&&&&科技日报北京3月30日电&（记者高博）“我们将做无人驾驶的F1方程式赛车，让轮式机器人跟人类飙车”30日，李德毅院士在中国人工智能学会举办的人机大战解读与中国人工智能论坛上告诉《科技日报》记者。&&&&人工智能专家李德毅说，应某机构邀请，他的团队将和同济大学合作无人驾驶车，以F1方程式赛车的形式，与一家飙车俱乐部比拼。&&&&在论坛报告上，李德毅表示，他们团队引入了自学习模块，目标是让机器司机通过学习改进驾驶技能。&&&&“机器驾驶应该具备人的个性，不能‘千人一面’，”李德毅说，“驾驶脑的差异反应了智力和运动能力的差异，世界上没有两个完全相同的驾驶脑。”&&&&“真正能教机器人开车的应该是驾驶员，而不是程序员。人工智能在驾驶员开车时悄悄学习。”李德毅说，他们将汽车通过GPS、雷达和摄像机等仪器感知的“驾驶态势图”与人类司机做出的反应相联系，积攒成为数据库，然后通过汽车驾驶的成功和失败来反馈和调整。&&&&“智能车各种感知和认知手段相互依存，彼此缠绕。在各类比赛场、测试场、智能车表现千奇百怪、反反复复。”李德毅说，他们经过多年实验和失败，找到了以上的思路。&&&&李德毅团队研发的无人驾驶车，四年前曾从北京沿高速开到天津；去年他们的无人驾驶公交车还在郑州载客实验成功。&&&&世界电动方程式赛车组织Formula&E去年曾宣布，将在2016年10月举办全世界第一项无人驾驶汽车比赛。谷歌买菜车肉爆了，无人驾驶赛车即将开战
最近飙车党们遭遇了一些麻烦，首先是安全驾驶400万英里的谷歌无人驾驶汽车以2英里的时速撞上了一辆公交车，然后两届世界冠军阿隆索在F1揭幕战澳大利亚站比赛遭遇生涯最惨烈的撞车事故。(下图左)
左：阿隆索撞毁的赛车  右：谷歌无人驾驶汽车撞上公交车
这两起事件说明两个问题：首先，即使是在安全技术高度发达的今天，方程式赛车对于人类来说依然是一项较为危险的极限运动，因为这项运动的宗旨就是榨取机械和人类血肉之躯的每一滴性能，来突破一个又一个的速度极限。其次，对于谷歌无人驾驶汽车而言，400万英里无重大事故的良好记录表明其安全性毋庸置疑，但是目前最大的问题是“车开得太肉”，甚至有一次曾因车速过慢而吃到加州警察的罚单，这次撞上公交车的速度也是“闪电般“的2英里/小时。显然，人工智能自动驾驶技术的良好安全记录是以牺牲速度为代价的，因此很少有人认为人工智能驾驶技术能像阿隆索一样在F1赛道上狂飙。但是即将到来的首届无人（自动）驾驶赛车冠军联赛RC（）上的机器人赛车（Autobots），也许会掀开方程式赛车的新纪元。
作为电动赛车联赛（Formula E ePrix series）的垫场比赛，Roborace Champion将只接受机器人赛车，分为十个参赛队，每支队伍包含两辆无人驾驶赛车，比赛时长约1小时。这些无人驾驶赛车的人工智能硬件部分统一采用Nvidia刚刚发布的PX 2 AI人工智能超级计算机，每秒AI应用运算速度高达24万亿次（性能相当于150台MacBook Pro笔记本电脑）。由于硬件规格统一，各参赛队需要从软件上下功夫来获取竞争优势。
与无人机类似，由于不需要考虑驾驶人员的空间、安全和交互需求，无人驾驶赛车的设计更加紧凑，上图就是Roborace汽车设计师设Daniel Simon设计的概念原型。除了内部豪华的GPU超级计算机外，无人驾驶赛车还配备了大量传感器，包括雷达、激光测距仪、摄像头、GPS和高清地图系统。（编者按：即使是有人驾驶的F1赛车也是“大数据运动”，通常用于测试的F1赛车上会安装240个传感器，每圈能产生25MB数据，这些数据显然人类车手并不能精确学习和消化）
与谷歌的AlphaGo类似，无人驾驶赛车真正精彩的部分是机器学习，这些配备超级计算机的赛车机器人（请原谅我们如此称呼这些赛车）能够从每次比赛中不断学习提高，把车子开得又快又帅，将来你会花钱看水平更高，更激动人心的Roborace还是F1？或者换个角度，你会看AlphaGo十三段们之间的“上帝之手”，还是李世石和柯洁这样的“低段”选手之间的街头械斗?（编者按：如果将名次设定为最高优先级，赛车机器人是否会“进化”出舒马赫那样的撞车战术？）
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资讯 / 汽车文化
