《1Q84》中的青豆需要回到物理上的原點(diǎn),，才能改變現(xiàn)今命運(yùn)的結(jié)局,，但人類(lèi)頂尖棋手柯潔即便再來(lái)一遍，也看不到擊敗AlphaGo的辦法——盡管人機(jī)大戰(zhàn)第二局之復(fù)雜,，讓人工智能的代表也感嘆,，機(jī)器“被逼到了極限”,。
人工智能的幾個(gè)關(guān)鍵勝利點(diǎn)，放在無(wú)人駕駛領(lǐng)域中,，也讓人能管窺英特爾的勝算,。
無(wú)人駕駛需要“不能撼動(dòng)的穩(wěn)定”
第一局中人工智能妙手連發(fā)，但有一手棋卻讓棋界高手大跌眼鏡,。（如下圖）白棋紅方塊一子如走在黑棋黃三角的位置上,，則有機(jī)會(huì)逃出五顆白子，從而大占優(yōu)勢(shì),。但人工智能偏偏簡(jiǎn)單放棄,，走在紅方塊處，把關(guān)鍵點(diǎn)讓給了黑棋,。棋界高手懷疑這是Bug,，而人工智能的選擇，正是無(wú)人駕駛所追求的“穩(wěn)定”,。最后的1/4子勝出,，也是人工智能一路穩(wěn)定而主導(dǎo)的結(jié)果,。
圖中如紅色方塊一手的穩(wěn)定，其不可撼動(dòng)如巍巍群山,，這種穩(wěn)定性正是無(wú)人駕駛汽車(chē)上路的關(guān)鍵,。
由于無(wú)人駕駛車(chē)輛需經(jīng)常進(jìn)行數(shù)據(jù)更新、系統(tǒng)更新,，OTA（空中下載技術(shù),，即通過(guò)無(wú)線方式去升級(jí)當(dāng)前系統(tǒng)）將是車(chē)輛能否上路的關(guān)鍵。不久前,，英特爾的無(wú)人駕駛體驗(yàn)日所展示的Wind River Helix CarSync,，就是用來(lái)維護(hù)汽車(chē)軟件的無(wú)線平臺(tái)。它的特點(diǎn)是：車(chē)到云平臺(tái)能夠高效而安全地進(jìn)行OTA軟件和固件更新,，并擁有集成加密,、身份驗(yàn)證和完整性保障措施。
Wind River Helix CarSync*的演示模擬
試想一輛正在無(wú)人駕駛狀態(tài)下行駛的車(chē)輛,，自動(dòng)進(jìn)行軟件或系統(tǒng)升級(jí),。此時(shí)，從云端推送來(lái)的新系統(tǒng)或新軟件,，必須完整,、可用，中間的鏈路必須安全,、穩(wěn)定,，刷新后的運(yùn)行須確保順暢。而且,，整個(gè)推送,、安裝的過(guò)程須保證來(lái)源可靠、無(wú)有紕漏,。就如同上述人工智能的“謎之一手”一樣,，無(wú)人駕駛首先要確保安全、穩(wěn)定,，這里的任何失誤,，都是人類(lèi)乘客所不能接受的。
要命的時(shí)間和要命的電
人機(jī)大戰(zhàn)第二局結(jié)束時(shí),，雙方用時(shí)最后定格在極大的差異上：人類(lèi)棋手用時(shí)兩小時(shí)十四分鐘,，人工智能用時(shí)52分鐘。這相當(dāng)于人工智能每手棋花40秒,，這是它計(jì)算過(guò)所有棋盤(pán)上的變化所需要的平均時(shí)間,。而人類(lèi)棋手則每手約需104秒。
人類(lèi)需要更多時(shí)間,，才可能算清更多變化,。所以,，一局棋的布局,、中盤(pán)戰(zhàn)和收官怎么分配時(shí)間,，其策略至關(guān)重要。時(shí)間是棋盤(pán)外的功夫,，偏偏人工智能對(duì)時(shí)間無(wú)感,。
于是，不少棋友開(kāi)玩笑,，怎么能給人工智能也施加些棋盤(pán)外的壓力,，難道限定人工智能的用電嗎？
是的,，沒(méi)錯(cuò),！
無(wú)人駕駛要上路，面臨的就是這個(gè)要命的能耗難題,。
車(chē)內(nèi)人工智能仿佛是無(wú)人駕駛車(chē)輛的大腦,，識(shí)別物體、規(guī)劃駕駛計(jì)劃等工作不可或缺,。英特爾所展示的FPGA+CPU的混合架構(gòu),，可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的功耗和性能，以支持人工智能負(fù)載,。
英特爾所展示的FPGA+CPU混合架構(gòu),，可以實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的功耗與性能，以支持人工智能負(fù)載
