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對于結構化信息的處理能力，機器遠遠超過人，比如說一些報表；但對于非結構化的信息，比如說聽覺信息，人要遠遠強于機器人，比如人可快速在人群里找到熟悉的朋友。盡管機器的計算速度提升比較快，但計算機的認知能力還非常落后，它的認知能力甚至不及一個三歲小孩。

“如果有一天你坐在車里面，沒有駕駛員，或者駕駛員沒有把握方向盤，千萬不要震驚，因為我們已經進入了一個無人駕駛時代”，這是清華大學教授、863計劃專家組成員孫富春教授在CCF-GAIR大會上演講的開場白。

他還不無自豪的介紹了其創(chuàng)辦的中國智能車未來挑戰(zhàn)賽取得的成就：“你可能難以想象，從長沙到武漢2800多公里的路段里，有雨天也有晴天，人工干預僅僅占整個路段的0.75%；從北京到天津150多公里的路段里，沒有人工干預，實現全程的自主駕駛……”

作為國家自然科學基金委員會重大研究計劃“視聽覺信息的認知計算”指導專家組的一員，孫富春教授介紹，該研究計劃在2000年披露，經過8年的論證，直到2008年才在國家自然基金委立項，至今走過8年，要感謝許許多多人。

“視聽覺信息的認知計算”研究計劃

視聽覺信息首先是“看到”。上帝對人特別青睞，從眼睛到微曲的皮層，我們經歷的是感知部分和信息處理部分，還有連接二者的中間環(huán)節(jié)。這么長的路徑，觸覺、聽覺等其他感覺是沒辦法做到的，所以眼睛被稱為心靈的窗戶。

視聽覺信息研究對象

數據顯示，人類獲取外界的信息80%來自視覺，而且，大腦皮層的60%都與視覺相關。當然，聽覺也是非常重要的部分。

先鋒科學家揭示，自然圖像經過稀疏編碼以后的基函數與微曲的皮層細胞感受的反應特性是一致的。這一發(fā)現也為未來通過稀疏編碼的方式來研究視覺編碼奠定了理論基礎。

據孫教授介紹，在專家組近年的研究中，發(fā)現觸覺與視覺是同構的（讓人想到盲人和失聰者的眼睛特別好）。未來可以通過人工攝像機把視覺編碼變成觸覺編碼，讓盲人感受到外部的世界（這兩年也已經有人工視網膜的出現）。

專家組還發(fā)現，語音在稀疏編碼下的去燥特性、增強特性非常好。語音是否也具有與觸覺一樣的底層結構呢？這正是需要研究的問題。

所以，本計劃中的“視聽覺信息”研究對象主要是指與人視聽覺感知相關的圖像、語音以及文本信息，目的是促進計算機對這類信息實現有效的處理和理解。

機器認知能力不如三歲小孩

事實上，日常生活中視聽覺信息非常多，有各種各樣的工具（信息器）比如手機、攝像機、網絡攝像機、衛(wèi)星遙感等來捕捉這些信息。

網絡產生前，大家生活在二元世界里，彼時的機器人智能都是局部的；如今在網絡世界中，機器人完全可以實現全局智能。比如自動駕駛汽車可以在網上找到一條路徑，通過地圖規(guī)劃路徑，借助攝像機的形態(tài)識別找到我們今天的會場，這就是網絡的神奇。

網絡上有海量的視聽覺感知數據。如何有效地快速地發(fā)現這些數據，通過及時有效的處理把它變成可用的知識，這是無人駕駛研究中非常重要的部分。

目前，對于結構化信息的處理能力，機器遠遠超過人，比如說一些報表；但對于非結構化的信息，比如說聽覺信息，人要遠遠強于機器人，比如人可快速在人群里找到熟悉的朋友，有人駕駛汽車可以在任意非常復雜的環(huán)境中進行駕駛，而無人駕駛目前還辦不到。

盡管機器的計算速度提升比較快，但計算機的認知能力還非常落后，它的認知能力甚至不及一個三歲小孩。

兩大挑戰(zhàn)和三大基本科學問題

8年來，我們的目的就是研究人類視聽覺的認知機理，發(fā)展新的高效計算模型，提高計算機對與人視聽覺感知相關的圖像、語音和文本信息的理解能力和處理效率，在無人駕駛的平臺上進行驗證。目前，圍繞認知過程的表達與計算有兩大挑戰(zhàn)和三大基本科學問題。

