當(dāng)前智能駕駛汽車算法和解決方案面臨的挑戰(zhàn)如下：

1、能學(xué)習(xí)特定駕駛員和環(huán)境、擁有最少的手工標(biāo)定和標(biāo)簽數(shù)據(jù)的車載或者云平臺(tái)的實(shí)時(shí)解決方案；

2、相比較監(jiān)督式學(xué)習(xí)更傾向于無(wú)監(jiān)督和半監(jiān)督強(qiáng)化學(xué)習(xí)；

3、包含認(rèn)知信息和物理模型的混合AI算法；

4、AI算法可解釋、可驗(yàn)證；

5、擁有魯邦特性并且可以自評(píng)估；

6、維護(hù)成本低。

下面介紹一些有效的解決方案，每當(dāng)我們遇到一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)時(shí)，我們會(huì)努力學(xué)習(xí)用一些復(fù)雜函數(shù)去近似這個(gè)系統(tǒng)例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是其中一種方法。另一種方法使用許多簡(jiǎn)單的小的子系統(tǒng)進(jìn)行組合模擬復(fù)雜系統(tǒng)。

非監(jiān)督的演化聚類算法可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)的學(xué)習(xí)對(duì)系統(tǒng)的狀態(tài)空間進(jìn)行預(yù)測(cè)，一個(gè)重要的例子是對(duì)引擎特性具有自適應(yīng)標(biāo)定和控制能力的在線空時(shí)濾波器�；旌像R爾科夫模型對(duì)于目的地和路徑的預(yù)測(cè)也是非常有效的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性是近年來(lái)的熱點(diǎn)話題，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將狀態(tài)空間映射到行為空間，這是個(gè)非線性映射。這種非線性映射可不可以使用其他的映射來(lái)近似并且時(shí)刻解釋的呢？

基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的控制器將狀態(tài)空間映射到行為空間，而使用模糊控制器基于規(guī)則的模型則是一種通用的近似器，通過(guò)將強(qiáng)化學(xué)習(xí)Agent仿真為黑盒子動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，它可以被有限級(jí)的“if－then”規(guī)則近似和解釋。以強(qiáng)化學(xué)習(xí)車輛跟蹤控制為例，跟車問(wèn)題基本是是一種自適應(yīng)巡航問(wèn)題，后車需要保持與前車的安全距離、控制好各自的車速以及加速度，傳統(tǒng)方法中車速控制器基于吉布斯分布、加速度控制器使用智能駕駛模型（Intelligent Driving Model，IDM）建模，福特使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)，分別建立速度、加速度以及距離的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，最大化獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)得到的結(jié)果達(dá)到甚至超過(guò)傳統(tǒng)方法。

在得到加速度結(jié)果后，他們使用聚類算法以相對(duì)速度和相對(duì)距離作為輸入，預(yù)測(cè)加速度作為輸出，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類來(lái)近似強(qiáng)化學(xué)習(xí)控制器，強(qiáng)化學(xué)習(xí)器被近似為可解釋的PI控制器的非線性組合的形式，組合系數(shù)為各數(shù)據(jù)點(diǎn)到聚類中心距離負(fù)值的Softmax函數(shù)。

擬合效果基本達(dá)到原始強(qiáng)化學(xué)習(xí)其的性能，但是推理時(shí)間從強(qiáng)化學(xué)習(xí)器的0．3ms降低到了非線性組合的0．13ms。最后，對(duì)演化系統(tǒng)地總結(jié)如下：

1、使用演化聚類和核粒化的方法講一個(gè)復(fù)雜系統(tǒng)實(shí)時(shí)分解為多個(gè)相互重疊的子區(qū)域；

2、實(shí)時(shí)同步學(xué)習(xí)系統(tǒng)架構(gòu)以及局部子系統(tǒng)的參數(shù)；

3、對(duì)具有多個(gè)操作模式和多元化行為的系統(tǒng)實(shí)時(shí)建模；

4、特定的機(jī)器學(xué)習(xí)技巧（無(wú)監(jiān)督聚類與監(jiān)督學(xué)習(xí)的組合）；

5、反映人類從現(xiàn)實(shí)中學(xué)習(xí)、總結(jié)、管理知識(shí)的能力。

我們?cè)诖颂岬降难莼�系統(tǒng)是多個(gè)子系統(tǒng)的組合，它的功能非常強(qiáng)大，包含了監(jiān)督學(xué)習(xí)方法和非監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，可應(yīng)用在實(shí)時(shí)的無(wú)人駕駛大數(shù)據(jù)處理中。大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)以及AI技術(shù)的快速發(fā)展為智能汽車提供了更多的解決方案，AI算法則需要具備更多的人性化、自適應(yīng)和最小標(biāo)定以適應(yīng)嵌入式實(shí)施的需求也很廣泛，智能汽車的發(fā)展為傳統(tǒng)AI算法的改進(jìn)提供了新的發(fā)展方向，傳統(tǒng)AI算法應(yīng)與基于規(guī)則的系統(tǒng)、認(rèn)知知識(shí)和基于第一性原理的模型相結(jié)合，此外，認(rèn)知模型對(duì)統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的近似使得傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法變得可解釋和性能的可升。

以上就是我的報(bào)告，非常感謝大家