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吳恩達放大招:Drive.ai無人車試運營

汽車工程師 ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-05-22 11:42 ? 次閱讀

吳恩達在他所有的社交平臺賬號上推了一件事:他擔任董事的自動駕駛創業公司 Drive.ai 將于今年 7 月在美國德克薩斯州弗里斯科市開展自動駕駛汽車試運營。

下面是具體的執行計劃:

第一階段:就是 7 月在德州部署的自動駕駛車隊試運營。有幾個要點:

配備安全駕駛員——意外路況下緊急接管;

限定區域內的按需多點排列組合——初級的大數據網絡調度;

支持遠程接管和操控汽車——系統也會在后臺學習人類的操作。

第二階段:等到技術水平足夠安全,移除安全駕駛員,配「chaperones」。這個概念第一次聽說,簡單說就是還會有安全駕駛員,但不坐駕駛位,坐乘客座位上負責協助其他乘客和監控系統駕駛。

第三階段:完全移除安全駕駛員,突發路況全面交給后臺遠程接管。

第三階段要劃重點:谷歌 Waymo 目前在亞利桑那州試運營的就是不設安全駕駛員的真·無人車,也支持遠程接管。如果出現突發路況,由后臺遠程接管。可能 Drive.ai 就是沿襲了這個思路。

吳恩達說 Drive.ai 專門優化了遠程接管系統,在遇到網絡延遲或臨時信號中斷時有很好的魯棒性,比如說數據丟失或延遲100 毫秒,系統都能實時響應。

也就是說,如果 Uber 也有類似的接管機制,即便安全駕駛員失效,后臺接管也可以避免之前拿起悲劇的發生?

從這個角度看,Drive.ai 對系統的運作和交互考慮還是比較全面的,這是 Drive.ai 在產品設計上的細節之一。

下面就是即將在 7 月投放的自動駕駛汽車,基于日產 NV 200 改裝,硬件傳感器包括 10 個攝像頭、2 個雷達和 4 個 16 線激光雷達。

基于日產 NV 200 改裝自動駕駛汽車我們還是第一次見,不過理由早在去年年初就被 Drive.ai 聯合創始人王弢劇透了。王弢的說法是看重了它的客貨兩用性,而且有電氣化改裝的空間。日產 NV 200 有燃油和新能源兩個版本,但采用了同一個協議,所以對改裝和控制非常友好。

另外你一定發現了車身前后左右都配了一塊屏幕,以及車身鮮艷的橙色涂裝、都是為了提升安全性。屏幕的作用是進行人車交互,與行人、騎車人和其他汽車交互。

當然,這個不是受 Uber 事故的教訓啟發,去年年初 Drive.ai 就展示過他們的原型車,也強調了車外交互的重要性。

下面說說技術路線,也很有趣。

Drive.ai 此前在巨頭云集的硅谷一戰成名,就是憑借去年 2 月先特斯拉 Waymo 一步公布了一段雨夜路況下自動駕駛汽車駕駛視頻。長達 4 分鐘的視頻中駕駛員全程未碰方向盤、未做任何干預。

在很短時間內實現了視頻呈現的效果,背后深度學習優先的技術策略顯示出了巨大的潛力。

Drive.ai CEO Sameep Tandon 一句話點出了 Drive.ai 的技術特點:大多數公司都把深度學習技術當成自動駕駛某個環節的工具,但 Drive.ai 是從自動駕駛全局出發應用深度學習。

具體點說,Drive.ai 走的是基于非規則學習的深度學習網絡模型決策路線。這一路線有以下三點優勢:

場景泛化:傳統的規則學習面對新的和罕見的情況卻很難可靠應對;非規則學習的泛化能力讓它可以更好地即時理解數據并解決此類長尾問題。

復雜決策:大量算例支持下的非規則學習有復雜決策方面的優勢,這已經在 AlphaGo 等深度學習程序中體現出來。未來會有很長一段時間,路面上會有自動駕駛車輛和人工駕駛車輛共存,而自動駕駛所需的復雜決策(是否超車、變道等等)與圍棋相似——基于對方的動作,進行自己的下一步動作,合理地獲得路權。

硬件需求:利用非規則學習而非現成的知識庫進行決策,對計算芯片的效能要求相對較低,在計算能力相當于個人電腦的車載設備上即可完成核心數據處理。

但是,非規則學習的深度學習模型也存在一些問題。比如算法不可解釋:“端到端”的訓練中,策略規劃有不透明的區域,原理和機制并不明確(“黑盒”)。但企業必須要確保自動駕駛汽車的決策行為透明可追溯,以便在意外發生時做出改進,但如果不透明,改進也就無從談起。此外透明可追溯也是出現意外時判定責任方的關鍵。

去年,王弢關于這個問題的回應是 Drive.ai 會采用的是當下學界主流的生成式對抗網絡(GANs),將完整的端到端系統拆分開來,在涵蓋絕大多數場景的標準化測試機上,對決策機制的不同部分進行驗證和測試。

為什么會采取深度學習優先的策略?Drive.ai 一共8位聯合創始人,6 位是吳恩達擔任斯坦福大學人工智能實驗室時期的學生,包括 CEO Sameep Tandon。更重要的是,Drive.ai 總裁是吳恩達的妻子 Carol Reiley,這才是吳恩達以董事身份為 Drive.ai 搖旗吶喊的驅動力。

吳恩達本人的號召力和影響力就不多說了,百度百科難得準確:人工智能和機器學習領域國際最權威學者之一。

四大金剛:Yann LeCun、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Andrew Ng

在這之前,Drive.ai 已經與 Lyft 達成合作,即將在灣區推出自動駕駛出租車的試運營,還拿了東南亞打車巨頭 Grab 的投資,準備在新加披開測無人車試運營。

2016 年上半年開始的轟轟烈烈的自動駕駛創業潮,終于走到了交作業的時候。泡沫期的創業都是相似的,寒冬期的運作各有各的不幸。有的已經被收購,不過 Drive.ai 的故事似乎還會繼續。

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原文標題:吳恩達的大招:Drive.ai 無人車

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