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| 本文作者： 大壯旅 | 2018-01-12 15:19 | 專題：CES 2018 國際消費(fèi)電子展 |
本屆 CES 上，自動(dòng)駕駛行業(yè)再添新鮮血液，知名汽車零部件一級(jí)供應(yīng)商偉世通（Visteon）推出了旗下首款自動(dòng)駕駛技術(shù)平臺(tái)——DriveCore。
DriveCore 平臺(tái)的完成度可不低，它配齊了硬件、中間軟件和架構(gòu)等用于開發(fā)自動(dòng)駕駛汽車機(jī)器學(xué)習(xí)算法的必要因素，開發(fā)者可以直接在平臺(tái)上搭建 Level 3 及以上的自動(dòng)駕駛應(yīng)用。除此之外，DriveCore 平臺(tái)還為 OEM 商準(zhǔn)備了擴(kuò)展性很強(qiáng)的集中式域控制器，以此來滿足汽車制造商對(duì)計(jì)算性能的需求。
偉世通表示，與“視覺優(yōu)先”的英特爾/Mobileye 平臺(tái)不同，DriveCore 靈活性更強(qiáng)，它能提供來自攝像頭、激光雷達(dá)和雷達(dá)的傳感器數(shù)據(jù)整合。
DriveCore 平臺(tái)
除此之外，偉世通還打造了一個(gè)基于 PC 的開發(fā)環(huán)境——Studio。它的誕生是為了讓第三方開發(fā)者能自己打造機(jī)器學(xué)習(xí)算法。不過，要說偉世通和競爭對(duì)手最大的不同，主要還是它們和合作伙伴，來自山景城的 DeepScale。
這家公司已經(jīng)研發(fā)出了一種深度學(xué)習(xí)感知技術(shù)，能順利消化原始數(shù)據(jù)，加速車載處理器的數(shù)據(jù)融合速度。
由于自動(dòng)駕駛汽車的開發(fā)還處在初級(jí)階段，因此類似 Waymo、Uber 和英特爾等公司都選擇斷絕與中間商（即一級(jí)供應(yīng)商）的聯(lián)系，直接打造完整的自動(dòng)駕駛平臺(tái)。偉世通的大動(dòng)作意味著被冷落的一級(jí)供應(yīng)商要開始絕地大反攻了。
“這就是我一直在等的?！盫SI Labs 創(chuàng)始人 Phil Magney 解釋?！皞ナ劳ㄒ恢痹谡疑瞄L深度學(xué)習(xí)的合作伙伴?！?/p>
在 Magney 看來，其實(shí)偉世通動(dòng)作已經(jīng)有些滯后，其他一級(jí)供應(yīng)商已經(jīng)拿出了自己的解決方案或者找好了合作伙伴。不過，“DriveCore 一次性解決了問題，偉世通有了完整的解決方案，汽車廠商可以根據(jù)自己的需要對(duì)傳感器進(jìn)行混搭。”
“這套解決方案的核心是 DeepScale，這家公司拿出了完整的軟件組件和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法?！盡agney 補(bǔ)充道。
DeepScale 公司 CEO 兼創(chuàng)始人 Forrest Iandola 不愿評(píng)論兩家公司合作帶來的商業(yè)價(jià)值。不過，他明確表示公司與偉世通的合作關(guān)系相當(dāng)穩(wěn)固。“我們已經(jīng)與偉世通進(jìn)行了深入對(duì)話，還將兩家公司的未來計(jì)劃和產(chǎn)品路線圖進(jìn)行了整合?！?/p>
DeepScale 不但貢獻(xiàn)出了打磨多年的 AI 算法，還把傳感器融合與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)拱手相讓?！癉eepScale 的 AI 軟件能利用任何傳感器組合構(gòu)建 3D 視覺環(huán)境模型，而通常來說實(shí)現(xiàn)這樣的效果你得買昂貴的 LiDAR?！盌eepScale 發(fā)言人解釋。
據(jù)悉，這家公司擅長微型化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它需要的計(jì)算能力相對(duì)較低，但依然有一等一的性能表現(xiàn)。
Magney 稱兩家公司牽手是“天作之合”。如果沒有偉世通這樣的一級(jí)供應(yīng)商來解決汽車廠商的需求問題，DeepScale 恐怕很難將自家解決方案推向市場。而沒有 DeepScale，偉世通也少了一個(gè)強(qiáng)悍的深度學(xué)習(xí)軟件合作伙伴。DeepScale 提供的軟件算法能掌控從 Level 2 到 Level 5 級(jí)別的所有自動(dòng)駕駛?cè)蝿?wù)。
在談到代表進(jìn)化路徑的英特爾/Mobileye 和 Waymo、Uber 的自動(dòng)駕駛出租車派時(shí)，Iandola 表示：“我們分別接觸了兩大派別的人員，一種是要從駕駛輔助逐步進(jìn)化成全自動(dòng)駕駛，另一種則是直接激怒全自動(dòng)駕駛?！?/p>
