【小哈划重点:瞬时众包与早前的远程人工备份截然不同,留出数毫秒提供人工响应,有助于规避转向车辆,该技术利用了车联网技术与远程控制中心。】
据外媒报道,美国密歇根大学的研究人员表示,若将人类与人工智能技术结合并应用于自动驾驶车辆中,该举措或将加速推动无人驾驶车辆的大规模应用。
密歇根大学交通运输研究所(U-M Transportation Research Institute,UMTRI)正开展一项新研究项目,采用瞬时众包(instantaneous crowdsourcing)技术,为自动驾驶车载系统提供具有成本效益的实时远程备份,且无需再(此处应为“在”——哈希力量校准)驾驶座配置一名人类驾驶员。
瞬时众包与早前的远程人工备份截然不同,留出数毫秒提供人工响应,有助于规避转向车辆,该技术利用了车联网技术与远程控制中心。
该系统听起来似乎价格不菲且操作繁琐,但实际上其成本远低于为每辆车配置一名驾驶员的代价。对打车及车队运营商而言,该技术或许更具商业价值。此外,凭借海量的已行驶里程数及自动驾驶车辆极少需要人工辅助这一事实,瞬时众包技术或将推动经济规模效应,从而将大幅降低该技术在每辆车的成本。
去年,美国的行驶里程数约为3.2万亿英里,而最佳的自动驾驶车辆“脱离(disengagement)”平均值为每5000英里脱离一次。
在开始处理时,该技术基于算法筛选,其效用远高于远程人工辅助,后者通常需要停车、联系远程呼叫中心并获得相关说明。
另一项关键之处在于:该系统属于全新打造,一切都是从无到有,这势必需要雇佣大量的工作人员,促进当地的就业。
目前,研发人员正致力于打造软件平台,其希望在项目开展满一年时开展人工测试,并于项目第二年末解决实际车辆发送来的数据。