung vorgeschlagene empfohlene nationale Standard GB/T40429-2021 „Klassifizierung des automatisierten Fahrens im Automobilbereich“ offiziell veröffentlicht und tritt am 1. März 2022 offiziell in Kraft. Die aktuellen Fahrautomatisierungsstufen sind L0, L1, L2, L3, L4 und L5, also insgesamt 6 Stufen. Der Zusammenhang zwischen dem Fahrautomatisierungsgrad und den Klassifizierungselementen ist in der folgenden Tabelle dargestellt:

Quelle: Ministerium für Industrie und Informationstechnologie der Volksrepublik China

Es zeigt sich, dass den unterschiedlichen Stufen des autonomen Fahrens unterschiedliche Bedieninstanzen, Überwachungsmaßnahmen, Übernahmemethoden und Anwendungsszenarien entsprechen. Die Ära, als Xiali Alto überall auf den Straßen zu sehen war, war die Ära von L0. Das Aufkommen von Funktionen wie ABS und Geschwindigkeitsregelung hat dem autonomen Fahren den Zugang zu L1 ermöglicht, und die kombinierte Nutzung von Funktionen wie Spurhalteassistent und adaptiver Geschwindigkeitsregelung hat das autonome Fahren auf L2 gebracht. Ab L3 wechselt die Fahrerrolle vom Fahrerbetrieb zum autonomen Fahren des Fahrzeugs. L3 stellt auch einen wichtigen Wendepunkt in der Anwendung autonomer Fahrtechnologie dar.

Das Ziel der autonomen Fahrtechnologie besteht darin, Autos in die Lage zu versetzen, ihre Umgebung wahrzunehmen, Entscheidungen zu treffen und Aktionen ohne das Eingreifen menschlicher Fahrer auszuführen. Dadurch sollen Verkehrstote vermieden, die Fahreffizienz verbessert und eine sicherere und effizientere Verkehrsumgebung geschaffen werden.

Gibt es unterschiedliche Denkschulen zum autonomen Fahren?

Egal in welchem ​​Bereich, es gibt mehr als einen Weg zur Ziellinie, das gilt auch für das autonome Fahren.

Im „Kampfkunstwald“ der autonomen Fahrlösungen gibt es „zwei große Schulen“: die Schule der „Einzelfahrzeugintelligenz“ und die Schule der „Fahrzeug-Straßen-Zusammenarbeit“.

In der Schule „Einzelradintelligenz“ steht die Intelligenz rollender Fahrräder im Mittelpunkt. Das Fahrzeug kann durch Sensoren wie Kameras, Lidar, Trägheitsmesseinheiten und effiziente und genaue Algorithmen autonomes Fahren erreichen.

Die Fraktion „Fahrzeug-Straße-Kooperation“ will nicht nur die Autos, sondern auch die Straßen aufrollen lassen. Durch die umfassende Erfassung von Informationen über Menschen, Autos und Straßen kann eine synergetische Zusammenarbeit erreicht werden, die sowohl Autos als auch Straßen „intelligent“ macht.

Quelle｜"Ip Man 3"

Neben den Unterschieden zwischen diesen beiden Lösungen erfordert die Realisierung des autonomen Fahrens auch die Unterstützung von Technologien wie Chips, Sensoren und hochpräzisen Karten. Auch im Sensorikbereich gibt es zwei Denkschulen, nämlich die „Lidar“-Schule und die „Pure Visual Computing“-Schule.

Die „LiDAR“-Schule verwendet LiDAR als Hauptsensor und arbeitet mit Millimeterwellenradar, Ultraschallsensoren, Kameras usw. zusammen, um externe Informationen zu erhalten und autonomes Fahren zu ermöglichen . Sein Vorteil besteht darin, dass er Tiefeninformationen über den Raum erfassen kann und keine externe Beleuchtungsunterstützung benötigt, ihm fehlt jedoch die Reife und seine Wirkung lässt bei Regen und Nebel stark nach. Gleichzeitig sind aufgrund der höheren Anforderungen an die CPU-Verarbeitungsleistung auch die Kosten höher.

Die Schule des „Pure Visual Computing“ verwendet Kameras, um menschliche Augen für Fahrzeuge zu simulieren . Sein „großer Schüler“ ist Tesla, das eine reine visuelle Lösung mit „8 Kameras“ verwendet. Niedrige Kosten und hohe Anerkennung sind die Vorteile der Schule des „reinen visuellen Computing“, während ihre Schwäche darin besteht, dass sie sich auf Schulungen zur künstlichen Intelligenz und hochpräzise Karten stützt.

Quelle: iCar

Jede dieser „Schulen“ hat ihre eigenen Vor- und Nachteile, doch die Probleme beim autonomen Fahren gehen über die bloße Wahl des geeignetsten Weges zum Ziel hinaus.

