常识场景推理设计对于ADAS前向防碰撞系统的重要性-车元素

常识是人们在日常生活中总结出来的得到论证的基础知识，它涵盖了各方面的技巧和知识，常识是基于知识，比如，生活在该区域的人们都知道某种菜可以食用，而作为游客的你可能不知道。常识了解对于某一领域或某一场景的适应是非常重要的部分，对于常识，有可能某一部分人群不了解、有可能之前的人了解而现在可能失传了等等情况。常识场景推理设计对于汽车ADAS前向防碰撞预警系统设计是非常重要的一个环节，它汽车安全领域通过记录、经验、大数据分析、人工智能、互联网等各种各样大量数据的基础上，得出的类似常识甚至高于常识的场景推理。

在汽车ADAS前向防碰撞预警系统中，常识场景是深度学习的大数据基础获得方法之一，通过深度学习获得的常识场景推理可以使ADAS系统走一条常识捷径，让我们的ADAS系统不止停留在纯理论设计，大量的常识场景记录及推理可以更快的使汽车防撞系统算法更加完整、传感更加准确和有效，让系统能够在实际应用中更加人性化，体验感更好。

汽车前向行驶是汽车安全最重要的部分也是需要感知环境因素最为复杂的部分，基于人工智能的需要，我们的工程师一直在致力于开发一种可以自主学习常识场景记录和推理的自动化智能化系统，希望ADAS系统能够掌握大量的驾驶常识场景知识，让我们的汽车防撞系统在运行过程中不断的自我提升和学习，使我们的汽车传感器和传感中央处理器得出准确有效的结论，不断的增加驾驶安全性。

汽车ADAS系统中的常识场景推理设计可能只是占有5%的知识和技术内容，但对于安全来说仍然是十分重要的，因为我们的人工智能研发工程师希望常识不仅能够被记录、保存而且推理结果也能够被传播，即使这需要大量的工作和大量的时间精力，能够让我们的系统通过机器深度学习来训练出来超强的常识推理能力。

举例来说，当我行驶在高速公路时，看见前方装满垃圾的皮卡车没有被遮盖，任由风吹来吹去，我用常识判断：卡车上的垃圾有可能会飞出来。为了避免安全隐患，我及时选择变道行驶。果然，过了一会，我看见满载垃圾的卡车颠簸了一下，垃圾碎片散落一地，后方车辆紧急变道。

常识不是一件容易的事，把常识推理融入到汽车人工智驾驶辅助系统中也是一项极具挑战行的工作。有了ADAS防撞系统，汽车会像司机的第三只眼睛一样，当路面前方有障碍物时才会准确的做出反应提前感知前方的安全隐患，提醒或协助司机安全行驶。要想让智能系统具备这种预测能力，前提在于它经历过类似的情况，有大量的场景常识。