2013年，當“深度學習”技術概念在國內剛興起時，智能輔助駕駛系統研發團隊就開始潛心鉆研此前沿技術。為響應國家“雙創”戰略的號召，二部設立了“創新特區”，“基于深度學習的智能輔助駕駛系統”就是入駐該特區的首個項目。近日，中國航天科工二院二部成功研制“基于深度學習的智能輔助駕駛系統”，憑借方寸幾厘米大小的嵌入式芯片，可以實現對環境的實時準確智能感知，在目標識別準確率方面達到世界先進水平。

公開數據顯示，智能駕駛目標識別準確率最高為90.55％，但處理一幅圖片需要4秒；二部智能輔助駕駛系統的算法準確率為90.05％，處理一幅圖片卻只需要0.03秒，且系統功耗不足5瓦。

據了解，“智能輔助駕駛”團隊的工作重心現已轉向產品工程化與實車測試，并與相關汽車廠聯合開展功能測試與量產試制，預計將于今年年底完成小規模量產。

目前，二部團隊已突破一系列核心技術，包括多目標檢測與識別、可行駛區域分割、車道線檢測等，并在深度神經網絡壓縮、深度神經網絡編譯工具鏈和智能加速引擎等方面形成了技術壁壘。該團隊負責人郭睿表示，場景語義分割是讓計算機理解它“看”到的圖像代表什么，而深度神經網絡可以通過學習自行提取高層語義特征，排除逆光、向光、陰影、缺損等因素對目標檢測的干擾。

此外，該團隊正在研發融合可見光、紅外與毫米波雷達的新型智能傳感器，以應對軍用車輛駕駛環境中光線復雜多變、夜間行軍禁止照明等特殊場景，滿足軍用車輛全天時、全天候輔助駕駛的需求。該團隊在智能感知、智能決策等方面積累的先進技術，正逐步在武器系統的目標檢測與識別、智能指控等領域發揮作用。