兩大挑戰(zhàn)：

1、復雜感知信息的理解

2、海量異構信息的計算。

三大基本科學問題：

1、感知基本特征的提取、表達和整合，主要是要探索人力視聽覺信息基本特征的提取、表達與整合機理，為建立相關高效計算模型奠定基礎。

2、感知數據的機器學習與理解，主要圍繞圖像、語音和語言數據的非結構化和半結構化特點使計算機難以實現從數據層到語義層的轉化，建立新的機器學習方法是實現這種轉化的有效途徑。

3、關于跨模態(tài)信息的協同計算。

目前，三個關鍵技術都取得了突破，比如在視聽覺信息的協同計算、自然語言的理解與視聽覺認知相關的腦機接口方面，已經建立無人駕駛平臺、腦機接口平臺和搜索引擎；還創(chuàng)建了無人車未來挑戰(zhàn)賽以及腦機接口比賽兩個國際性的賽事；同時收獲了國際科學獎項。

孫富春在演講中提到，“我們還把腦機接口用在無人駕駛方面，通過腦控來控制無人車的運動。另外還通過腦機接口實現自動泊車。目前，在非浸入式腦機接口方面，中國處于世界領先地位”。

駕駛腦

在孫富春教授看來，駕駛腦是專家組這些年研究的突出成果，它主要的工作是模擬人的駕駛經驗，學習人眼和聽覺的感知進行表達和融合，在環(huán)境中作出決策。

當然，這個過程中要去掉人在駕駛過程的一些情緒的影響。

人的性格決定他開車是保守還是張揚；長期記憶區(qū)存儲人在長期駕駛過程里形成的經驗和技巧；動機就是完成出行任務從起點到終點的一次性路徑規(guī)劃；短期記憶主要表示駕駛員的選擇性注意，僅僅關注剛剛過去的以及當前的周邊駕駛態(tài)勢。

拒絕人腦中的情緒部分進入駕駛腦，永遠不會因情緒而分散注意力，機器始終專注。

我們的眼睛、耳朵可以感知外面的環(huán)境，比如說在哪里，這旁邊有沒有障礙和目標，通過長期記憶區(qū)來決策這種情況下我應該如何駕駛，這叫行動。

然后把行動的信息和感知信息進行比對，確認是不是達到了效果，就形成這樣一個閉環(huán)：從動態(tài)感知到態(tài)勢分析、自主決策到精確的控制和行動。

駕駛腦感知域、認知域及行動域的工作閉環(huán)

這里面還有一個很重要的概念就是路權：行進過程中車本身占有的空間。在這個基礎上形成了自主決策。比如速度應該有多少變化，轉角應該多大的變化，形成決策記憶池。通過控制模塊控制無人車，從感知到決策再到控制，形成閉環(huán)。

駕駛腦是通過英偉達的Drive PX實現的自動駕駛硬件系統(tǒng)。

無人車未來挑戰(zhàn)賽

據悉，從2009年開始到去年，該項賽事總共舉辦了7次比賽：

無人車挑戰(zhàn)賽歷程

從比賽的結果來看，人工干預最后基本取消，速度是越來越快，比賽也從局限的封閉道路越來越走向真實的道路環(huán)境里面。

回顧這8年來，孫富春教授指出下面這些工作對他們的幫助很大：

第一是認知機理研究成果，如何形成可計算的模型，這個我們探索了很多的方法，還需要進一步地完善。

第二是在環(huán)境感知的拓撲結構信息如何在認知過程中表達與理解，探索新興的多模態(tài)傳感器。其中包括：

1、聲音、視頻信息的集成。

2、人機智能混合問題，這個也是剛剛國家提到的人工智能2.0版本，我們要研究人機混合的智能系統(tǒng)。

3、借助這個平臺發(fā)表更多的關于認知科學方面的成果，將自然語言理解和腦機接口集成到無人車的平臺上，讓成果走出實驗室。

第三是通過無人車平臺取得的重大進展，進一步促進創(chuàng)新，引領無人車產業(yè)的發(fā)展。

尾聲，孫富春教授以詩為寄：“人機仿造勝奴仆，親我勞耕續(xù)史書”。

摘自 雷鋒網