Welche praktischen Schwierigkeiten bringt das hochgradig autonome Fahren mit sich?

Derzeit behaupten einige Automobilhersteller, dass ihr Niveau beim autonomen Fahren die Stufe L3 erreicht habe. Aufgrund von Verkehrssicherheitsproblemen, die durch unsachgemäßen Einsatz des autonomen Fahrens entstehen, ist es jedoch noch ein weiter Weg, bis das autonome Fahren wirklich „in die Häuser der normalen Menschen Einzug halten kann“.

Die Weiterentwicklung des autonomen Fahrens wird derzeit vor allem durch folgende Aspekte beeinflusst:

01

Grenzen der KI-Entwicklung

„Deep Learning“ ist ein wichtiger Weg, künstliche Intelligenz „intelligenter“ zu machen, was Investitionen in Algorithmen, Arbeitskräfte und Trial-and-Error-Kosten erfordert. Andernfalls kann es durch eine gelegentliche „geistige Behinderung“ der künstlichen Intelligenz, die das intelligente Fahren steuert, zu erheblichen Beeinträchtigungen der Verkehrssicherheit kommen.

02

HD-Kartensucht

Derzeit basieren viele autonome Fahrtechnologien stark auf hochauflösenden Karten, was auch höhere Anforderungen an die „Aktualität“ hochauflösender Karten stellt. Viele hochauflösende Karten können jedoch nur wöchentlich aktualisiert werden und die meisten werden manuell mithilfe relativ primitiver Datenerfassungsgeräte aktualisiert. Dies ist für den sich ständig wandelnden Städtebau relativ rückständig.

03

Gesetze und Vorschriften müssen verbessert werden

Haben Sie vom „Trolley-Problem“ gehört? Wenn es zu einem Unfall mit autonomem Fahren kommt, wie ist die Verantwortung verteilt und in welchem ​​Verhältnis steht der Fahrer dazu? Die Aufteilung der rechtlichen Verantwortlichkeiten beim autonomen Fahren ist zu einem heißen Thema in der Rechtsforschung geworden. Solange keine entsprechenden Gesetze und Vorschriften eingeführt werden, wird es für uns schwierig sein, Zugang zu hochentwickelter autonomer Fahrtechnologie zu erhalten.

04

Komplexität der Straßenverhältnisse

Fahrzeuge, die plötzlich die Spur wechseln, E-Bikes, die Amok laufen, Fußgänger, die ihre Köpfe herausstrecken … die Komplexität der Straße überrascht künstliche Intelligenz oft. Autonomes Fahren hat derzeit strenge Nutzungsszenarien. Wenn wir ein „vollständig autonomes Fahren“ erreichen wollen, müssen die Forscher auf diesem Gebiet weiter „aufrollen“.

Quelle: Sina

Das autonome Fahren hat noch einen langen Weg vor sich, doch der Kurs der technologischen Innovation zur Förderung einer qualitativ hochwertigen Entwicklung des Verkehrswesens in der Hauptstadt bleibt unverändert: Bis Ende Februar hat Beijing mehr als 1.160 Kilometer Teststraßen für autonomes Fahren eröffnet, die sich über sieben Bezirke erstrecken und eine Gesamtteststrecke von mehr als 20 Millionen Kilometern umfassen. Außerdem wurden Testlizenzen für 384 Fahrzeuge von 18 Unternehmen erteilt . In diesem Jahr wird Peking den Ausbau der hochrangigen Demonstrationszone 3.0 für autonomes Fahren beschleunigen. Es wird erwartet, dass die Demonstrationszone bis Juni dieses Jahres auf 600 Quadratkilometer erweitert wird. Bis zum Jahresende sollen Anwendungen für autonomes Fahren auch auf Flughäfen, Bahnhöfen, im Straßengüterverkehr und in anderen Bereichen und Branchen getestet werden.

Über das Internet haben wir viel „schwarze Technologie“ gesehen, die durch autonome Fahrtechnologie realisiert wurde. Vielleicht werden wir eines Tages wirklich ein „ausgereiftes Auto“ haben, das ohne Fahrereingriff sicher ans Ziel kommt und damit die Szenen aus Science-Fiction-Filmen zur alltäglichen Realität werden lässt.

Quellen:

„Das ‚Zeugnis‘ der Stadt zum intelligenten Transportwesen wurde veröffentlicht. Mehr als 1.160 Kilometer Teststraßen für autonomes Fahren wurden eröffnet“, Beijing Daily, 21. März 2024, S. 005

„Vergleich der Aufmerksamkeitspflicht zwischen assistiertem Fahren und autonomem Fahren“, Jianghan Forum 2024.3

Werden hochpräzise Karten im Zeitalter des autonomen Fahrens nicht zur „Standardausstattung“ gehören? ”, Wissenschaft Popularisierung China