话说真是逆了天了，在这个Cyber Monday，这么多新闻，还让不让主页菌愉快的地买买买了？有个事儿让我必须停下我海淘的手，来跟大家唠唠嗑。日前，跟我特别有感情的国际汽联电动方程式赛车Formula E（FE）宣布，他们已经与投资公司Kinetik 达成合作，并推广全世界第一项无人驾驶汽车比赛ROBORACE（机器人ROBOT+赛车RACE）。比赛将会在2016年10月开始正式举办。
What？Are you kidding me？本来纯电动方程式比赛就已经够奇（hu）葩（bi）了，这回这帮大佬又整出一个无人驾驶赛车？我高度怀疑比赛将于第一个弯角后结束。哦对，这项比赛将会在赛季，跟随FE抵达全球9个国家的城市地标附近，进行FE的垫场赛。而根据已知赛历，我们将首先于2016年10月在中国香港看到无人驾驶赛车的身影。想想都觉得恐怖！
对此，如果你很想发表你的观点，欢迎扫描以上二维码进入车致竞速俱乐部微信群。我非常期待你们的看法。以下是车联网业内人士梁新宇的一些观点，我在这里和大家一起分享：
“无人驾驶赛车比赛”这条消息吸引了不少人的眼球。一直以来，赛车运动一直由人类所主宰。而到目前为止，自动驾驶依然未能步入成熟阶段。人们不禁要问，推出无人驾驶赛车比赛，到底只是为吸引眼球，还是真的能搞出什么大动静？想要回答这个问题，其实并不太容易。不过，我们可以从FE赛事本身、自动驾驶技术发展、赛车规则等等方面来审视这个事件，帮助我们更深的理解这个问题。
【Formula E 你了解吗？】
不知不觉中，FE赛事已经进入了第二个年头。说起来，FE和中国渊源颇深。日，史上第一场FE比赛在北京鸟巢周围举行。与常见的赛车比赛不同，FE赛道使用的全部是城市路面，在比赛开始前临时搭建起护墙。直到今天，鸟巢周围的道路依然还有当时搭建的基础设施存在。
此外，值得一提的是，FE首个赛季，来自中国NEXTEV蔚来汽车TCR车队的车手小皮奎特就获得了车手总冠军，这也是中国车队迄今为止在国际顶级汽车赛事中取得的最好成绩。
不过，作为新兴的汽车赛事，FE的影响力和号召力还远远不及其他的传统赛事。Formula E比赛使用的是纯电动赛车。与其他比赛不同，赛车几乎毫无声响，要不是有现场DJ，FE赛事现场几乎完全听不到声响。这一点也经常为人诟病。
在这种情况下，引入火热的自动驾驶概念，无疑能为Formula E的推广增砖加瓦。电动车进行比赛本身就是首创，自动驾驶的电动车比赛，就更成为了创新的楷模。无疑，这将为FE带来更多的关注。
【自动驾驶技术真的靠谱吗？】
许多业内人士都曾表示，自动驾驶在技术方面其实并不存在太大障碍了，自动驾驶的发展，其实更多的受到了法律与交通伦理问题的制约。
去年，奥迪在DTM的赛道上就曾演示了自动驾驶赛车。当时，一辆RS7在赛道上甚至实现了240公里的时速。而奔驰官方也曾表示，他们已经实现了时速200公里下的自适应巡航。在保持车距方面，各大厂商似乎不太存在技术壁垒。
此外，包括沃尔沃、奥迪、奔驰等多家厂商，已经在真实路况下测试过自己的自动驾驶车。我国的车企也拿出了自己的自动驾驶方案，并进行过实际测试。不过，从效果上讲，各家的水平还是参差不齐的。另外需要注意的是，自动驾驶的真实测试往往在较低车速的环境下实现，即便在高速路上，自动驾驶车的时速也就在100多公里。这个数字放在赛道上，甚至只能算是过弯的速度。在瞬息万变的赛道上，赛车必须频繁的变线、制动、加速、抢位。这与乘用车自动驾驶的测试简直是天壤之别。
自动驾驶需要高精度地图、精准定位、外界状况感知、V2V、V2X通讯等多种技术才能实现。狭窄的赛道，加上超高的速度，都给现有的技术提出了很大的难题。参赛的技术人员面对的挑战真的很多。
当然，有一点必须要说明，在赛道上，自动驾驶可以毫不顾忌法律和伦理的限制，自由地发挥。对于自动驾驶的发展来说，FE的这一举动无疑是一项大大的“功德”。自动驾驶技术如何在赛道上发挥出人类赛手的实力，有待考察。
【赛车就是赛车 这些规矩你得遵守】
上面非常简单的分析了一下自动驾驶技术在赛事中可能面临的困难。现在我们再换个角度看――赛车比赛到底应该是怎样的。
【情感与逻辑】
北京时间11月29日晚，本赛季的F1大奖赛在阿布扎比赛道盛装落幕。如果您平时也看F1，一定会对各位车手的特点有所感悟，也会对比赛过程中team radio展示出的赛手情感变化玩味颇多。
