自動駕駛?cè)绾温涞兀?/h1>
2017-02-09 16:08:38陳秀娟
汽車觀察 2016年10期
陳秀娟
深度學習技術(shù)的出現(xiàn)，讓自動駕駛有了一次彎道超車的機會。
最近幾年，自動駕駛成為當下最為熱門的科技領域之一，許多企業(yè)紛紛將目光轉(zhuǎn)向該領域，諸如谷歌、百度、英特爾、Uber、豐田、本田、福特等科技和車企巨頭都在該領域有相關研究。在國內(nèi)，除了高舉無人車大旗的百度，許多創(chuàng)業(yè)公司也在研究自動駕駛技術(shù)，圖森互聯(lián)即其中之一。
9月19日，國內(nèi)計算機視覺與人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)圖森互聯(lián)宣布，他們研發(fā)的計算機視覺與深度學習算法在全球最權(quán)威、最具影響力的自動駕駛算法公開排行榜KITTI和Cityscapes評測數(shù)據(jù)集上均獲得世界第一。僅KITTI數(shù)據(jù)集中，圖森互聯(lián)獲得目標檢測三個單項、目標追蹤兩個單項、道路分割四個單項，共計九個單項的全部世界第一。
那么，在當前，自動駕駛技術(shù)究竟有哪些等級？市面上的自動駕駛技術(shù)都有哪些陣營？產(chǎn)品落地情況又如何？基于這些問題，《汽車觀察》記者對有著十年并行和分布式運算研究經(jīng)歷、曾是淡馬錫國家實驗室研究員、現(xiàn)為圖森互聯(lián)聯(lián)合創(chuàng)始人的南洋理工大學博士郝佳男進行了獨家采訪。以下為部分采訪實錄：
《汽車觀察》：圖森做自動駕駛技術(shù)項目的初衷是什么，單純就是看到了這塊的市場需求與前景嗎？
郝佳男：首先，圖森是做圖像識別SaaS起家，在技術(shù)上有一定的積累，自動駕駛所用到的計算機視覺感知技術(shù)和圖像識別SaaS在很多方面是同源的；另外，對于自動駕駛，特別是主要基于視覺傳感器的自動駕駛，有很高的技術(shù)壁壘，圖森能夠很好地發(fā)揮自己的長處；第三，運營車輛對自動駕駛和無人駕駛存在較大的需求，因為自動駕駛和無人駕駛可以極大地減少這些運營車輛企業(yè)的人力成本和潛在的安全風險，而且無人車可以持續(xù)運營，這對企業(yè)來說是生產(chǎn)效率的飛躍。
《汽車觀察》：目前，在國際上自動駕駛技術(shù)分為幾個等級？圖森的自動駕駛技術(shù)又是幾級的技術(shù)？在國內(nèi)外算是一個什么水平？
郝佳男：目前自動駕駛有L1-L5五個等級，L5是人們最期待的完全無人駕駛水平，眾人熟知的谷歌無人駕駛在目前只能算是L4級水平。圖森的主要目標是通過低成本傳感器實現(xiàn)可靠的L3級別無人駕駛。
目前行業(yè)內(nèi)的標桿是以色列的Mobileye。但目前Mobileye量產(chǎn)的芯片依然使用傳統(tǒng)非深度學習算法，因此在一些特定場景中（如車側(cè)面、非常見車型等）會出現(xiàn)錯誤。最近Tesla發(fā)生的車毀人亡事故就一個例子。圖森的技術(shù)方案基于深度學習構(gòu)建，能夠?qū)崿F(xiàn)更可靠的性能。
《汽車觀察》：目前的自動駕駛技術(shù)有哪幾類？它們的本質(zhì)區(qū)別在哪里？分別有哪些優(yōu)勢？
郝佳男：目前，市面上共有兩種解決方案：一種是計算機視覺為主、毫米波雷達為輔的低價解決方案；另一種是激光雷達為主、以攝像頭為輔的高價解決方案。
以谷歌和百度為代表的是以激光雷達為主、攝像頭為輔的高價解決方案，成本在50萬以上。比如Google的無人駕駛車輛，在這個技術(shù)路線中，車輛完全由人工智能來駕駛，可以將車輛的方向盤、油門和剎車去掉，同時，為了增加技術(shù)的可靠性，Google無人駕駛汽車以激光雷達為核心，一個64線的激光雷達成本在7萬美元左右，整體解決方案較貴。另外，激光雷達的硬件可靠性一般，也很難達到車規(guī)需求。但是這兩家上市企業(yè)出于市值管理的考慮，在這方面不計成本。對他們來說，新技術(shù)所能達到的程度帶來的新聞和公關效力，會大幅地抬高股價。但這種成本過高的技術(shù)，在商業(yè)化應用時會比較困難。
而選擇低價解決方案更容易被車廠、受眾所接受。以特斯拉、奔馳、沃爾沃等車廠為代表的漸進型自動駕駛，即先從輔助駕駛開始做起，在特定場景、或是特定的封閉結(jié)構(gòu)化路段適用，做出緊急剎車、自適應巡航、車道保持、自動泊車等動作，后續(xù)涉入高度自動駕駛，即除了結(jié)構(gòu)化路段外，還能在非結(jié)構(gòu)化道路上自動駕駛。
