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刘新科/摄
试想一下：如果有一种系统，能在遭遇前方急刹车、行人突然过马路等突发情况，或者是需要侧位停车、倒车入库等较为复杂的操作时，能将驾驶员脑中所想要达成的结果，准确识别并按照预设流程自主完成，这将是多么令人舒心的事！
西北工业大学电子信息学院谢松云教授实验室致力研究的“脑控+AI”结合实验，足以让我们对未来自动驾驶的实现充满信心。
据介绍，“脑控”即用脑电波来操纵机器设备。这是人类数百年来的梦想——只需要念头一动，机械或设备就已经按照你的想法运转。就像电影《阿凡达》里所演绎的那样，虽然身有残疾，却能通过脑控让另一个“自己”肆意生活。
而“人工智能”（即Artificial Intelligence，缩写为AI），则通常是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术，可用于语言和图像理解、自动程序设计、航天应用，以及庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行、或复杂或规模庞大的任务等。
在谢松云教授实验室，“脑控”和“AI系统”的结合，为自动驾驶的大众应用提供了可行性思路。在实验室现场，记者目睹了脑控和AI助力自动驾驶的精彩情景——
在系统操控下，一向稳定性不高、不易操控的小型无人机，却能够3架同行，并不时变换队列——它们时而在空中叠飞，时而翻转……而这一系列高难度动作的完成，需要的只是一台电脑、一个人。
这样的试验，正是依托AI和脑控的结合，使无人机既能根据脑控指令迅速完成不同模式的转换，变换队形，同时，又不需要负责脑控的人长期耗费脑力——因为AI技术已预设了不同的飞行模式，根据实际需要，操作人员只需要用脑控设备发出预设模式的指令，便能轻松完成无人机编队的完美展演，这使得AI和脑控应用完美结合相得益彰。
值得一提的是：在救援、救灾中，我们常常会采用无人探测设备，对未知的复杂环境或危险区域进行探测，但是，在情况不明时，如果盲目使用AI系统设备，也往往导致目标的无法正确识别，造成不必要的能量消耗，而探测车可携带的能源也十分有限。
针对这样的环境不明情况，谢松云团队开发出了“手—脑—机协同”技术：用“手控+脑控”驱动无人探测设备的快速运行和目标发现，待发现疑似目标后，再启动AI系统精准实施探测、识别，并由人机联合决策，给出操作指令。在节能的前提下，保证了精准的探测和施救。
近年来，5G已成为业界热点。结合脑控和AI，5G的发展无疑将为无人驾驶提供更可靠的安全保障。“5G的发展，不仅是网容量的瀑布式增长，更是海量数据的井喷式汇聚，有效提高了AI系统的数据分析效率，而脑控的加入更是增强了系统应对突发事件的能力。”团队成员告诉记者：“在5G通讯环境下，我们能够精确掌握方圆几公里乃至几百公里内的车况，灵活实现对于路线的选择、避免拥堵，以作出更好的出行方案。”
当前，无人驾驶技术的核心关键感知部件是毫米波或激光雷达，但当交通道路环境下工作的雷达越来越密集时，无人车会在相互间产生较为严重的干扰问题——单纯依靠AI技术，目前无法解决，因此有可能造成重大车祸，这在很大程度上限制了无人驾驶技术的应用。
同时，有实验证实：人脑的本能反应，比有意识的控制行为要快0.2毫秒左右。如果在无人驾驶系统中，加入对人的状态监测，将人的本能反应与AI系统相结合，利用人的快速认知能力，在AI系统无法识别应对的情况下，利用监测到的人的本能反应快速给出正确的应急指令，就能最大程度保障行车安全。
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