自動(dòng)駕駛汽車將會(huì)進(jìn)一步解放人類生產(chǎn)力，顯著減少人為駕駛帶來的交通事故，并創(chuàng)造新的增值服務(wù)。著眼于未來發(fā)展趨勢(shì)，Scale API公司正在加速計(jì)算機(jī)視覺方面的訓(xùn)練，打造一個(gè)將機(jī)器學(xué)習(xí)與人類理解結(jié)合起來的交互平臺(tái)。

雷鋒網(wǎng)新智駕消息，Scale API最近推出傳感器融合標(biāo)注API（Sensor Fusion Annotation API），能夠支持所有主流傳感器的高級(jí)3D感知，包括激光雷達(dá)（30米內(nèi)稠密3D場景理解）、相機(jī)（70米內(nèi)圖像目標(biāo)識(shí)別）和Radar（150米內(nèi)稀疏場景理解），以幫助汽車制造商和自動(dòng)駕駛汽車公司加速感知算法的開發(fā)。

Scale API基于云服務(wù)，用戶可以上傳大量未標(biāo)記的數(shù)據(jù)集，由公司對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注，以便用于計(jì)算機(jī)視覺模型的訓(xùn)練。同時(shí)能處理各種數(shù)據(jù)集，幕后工作人員“Scaler”可以確保標(biāo)注質(zhì)量和可擴(kuò)展性，他們的工作效率會(huì)隨時(shí)被跟蹤記錄，用于構(gòu)建自動(dòng)化質(zhì)量管線。

該公司已經(jīng)提供了圖像標(biāo)注API（ Image Annotation API） ，通過目標(biāo)識(shí)別來標(biāo)注數(shù)據(jù)集。另外，Scale API還提供用于OCR和圖像轉(zhuǎn)錄、分類、比較和數(shù)據(jù)收集的API。

*RADAR在150米范圍內(nèi)探測場景的屏幕截圖

借助傳感器融合標(biāo)注API，用戶可以上傳未標(biāo)記的相機(jī)、激光雷達(dá)和Radar數(shù)據(jù)，生成可用于訓(xùn)練3D感知模型的標(biāo)注數(shù)據(jù)。激光雷達(dá)和Radar標(biāo)注是指，采用長方體包圍特定對(duì)象的3D點(diǎn)云，并得到這些框的位置和大小。該API支持所有用于3D感知的主流傳感器，為自動(dòng)駕駛技術(shù)提供數(shù)據(jù)支持。

為了更多地了解自動(dòng)駕駛汽車的技術(shù)和發(fā)展，外媒與Scale API的創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Alexandr Wang進(jìn)行了交談，下面由雷鋒網(wǎng)新智駕整理編譯。

Q：為什么對(duì)激光雷達(dá)如此感興趣？

Wang： 激光雷達(dá)傳感器使用激光來幫助汽車了解周圍環(huán)境狀況。它能讓汽車感知其他物體的距離、當(dāng)前移動(dòng)速度以及相對(duì)汽車所處位置。這些信息可用來渲染3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)。 

激光雷達(dá)發(fā)展迅速，價(jià)格日趨廉價(jià)。一些固態(tài)激光雷達(dá)以后有可能會(huì)低至上千甚至數(shù)百美元（通用Cruise收購Strobe正是要實(shí)現(xiàn)這點(diǎn)）。隨著激光雷達(dá)成本降低，配備激光雷達(dá)的L4等級(jí)自動(dòng)駕駛車隊(duì)指日可待，消費(fèi)者不必花高價(jià)去購買自動(dòng)駕駛汽車。 

Q：激光雷達(dá)是自動(dòng)駕駛汽車的最佳選擇嗎？

Wang： 激光雷達(dá)對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車的落地起到關(guān)鍵作用。它可以讓自動(dòng)駕駛汽車更安全，即使汽車沒它的時(shí)候也能運(yùn)行。但是，在某些特殊情況下，如雨、雪和其他惡劣天氣條件可能導(dǎo)致激光雷達(dá)失效。 

