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无人驾驶新时代:从“萝卜快跑”看大模型与人工智能的技术革命
来源:互联网   发布日期:2024-07-24 16:02:42   浏览:10275次  

导读:无人驾驶技术的实际应用已悄然来临,武汉的萝卜快跑无人网约车服务成为了这一科技趋势的生动例证。面对技术带来的变革和潜在影响,本文深入探讨了无人驾驶技术背后的逻辑及其对未来社会、工作方式的影响。 无人驾驶真的来了。 近日,武汉上线的萝卜快跑无人...

无人驾驶技术的实际应用已悄然来临,武汉的萝卜快跑无人网约车服务成为了这一科技趋势的生动例证。面对技术带来的变革和潜在影响,本文深入探讨了无人驾驶技术背后的逻辑及其对未来社会、工作方式的影响。

无人驾驶新时代:从“萝卜快跑”看大模型与人工智能的技术革命

无人驾驶真的来了。

近日,武汉上线的萝卜快跑无人驾驶网约车成为了社会热议的焦点,我们以为还很遥远的未来场景就这样出现在生活中,奇点时刻正式来临。

大家关注的重心都是会不会有大量司机失业,这似乎是不可避免的一种结果。我们知道技术只有一路向前,不会回头,而且新技术一旦在一个地方落地,就会迅速地产业化,延伸到世界的每一个角落。

如果无人驾驶真的能降低成本,提升社会效率,那我们也应该迎接新技术新未来。大量司机的失业不会突然出现,会随着技术成熟而逐步推进,相应产生的社会问题应该由政府部门充分论证,拿出可行的方案。

这里我从技术的角度,来说一下萝卜快跑的横空出世,揭示了技术变革的什么逻辑。

一、机械到人工智能的过渡就是从精确到复杂的过渡

机械化时代,机械设备通过固定的程序,可以自动化的完成很多高精度的工作,很多机器部件都达到了微米级,芯片甚至达到了纳米级。然而,机械设备的局限性在于无法应对变化多端的环境和非结构化的数据。

人工智能通过深度学习技术处理复杂和动态的环境。AI系统不仅能执行任务,还能理解任务的复杂性和动态性。这种从任务执行到任务理解的转变,极大地提升了自动化系统的智能水平。例如,无人驾驶汽车通过摄像头、激光雷达等传感器获取数据,利用深度学习模型识别和理解道路状况、交通信号、行人行为等,并在此基础上做出智能决策。这种能力远远超越了传统机械设备的精确性,展现了AI在处理复杂任务中的优势。

二、人机协同新模式,从由人驱动到由AI驱动

传统的自动化系统通常需要人类的直接控制和监控。无人驾驶技术则代表了一个新的范式,人类和机器之间的关系从控制转向协作。在无人驾驶的场景中,人类不再是直接的操作者,而是系统的监督者和协作者。这种人机协同的模式能够发挥双方的优势,既能利用AI的高速计算和决策能力,又能依赖人类的创造力和经验。

通过与环境的持续交互,无人驾驶系统能够不断优化其驾驶策略,适应各种复杂路况。在武汉的实际运营中,萝卜快跑通过大量真实驾驶数据的积累和学习,显著提高了行车效率和安全性。这种自我优化的能力,使得无人驾驶汽车可以在多变的城市环境中保持高水平的驾驶表现。AI驱动的无人驾驶汽车能够在毫秒级别内完成数据处理和决策,提高了交通运输的效率和安全性。

三、 一切计算机能做的事以后都会由计算来完成

随着人工智能技术的发展,计算机可以自动执行许多人类以前需要亲自完成的任务,这不仅包括传统的计算任务,还包括许多需要智能判断和决策的任务,如自然语言处理、图像识别和无人驾驶等。

人工智能还具有自适应和自学习的能力,可以不断优化自身,这是一个不断进化和扩展的过程,计算技术的边界将继续被推远。

这将带给我们什么样的改变和思考呢?

慢慢的解放我们的劳动力,使我们有更多转向从事创造性和战略性工作。更多的决策依赖人工智能,实时数据分析和智能决策支持系统将使我们能够更准确、更高效地做出决定。智能交通来了,接下来智能医疗,,智能教育的到来也不会太远。我们的价值观和人生观可能会重新调整,很多生活方式会改变,也会影响我们的价值观和追求。

智能家居

最后说一下,萝卜快跑现在也不是真正的无人驾驶,而且有人在远程监控,通过高带宽、低时延的 5G 网络,从屏幕组上观察汽车周围 360°状况,一旦有突发情况发生,这时候由人来接管,利用方向盘、档把、脚踏板等控制器驾驶无人车辆。

推荐书籍:

《机器、平台、群体:迎接数字化未来》

“人类的力量在于我们的创造力和适应能力,这些是机器难以复制的。”

《超级智能:路径、危险、策略》

“当机器能够比人类更好地思考时,我们必须重新定义人类的角色。”

《深度学习》

“深度学习正在开启一个新时代,使机器能够理解和解释世界的复杂性。”

未来已经到来,只是尚未均匀分布。威廉吉布森

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题图来自Unsplash,基于CC0协议

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