上述大会由中国光学工程学会主理，于11月23-25日在广州南丰国际会展中央举行，11月23日上午是大会主题报告的韶光。
Ljubo Vlacic教授在主题报告会上发言指出，目前无人驾驶仍旧没有真正一辆商用的车。

是什么导致无人驾驶汽车“卡”住了呢？

Ljubo Vlacic教授认为，紧张有有几个缘故原由：首先，缺少建立规则的根本；其次，缺少容错系统；再次，技能难题还未办理；末了便是监管和任务判断的难题。

机器学习与掌握缺点

作为从1991年就开始研究自动化的专家，Ljubo Vlacic教授认为，无人驾驶还有很长的路要走。

首先，人工智能的办理方案因此事理或者说以原则为根本的，是建立于规则之上的。
但是现在还没有办法去描述所有的驾驶情形和场景，这样就不能建立一个以规则为根本的办理方案。

其次，现在并没有一个后备的或者说冗余的架构，在无人驾驶汽车当中并没有一个容错的系统。

再次，无人驾驶汽车并没有显示出足够的韧性，展示出来的并不是百分之百的安全性，以是如果要进一步往前走的话，必须要去办理这些技能上的难题。

“如果现在我们这个设备技能上还没有非常成熟、没有经由验证和检测就投入市场，这是一个非常不卖力的行为，由于它现在还没有达到我们最基本的哀求，不能够达到社会给它的期待，产品该当达到一定的标准之后，才能够投入社会。
”Ljubo Vlacic教授表示。

无人驾驶面临机器学习所需的大量数据和期望掌握缺点的两难田地。

Ljubo Vlacic教授指出，作为司机，我们都有可能会犯错，该当尽全力地去学习、积累更多的履历来避免缺点，不能让缺点重复发生。
但如果从机器学习的角度来讲，它依赖于大量的数据才能改变自己的思考办法，这就意味着要在数据当中挖掘一定的趋势或者模型，并从中进行学习。

“但是这里就有一个悖论，便是它们须要从缺点中进行学习，但是我们在开拓无人驾驶汽车的过程中，又不可能让它们发生很多车祸和缺点，网络了大量的数据之后才让它们进行学习。
以是这就带来一个问题，便是怎么样让机器去学习？”Ljubo Vlacic教授表示。

如何评判事件任务？

在浩瀚技能难题背后，还有一个监管和评判任务的问题。

首先，针对人工智能助力的汽车，没有看到有独立认证机构的存在。
现在有些汽车在进行路面的测试，紧张是由汽车的制造商进行的，他们也会和本地确当局进行互助，但是它们的性能并没有经由第三方认证机构的检测。

其次，无人驾驶汽车的算法该当具有社会任务感。

对付人工智能算法来说，目前还有一些空缺之处是有待补充的。
首先，人工智能的算法缺少情境的支持，它们并没有情商。
其次，人工智能缺少同理心、同情和道德感。
每个社会都是不一样的，有自己独特的文化和社会情形，以是人工智能如果要在不同社会进行支配，也须要尊重不同的文化和社会。

最关键的问题是，如何评判无人驾驶汽车的事件任务问题。

Ljubo Vlacic教授表示，我们已经有了一个国际标准，L3便是一个有条件的自动化。
但有很多状师现在也在抱怨这个标准，由于这个标准在实践上碰到了很多困难，比如说司机负有哪些任务。

“假设有一个自动驾驶汽车，年轻的妈妈带着小孩，以是她就调到了自动驾驶的状态，使得自己能够更好地照顾自己的小婴儿。
这时候你恐怕很难去期待这个妈妈在涌现紧急情形的时候，及时地进行监控与调度。
而L3的定义标准实在本身在法律实践过程中带来一些困难，既然调到了无人驾驶的模态下，若何确保自己在一瞬间作出反应，这就给法律终极的运用带来了很大的问题。
”

Ljubo Vlacic教授认为，终极要实现一种互助式无人驾驶。
在开车的过程中，驾驶员依然要有认知，要知道作为驾驶员，还是要有避免交通事件发生的责任。
人工智能的办理方案，还是应该跟非软件支持决策的办理方案，在法律监管方面有同等的法律监管的哀求，使得人们不会推脱任务，把统统任务都推给人工智能软件，而忘却了自己应有的道德和责任。

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