“我們專注于開發(fā)感知系統(tǒng)，它的基礎(chǔ)是成本與功耗都不高的量產(chǎn)硬件。這套系統(tǒng)會(huì)先用于駕駛輔助，隨后逐步過渡至全自動(dòng)駕駛?！盜andola 強(qiáng)調(diào)。
偉世通自動(dòng)駕駛平臺(tái)的發(fā)布也讓我們得以透視自動(dòng)駕駛行業(yè)的進(jìn)化歷程。
首先，開放系統(tǒng)對(duì)一些自動(dòng)駕駛公司的誘惑力越來越大。Magney 指出：“偉世通旗下的自動(dòng)駕駛堆棧居然可以同時(shí)支持英偉達(dá)、恩智浦和高通的處理器架構(gòu)，實(shí)在是讓人佩服?！焙唵蝸碚f，DriveCore 平臺(tái)想為汽車廠商提供更豐富的選擇，不論是處理器還是傳感器。
其次，汽車制造商也想在自家車輛上采用多項(xiàng)傳感器技術(shù)。
Iandola 就表示：“在我們看來，每種傳感器都有自己獨(dú)一無二的優(yōu)勢(shì)，而它們?cè)诠ぷ鲿r(shí)是可以互補(bǔ)的。所謂的‘萬金油’傳感器根本沒有意義，畢竟各家廠商的目標(biāo)是讓自動(dòng)駕駛系統(tǒng)變得安全可靠?！?nbsp;
他強(qiáng)調(diào)稱，“近些年來業(yè)界已經(jīng)在傳感器技術(shù)上投入了超過 10 億美元，專注于該技術(shù)的新創(chuàng)公司更是超過 30 家。此外，AI 處理芯片和平臺(tái)也拿到了數(shù)十億美元的投資?！?/p>
Iandola 還表示：“DeepScale 遇到了一個(gè)非常好的機(jī)遇，我們能打造出一個(gè)輕松整合業(yè)內(nèi)最強(qiáng)傳感器技術(shù)與處理器平臺(tái)的感知系統(tǒng)?！?/p>
第三，業(yè)內(nèi)一直爭論的數(shù)據(jù)融合用原始數(shù)據(jù)還是對(duì)象數(shù)據(jù)的話題可能要轉(zhuǎn)向了。
Magney 表示：“現(xiàn)在大家更傾向在感知端用原始數(shù)據(jù)做融合，而這正是 DeepScale 選的方向?！碑?dāng)然，這場爭論現(xiàn)在還沒有最終結(jié)論。
拿 Uber 來說，它們的自動(dòng)駕駛汽車就是兩種數(shù)據(jù)都要依靠。據(jù)悉，Uber 在使用一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來協(xié)助感知（需要將傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成目標(biāo)數(shù)據(jù)），想完成這一任務(wù)有時(shí)候就得靠“融合”。當(dāng)然，它也會(huì)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來預(yù)測車輛的下一部動(dòng)作。
Iandola 顯然很清楚到底需要做什么。
DeepScale 的解決方案：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳感器融合
在此前的一次采訪中他表示：“如今深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究有很大一部分都是對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的修改和升級(jí)?！辈贿^到了 DeepScale 后，他卻改口稱“我們一切都是從頭做起，用原始數(shù)據(jù)搞深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開發(fā)，而且這些數(shù)據(jù)不止是來自圖像傳感器，雷達(dá)和 LiDAR 我們也進(jìn)行了參考?！?/p>
Magney 稱 DeeoScale 的方法非常有現(xiàn)代感，是將 AI 運(yùn)用在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的最新思維。
除此之外，Magney 還看到了 DeepScale 解決方案的另一個(gè)固有優(yōu)勢(shì)?！澳憧梢杂萌魏蝹鞲衅鹘M合完成數(shù)據(jù)融合。低級(jí)別的用攝像頭和雷達(dá)，高級(jí)別的則可用上 LiDAR?！盡agney 總結(jié)道?！坝辛?DeepScale 相助，我相信偉世通有能力拿出從 ADAS 到 Level 4/Level 5 級(jí)別的多種解決方案?！?/p>
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