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如何用“深度学习+后装套件”实现自动驾驶?

日期:2017-07-06    来源:亿欧

国际充换电网

2017
07/06
14:46
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关键词: 自动驾驶 无人驾驶 智能汽车

  6月27日,位于美国硅谷山景城的自动驾驶初创公司drive.ai宣布完成5000万美元B轮融资的消息引发了来自太平洋两岸的关注:一方面,这家此前知名度还不够高的公司突然获得了如此高额的融资颇有些出乎人们意料;另一方面,此前从百度首席科学家岗位上离职的吴恩达宣布,将与NEA亚洲区主席卡曼·张一道加入drive.ai董事会。
 
  伴随着巨额融资与新加入的重磅人士,drive.ai的知名度陡然而增,但大家对于这家公司的技术路线、商业模式以及人才构成等细节依旧缺乏更多了解。为此,亿欧汽车在日前与drive.ai的联合创始人王弢以及该公司B轮投资方,GGV纪源资本管理合伙人李宏玮进行了专访。两位分别就drive.ai的商业模式、技术路线,以及深度学习和自动驾驶的前景进行了说明。
 
  自动驾驶:由后装快速切入,寻求与车厂合作
 
  与目前人们熟知的很多自动驾驶技术初创公司不同,drive.ai当前主要发力的是后装而非前装市场。王弢对亿欧汽车介绍,他们目前正在主攻的是L4级的自动驾驶技术,目标客户为拥有商业车队的公司、物流企业以及政府机构,瞄准的市场主要为共享出行、外卖和快递。
 
  对于为何主攻后装市场,王弢表示速度是他们考虑的主要因素。“汽车企业推出新车有其固定测试流程,这个周期动辄长达5-8年。”王弢对亿欧汽车说道,“这个时间创业公司可等不起。”
 
  Drive.ai采用的方式,是为现有车辆提供改装套件,帮助其实现L4级的自动驾驶。据介绍,该套件包括由多个激光雷达、毫米波雷达和摄像头组成的探测器阵列,以及由各类芯片构成的移动计算平台。据王弢透露,该计算平台的性能不需要很高,级别大致相当于高端的个人电脑而非服务器。
 
  在车型方面,王弢表示drive.ai的改装套件对于车型来说并没有太大限制,只要是近几年生产并拥有电子转向和辅助功能的车,都能可以通过安装该套件实现自动驾驶。“我们只需将套件连接车辆的控制接口,便能够操控车辆。”王弢介绍道,“我们对不同车型做匹配时要修改的只有接口部分,算法和硬件是通用的。”
 
  对于具体的车型适配方式,王弢暂时没有给予具体说明。但drive.ai对于车辆开启自动驾驶功能的条件和范围进行了规定。他透露,他们目前的方案是在有限路况、环境以及天气条件下,帮助现有车辆实现自动驾驶。比如在雨雪、雾天以及复杂路况下,自动驾驶功能无法开启,这点跟凯迪拉克的自动驾驶方案有些类似。
 
  截至目前,drive.ai已经对4款北美地区的常用车型进行了改装,并完成了相关测试。王弢表示,未来他们的算法还将继续优化,并将与主机厂进行合作。“我们的近期目标是在后装领域实现落地,这样我们的自主性相对较强,可以掌控自己的节奏。但远期,我们还是希望在量产车上实现前装,以进一步拓宽市场规模。”
 
  深度学习已经成为自动驾驶的未来发展方向
 
  当前,深度学习与人工智能技术已经成为帮助汽车实现自动驾驶的重要技术路径。除了drive.ai之外,国内的地平线机器人、驭势科技,国外被通用收购的Cruise以及获得福特10亿美元投资的Argo AI等公司所从事的都是深度学习技术在自动驾驶领域的实践。李宏玮告诉亿欧汽车,经过了两年的产业观察后他们得出结论,相对于其他技术路线而言,深度学习对于传感器、高精地图的依赖较低,实现起来更加容易,这也是他们为什么会投资drive.ai的原因。
 
  在王弢看来,深度学习对于自动驾驶的实现起到了不可或缺的作用。他表示,在面对海量的路试数据时,一些旧的算法会在准确率提升方面遭遇瓶颈。而通过深度学习技术,系统可以对大量未处理的数据进行整理与分析,实现算法水平的提升。
 
  为此,drive.ai设计软硬件系统之初变考虑到了深度学习的需求。在数据搜集方面,该公司为车辆安装了冗余传感器以搜集更多车辆运行数据。而在数据标定方面,王弢透露他们在创业之初便开发了一套自动标注系统,能够一定程度上代替人工,对车辆搜集到的道路环境数据的类型进行标注。“很多大公司都搜集了海量的车辆行驶数据,但只有少部分得到了标注。”王弢对亿欧汽车说道,“开发这套自动标注系统,帮助我们大大提升了对于数据的利用效率。”
 
  多元化团队,布局全球市场
 
  除了深度学习技术之外,drive.ai的团队构成也值得关注。通过浏览该公司官网亿欧汽车发现,这家位于硅谷的初创公司在人员构成上相当多元化,约70名员工中来自非洲裔、亚裔、拉美裔和印度裔等多个美国少数族群。
 
  李宏玮向亿欧汽车介绍,这种多元化的人才构成在硅谷的初创公司中很常见。“不光是我们熟悉的东亚人和美国白人,印度人在深度学习领域也是很厉害的。”她说道,“而人工智能初创公司成功的关键,便是能否获得优秀人才。”
 
  因此,吴恩达的加入将会对这一点提供帮助。据了解,drive.ai的创始团队中的大部分人是吴恩达在斯坦福大学担任人工智能实验室主任时的学生。虽然吴恩达此前并不在drive.ai,但显然他对于该公司的人员构成十分熟悉,更不用说总裁卡罗尔·莱利(Carol Reiley)是他的妻子了。在李宏玮看来,吴恩达的加入为drive.ai带来的帮助更多是在人才领域。随着他的到来,预计会有越来越多来自美国顶尖高校从事人工智能相关专业的人才选择加入公司。
 
  在未来规划方面,王弢表示他们将会继续优化公司已有的算法和技术,尽快推动商业运营。他透露,在今年下半年,drive.ai的首个试运营项目就会推出。
 
  对于该项目的细节,王弢表示还没有到最终公布的时候。但他透露,公司的首个试运营项目可能不会限定在美国,全球范围内的商业车队和政府机构都是他们的潜在合作伙伴。
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