"ChatGPT is scary good."
"We are not far from dangerously strong AI."
去年底，OpenAI的创始人之一马斯克在推特这样评价自家聊天机器人模型ChatGPT。短短数日后，ChatGPT火遍全球。
关于智能驾驶，我们好奇ChatGPT有多渊博，所以“专访”了TA。
我们先从一些基本问题问起，例如实现自动驾驶需要哪些传感器？
▍导远工程师：
对以上几个问题，ChatGPT给出了很完整的答案。我们适当补充，答案就会更精确。
例如，摄像头除了识别障碍物和道路标志外，也可以起到测距的作用。卫星导航不止提供车辆位置，也可提供车辆的速度和授时等信息。用于测量实时车轮转速的轮速计也是重要的传感器。而IMU（惯性测量单元）作为近年新晋上车的传感器，由三轴加速度计、三轴陀螺仪构成，能够实时测量车辆三轴加速度、三轴角速度、速度、位置、姿态信息。
接下来，我们来到导远所专注的定位感知领域。
ChatGPT对第一个问题的回答非常完整，正是由于这种依靠多源信息融合的“组合定位”才让智能车定位准确、实时、且不受外界影响。
在后面的问题中，ChatGPT也强调在卫星导航不稳定，甚至信号丢失的时候，IMU在持续输出定位信息，保证车辆的正常行驶。例如在隧道、地下车库、林荫等场景，卫星导航定位精度差甚至无法定位时，车辆通过IMU、轮速计输出实时的速度、位置、姿态等信息，确保全场景的定位可用性。
关于组合定位，它是由优势互补型的两类及以上的定位系统组成，不同的应用背景具有不同方案，主要有惯性导航、卫星导航、地磁、星光、视觉、WIFI、地图、雷达等，通过多源信息融合算法输出实时高精度定位信息。
在L2及以上的智能驾驶时代，使用到卫星导航和惯性导航的组合定位技术是必不可少的。
我们继续加深难度，问了ChatGPT几个行业关注的热点技术问题。
关于地图，司机开车时心里是有地图的。对于自动驾驶，高精地图就是规则。对于L2及以上的智能驾驶，高精地图是必不可少的。
未来高阶的自动驾驶是多种技术的融合，仅依靠传感器或只用感知，不是绝对安全的方向。高精度地图对于保证全场景的可用及安全是十分重要的。
关于IMU精度，低精度IMU噪声大、零漂大，在卫星导航等其他传感器失效时，低精度IMU随时间增加累积的速度、位置、姿态误差大；同时，它的偏差随温度或机动变化发生明显变化，导致速度、位置、姿态的跳变。
关于智能驾驶，ChatGPT有很多自己的见解，我们的工程师也给出了自己的答案。最后，我们也想问问总是解答问题的ChatGPT是否有问题想"请教"我们。
关于智能驾驶、关于定位感知，大家还有什么想知道的吗？关注导远、欢迎评论、敬请期待。
导远电子自2014年成立以来，专注高精度组合定位技术的研发及应用，从深度研发到商业落地，自研软硬件并驾齐驱，打造“全天候、全场景、高可靠、高性能、高精度”的定位解决方案。2018年，率先实现了车规级商业化落地。公司目前已在长三角、珠三角同步启动建设智慧基地，投产后各将具备数百万套智能驾驶传感器套件的年产能。
目前，导远自研的高精度组合定位解决方案已搭载于近50万台量产前装智能汽车，并已获得超70个车型定点。导远已完成C+轮融资，投资方包括国投招商、鹏德创投、红杉中国、越秀产业基金、穗开投资、合创资本、松禾资本、高瓴创投、新兴基金等。
原文始发于微信公众号（ASENSING导远）：我们和ChatGPT聊了聊自动驾驶
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