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　　精灵女佣正的可以帮助用户做家务嘛？

　　凭什么断定它是人工智能，而不是人工智障？

　　鲁柏民用疾雷汽车的自动驾驶功能来举例，他说道疾雷汽车智能驾驶功能，其实就是叶总当初在采访里憧憬的智能识别技术。

　　这种智能识别技术是相通的，是巨兽工业开发出来非常成熟的识别技术，是必然会被应用到精灵女佣身上的。

　　鲁柏民用3D动画方式，展现了智能识别系统所看到的世界，与人类肉眼观察到的世界有那些区别，以及疾雷智能识别系统是如何工作的。

　　3D动画中，一辆疾雷汽车行驶在拥堵的马路上。

　　在疾雷汽车周围马路上，遍布着几十个绿色、大小不一的正方体和长方体。

　　这些绿色正方体和长方体，是马路上的汽车。

　　再根据轿车与货车的体积差别，分别用不同大小的绿色方框表示。

　　在马路边缘，是体积更小的橙黄色长方体，和红色的立方体。

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　　橙红色长方体表示摩托车和电动车，红色立方体表示的是人。

　　除此之外，还有用实线和虚线表示的马路交通线，以及用不规则形状表示的道路绿化。

　　以及出现在路上的其它物体，包括三角架、警示牌，以及交通锥等等。

　　这就是智能识别程序看到的世界。

　　没有绚丽多姿的色彩，没有神态不一的人群，没有五花八门的汽车品牌。

　　只有可以被数字化的线条，和模型化的立体图形。

　　鲁柏民告诉大家，不要觉得这些图形看似简单。以为一个摄像头外加一个图形分析程序，就能完成这些图像采集。

　　疾雷汽车为了能实现智能识别功能，不仅在车身周围安装了六个高清探头，在车顶扰流板处，还安装了一台长焦摄像头，可以在人类肉眼观测范围外，就锁定远处信号灯发出的红绿信号。

　　除此之外，疾雷汽车周围还安装有毫米波雷达，激光雷达，一同组成感知模块共同工作。

　　感知模块对疾雷汽车周围上百个保持运动的交通参与者，进行实时检测与追踪，并且对他们的下一步行为和轨迹进行预判。

　　如果遇到复杂物体，例如道路垃圾，临时路障之类。

　　感知模块还会根据采集到的数据进行融合判断，路面较小的物体，激光雷达采集到的信息非常稀疏，高分辨率摄像头采集到的图像清晰，但单一图像又缺乏深度信息，不足以主导判断结果。

　　这时感知模块就会通过多帧检测结果，与图像信息进行融合，得到物体厘米级的坐标精度信息。

　　这些信息传递到下游规划与控制模块，让它们来主导疾雷汽车的提前减速或避让选项。

　　这也是很多用户们在开启疾雷汽车自动驾驶后，惊喜发现自动驾驶功能，竟然能提前锁定他们视野盲区外的行人，对他们行为轨迹提前预判。

　　用户们再也不用担心有人突然横穿马路，或是冷不丁一辆摩托车从后面飞快蹿过来占道。

　　因为疾雷汽

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