毫末AI DAY针对自动驾驶的技术展示： 有一篇PPT内容刚好和自己过去研究领域多少有点相关【顺便偷偷去问了一下在读博的学妹】，随便扯一点我的理解【很久没有跟进文献，理解错的话请轻喷】： 这里技术展示想说的做自动驾驶算法/技术迭代，需要从机器【思考】转向人脑【思考】，也就是需要通过探究：人脑在执行驾驶任务过程中的认知神经机制研究和人类驾驶员在驾驶任务过程中注意力是如何投放？ 1. 通过研究人类驾驶员执行驾驶任务的注意投放/切换机制，可能可以在下一阶段自动驾驶感知阶段实现针对【高重要性交通参与者】的判别，从而提升感知层面的效率？ 2. 通过研究人类驾驶员的驾驶风险感知/决策模型，可以帮助机器能进一步做好【机器驾驶与人类驾驶之间的博弈】，进一步提升通行效率？【这个是明确需要做的，ME的博弈决策效率比较高就是通过RSS安全模型和拟人化的决策博弈去做，但是要进一步考虑拟人化决策后的风险】。 3. 通过研究脑功能分区和连接性。可以进一步帮助机器建立起计算认知模型？【这点我迟不确定/反对态度，我读博的时候，认知神经方向的研究已经从传统的脑分区研究转向全脑的神经振荡研究，底层探索了意识？认知过程？】。 4. 此外【在读博的学妹也直接给出反馈】：类人注意力已经在算法领域用了快10年了 从12年google的一篇神经网络的文章开始 后面就有好多把人的注意力机制迁移到算法上的文章 现在只不过是从纯算法扩展到驾驶。 如果回过头我们去看，现阶段自动驾驶/驾驶辅助的整体阶段，我个人认为这个【拟人化】/【类人思考】推进还是非常的初级，远还没有达到入门？当然我特指出的全程端到端，那么又是一个完全不考虑【类人/拟人】的自动驾驶探索的思路。