中国航天科工二院成功研制“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”

“智能辅助驾驶系统利用人工智能技术实现对车辆、行人、车道线和可行驶区域等环境信息的精确感知，目标识别准确率高达90.05%，比传统算法提升20%以上，识别处理一幅图片仅需0.03秒，而系统功耗不足5瓦，能够有效降低追尾碰撞事故、迎面碰撞事故以及路面相关事故……”

日前，中国航天科工二院二部在人工智能产品领域取得新突破，成功研制“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”功能样机。该产品可以移植到方寸几厘米大小的嵌入式芯片中，可以实现对环境的实时准确智能感知，在目标识别准确率方面达到世界先进水平。在智能驾驶公开数据集KITTI上，目标识别准确率最高为90.55%，但处理一幅图片需要4秒，而“智能辅助驾驶”团队的算法可以达到90.05%的准确率，处理一幅图片只需要0.03秒。

目前，该团队已突破一系列核心技术，包括多目标检测与识别、可行驶区域分割、车道线检测等，并在深度神经网络压缩、深度神经网络编译工具链和智能加速引擎等方面形成了技术壁垒。

据该团队负责人郭睿表示，场景语义分割是让计算机理解它“看”到的图像代表什么，而深度神经网络可以通过学习自行提取高层语义特征，排除逆光、向光、阴影、缺损等因素对目标检测的干扰。

与此同时，该“智能辅助驾驶”团队还积极走出二院，参加科技展会，推广人工智能产品与技术。在此前举办的第七届中国智慧城市技术与应用博览会上，多家汽车电子方面的企业纷纷表达了深入合作的意愿，开展了后续相关工作。目前，该团队已经与某汽车公司达成初步合作意向，为其提供智能摄像头。

此外，针对军用车辆驾驶环境中光线复杂多变、夜间行军禁止照明等特殊场景，“智能辅助驾驶”团队正在研发融合可见光、红外与毫米波雷达的新型智能传感器，满足军用车辆全天时、全天候辅助驾驶的需求。该团队在智能感知、智能决策等方面积累的先进技术，正逐步在武器系统的目标检测与识别、智能指控等领域发挥作用，为解决这些技术难题提供了更新更好的思路和方案。

作为智慧总体部，二部不仅与科研院所、高科技企业建立深入合作，积极从外部引进人工智能技术，同时也积极鼓励青年设计师，研发军民两用人工智能产品，推进军民融合产业化发展，在创造经济效益的同时，将快速落地的新技术反哺到军事应用，发展自主的军用人工智能核心技术。

郭睿表示，“智能辅助驾驶”团队的工作重心已转向“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”工程化与产品化工作，并与相关汽车厂联合开展功能测试与量产试制，预计将于今年年底完成小规模量产。