人工智能物流应用的阻碍-人工智能物流应用的阻碍因素

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能物流应用的阻碍的问题，于是小编就整理了1个相关介绍人工智能物流应用的阻碍的解答，让我们一起看看吧。

1. 无人驾驶汽车何时才能真正走进我们的生活？阻碍它发展的原因是什么呢？

无人驾驶汽车何时才能真正走进我们的生活？阻碍它发展的原因是什么呢？

在3月15日召开的上海国际信息化博览会上，多名汽车电子和汽车安全领域的人士告诉《IT时报》记者，完全的无人驾驶在5年内不太可能商用，对于车企来说，ADAS（高级驾驶辅助系统）是目前更为现实的选择;而在2015年末百度发布的无人驾驶汽车***中，商用的时间表是2018年。

无人驾驶≠自动驾驶

无人驾驶与自动驾驶实际上是两种完全不同的概念，确切地说自动驾驶应该被称为“***驾驶”，而完全的自动化驾驶才能被称为无人驾驶。

无人驾驶技术等级目前在自动驾驶技术等级中处于最高级，　利用人工智能AI的精密算法程序去替代驾驶者称为操控整个车辆的“大脑”，乘客可以在驾驶人与乘客中自由切换，无人驾驶车如同专属司机，听指挥行走。将行车的活完全交给了无人驾驶系统的人工智能AI，行程如何行驶，行驶速度控制在多少，都由无人驾驶车说了算。谷歌公司甚至认为无人驾驶车内可以将方向盘省去，车内无需人为操控部件。

而自动驾驶虽然可以代替驾驶人操控车辆，但车辆的控制权仍在驾驶人手上。目前从技术的角度上来说，自动驾驶有两条发展方向：ADAS（Advanced Driver Assistance System）高级***驾驶与人工智能。ADAS的技术目前已经在量产车上普及，主要分担驾驶人的一些行车工作，如自适应巡航、车道保持功能、自动泊车等，驾驶操作由系统经过计算完成，但驾驶人仍需要负责车辆周边监控，保持驾车状态，以便随时接管车辆。后者的人工智能更接近与无人驾驶的状态，以AI切入自动驾驶，对技术与车辆有着更严格的要求，系统不仅仅是***、警告功能，还有着规划及对车辆的控制功能。

目前为了更好的区分自动驾驶技术，美国汽车工程师学会将自动驾驶分为五个等级，目前大多数量产车都处于0级-2级之间。

为了更好地区分不同层级的自动驾驶技术，国际汽车工程师学会在2014年发布了自动驾驶的六级分类体系，美国国家公路交通安全管理局（NHTSA）原本有自己的一套分类体系，但在2016年9月转为使用SAE的分类标准。今天绝大多数主流自动驾驶研究者已将SAE标准当作通行的分类原则。　在SAE的分类标准中，目前日常使用的大多数汽车处在第0级和第1级之间，碰撞告警属于第0级的技术，自动防碰撞、定速巡航属于第1级的***驾驶，自动泊车功能介于第1级和第2级之间，特斯拉公司正在销售的Autopilot***驾驶技术属于第2级技术。

目前无人驾驶技术主要面临很多道德问题和法律规范。很多学者尝试引入一些新的方法来帮助软件设计来应对伦理问题。

风险管理

风险指的是遭受某种伤害的可能性。自动驾驶汽车发生撞击事故的可能性可以被看做一种风险。在自动驾驶汽车软件的设计中，工程师需要计算风险的大小并分配风险来作出决策，这些做法被叫做风险分析和风险管理 很多研究交通问题的学者认为，风险管理的方法很适合被应用在自动驾驶汽车上。

比如谷歌已经研究出一种专利，这项专利描述了自驾车在做决策时所***用的风险管理方法。在这种方法中，谷歌提出了一种风险成本架构。这种结构帮助自动驾驶汽车在紧急情况发生的时候，分析量级和可能性。量级的分析可以让软件知道紧急***的积极和消极的价值。可能性分析利用历史数据和经验分析计算可能出现的后果。这些技术都可以帮助软件做出更合理的决策。

人工智能技术

比如有学者提出三个阶段的方法来解决自动驾驶汽车软件面临的道德问题。 第一阶段运用理性系统来运行软件并且鼓励那些减少伤害的行为。在这个阶段，软件运用现有的规则来运行。比如，软件应该做出一些类似伤害比死亡更好，财产损失比受伤更好的选择。第二阶段是结合阶段。近年来机器学习的不断进步给人工智能带来了更多可能性。比如，基于概率统计理论的人工智能可以运用在无人驾驶汽车的软件的数据分析中。另外，神经[_a***_]系统也可以经过训练来更准确的判断实际情景。将人工智能和理性系统结合的方法为自驾车的决策系统设定了界限。因此，第三阶段被认为可以让神经网格系统单独运作。三个阶段的方法模拟了儿童道德教育的过程，科学家认为这种方法可以帮助自驾车做出***决策。

希望这些技术能够不断完善，推进我们在无人驾驶实现的路上迈进一步。

到此，以上就是小编对于人工智能物流应用的阻碍的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能物流应用的阻碍的1点解答对大家有用。

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