人工智能|AI年度总结与展望：超大规模预训练模型爆发，自动驾驶迎商业化前夜( 五 )
今年，自动驾驶卡车赛道也格外火热，量产和商业化均提速，头部玩家走向上市 。近日，毫末智行董事长张凯在接受媒体采访时谈到了自动驾驶卡车的发展，他表示，相对乘用车辅助自动驾驶运行场景的复杂性，RoboTruck具有一些优势，例如长时间运行在较畅通的高速公路上，运行场景相对简单 。现阶段，RoboTruck走得是类似于乘用车般从辅助驾驶到无人驾驶渐进式的发展路线 。从发展前景看，Robotruck具备商业化闭环的可行性，但自动驾驶系统的量产将会是一个坎 。
毫末智行COO侯军认为，2021年是自动驾驶的爆发之年 。一方面，得益于技术的持续进步、市场需求、政策加持、资本看好等各方面因素，高级别自动驾驶在落地探索方面，已有了初步的成果；另一方面，智能驾驶商业化落地也在快速渗透，开始走向量产时代 。
2022，这些技术是下半场竞争胜负的关键
根据张凯的预判，“2022年将是自动驾驶行业发展最为关键的一年 。乘用车辅助驾驶领域的竞争将会正式进入下半场，而下半场竞争的场景将会是城市开放场景 。其他场景的自动驾驶也将正式进入商业化元年” 。
张凯认为，2022年，多项自动驾驶技术值得关注 。
（1）数据智能将成为自动驾驶量产决胜的关键 。数据智能体系是自动驾驶商业化闭环的关键所在，搭建高效、低成本的数据智能体系有助于推动自动驾驶系统不断迭代前行 。
（2）Transformer与CNN技术深度融合，将会成为自动驾驶算法整合的粘合剂 。Transformer技术帮助自动驾驶感知系统理解环境语义更深刻，与CNN技术深度融合能解决AI大模型量产部署的难题，这是自动驾驶行业下半场竞争的关键技术 。
（3）大算力计算平台将在2022年正式量产落地，Transformer技术与ONESTAGE CNN技术都需要大算力计算平台做支撑 。
（4）随着自动驾驶系统的量产和规模化，激光雷达与机器视觉组成的AI感知技术，将与大算力计算平台深度融合，这将大幅提升自动驾驶感知、认知模块的运行效率 。
05 NLP，黄金时代持续？这几年，NLP处于快速发展阶段 。去年，多位NLP专家评判，NLP迎来了大爆发的黄金时代 。那么今年，NLP的发展情况如何？
基于提示的微调技术迅速流行
作业帮NLP资深算法专家蒋宏飞博士告诉采访人员，今年基于提示的微调 (prompt-based tuning）的技术迅速流行起来，这是一种人类知识和大模型较高效的结合模式 。该技术是今年较值得关注的新进展 。
“今年NLP在基础模型方面没有大的突破 。预训练模型方面，今年涌现了很多很大的模型，但整体上同质化也较严重，对于工业界实践效果来讲，往往按照‘奥卡姆剃刀’原则，倾向于使用最适当的如Bert往往就够了”蒋宏飞表示 。
现阶段，NLP技术在发展过程中还存在不少技术挑战，其中之一便是很难获取到大量高质量的标注数据 。深度学习依赖大规模标注数据，对于语音识别、图像处理等感知类任务，标注数据相对容易，但NLP往往是认识类任务，人的理解都有主观性，且任务和领域众多，导致大规模语料标注的时间成本和人力成本都很大 。
与CV、语音识别相比，NLP项目在业务中落地偏较慢
NLP落地项目往往和业务强相关 。不像图像识别、语音识别，通用能力在具体业务也有大量落地场景，业务和算法协作边界和指标相对好确定 。而NLP项目在业务中落地往往会比较慢，需要上下游不断深度磨合对齐 。
NLP解决的是最难的认知智能，而人类语言的歧义性、复杂性、动态性令其挑战重重 。但NLP商业化落地必须面对这些本质的难题，所以不太可能有通用性的“一招吃遍天”的技术方案 。
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