吳恩達(dá)在他所有的社交平臺(tái)賬號(hào)上推了一件事:他擔(dān)任董事的自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)公司 Drive.ai 將于今年 7 月在美國(guó)德克薩斯州弗里斯科市開(kāi)展自動(dòng)駕駛汽車試運(yùn)營(yíng)。
下面是具體的執(zhí)行計(jì)劃:
第一階段:就是 7 月在德州部署的自動(dòng)駕駛車隊(duì)試運(yùn)營(yíng)。有幾個(gè)要點(diǎn):
配備安全駕駛員——意外路況下緊急接管;
限定區(qū)域內(nèi)的按需多點(diǎn)排列組合——初級(jí)的大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)調(diào)度;
支持遠(yuǎn)程接管和操控汽車——系統(tǒng)也會(huì)在后臺(tái)學(xué)習(xí)人類的操作。
第二階段:等到技術(shù)水平足夠安全,移除安全駕駛員,配「chaperones」。這個(gè)概念第一次聽(tīng)說(shuō),簡(jiǎn)單說(shuō)就是還會(huì)有安全駕駛員,但不坐駕駛位,坐乘客座位上負(fù)責(zé)協(xié)助其他乘客和監(jiān)控系統(tǒng)駕駛。
第三階段:完全移除安全駕駛員,突發(fā)路況全面交給后臺(tái)遠(yuǎn)程接管。
第三階段要?jiǎng)澲攸c(diǎn):谷歌 Waymo 目前在亞利桑那州試運(yùn)營(yíng)的就是不設(shè)安全駕駛員的真·無(wú)人車,也支持遠(yuǎn)程接管。如果出現(xiàn)突發(fā)路況,由后臺(tái)遠(yuǎn)程接管??赡?Drive.ai 就是沿襲了這個(gè)思路。
吳恩達(dá)說(shuō) Drive.ai 專門(mén)優(yōu)化了遠(yuǎn)程接管系統(tǒng),在遇到網(wǎng)絡(luò)延遲或臨時(shí)信號(hào)中斷時(shí)有很好的魯棒性,比如說(shuō)數(shù)據(jù)丟失或延遲100 毫秒,系統(tǒng)都能實(shí)時(shí)響應(yīng)。
也就是說(shuō),如果 Uber 也有類似的接管機(jī)制,即便安全駕駛員失效,后臺(tái)接管也可以避免之前拿起悲劇的發(fā)生?
從這個(gè)角度看,Drive.ai 對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)作和交互考慮還是比較全面的,這是 Drive.ai 在產(chǎn)品設(shè)計(jì)上的細(xì)節(jié)之一。
下面就是即將在 7 月投放的自動(dòng)駕駛汽車,基于日產(chǎn) NV 200 改裝,硬件傳感器包括 10 個(gè)攝像頭、2 個(gè)雷達(dá)和 4 個(gè) 16 線激光雷達(dá)。
基于日產(chǎn) NV 200 改裝自動(dòng)駕駛汽車我們還是第一次見(jiàn),不過(guò)理由早在去年年初就被 Drive.ai 聯(lián)合創(chuàng)始人王弢劇透了。王弢的說(shuō)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(chǎn) NV 200 有燃油和新能源兩個(gè)版本,但采用了同一個(gè)協(xié)議,所以對(duì)改裝和控制非常友好。
另外你一定發(fā)現(xiàn)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(jìn)行人車交互,與行人、騎車人和其他汽車交互。
當(dāng)然,這個(gè)不是受 Uber 事故的教訓(xùn)啟發(fā),去年年初 Drive.ai 就展示過(guò)他們的原型車,也強(qiáng)調(diào)了車外交互的重要性。
下面說(shuō)說(shuō)技術(shù)路線,也很有趣。
Drive.ai 此前在巨頭云集的硅谷一戰(zhàn)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(dòng)駕駛汽車駕駛視頻。長(zhǎng)達(dá) 4 分鐘的視頻中駕駛員全程未碰方向盤(pán)、未做任何干預(yù)。
在很短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)了視頻呈現(xiàn)的效果,背后深度學(xué)習(xí)優(yōu)先的技術(shù)策略顯示出了巨大的潛力。
Drive.ai CEO Sameep Tandon 一句話點(diǎn)出了 Drive.ai 的技術(shù)特點(diǎn):大多數(shù)公司都把深度學(xué)習(xí)技術(shù)當(dāng)成自動(dòng)駕駛某個(gè)環(huán)節(jié)的工具,但 Drive.ai 是從自動(dòng)駕駛?cè)殖霭l(fā)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)。
