自动驾驶：麻省理工学院新研究可以识别自动驾驶AI系统「盲点」

1.麻省理工学院新研究可以识别自动驾驶AI系统「盲点」

麻省理工学院和微软研究人员开发的一种新型模型能够识别自动系统从训练样本中「学习」到的样例，这些样例与现实世界中实际发生的事实不符。工程师可以使用该模型来提高人工智能系统的安全性，例如无人驾驶车辆和自动机器人。为无人驾驶汽车提供动力的AI系统在虚拟模拟中被广泛训练，以使得汽车能够应对所有路况。研究人员甚至可以采取一种方法来防止无人驾驶车辆过于自信，并将特定响应的所有实例都标记为安全。机器学习算法不仅识别可接受和不可接受的响应，而且使用概率计算来发现模式并确定某些事物是否真正安全或仍然存在问题的可能性。即使一个行动在90％的时间都是正确的，它仍然可能会看到它需要解决的弱点。

2.英国利用自动驾驶网联车 帮助探测路面坑洞

外媒报道，英国牛津郡议会（Oxfordshire County Council）将推出智能汽车，以帮助更快处理路面坑洞问题。该郡议会实施的智能城市计划，一直在研究网联汽车和自动驾驶汽车（CAV）的信息收集能力。网联汽车和自动驾驶汽车能够帮助公路养护团队，修复路面坑洞。投入实验的网联汽车和自动驾驶汽车配备了特殊的测量设备，可利用脉冲激光和传感器测量汽车与特定目标之间的距离。公路养护团队正与自动驾驶车辆软件公司Oxbotica合作，以绘制牛津的路面地图。

3.TDK发布了InvenSense Coursa Drive软件自动驾驶定位方案

据外媒报道，TDK发布了InvenSense Coursa Drive软件，这是为自动驾驶平台研发商提供的首款惯性辅助定位方案(inertial-aided positioning solution)。Coursa Drive可将纯惯性条件下车辆定位(精度)控制在行驶距离的0.2%以下。Coursa Drive的惯性导航系统(inertial navigation system，INS)校准值采用了高精度全球导航卫星系统(GNSS)接收器或基于感知的系统(摄像头、雷达及激光雷达)及高清地图的绝对定位输入值(absolute position inputs)。在实时环境下，Coursa Drive可向自动驾驶车辆提供高速率100 Hz delta定位及方向，旨在与GNSS及感知系统所提供的低速率位置基准(position references)实现信息互补。该系统的容错性提升，当GNSS或感知系统在短期内不可用或存在数据不确定时，Coursa Drive可提供分米级的定位精度(decimeter position)。

4.Autobon AI 研发后市场Autopilot系统，欲推动自动驾驶卡车的应用

据外媒报道，戴姆勒卡车最近宣布，贵公司将开始在美国市场出售2级自动驾驶卡车，其Cascadia车型可提供（自动）转向和加速/减速控制功能，赋予该款卡车在全速状态下使用自适应续航控制系统及主动式车道辅助技术。2级自动驾驶卡车的发布消息无疑令对许多人无比振奋，但距其成为道路上的主流车辆尚需要时间。Autobon AI公司希望能弥补该差距。还推出了一款“后市场Autopilot”系统，该系统专为高速公路驾驶情境设计，使其能使用2级-4级自动驾驶卡车，通过软件升级来实现上述功能。（盖世汽车）

5.国内自动驾驶明星公司Roadsar内乱

视觉中国

1月21日，针对无人驾驶公司Roadstar.ai罢免联合创始人周光所有职务的决定，该公司投资人则持不同意见。Roadstar.ai官方发文称：因该公司联合创始人周光存在私开代码库、在政府监管报告中故意造假数据、利用融资收受回扣等违纪行为，公司决定罢免周光的一切公司职务。不过，此后投资方云启资本出示的投资人联合声明显示，公司所有投资人一致认为，“一、解除周光职务是有损公司和股东的核心利益，投资人股东不认可解除周光职务的举动；二、 解除周光职务的决定，没有得到投资人的同意，程序上也违反了与投资人的相关协议，因此该决定自始不发生效力。”最终，此事不了了之，自动驾驶新创公司高层接二连三发生类似事件，体现出整个行业的浮躁与不成熟。