在最基本的層面上,，車(chē)內(nèi)的人工智能利用機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí),，來(lái)幫助汽車(chē)了解其所在環(huán)境。這些人工智能負(fù)載通常需要消耗非常多的電力,，并且難以在車(chē)內(nèi)有限的功率下運(yùn)行,。而通過(guò)優(yōu)化分區(qū)CPU和FPGA，英特爾能夠使能效提高6倍,，利用非常低的功耗——僅23fps/瓦——就能實(shí)時(shí)執(zhí)行復(fù)雜的人工智能算法,。
通過(guò)優(yōu)化分區(qū)CPU和FPGA, 英特爾能夠利用非常低的功耗實(shí)時(shí)執(zhí)行復(fù)雜的人工智能算法
“60局”與“40輛”
事實(shí)上，此次人機(jī)大戰(zhàn)之前,，人工智能已經(jīng)在網(wǎng)上與全世界的棋界高手,，進(jìn)行過(guò)60盤(pán)對(duì)局，無(wú)一敗績(jī),。過(guò)程里,，棋界高手驚嘆莫名，不知這忽然冒出來(lái)的蒙面大俠是何方高人,。古力九段甚至掛出十萬(wàn)賞金,，求無(wú)所不知的網(wǎng)民來(lái)揭曉答案,。
后來(lái)的結(jié)果，大家都知道了,。這征戰(zhàn)十方,、所向披靡的高手，這正是人工智能在做測(cè)試,。
測(cè)試是無(wú)人駕駛車(chē)輛能夠上路的關(guān)鍵一步,。
將有40輛寶馬7系無(wú)人駕駛汽車(chē)，集成寶馬集團(tuán),、英特爾,、Mobileye和德?tīng)柛８髯缘膬?yōu)勢(shì)上路測(cè)試。這些車(chē)輛把英特爾?高性能計(jì)算元素,、Mobileye的汽車(chē)級(jí)計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),、德?tīng)柛Ｔ跓o(wú)人駕駛積累的專(zhuān)業(yè)技術(shù)，以及寶馬行業(yè)領(lǐng)先的研究成果匯集到高度無(wú)人駕駛功能中,。這些聯(lián)合開(kāi)發(fā)的樣板汽車(chē)正在為首個(gè)高度自動(dòng)化量產(chǎn)汽車(chē)——即將于2021年推出的BMW iNext*,，鋪平道路。
5月3日的英特爾無(wú)人駕駛研討會(huì)現(xiàn)場(chǎng),，第一輛基于三方協(xié)作的寶馬7系亮相
信心十足的人機(jī)界面
人機(jī)大戰(zhàn)第二季的執(zhí)子人,，仍然是開(kāi)發(fā)者黃士杰教授。黃教授在第一次人機(jī)大戰(zhàn)中兢兢業(yè)業(yè),，曾在棋盤(pán)前連續(xù)端坐六小時(shí),。不禁感嘆，作為人工智能方的代表,，難道同樣不需要上廁所嗎,？
其實(shí)，黃教授就是所謂的人機(jī)界面,。
所有的人工智能都需要有一個(gè)能與人自由交流的人機(jī)界面,。否則，難道人類(lèi)從今以后不說(shuō)人話,，改為口吐“10,、110、1001”嗎,？
只不過(guò),，對(duì)無(wú)人駕駛而言，人機(jī)界面需要更加可信賴(lài),。
在乘客真正信任一輛無(wú)人駕駛汽車(chē)之前,，他們必須對(duì)自己與車(chē)輛交互的基本方式充滿(mǎn)信心。英特爾正在研究不同的人機(jī)界面（HMI）和技術(shù)，并為其開(kāi)發(fā)原型,，以幫助OEM和一級(jí)供應(yīng)商來(lái)解決這些信任問(wèn)題,。乘客與無(wú)人駕駛汽車(chē)之間如何建立信任，對(duì)此,，英特爾的研究著眼于駕馭和管理數(shù)據(jù)的方式,，以及HMI如何幫助乘客感到安全、放心,，并盡在掌控,。
英特爾公司高級(jí)副總裁兼無(wú)人駕駛事業(yè)部總經(jīng)理戴佟森
人機(jī)大戰(zhàn)的硝煙彌漫,，在其熱度,。而無(wú)人駕駛的硝煙彌漫，在其未來(lái)的撲朔迷離,。不過(guò),，英特爾公司高級(jí)副總裁兼無(wú)人駕駛事業(yè)部總經(jīng)理戴佟森倒是信心十足，他以自己職業(yè)生涯的名譽(yù)做賭注,，斷定英特爾會(huì)在無(wú)人駕駛領(lǐng)域大獲成功,。他說(shuō)：“讓無(wú)人駕駛汽車(chē)上路，將是我最大的成就”,。