具體點(diǎn)說(shuō),Drive.ai 走的是基于非規(guī)則學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型決策路線。這一路線有以下三點(diǎn)優(yōu)勢(shì):
場(chǎng)景泛化:傳統(tǒng)的規(guī)則學(xué)習(xí)面對(duì)新的和罕見(jiàn)的情況卻很難可靠應(yīng)對(duì);非規(guī)則學(xué)習(xí)的泛化能力讓它可以更好地即時(shí)理解數(shù)據(jù)并解決此類長(zhǎng)尾問(wèn)題。
復(fù)雜決策:大量算例支持下的非規(guī)則學(xué)習(xí)有復(fù)雜決策方面的優(yōu)勢(shì),這已經(jīng)在 AlphaGo 等深度學(xué)習(xí)程序中體現(xiàn)出來(lái)。未來(lái)會(huì)有很長(zhǎng)一段時(shí)間,路面上會(huì)有自動(dòng)駕駛車輛和人工駕駛車輛共存,而自動(dòng)駕駛所需的復(fù)雜決策(是否超車、變道等等)與圍棋相似——基于對(duì)方的動(dòng)作,進(jìn)行自己的下一步動(dòng)作,合理地獲得路權(quán)。
硬件需求:利用非規(guī)則學(xué)習(xí)而非現(xiàn)成的知識(shí)庫(kù)進(jìn)行決策,對(duì)計(jì)算芯片的效能要求相對(duì)較低,在計(jì)算能力相當(dāng)于個(gè)人電腦的車載設(shè)備上即可完成核心數(shù)據(jù)處理。
但是,非規(guī)則學(xué)習(xí)的深度學(xué)習(xí)模型也存在一些問(wèn)題。比如算法不可解釋:“端到端”的訓(xùn)練中,策略規(guī)劃有不透明的區(qū)域,原理和機(jī)制并不明確(“黑盒”)。但企業(yè)必須要確保自動(dòng)駕駛汽車的決策行為透明可追溯,以便在意外發(fā)生時(shí)做出改進(jìn),但如果不透明,改進(jìn)也就無(wú)從談起。此外透明可追溯也是出現(xiàn)意外時(shí)判定責(zé)任方的關(guān)鍵。
去年,王弢關(guān)于這個(gè)問(wèn)題的回應(yīng)是 Drive.ai 會(huì)采用的是當(dāng)下學(xué)界主流的生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs),將完整的端到端系統(tǒng)拆分開(kāi)來(lái),在涵蓋絕大多數(shù)場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試機(jī)上,對(duì)決策機(jī)制的不同部分進(jìn)行驗(yàn)證和測(cè)試。
為什么會(huì)采取深度學(xué)習(xí)優(yōu)先的策略?Drive.ai 一共8位聯(lián)合創(chuàng)始人,6 位是吳恩達(dá)擔(dān)任斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室時(shí)期的學(xué)生,包括 CEO Sameep Tandon。更重要的是,Drive.ai 總裁是吳恩達(dá)的妻子 Carol Reiley,這才是吳恩達(dá)以董事身份為 Drive.ai 搖旗吶喊的驅(qū)動(dòng)力。
吳恩達(dá)本人的號(hào)召力和影響力就不多說(shuō)了,百度百科難得準(zhǔn)確:人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域國(guó)際最權(quán)威學(xué)者之一。
四大金剛:Yann LeCun、Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Andrew Ng
在這之前,Drive.ai 已經(jīng)與 Lyft 達(dá)成合作,即將在灣區(qū)推出自動(dòng)駕駛出租車的試運(yùn)營(yíng),還拿了東南亞打車巨頭 Grab 的投資,準(zhǔn)備在新加披開(kāi)測(cè)無(wú)人車試運(yùn)營(yíng)。
2016 年上半年開(kāi)始的轟轟烈烈的自動(dòng)駕駛創(chuàng)業(yè)潮,終于走到了交作業(yè)的時(shí)候。泡沫期的創(chuàng)業(yè)都是相似的,寒冬期的運(yùn)作各有各的不幸。有的已經(jīng)被收購(gòu),不過(guò) Drive.ai 的故事似乎還會(huì)繼續(xù)。
-
自動(dòng)駕駛汽車
+關(guān)注
關(guān)注
4文章
376瀏覽量
40832 -
吳恩達(dá)
+關(guān)注
關(guān)注
0文章
26瀏覽量
7105
原文標(biāo)題:吳恩達(dá)的大招:Drive.ai 無(wú)人車
文章出處:【微信號(hào):e700_org,微信公眾號(hào):汽車工程師】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
評(píng)論