布魯塞爾——在這里舉行的 AutoSens 2019 的結(jié)果是，技術(shù)創(chuàng)新并不缺乏，因?yàn)榧夹g(shù)開(kāi)發(fā)商、一級(jí)供應(yīng)商和原始設(shè)備制造商仍在尋找可以在任何道路條件下工作的“穩(wěn)健感知”——包括夜間、霧、雨、雪、黑冰、石油等。

盡管汽車行業(yè)還沒(méi)有找到靈丹妙藥，但許多公司都提出了他們新的感知技術(shù)和產(chǎn)品概念。

在今年布魯塞爾的 AutoSens 上，輔助駕駛 (ADAS) 而非自動(dòng)駕駛汽車 (AV) 成為更受關(guān)注的焦點(diǎn)。

顯然，工程界不再否認(rèn)。許多人承認(rèn)，今天的可能性與最終推出商業(yè)人工智能驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)駕駛汽車之間存在很大差距——沒(méi)有人類駕駛員參與其中。

需要明確的是，沒(méi)有人說(shuō)自動(dòng)駕駛汽車是不可能的。然而，VSI Labs 的創(chuàng)始人兼負(fù)責(zé)人 Phil Magney 預(yù)測(cè)，“4 級(jí) [自動(dòng)駕駛汽車] 將在高度受限的操作設(shè)計(jì)領(lǐng)域內(nèi)推出，[并建立在] 非常全面和徹底的安全案例之上。” “高度受限的 ODD”，Magney 說(shuō)，“我指的是特定的道路、特定的車道、特定的營(yíng)業(yè)時(shí)間、特定的天氣條件、一天中的特定時(shí)間、特定的接送點(diǎn)等。”

當(dāng)被問(wèn)及人工智能驅(qū)動(dòng)的汽車是否會(huì)達(dá)到“常識(shí)性理解”——知道它實(shí)際上是在駕駛并理解其環(huán)境時(shí)，康奈爾大學(xué)專門研究人工智能的計(jì)算機(jī)科學(xué)教授巴特塞爾曼在會(huì)議的閉幕小組中表示： “至少需要 10 年……，可能需要 20 到 30 年。”

與此同時(shí)，在那些渴望制造 ADAS 和高度自動(dòng)化汽車的人中，游戲的名稱在于他們?nèi)绾巫詈玫刈屲囕v看到。

Edge Case Research 首席技術(shù)官兼卡內(nèi)基梅隆大學(xué)教授 Phil Koopman 指出，每輛高度自動(dòng)化車輛的基礎(chǔ)都是“感知”——知道物體在哪里。他解釋說(shuō)，與人類駕駛員相比，自動(dòng)駕駛汽車的弱點(diǎn)在于“預(yù)測(cè)”——了解上下文并預(yù)測(cè)它感知到的物體接下來(lái)可能會(huì)去哪里。

將智能移動(dòng)到邊緣

在邊緣添加更多智能是會(huì)議上出現(xiàn)的新趨勢(shì)。許多供應(yīng)商通過(guò)在邊緣融合不同的感官數(shù)據(jù)（RGB 相機(jī) + NIR；RGB + SWIR；RGB + 激光雷達(dá)；RGB + 雷達(dá)），在感官節(jié)點(diǎn)上添加更多智能。

然而，業(yè)內(nèi)人士對(duì)如何實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)似乎存在分歧。有些人提倡邊緣傳感器融合，而其他人，例如 Waymo，則更喜歡在中央處理器上對(duì)原始感官數(shù)據(jù)進(jìn)行中央融合。

到 2020 年，隨著 Euro NCAP 將駕駛員監(jiān)控系統(tǒng) (DMS) 作為主要安全標(biāo)準(zhǔn)，許多新的監(jiān)控系統(tǒng)也出現(xiàn)在 AutoSens 上。這些系統(tǒng)不僅可以監(jiān)控駕駛員，還可以監(jiān)控車內(nèi)的乘客和其他物體。

一個(gè)典型的例子是安森美半導(dǎo)體推出的新型 RGB-IR 圖像傳感器與 Ambarella 先進(jìn)的 RGB-IR 視頻處理 SoC 和 Eyeris 的車載場(chǎng)景理解 AI 軟件相結(jié)合。

近紅外與短波紅外

需要在黑暗中看到——無(wú)論是在車內(nèi)還是車外——表明使用了紅外。

安森美半導(dǎo)體的 RGB-IR 圖像傳感器采用 NIR（近紅外）技術(shù)，而同樣參展的 Trieye 則更進(jìn)一步，展示了 SWIR（短波紅外）相機(jī)。

什么是短波紅外線（SWIR）？（來(lái)源：Trieye）

SWIR 的優(yōu)勢(shì)包括它能夠在任何天氣/光照條件下看到物體。更重要的是，SWIR 還可以提前識(shí)別道路危險(xiǎn)，例如黑冰，因?yàn)?SWIR 可以檢測(cè)到由每種材料的化學(xué)和物理特性定義的獨(dú)特光譜響應(yīng)。

然而，由于用于構(gòu)建它的砷化銦鎵 (InGaAs) 成本極高，SWIR 相機(jī)的使用僅限于軍事、科學(xué)和航空航天應(yīng)用。Trieye 聲稱它已經(jīng)找到了一種使用 CMOS 工藝技術(shù)設(shè)計(jì) SWIR 的方法。“這就是我們?nèi)〉玫耐黄啤＞拖癜雽?dǎo)體一樣，我們從第一天開(kāi)始就使用 CMOS 來(lái)大批量制造 SWIR 相機(jī)，”Trieye 首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人 Avi Bakal 說(shuō)。與價(jià)格超過(guò) 8,000 美元的 InGaAs 傳感器相比，Bakal 表示，Trieye 相機(jī)的售價(jià)將“數(shù)十美元”。

SWIR 相機(jī)剝離（來(lái)源：Trieye）

缺乏注釋數(shù)據(jù)

人工智能面臨的最大挑戰(zhàn)之一是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的短缺。更具體地說(shuō)，“帶注釋的訓(xùn)練數(shù)據(jù)”，Magney 說(shuō)。“推理模型只與數(shù)據(jù)和收集數(shù)據(jù)的方式一樣好。當(dāng)然，訓(xùn)練數(shù)據(jù)需要用元數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記，這非常耗時(shí)。”

AutoSens 對(duì) GAN（生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）方法進(jìn)行了熱烈的討論。根據(jù) Magney 的說(shuō)法，在 GAN 中，兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)競(jìng)爭(zhēng)創(chuàng)建新數(shù)據(jù)。據(jù)報(bào)道，給定一個(gè)訓(xùn)練集，該技術(shù)學(xué)習(xí)生成具有與訓(xùn)練集相同統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的新數(shù)據(jù)。

例如，Drive.ai 正在使用深度學(xué)習(xí)來(lái)增強(qiáng)注釋數(shù)據(jù)的自動(dòng)化，以加速繁瑣的數(shù)據(jù)標(biāo)記過(guò)程。

在 AutoSens 的一次演講中，Koopman 還談到了準(zhǔn)確注釋數(shù)據(jù)的艱巨挑戰(zhàn)。他懷疑很多數(shù)據(jù)仍然沒(méi)有標(biāo)記，因?yàn)橹挥猩贁?shù)大公司有能力做對(duì)。

事實(shí)上，參加展會(huì)的 AI 算法初創(chuàng)公司承認(rèn)支付第三方注釋數(shù)據(jù)所帶來(lái)的痛苦。