6.山东省首条5G智能网联汽车测试道路启动

1月22日，济南市具备5G通信条件的智能网联汽车道路测试正式启动，智能客车、智能卡车成功走进测试道路。这是山东省首条智能网联汽车测试道路、首个5G测试环境，标志着济南智能网联汽车产业发展和汽车测试2019年实现了全新跨越。智能网联汽车测试道路位于济南市高新区，总长4.8公里，含公交专用道、主辅路等交通环境，未来还将丰富包括高速公路在内的道路场景，并建立有5G实验基站，为所有测试车辆提供最高标准的测试环境。目前，由中国重汽研发的自动驾驶电动客车正在测试场测试。

7.2019年将不会是自动驾驶汽车元年

据美国媒体报道，美国汽车评测博客网站Jalopnik发表分析文章，回顾了2018年自动驾驶汽车行业的一些大事件，文章认为今年在自动驾驶技术领域依然可能无法出现革命性成果。"与网络泡沫破灭和其他新技术早期都遇到困难一样，面临的挑战不会永远阻止自动驾驶汽车上路。利润前景太诱人，汽车公司和科技公司面临的生死考验太严重，他们无法放弃。"Gartner的分析师麦克·拉姆塞称，当前“泡沫破灭的低谷期”会提醒行业更现实看待自动驾驶汽车的未来前景。他表示：“人们对这种突破性技术的实现速度有着不现实的观点，现在速度放慢了，这非常痛苦。”同时，也许这也提醒人们驾驶是有趣的。

8.特斯拉专利新型神经AI芯片提高汽车的自动驾驶能力

近日，Tesla已经提交了一系列专利，证实该公司正在开发一种新的AI芯片，该芯片将作为其Autopilot Hardware 3.0计算机升级的“神经网络加速器”。即将推出的升级版本将取代特斯拉目前使用的Autopilot 2.0平台，并在汽车中实现全自动驾驶功能。专利用于解决机器学习和人工智能的处理通常需要对大量数据集执行数学运算，并且通常涉及求解多个卷积层和汇集层这个问题，开发了一种新的神经AI，可以进行“机器学习和人工智能特定的处理操作”。马斯克表示，Autopilot Hardware 3.0将在未来几个月内上市。特斯拉希望下一次升级的增强功能将提高汽车的自动驾驶能力，并使其不易发生事故。

9.网传小鹏、蔚来等8家新能源车企登录科创板

1月25日消息，上海科创板公布了首批挂牌企业名单，总共56家，主要在人工智能，集成电路，新能源汽车，医药航天航空，大数据，云计算和环保8个大行业。其中，小鹏汽车、蔚来汽车、珠海银隆、威马汽车、奇点汽车、知豆汽车、亿华通、时空电动8家新能源汽车进入。这8家企业进入了上海科创板首批挂牌企业，但最终能否如愿以偿获得融资，还要看打造的汽车产品及企业运营能否打动投资的心，同时散户对于科技股的认知和态度如何也是一个重大的悬念。（盖世汽车）

10.卡耐基梅隆大学研究人员利用AI 实时预测停车位占用情况

据外媒报道，美国卡耐基梅隆大学（Carnegie Mellon University）的科学家进行了一项研究，推出了一个人工智能（AI）系统，可实时预测停车位的占用情况。研究团队使用了一种基于节点、边缘、属性和其他图形结构的图卷积神经网络来进行建模，说明停车场位置、交通流量、停车需求、道路链路和停车场之间的统计关系。该系统结合具有长短时记忆的时间递归神经网络（一种能够学习长期依赖能力的AI算法）以及多层解码器，从与交通相关的数据源中(如停车计时器交易信息、交通速度和天气情况)提取停车信息，并对停车位占用情况进行预测。