在驾驶学校上课时，您可能会记得一个场景：两个停放的汽车之间有一个球滚到街上。接下来最有可能发生的事情是什么？我们所有人都希望一个孩子几秒钟后从汽车之间跑出来，因此作为预防措施，我们会降低速度。到目前为止，汽车在这种情况下通过降低速度来做出类似反应的人驾驶。但是，如果是开车的电脑呢？无人驾驶汽车必须能够完成人们在方向盘上所做的一切。无人驾驶汽车的反应速度比任何人都要快，它们会时刻保持警惕，并且永远不会感到疲倦，这是毫无疑问的。但是他们在预测事件方面有多好？
自动驾驶汽车必须能够做两件事。首先，它必须能够识别行人，骑车人，踏板车，交通标志，当然还有其他汽车。从技术上讲，当今许多生产模型已经可以做到这一点。其次，它还必须能够解释交通状况，以便对其他道路使用者的行为做出预测。人工智能（AI）将使这成为可能。配备人工智能的汽车不仅会比任何人都反应更快，而且还会更加主动地驾驶。这使我们所有人受益，因为它使我们市区的道路更安全-行人，骑自行车的人，尤其是车辆乘员。因此，我们的发展目标很明确：博世希望帮助使汽车更智能。
多年来，我们的工程师一直致力于自动驾驶。其中将近3,000家正在努力实现自动驾驶。此外，直到最近，我们才与戴姆勒（Daimler）结盟，将自动驾驶汽车推上我们的城市街道。作为自动驾驶的基础，驾驶员辅助系统是博世快速发展的业务领域。直到2016年，我们在这一领域的销售额才首次突破十亿欧元大关，而去年的订单价值为35亿欧元。今年，仅我们的雷达传感器的单位销量将增长60％，而视频传感器的单位销量将增长80％。
但是现在，我们已经超越了传感器技术，并扩展了我们在人工智能领域的专业知识。为实现这一目标，我们将在未来五年内向博世人工智能中心投资3亿欧元。该中心将在印度，美国和德国雇用约100名专家。
正如布兰德先生已经说过的，我们的目标是将事故减少到零。自动驾驶有助于挽救生命，因为它可以使我们的道路更安全，而人工智能是使其得以运转的关键。但是，在轮式计算机至少可以像人类驾驶员那样预见和解释事件之前，我们还有很多工作要做。从根本上讲，这项工作涉及三个关键步骤。
首先是要了解：汽车必须知道其传感器正在检测什么。像人类一样，具有人工智能的计算机首先必须学习。在这种情况下，专家谈论深度学习。但是，虽然一个小孩只需要看几辆卡车就可以识别任何卡车，但是实验室中的计算机必须能够看到数百万辆商用车才能识别卡车。为了在道路交通中可行，人工智能必须过滤数百万张图像并可靠地识别汽车，卡车，行人，骑自行车的人，树木和其他物体，包括我前面提到的球。
第二个是让汽车做出决定。同样，与人类学习进行比较是有意义的。汽车不仅具有感知和理解周围环境的能力。他们还必须学会预测，猜测接下来几秒钟内最有可能发生的事情。传感器数据的范围为人工智能做出决策奠定了基础。雷达和视频数据合并后，汽车周围环境的图像将变得更加细致，从而可以识别行人及其行进方向。在此基础上，AI系统计算某人前进到前方道路的可能性，并及时启动制动。
自动驾驶汽车的第三步是高分辨率地图。我们正在与荷兰的地图和路况信息提供商TomTom以及中国的AutoNavi，百度和NavInfo公司合作。我们对未来的愿景是，车辆应使用传感器数据来使基于云的数字地图不断更新。我们要为此创建一个开放标准。毕竟，我们收集到的经验知识表明，要为欧洲，北美和亚太地区的高速公路保持最新的高分辨率地图，则每个车队需要大约100万辆车。我们已经达到了一个里程碑。为了在城市中穿行，自动驾驶汽车需要具有高清地图，以随时准确地知道他们的位置。在这一领域，我们和TomTom首次发布了“道路雷达信号”，该信号基于雷达传感器的数据。随着汽车的行驶，数十亿雷达反射点被输入到高清地图中，从而复制了道路。自动驾驶汽车可以使用此签名来确定其确切位置（无论是在车道上还是在更广阔的地理环境中），精确到几厘米，甚至在晚上和可见度很差的情况下也是如此。
从我所说的应该很清楚，数据在自动驾驶中起着至关重要的作用。无人驾驶汽车产生大量数据-每秒高达1 GB。处理如此大量的数据所需要的不仅仅是传统的控制单元。相反，配备人工智能的汽车也需要大脑。将来，这种自动驾驶汽车的大脑将来自博世。我们的AI车载计算机预计最迟在下一个十年之初投入生产。
这种用于人工智能的计算机将引导自动驾驶汽车通过甚至复杂的交通状况，也可以引导汽车自动驾驶。为此，它每秒可以进行30万亿次浮点运算，是人脑的三倍。随着道路上遇到的每一种新情况，人工智能将学到更多。在人工神经网络中，我们的计算机将存储汽车行驶时所学的内容。在实验室，专家将检查所获知识是否正确。在道路上进行进一步测试后，有可能将人工生成的知识结构更新传输到任意数量的其他AI机载计算机。
综上所述，我们的目标是无事故驾驶。我们将在自动驾驶的帮助下实现这一目标。即使是现在，车辆的反应速度也比任何人都要快，但它们也必须能够比我们预期的更好。实现这一目标的关键是我们的AI车载计算机–这将有助于使我们特大城市的道路更加安全。
如果您想进一步了解自动驾驶将如何在下个十年的开始进入我们的城市街道，我邀请您参观我们的“自动”站。