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超過了10000平方米的展館面積，匯聚了來自國內外軍用無人機、工業無人機、消費無人機、無人車輛、無人船舶等無人系統領域代表性的軍工單位、科研單位、企業逾120家展商……近日召開的第十八屆中國國際高新技術成果交易會無人系統分會場成為亮點之一。

事實上，從奧運會的航拍無人機，到無人駕駛汽車，從水下智能仿生魚到智能家居，近年來，無人系統以越來越“聰明”的形象走進大眾視野。智能化無人系統的概念逐漸普及，其發展已進入“井噴”時代。智能化無人系統究竟有多聰明了，它將如何改變我們的生活？記者就此采訪了相關專家。

像“人腦”一樣感知世界

“智能無人系統主要包括空中飛行的無人機、飛艇，地面上作業的機器人、自主地面車輛，水中的無人潛航器、水下機器人等三大類，還有空間站機器人、微型衛星、工業機械臂等眾多旁支，可謂是種類多樣，家族人口眾多，智能無人系統已開始在社會生活中嶄露頭角。” 中國航天科工集團三院無人機技術研究所第四研究室副主任楊發友介紹。

2015年，美國波士頓動力工程公司的“大狗”機器人就已經進入了阿富汗地區開展試驗，對機器人和士兵的協同作戰功能進行了初步驗證。

“大狗”機器人是形似機械狗的四足機器人，體重和大型犬相當，在交通不便的地區能夠為士兵運送彈藥、食物和其他物品，能夠行走和奔跑，還可跨越一定高度的障礙物。“大狗”機器人總計安裝了約50個傳感器，這些傳感器用于監測車身的姿態與加速、關節的運動和力度、發動機的轉速和內部機械裝置的溫度和液壓。

頭部的立體攝像系統提供精確的三維地形圖，姿態傳感器提供當前的姿態和加速度，壓力、位置傳感器反饋關節當前的運動狀態和余量，溫度、壓力傳感器可以監測系統的健康狀態，多傳感器信息全部傳遞回“大腦”，通過信息融合算法，經過類似人腦的處理過程，“大狗”可作出正確的指揮。

正如“大狗”所展示的，傳感器和微型處理器技術的發展大大地推動了信息融合技術的研究和應用，信息融合技術的應用領域已經逐步從軍事領域向民用領域快速拓展。例如美國知名電動汽車廠商特斯拉日前通過OTA升級的方式將全球各地的特斯拉車載系統升級至了7.0版本，此次7.0升級主要集中在自動駕駛方面，其最大的亮點就是激活了包括自動車道保持、自動變道和自動泊車這些功能。

模擬“人腦”深度學習抽象概念

作為較早研究與開發智能汽車的高科技公司之一，Google對其智能車自動駕駛系統進行了為期長達14個月的公路實驗，累計在加州的公路上行駛了48萬公里。近日其向加州交通監管部門遞交的一份無人駕駛實驗報告顯示，無人駕駛系統安全行駛的關鍵在于對復雜場景下路況及周圍態勢等“概念”的正確認知，并在行駛的過程中正確地完成路線自主規劃、交通規則學習和突發事故處理等決策行為。所有傳統算法的表現往往無法滿足自動駕駛的要求，因為傳統的智能算法無法理解抽象的“概念”，但隨著深度學習技術的興起，人們又看到了使機器學習和理解“概念”這一抽象事物的新希望。

深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其目的在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，更具體一點來講，是模擬人腦對于非結構化數據的識別、判斷、分類。到了今天，在某些場景中，經過深度學習技術訓練的機器在識別圖像時比人類更好，比如識別貓、識別血液中的癌細胞特征、識別MRI掃描圖片中的腫瘤、學習圍棋（AlphaGo）等，相信在不久的將來通過深度學習訓練出來的智能車自動駕駛系統可以如同駕駛員一樣輕松處理復雜的路況。

“從最初的遙控控制，到自主控制，再到系統的自適應、自學習，隨著大數據、并行計算、深度學習等技術的不斷發展和在無人系統中的應用，無人系統變得越來越智能化，執行任務的種類得到進一步拓展、執行任務的質量得到顯著提升。”楊發友說，例如，借助先進的視覺識別技術、精密的小型輕質電機以及綜合處理算法，德國宇航中心研制的機器人已經可以實現與人進行乒乓球比賽。

短期內人類不必擔心被取代

隨著特斯拉公司首先將全自動駕駛系統應用于商業化汽車業務，自動駕駛汽車已經逐步走入我們的日常生活。然而就目前的報道來看，智能化的自動駕駛汽車還存在很多安全隱患和風險。今年5月7日，一輛2015年產的Model S在佛羅里達州的一條高速公路上開啟自動駕駛模式時與一輛垂直方向開來的拖拉機掛車發生了相撞導致司機當場死亡，這引發了人們對智能汽車安全性的擔憂。

盡管智能無人系統的研究正在穩步向前推進，但距離大規模的商業化應用還有很長的距離。就智能無人車而言，如何建立合理的監管體系、提高自動駕駛的安全性等正在逐漸成為研究的熱點。單獨的智能汽車在路上的表現非常搶眼，但多輛智能車之間或者智能交通系統的安全運行考驗的不僅僅是智能汽車的事情，其全面普及仍需要監管部門、交通部門的配合，對道路規則的判定、交通標志的統一、數據處理功能強大的監測核心。

同時，就民用智能無人系統而言，聯網已是大勢所趨，專家認為，如何保證智能系統的安全性，保護使用者的隱私，確保不會被有心人奪取了無人系統的控制權，也成為人們關注的重點。

與此同時，有些人開始擔心，日益聰明的機器有一天是否會打敗人類？對此，楊發友認為，隨著智能化水平的日趨提升，可以預見，無人系統將在未來生活中扮演越來越重要的角色，但同時也不必過于擔心可能的危害，因為人類思維是一個非常復雜的過程，尤其是其中創造性的部分，恐怕短期內無人系統還難以取代。

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智能交通將重塑交通體系

由于深度學習技術可用于復雜場景下物體的準確識別，例如車輛、行人、障礙物、道路以及交通信號燈和交通標識等，目前在智能汽車與智能交通領域掀起了一股深度學習熱潮。不同于以往依靠特征提取與模式匹配技術對圖像內特定物體的識別，深度學習技術通過賦予計算機系統對圖像特征的理解能力，可大幅度提高圖像識別的準確性與穩定性，這項技術的落地應用將給人類帶來前所未有的出行體驗，重塑交通體系，并構建真正的智能交通時代。

（來源：科技日報）