“傍晚时分的高速公路上，一辆长途运输车正以110公里每小时的时速疾驰，‘前方车辆距您85米，请减速！’车内响起前向防碰撞提醒。司机立即采取制动措施，这时他才注意到前方车辆刚才出现了制动行为，智能辅助驾驶系统的预警功能为司机提供了充足的反应时间，避免了交通事故的发生。”
中国航天科工二院二部人工智能实验室负责人郭睿描绘了自主研发的智能辅助驾驶系统的应用场景。
据了解，该系统可以植入方寸几厘米大小的嵌入式芯片，可实现对车辆、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。
在国家“双创”战略的号召下，二部设立了“创新特区”，一方面为传统军品业务探索前沿技术，另一方面在军民融合领域孵化新的产业方向。而“基于深度学习的智能辅助驾驶系统”是入驻该特区的首个项目。2013年，当“深度学习”技术概念在国内刚兴起时，二部智能辅助驾驶系统研发团队就开始潜心钻研此前沿技术。历经4年多的时间，该团队现已突破基于深度学习的多目标检测与识别、可行驶区域分割、车道线检测等核心技术，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。
据郭睿介绍，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，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。
“军事装备和民用车辆的智能化、无人化趋势创造了千亿元级别的市场，要想抢到蛋糕，那么垂直场景选择、数据积累、智能算法研发和产品落地等方面的能力尤为重要。”郭睿表示。
据了解，“智能辅助驾驶”团队的工作重心现已转向产品工程化与实车测试，预计将于今年年底完成小规模量产。此外，团队还将继续贯彻“专注人工智能，民用反哺军用”的发展思路，将前沿的人工智能技术引入武器系统设计，积极探索军事智能的创新之路。（文/王震）