昨天的比赛给了我们一个很有趣的例子――已经拿到年度车手冠军的汉密尔顿一直想超过排在第一的队友罗斯伯格，在阿联酋44周年国庆的年份，开着自己的44号赛车，拿到自己第44个分站赛冠军。可惜天不遂人愿，他就是无法战胜自己的队友。在比赛最后阶段，奔驰车队希望保持稳定，将两台车顺利带回来，便要求汉密尔顿和罗斯伯格都执行保守策略。但胜利心切的汉密尔顿并没有执行这一策略，还要侵略性的攻击前方队友。于是，车队无奈的又要求罗斯伯格调回引擎模式。比赛结束后，傲娇的汉密尔顿，在罗斯伯格庆祝的时候从边上超了过去，象征性地赢了一把……
这样的争斗数不胜数，也给了F1无穷的魅力。因为在F1赛场上竞技的不仅是车，还有有血有肉的车手。他们的性格、心中一丝一毫的变化，都会在赛道上显现出来，给大家无穷的乐趣。
另外，车队在比赛中的战术也是赛车比赛中非常值得欣赏的。这场比赛到底是两停还是三停，何时进站，队友间如何配合，这些都是很有趣的事情。
自动驾驶的引入，无疑让赛车运动的内涵有些变味。如何通过一串串代码，演绎出赛车运动的激情，这些恐怕不单单是工程师们能够做到的。
【规则与策略】
刚刚说到，赛车过程中，车辆必须在高速环境下频繁的变线、超车、制动、冲刺。也是因为这样的原因，赛车手自身的素质也是全方位的高。
当然，电脑的反应应该会比人类更快，即便是巅峰时期的舒马赫，恐怕也无法与传感器们相提并论。但在赛车规则的执行上，自动驾驶车会遇到很多难题。随便想想，就能有几个例子。
比如弯道超车。在人类的赛车中，弯道超车一直都是很惊险刺激的。在超车过程中，快车可能会抢占线路，挤开慢车，而慢车也会努力守线，不让快车超越。但规则又对防守方进行了严格的规定，比如只能变线一次、并必须为后车留出空间，否则视为犯规等等。
这就对赛车带来了更严苛的技术难度。首先，后车必须判断自己与前车的距离是否合适，但这种距离判断一定是远远难于普通道路的。赛车比赛中，我们经常能看到超车过程中，两辆车在近100公里的时速下，距离只有几厘米，甚至出现碰撞。对于自动驾驶车，这样的实际情况无疑很难处理。同时，要费脑筋的不仅仅是后车，前车也需要合理的规划自己的路线。到底该不该守线，要不要让车，怎么让，自己又该怎么跑。工程师需要定义的参数实在是太多了。
而且，一旦出现了剐蹭和碰撞，自动驾驶赛车又将如何是好？这其实给我们留下了一个很有趣的议题。发展智能交通和自动驾驶，初衷其实是为了避免交通事故。通过V2V、V2X、近场通信等手段，自动驾驶车能够做到合理的规避风险。但在赛场上，赛车必须要冒险才能取胜。这似乎形成了一个悖论。而这一悖论的出路，都隐藏在工程师书写的数以千万甚至亿计的代码中。
另一个例子，自动驾驶车辆能判断车况吗？首先我们要来看看电池。因为电池容量的关系，FE比赛需要两台车才能完成。自动驾驶的比赛恐怕也无出其右。自动驾驶车自动判断电池余量、与车队保持通讯、车队进行回站指令下发，这些应该都不是难事。同时，比赛期间或侵略、或保守的比赛风格调整，恐怕也需要后方直接下发指令。从这一点上看，这场比赛很有可能会出现遥控车大战的景象。
除了电池，轮胎、定风翼、制动系统、转向系统等等，在赛车上都是生死攸关的要素。人类赛手可以通过自己的感知，通知车队是否需要换胎，或者是否需要变得更保守一些，在某些弯角提前制动等等。这种行为，自动驾驶赛车或许很难自己做到，需要后方直接下发指令执行。
目前的乘用车系统上，自动的车况监测其实已经比较完善。例如胎压、燃油、机油状况等等，驾驶员都可以一目了然，同时车联网服务中也出现了自动预约维修保养的程序。但在赛道上，恐怕工程师们要颇费一番周折了。
这样的例子其实还有不少。现在已经快12月了，距离明年10月份的自动驾驶大赛只剩下不到一年的时间。引用刘建宏老师的一句话来说，留给参赛者的时间真的不多了。
【不过它还是很值得期待的】
掐指一算，如果赛事组织不变，中国香港将是第一个迎来这项比赛的城市。届时，让我们齐聚中环，做最有眼福的一批人。
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这种车估计一开始出来就是被收藏的命运
好好努力吧～争取35岁让自己开上～
比X6M更威猛！
撒东西，废品改装的吧？小编那是用锤子搞成的吧？全坑
本田，技术控
& 14:05:08& 16:16:14& 17:12:30& 14:50:19一群学生，造了一辆百公里加速3秒的无人驾驶赛车 - GeekCar}