圖森就屬于低價解決方案，即選擇低成本的硬件（毫米波雷達、視覺傳感器、高性能SoC），配合計算機視覺算法來降低總成本。傳感器承擔的精度要求降下來，那么對算法的要求就比較高了。
《汽車觀察》：目前的自動駕駛技術(shù)是如何實現(xiàn)自動駕駛的？能實現(xiàn)到怎樣程度的自動駕駛？
郝佳男：自動駕駛系統(tǒng)使用了多種傳感器來感知，其中可視為廣義“視覺”的有超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達（LiDAR）和攝像頭等。毫米波雷達和激光雷達承擔了主要的中長距測距和環(huán)境感知，而攝像頭主要用于交通信號燈、車輛、行人等物體的識別。
攝像頭拍到的視頻其實也是由一幀幀圖像形成。拍下來是一回事，通過計算得出圖像里的行人、車輛、信號燈等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則是另一回事。在過去，這被視為不可想象的任務。但深度學習的發(fā)展讓基于視覺的感知技術(shù)獲得了大幅度提升，基于視覺的環(huán)境感知變得可行了。
《汽車觀察》：目前，市面上的自動駕駛技術(shù)在產(chǎn)品化的情況如何？有沒有落地的產(chǎn)品正在運營？
郝佳男：對于整個自動駕駛行業(yè)來說，產(chǎn)品化需要漫長的時間，可能需要2-3年的時間。圖森主要還是為主機廠和Tier1（一級零部件供應商）提供以攝像頭為主、配合毫米波雷達和視覺芯片的、低成本的自動駕駛解決方案。
《汽車觀察》：自長安的無人駕駛路試后，國家開始出臺相關禁止自動駕駛路試的政策，這樣一來，整個研發(fā)自動駕駛技術(shù)的企業(yè)又該如何測試自己的技術(shù)？如何看待國家有關自動駕駛這方面的政策？
郝佳男：無人駕駛是事關安全的復雜系統(tǒng)，必須遵循一定的測試流程。將不成熟的技術(shù)直接在實際路面進行測試是不符合測試規(guī)范的操作，也是非常危險的。實際上，一個無人車包含很多系統(tǒng)模塊和組件，大部分的測試（例如大部分感知和決策模塊）并不需要在實際路面進行。需要對整車進行聯(lián)合測試時，也應在可控的環(huán)境中進行。目前，北京、天津、上海等地都在建設無人車試驗場。圖森已經(jīng)和部分試驗場達成了合作意向，能夠開展正規(guī)、合法的路測。
另一方面，無人駕駛的法規(guī)建設是非常有必要的。只有相應的法規(guī)跟上，才能使企業(yè)規(guī)避風險，規(guī)范無人駕駛技術(shù)的發(fā)展。目前，我國即將出臺的無人車法規(guī)在很大程度上參考了美國標準，對前沿技術(shù)有很高的寬容度。我們非常期待它能夠為中國無人車的發(fā)展鋪平道路。
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陳秀娟
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9月19日，國內(nèi)計算機視覺與人工智能創(chuàng)業(yè)企業(yè)圖森互聯(lián)宣布，他們研發(fā)的計算機視覺與深度學習算法在全球最權(quán)威、最具影響力的自動駕駛算法公開排行榜KITTI和Cityscapes評測數(shù)據(jù)集上均獲得世界第一。僅KITTI數(shù)據(jù)集中，圖森互聯(lián)獲得目標檢測三個單項、目標追蹤兩個單項、道路分割四個單項，共計九個單項的全部世界第一。
那么，在當前，自動駕駛技術(shù)究竟有哪些等級？市面上的自動駕駛技術(shù)都有哪些陣營？產(chǎn)品落地情況又如何？基于這些問題，《汽車觀察》記者對有著十年并行和分布式運算研究經(jīng)歷、曾是淡馬錫國家實驗室研究員、現(xiàn)為圖森互聯(lián)聯(lián)合創(chuàng)始人的南洋理工大學博士郝佳男進行了獨家采訪。以下為部分采訪實錄：
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《汽車觀察》：目前，在國際上自動駕駛技術(shù)分為幾個等級？圖森的自動駕駛技術(shù)又是幾級的技術(shù)？在國內(nèi)外算是一個什么水平？
郝佳男：目前自動駕駛有L1-L5五個等級，L5是人們最期待的完全無人駕駛水平，眾人熟知的谷歌無人駕駛在目前只能算是L4級水平。圖森的主要目標是通過低成本傳感器實現(xiàn)可靠的L3級別無人駕駛。
