关于无人驾驶：汽车需要自我学习吗？

　《中国汽车报》：业界对于无人驾驶汽车需不需要自我学习也有争论，你的观点是什么？

　　荣辉：北汽的技术路线是不需要无人驾驶进行自我学习。我认为，不只有谷歌这一条路线，即用激光雷达、摄像头等作为传感器，还有其他不同的。举个例子，蚊子或者宠物犬不需要像人一样必须通过视觉才会知道有人靠近，它们通过嗅觉或者感知震动等独特的方式也可以。无人驾驶的目标是让汽车安全行驶，不管采用哪种技术路线，只需达到这个目标即可。我们不希望汽车进行深度学习，原因在于车辆如果自我学习的话，可能会出现不同厂家的车辆对同一个事物的理解和判断不一致的情况，这势必造成混乱。未来无人驾驶的世界将是井井有条、有秩序的，不允许可能带来混乱的事情发生。机器有机器自己的逻辑，不应该把汽车做成无所不能。

　　辽宁红海滩项目是北汽首个无人驾驶商用化项目，也是北汽无人驾驶项目的简单版本，未来我们还会有更复杂的。这些项目都将遵循一个原则，即不需汽车自我学习。我们会在汽车出厂前设置好通信协议、车与其他设备之间的优先级关系等，即定好机器运行的规矩。在汽车实际运行过程中，系统将处理具体的情况，按照已经设定好的规矩来运作。需要强调的是，实际道路情况不断变化，但系统做判断的逻辑不会变，而且把控权是在人手中。换句话说，系统新增加的知识是通过人对系统的升级实现，人通过控制系统来控制汽车。这种技术路线的优势在于可以迅速批量复制、成本低，又易于管理。

　　黎予生：我认为，车辆能自我学习更好，但是深度学习这项技术目前也还不成熟，比如车辆怎么自我学习、学习内容是否正确等问题仍需论证。要知道，人“训练”系统的学习模型不一定就是正确的开车方式，车辆经过自我学习上路后会产生什么样的表现很难估计。对此，开发人员要有一套机制来保证车辆学习的内容正确。无人驾驶汽车是不是一定要自我学习，现在还没有定论。我个人希望车辆能自我学习，但是不需要自我学习的技术路线也是合理的。

　　目前，长安走的是不需要无人驾驶汽车自我学习的路线，但我们也在积极寻找深度学习方面的技术人才。深度学习只是一种方法，关键看企业怎么运用。有的企业做无人驾驶汽车希望驾驶的全过程都依靠深度学习，而整车厂相对而言比较保守，会事先对每一种场景进行有针对性地处理，确保驾驶过程的可靠性。直接采用深度学习技术的车辆，能很好应对大多数情况，但面对一些特殊情况可能就无法处理。所以，也有一种说法：应该用传统的控制模式应对特殊工况。

　　目前，深度学习大多应用于类似图像处理等前期工作，大家还没有信心将其应用到车辆控制上。

　　佘贵珍：我认为无人驾驶需要自我学习。在道路环境日益复杂的状况下，如果车辆不靠自我学习，而只靠之前预设的内容，无法在实际道路上实现无人驾驶。只有当车辆具备很强的自我学习能力，能够不断适应环境变化及驾乘人的习惯，才有可能上路并使驾乘的舒适性不断提升。