地平线争做嵌入式人工智能的领导者,余凯详解无人驾驶技术
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地平线机器人的CEO余凯在全球新能源汽车大会(GNEV7)大会上,从一个从技术专家的角度来给大家分享了技术创新催生的新的市场环境。余凯从2012年-2015年在百度负责人工智能的技术研发,包括百度大脑、语音搜索、图像、广告跟搜索排序及自动驾驶在云端基于大数据、大计算做人工智能,从2015年7月创立地平线,定义地平线是嵌入式人工智能的领导者。
地平线机器人的CEO余凯
什么叫嵌入式人工智能?
余凯详细介绍道,它的部分是说在云端通过联网,在数据中心的大规模的计算去实现人工智能,而是说在本地计算,在不联网的情况下面实时的做环境感知、人机交互、决策控制。尤其是在自动驾驶这样一个场景下面,如果突然一个小朋友横穿马路,还要把信号传到云端做处理做决策,这可能会有灾难性的,如果网络条件不稳定怎么办?所以说在这样的场景下面,实际上嵌入式人工智能就是完全低功耗的本地化的计算,实际上是成为一个必须。
同样在很多场景下面都需要这种嵌入式人工智能的解决方案,地平线做就是要做嵌入式人工智能的领导者。包括从软件、从硬件甚至从处理器的架构重新定义怎么去实现低功耗、高性能的计算。主要应用的场景毫无疑问第一个是自动驾驶;第二个叫smart live。
下一个能够影响世界变革的产业机会在什么地方呢?余凯认为自动驾驶应该是其一。他借麦肯锡跟布隆伯格的报告表示,2030年基本上每十辆车里面其中有四辆是有一定程度上的自动驾驶,这里面当然包括有可能是辅助驾驶,甚至2030年应该可以实现高速上的全自动驾驶甚至非高速的自动驾驶。
他解释道,因为我们有庞大的市场,中国汽车市场已经是世界第一大了。还有一个令人比较尴尬的数据是说,在全世界范围内每十万人的交通事故的死亡率,中国同样也是世界最高的。怎么样通过技术变革使得交通出行首先是更加安全,其次是更加便捷,然后才是更加有趣。
未来无人驾驶怎样重新定义交通出行?
互联网企业、车厂、传统的供应商都必须拥抱这个趋势,并且在自己产业中找到自己的位置。其次,在用户体验方面,核心内容就是我们永远会低估人类作为一个群体对懒惰的追求,在计算机的人机交互行业从键盘到鼠标到今天的触控越来越方便了,让我们在越来越懒惰的状态下可以做人机交互,用户体验无止境的追求会驱动产业变革。
据报道,2014年9月份-2015年的11月份期间,Google的无人驾驶,司机不得不出手对无人驾驶进行干预,否则会发生13次碰撞事故,在42万英里的行驶过程中一共发生341次人为的干预,所以说实际上真正无人驾驶即使在 Google这样的公司实际上他们是做不到无人驾驶的。那辆车上面的传感器跟计算设备,加起来实际上可以买好几辆车了,即使在这样的情况下面而且还面临很大量产的风险包括稳定性、可靠性。
关于增强学习,这是一个不光是感知的问题,更是一个决策的、连续决策的问题,优化一个长期的目标,最近在整个行业里面包括Google、地平线都在研究基于增强学习的自动驾驶的决策系统,有可能在这个领域出现一个黑天鹅事件。另外一个就是计算:计算摩尔定律、架构的重新设计。
此外,特斯拉对外宣布明年所有的新车上面会装八个摄象头,环视,都是高清的,下面有NVIDIA、PS2的计算平台,还有12个超声传感器,包括前像的毫米波雷达。但是他们的自动驾驶技术并没有准备好,所以采取了一个策略:技术还没有好,硬件、传感器先装上,技术未动数据先行,这是一个新的思维和方法论。它明年一年通过新推出来的汽车,比如四五万辆汽车,它通过车辆实际运营的数据积累两种数据,第一种是路况就是环境的实时数据。第二类数据是在这样的环境和路况下面司机怎么操作、决策。差不多可以积累十亿英里的驾驶员的决策数据,背后是一个深度神经网络在云端不断的学习,这跟我们过去的思维是不一样的,完全是机器自主的在学习。到2018年的时候它们会让自己具有forward facing radar的能力,这是大数据驱动的自动驾驶,它有可能大大的加速整个自动驾驶的研发。
地平线内部在开发的raTIonal end to end自动驾驶决策通过大量数据及计算机仿真,通过增强学习去学习最优的路径规划跟决策的算法,这里面还有一个很重要的就是是我们需要把人工智能的技术跟汽车行业长期积累的功能安全性标准结合在一起,这也是一个很重要的课题。
针对目前自动驾驶技术,最后余凯总结了两个观点:
1、在自动驾驶的参与者实际上有三类,一类是传统主机厂跟供应商所构成的强大的生态,这是现在的主流;一类是互联网企业比如像百度、Google、优步;一类是像地平线这样的人工智能的技术企业,我们认为传统主机厂和供应商与人工智能的技术企业需要彼此敬畏,一方面人工智能技术需要敬畏汽车产业对安全的理解。但另一方面传统主机厂跟供应商必须对当前人工智能技术它的快速发展,有可能像颠覆围棋一样的去颠覆自动驾驶技术,所以需要彼此敬畏,互相拥抱互相合作。
2、新的技术对世界的影响在短期内总是高估它的,我们会觉得你想象的不像我想象的那么快,那么好。但是在十年的维度里面我们往往会低估,像十年之前你想不到今天的移动互联网怎么样改变你的生活一样,十年之后我们也往往很难想象那个时候自动驾驶改变我们的生活。