相比其他技術(shù)，激光雷達(dá)的性能表現(xiàn)具有明顯優(yōu)勢(shì)，尤其對(duì)于近場的語義理解非常有用。

雖然我們首先考慮應(yīng)用在自動(dòng)駕駛汽車方面，但激光雷達(dá)和Radar幾乎適用于所有機(jī)器人和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，包括無人機(jī)，測量圖像和其他機(jī)器人，如配送機(jī)器人、制造機(jī)器人、安防機(jī)器人等，通過3D感知可以進(jìn)一步提升圖像數(shù)據(jù)的價(jià)值。保險(xiǎn)公司利寶（Liberty Mutual）實(shí)際上就使用了Scale API來增強(qiáng)他們的無人機(jī)工作，通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法分析無人機(jī)影像，來自動(dòng)檢測房屋受損程度。

Q：激光雷達(dá)的主要競爭對(duì)手采用什么技術(shù)？

Wang：這個(gè)問題很有趣。雖然Radar也能用于目標(biāo)檢測，但它與激光雷達(dá)是相輔相成的，而不是相互競爭。Radar精度不太高，但探測的距離更遠(yuǎn)。當(dāng)它們結(jié)合使用時(shí)，可以獲得更好的3D感知。 

雖然像特斯拉這樣的公司不是直接的競爭對(duì)手，但他們正在建造更高分辨率的新探測系統(tǒng)，而且僅僅采用相機(jī)和雷達(dá)。 

Q：激光雷達(dá)有什么缺點(diǎn)？

Wang： 激光雷達(dá)傳感器仍然有些缺點(diǎn)。正如我之前所說的，它在光線充足的環(huán)境中性能表現(xiàn)最佳，但在下雪或有霧時(shí)可能會(huì)失效。因此，大多數(shù)自動(dòng)駕駛汽車都采用四個(gè)傳感器進(jìn)行更精確的探測。 

Q：傳感器融合標(biāo)注API的背后想法是什么？

Wang：開發(fā)高性能感知算法的最大瓶頸是獲取高質(zhì)量的已標(biāo)記數(shù)據(jù)。隨著Scale的傳感器融合API的推出，我們是目前唯一能夠處理所有3D傳感器融合標(biāo)注的，這對(duì)于任何自動(dòng)駕駛汽車或機(jī)器人公司都非常有價(jià)值。 

要想使用傳感器融合和圖像標(biāo)注API，只需將數(shù)據(jù)發(fā)送到Scale API，數(shù)據(jù)將通過回調(diào)自動(dòng)反饋給用戶，操作非常簡單。 

Scale傳感器融合和圖像標(biāo)注API提供了對(duì)多種類型的支持。包括激光雷達(dá) / Radar、語義分割、多邊形、邊界框、點(diǎn)、線和長方體。

一些用戶已經(jīng)將整個(gè)操作流程集成起來，一旦他們的車發(fā)生異常，這些數(shù)據(jù)就會(huì)自動(dòng)發(fā)送給我們進(jìn)行標(biāo)注，等數(shù)據(jù)反饋給用戶后，觸發(fā)信號(hào)會(huì)激發(fā)重新訓(xùn)練算法。像Voyage和Embark一直在等待這項(xiàng)技術(shù)，我們非常高興能夠與他們合作。

Q：Scale如何開發(fā)這項(xiàng)技術(shù)？

Wang： Scale的工程團(tuán)隊(duì)由來自MIT、CMU、哈佛大學(xué)、斯坦福大學(xué)、谷歌和Facebook等機(jī)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和電氣工程專家組成。我們也與像Alphabet這樣的合作伙伴密切合作，開發(fā)先進(jìn)的技術(shù)，用來生成最高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。 

Q：目前和哪些公司合作？

Wang：使用Scale API的公司包括通用GM Cruise、Uber、nuTonomy、Alphabet、Embark、Voyage、Starsky Robotics等等。

Q：你認(rèn)為自動(dòng)駕駛汽車在什么時(shí)候會(huì)成為常態(tài)？

Wang：這種技術(shù)何時(shí)會(huì)在各個(gè)地區(qū)廣泛使用是很難預(yù)測的。美國某些城市可能在1 - 2年就會(huì)出現(xiàn)自動(dòng)駕駛車隊(duì)。但由于投資原因，其他地區(qū)可能需要更長的時(shí)間，大概3 - 5年才會(huì)使用。目前，大多數(shù)自動(dòng)駕駛技術(shù)都依靠高精地圖，這些地圖的生成和維護(hù)都很昂貴。由于技術(shù)還需全面推進(jìn)，消費(fèi)者想要購買自動(dòng)駕駛乘用車可能還得等待相當(dāng)長的時(shí)間。

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