目前行業(yè)內(nèi)的標桿是以色列的Mobileye。但目前Mobileye量產(chǎn)的芯片依然使用傳統(tǒng)非深度學習算法，因此在一些特定場景中（如車側(cè)面、非常見車型等）會出現(xiàn)錯誤。最近Tesla發(fā)生的車毀人亡事故就一個例子。圖森的技術(shù)方案基于深度學習構(gòu)建，能夠?qū)崿F(xiàn)更可靠的性能。
《汽車觀察》：目前的自動駕駛技術(shù)有哪幾類？它們的本質(zhì)區(qū)別在哪里？分別有哪些優(yōu)勢？
郝佳男：目前，市面上共有兩種解決方案：一種是計算機視覺為主、毫米波雷達為輔的低價解決方案；另一種是激光雷達為主、以攝像頭為輔的高價解決方案。
以谷歌和百度為代表的是以激光雷達為主、攝像頭為輔的高價解決方案，成本在50萬以上。比如Google的無人駕駛車輛，在這個技術(shù)路線中，車輛完全由人工智能來駕駛，可以將車輛的方向盤、油門和剎車去掉，同時，為了增加技術(shù)的可靠性，Google無人駕駛汽車以激光雷達為核心，一個64線的激光雷達成本在7萬美元左右，整體解決方案較貴。另外，激光雷達的硬件可靠性一般，也很難達到車規(guī)需求。但是這兩家上市企業(yè)出于市值管理的考慮，在這方面不計成本。對他們來說，新技術(shù)所能達到的程度帶來的新聞和公關效力，會大幅地抬高股價。但這種成本過高的技術(shù)，在商業(yè)化應用時會比較困難。
而選擇低價解決方案更容易被車廠、受眾所接受。以特斯拉、奔馳、沃爾沃等車廠為代表的漸進型自動駕駛，即先從輔助駕駛開始做起，在特定場景、或是特定的封閉結(jié)構(gòu)化路段適用，做出緊急剎車、自適應巡航、車道保持、自動泊車等動作，后續(xù)涉入高度自動駕駛，即除了結(jié)構(gòu)化路段外，還能在非結(jié)構(gòu)化道路上自動駕駛。
圖森就屬于低價解決方案，即選擇低成本的硬件（毫米波雷達、視覺傳感器、高性能SoC），配合計算機視覺算法來降低總成本。傳感器承擔的精度要求降下來，那么對算法的要求就比較高了。
《汽車觀察》：目前的自動駕駛技術(shù)是如何實現(xiàn)自動駕駛的？能實現(xiàn)到怎樣程度的自動駕駛？
郝佳男：自動駕駛系統(tǒng)使用了多種傳感器來感知，其中可視為廣義“視覺”的有超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達（LiDAR）和攝像頭等。毫米波雷達和激光雷達承擔了主要的中長距測距和環(huán)境感知，而攝像頭主要用于交通信號燈、車輛、行人等物體的識別。
攝像頭拍到的視頻其實也是由一幀幀圖像形成。拍下來是一回事，通過計算得出圖像里的行人、車輛、信號燈等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)則是另一回事。在過去，這被視為不可想象的任務。但深度學習的發(fā)展讓基于視覺的感知技術(shù)獲得了大幅度提升，基于視覺的環(huán)境感知變得可行了。
《汽車觀察》：目前，市面上的自動駕駛技術(shù)在產(chǎn)品化的情況如何？有沒有落地的產(chǎn)品正在運營？
郝佳男：對于整個自動駕駛行業(yè)來說，產(chǎn)品化需要漫長的時間，可能需要2-3年的時間。圖森主要還是為主機廠和Tier1（一級零部件供應商）提供以攝像頭為主、配合毫米波雷達和視覺芯片的、低成本的自動駕駛解決方案。
《汽車觀察》：自長安的無人駕駛路試后，國家開始出臺相關禁止自動駕駛路試的政策，這樣一來，整個研發(fā)自動駕駛技術(shù)的企業(yè)又該如何測試自己的技術(shù)？如何看待國家有關自動駕駛這方面的政策？
郝佳男：無人駕駛是事關安全的復雜系統(tǒng)，必須遵循一定的測試流程。將不成熟的技術(shù)直接在實際路面進行測試是不符合測試規(guī)范的操作，也是非常危險的。實際上，一個無人車包含很多系統(tǒng)模塊和組件，大部分的測試（例如大部分感知和決策模塊）并不需要在實際路面進行。需要對整車進行聯(lián)合測試時，也應在可控的環(huán)境中進行。目前，北京、天津、上海等地都在建設無人車試驗場。圖森已經(jīng)和部分試驗場達成了合作意向，能夠開展正規(guī)、合法的路測。
另一方面，無人駕駛的法規(guī)建設是非常有必要的。只有相應的法規(guī)跟上，才能使企業(yè)規(guī)避風險，規(guī)范無人駕駛技術(shù)的發(fā)展。目前，我國即將出臺的無人車法規(guī)在很大程度上參考了美國標準，對前沿技術(shù)有很高的寬容度。我們非常期待它能夠為中國無人車的發(fā)展鋪平道路。
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