一． 有关报导的内容前不久，收到朋友寄来的3篇文章[1][2][3]，（图1），还有视频[4]（图2）, 这些文章视频说了如下内容：1.张钹1981提交、1984发表在TPAMI上的论文是“中国第一篇人工智能论文”（图2、图3）。尽管在采访报导内容中，是说中国人第一篇在国际期刊发表的人工智能论文，但图2开头3行文字，不论是张院士自己说的，还是报导记者说的，读者从中文的文法语义常识理解，就是张院士说：他的那篇论文是“中国第一篇人工智能论文...
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不管是特斯拉FSD的纯视觉方案还是比亚迪的多传感器融合方案，他们都是走全能AI机器人司机的全自动驾驶技术路线。目前，特斯拉FSD Beta 版，接近L4级别，但仍需驾驶员监控；比亚迪主要在L2-L3级别，正在向L4级别推进。如果希望得到L5级别真正全自动驾驶，完全不须人类介入，这条路是行不通的。一．为什么？请你试试为了完成下面的项目你本人按照常识的选择。假设项目的目标是实现汽车制造的自动化。技术上有两条路线：第一条路，研...
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一． 有关报导的内容前不久，收到朋友寄来的3篇文章[1][2][3]，（图1），还有视频[4]（图2）, 这些文章视频说了如下内容：1.张钹1981提交、1984发表在TPAMI上的论文是“中国第一篇人工智能论文”（图2、图3）。尽管在采访报导内容中，是说中国人第一篇在国际期刊发表的人工智能论文，但图2开头3行文字，不论是张院士自己说的，还是报导作者说的，读者从中文的文法语义常识理解，就是张院士说：他的那篇论文是“中国第一篇人工智能论文...
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最近有一位朋友看完我的技术方案[1]后说：参照人类发明飞行器的历史，目前海内外自动驾驶的主流技术应该是处于发明飞行器时设计和试验模仿鸟类煽动翅膀的阶段。而真正成功的飞行器是依靠特别设计的固定机翼在气流中的升力完成的。以下，是对应于人类发明飞行器历史中“特别设计的固定机翼”方案，在汽车自动驾驶中我的提案。我完全明了这个提案是非常初步非常粗糙需要长时期的改善和发展，但我相信这是从“煽动的翅膀”到“固定机翼”跨...
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2021/09/111.从人工智能学科的实践历史来看，到目前为止，能够成功落地帮助我们解决特定领域的一些问题的大多是所谓弱人工智能。例如人脸识别。而在配备供人类司机眼睛识别的道路标识和控制信号设备的现代普通城市街道上自动驾驶系统，实际上是一个万能机器人，应该属于强人工智能，也就是能够执行“通用任务”（Generalized Mission）的人工智能：它能够进行像人类一样有的学习、推理和认知解决问题的能力， 而不是只解决特定领域中...
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根据[1]:“自从世界上第一辆大规模生产的汽车福特 T 型车 (Model T Ford) 下线以来，100 多年 来，全球领导人面临的许多最严重的问题都归咎于汽车。随着城市化进程和社会富裕度日 益提升，私家车的数量也日益增长，私家车造成的污染和拥堵成为一个全球性问题。”MaaS: Mobility as a Service, 使用而不是拥有。“自动驾驶汽车系统有可能通过优化实时路线规划、 共享使用和节省空间的驾驶技术来显著减少交通拥堵、空气污染和能源消耗。...
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大家好！可能很多人都知道一个故事：美国航天局为了解决在太空舱中使用圆珠笔因失重导致书写时不出墨水的问题，投入了大量的学院派的研究；而苏联人的办法是：使用铅笔。我不知这是故事还是真事，但根据我的观察，目前国内外汽车自动驾驶主流研究，是类似这个故事的真事重演。 为此，我最近写了一篇《自动驾驶主流技术路线的重负与解决之道》的博文（http://rongjiangguo.blogchina.com/830303879.html），发表在博客中国我的专栏...
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2020/12/7（作者：戎鈛，来源：博客中国“人工智能与人类智能的哲学”专栏）【摘要】识别和定位是自动驾驶技术中非常重要的2个领域。由于现代公路的交通指挥系统设备是建立在人类驾驶车辆的基础之上，几乎所有路边标识和指挥信号都是文字、图形、形状和颜色等等由人类驾驶员依靠眼睛识别后执行。目前国内外绝大多数自动驾驶的研发者采用的都是人工智能的识别方法，但其识别正确率在当前和相对长期的将来都无法满足安全驾驶的要求。此...
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2020/12/7 （戎鈛）【摘要】识别和定位是自动驾驶技术中非常重要的2个领域。由于现代公路的交通指挥系统设备是建立在人类驾驶车辆的基础之上，几乎所有路边标识和指挥信号都是文字、图形、形状和颜色等等由人类驾驶员依靠眼睛识别后执行。目前国内外绝大多数自动驾驶的研发者采用的都是人工智能的识别方法，但其识别正确率在当前和相对长期的将来都无法满足安全驾驶的要求。此外，目前车辆定位主要靠全球卫星定位系统加上各种增强...
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2020/12/7【摘要】识别和定位是自动驾驶技术中非常重要的2个领域。由于现代公路的交通指挥系统设备是建立在人类驾驶车辆的基础之上，几乎所有路边标识和指挥信号都是文字、图形、形状和颜色等等由人类驾驶员依靠眼睛识别后执行。目前国内外绝大多数自动驾驶的研发者采用的都是人工智能的识别方法，但其识别正确率在当前和相对长期的将来都无法满足安全驾驶的要求。此外，目前车辆定位主要靠全球卫星定位系统加上各种增强方法并使用...
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