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被MobileEye踢开后 特斯拉新的视觉系统将基于大数据的深度学习?

旖媛车东西2016/08/08

智东西(公众号:zhidxcom) 文 | 旖媛 上个月特斯拉宣布今后不再使用由MobileEye提供的视觉系 […]

智东西(公众号:zhidxcom)
文 | 旖媛

上个月特斯拉宣布今后不再使用由MobileEye提供的视觉系统。MobileEye是一家以色列的公司,他们生产的系统已经用在了很多自动驾驶设备上。在这之前一辆特斯拉在高速公路上发生了致死的事故,据美国高速公路管理局调查,当时这辆车正开着自动驾驶模式。还不清楚特斯拉和MobileEye为什么分道扬镳,但有一个原因可能是有更新的自动驾驶系统的出现。

MobileEye提供了的视觉感知系统能够识别路标和障碍,例如其他车辆和人行道。这家公司声称他们运用的是深度学习技术,在类似神经元的多层次网络上输入大量的案例,来指导车辆自主学习。

特斯拉没有公布它的自动驾驶系统是如何工作的,但从MobileEye获取信息再加上雷达和超声波传感器的使用是比较可行的。

特斯拉很可能研发自己的视觉系统。虽然特斯拉没有发表评论,但他已经建立起自己的研发团队并招募这个领域的专家。

通常来讲,自动驾驶系统使用工程师手工编码来识别障碍并作出决定,但这一系统已经被基于大数据的深度学习代替。深度学习不仅让汽车准确识别路况,此外,还能判断距离障碍物的距离来改变行车轨迹,更重要的是训练汽车如何有效应对各种情况。

Nvidia给包括特斯拉在内的众多汽车厂商提供硬件支持,已经在一个原型上演示了深度学习的掌控能力。这只是一个实验原型,不确定Nvidia是否将来会提供。

Ingmar Posner,在机器人和自动驾驶领域深度学习系统应用的专家认为在未来深度学习能够处理更复杂的场景。“我认为会有更多的感应模式应用到自动驾驶领域,如雷达和激光雷达,比如这个系统能提前指导司机的行为,并且能检查驾驶模式是否安全。”

有一些创业公司已经在研究更加高级的深度学习系统,不久可能会投入到商业使用中。

例如Drive.ai,由一组斯坦福的AI研究人员成立的公司,正在研究更精密的自动驾驶系统,未来会应用到汽车制造当中。与Nvidia类似,Drive.ai在自动驾驶上使用更多元素,包括图像识别、运动规划和控制。今年四月,Drive.ai拿到了在加利福尼亚公路上测试的许可,是第13个申请到许可的公司。Carol Reiley,机器人工程师和Drive.ai的联合创始人认为这项技术如果被用的好,能够改变世界。

在经历了几年缓慢稳定的发展之后,汽车工业的发展很久没有突破了,而像Drive.ai一样由电脑科学家和AI专家建立的公司能给汽车科技带来新的生命。

但这也是一个充满竞争的市场。谷歌已经试验了无人驾驶汽车,最终的目的就是要将它运用到汽车制造上。据传,苹果也已经开始研发自动驾驶系统,将用于自己的汽车或是提供给其他汽车制造商。

Posner还说,研发中的传感功能也能够用于移动机器人以及其他工业场合,例如采矿和仓储,汽车行业的应用只是小小一部分。

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