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      模擬技術(shù)走向臺前,它能幫自動駕駛汽車抄個近路嗎?

      本文作者: 大壯旅 2019-01-14 10:10
      導(dǎo)語:四家新創(chuàng)公司值得關(guān)注

      模擬技術(shù)走向臺前,它能幫自動駕駛汽車抄個近路嗎?

      雷鋒網(wǎng)新智駕(微信:AI-Drive)按:去年 9 月,集智慧、膽量和瘋狂于一體的特斯拉 CEO Elon Musk 曾斷言,人類社會可能是更高級文明控制下的一場模擬游戲。雖然聽起來腦洞有些大,但你不得不承認的是,人類正在為了各種目的使用模擬這種方法,比如教飛行員如何飛行,訓(xùn)練 AI 算法找出貓和狗之間的不同。

      據(jù)雷鋒網(wǎng)了解,類似 Improbable 這樣的新創(chuàng)公司正試圖模擬整個世界,所以即使我們成不了火星人,至少能在地球破敗不堪時進入那個模擬的理想王國逃避一下現(xiàn)實。

      在自動駕駛行業(yè),模擬則成了自動駕駛系統(tǒng)學習駕駛技能的好幫手。

      “革命”尚未成功,自動駕駛汽車仍需努力

      看著鋪天蓋地的自動駕駛新聞,你可能會覺得,它們馬上要占領(lǐng)公路。事實上還早著呢。誠然,類似 Waymo 這樣的公司已經(jīng)開始進行有限的部署了,自動駕駛公交或礦車更是在各自領(lǐng)域取得了不錯的成績,但真正成了氣候的只有 ADAS 系統(tǒng),其自動化功能有限,被許多自動駕駛“原教旨主義者”看不起。

      關(guān)于自動駕駛,SAE 曾形象的將其分為五個級別,到了 Level 5 后你就能隨心所欲享受自動駕駛汽車的服務(wù)了,而我們較為常見的 ADAS 系統(tǒng),則只有 Level 2 的級別。

      想要達到 Level 5 級別的自動駕駛(特別是大規(guī)模實現(xiàn)),需要多重因素交織在一起才能成功。比如說超快的無線通訊(5G),高精地圖和類似激光雷達的專用傳感器。

      當然,自動駕駛系統(tǒng)的第一要務(wù)還是學會如何駕駛。眼下,為了讓算法認識到,真正的駕駛可不是“俠盜獵車手”(其實已經(jīng)有公司利用這款游戲來合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)了),大家主要還是靠數(shù)百萬公里的實地駕駛。

      自動駕駛汽車步入“模糊矩陣”

      這樣日以繼夜的采集路測數(shù)據(jù)不但費時費錢,還非常危險。

      首先,尚未成熟的自動駕駛汽車可能會造成致命事故,就像去年 3 月 Uber 測試車那樣。

      其次,這樣的魯莽測試會招來反對者的攻擊,Waymo 測試車在鳳凰城遇到的惡意攻擊就是最好的例子。

      除了路測歷程突破 1000 萬英里,Waymo 還在借助類似矩陣的模擬技術(shù) Carcraft 訓(xùn)練自動駕駛汽車。去年一年時間里,Waymo 的虛擬車隊中的 2.5 萬臺測試車在虛擬世界中跑了 50 億英里。

      Waymo 虛擬世界的首席建筑師 James Stout 還解釋了它的工作原理:

      “我們有同時運行著的不同宇宙和世界,在對微小變量進行不斷測試的同時,我們也在創(chuàng)造車輛從未見過的模擬場景。模糊在這里起了重要作用?!?/p>

      所謂的“模糊”其實始于一個駕駛場景,比如四向停車的路口,在這里 Waymo 數(shù)不清的實地測試經(jīng)驗?zāi)軒蜕洗竺?。不過,順利攻克這一難關(guān)后,數(shù)據(jù)開始模糊化,變出了近乎無窮無盡的場景等待虛擬測試車去挑戰(zhàn)。自動駕駛系統(tǒng)在這里積累的經(jīng)驗隨后會被反饋到實地測試中。

      舉個簡單的例子,這就像黑客帝國中的 Neo 直接在云端下載了成龍的全套技能,隨后瞬間變身武術(shù)大師。

      模擬技術(shù)走向臺前,它能幫自動駕駛汽車抄個近路嗎?

      Waymo 的“矩陣“

      AI 芯片制造商英偉達一直是自動駕駛革命的急先鋒,它的軟硬件產(chǎn)品已經(jīng)是許多巨頭(比如大眾和沃爾沃)的標配。英偉達也有自己的模擬平臺“DRIVE 星群”,這個平臺能模擬一整套自動駕駛汽車的傳感器,包括攝像頭、激光雷達和毫米波雷達。

      隨后,英偉達 GPU 會生成圖像數(shù)據(jù)流,創(chuàng)造出各種測試環(huán)境和場景。

      類似 Carcraft 和 DRIVE 星群這樣的平臺在測試自動駕駛汽車復(fù)雜危險環(huán)境(如暴風雨和暴風雪,以及不同的路面情況和眩光)下的表現(xiàn)時非常有用。

      教自動駕駛系統(tǒng)開車,新創(chuàng)公司也挺在行

      在 CB Insights 的 2019 年移動出行趨勢報告中分析師指出,與其自建模擬平臺或直接購買英偉達的 DRIVE 系統(tǒng),一些汽車制造商會選擇新創(chuàng)公司的模擬服務(wù)。如下表所示,眼下模擬技術(shù)在業(yè)內(nèi)還不是什么顯學。

      模擬技術(shù)走向臺前,它能幫自動駕駛汽車抄個近路嗎?

      CB Insight 的趨勢路線圖

      下面,我們就一同來認識海外的四家新創(chuàng)公司,它們手中的模擬技術(shù)可能會成為巨頭眼中的寶藏。

      Cognata:這家創(chuàng)立于 2016 年的以色列公司已經(jīng)融到了 2350 萬美元的資金,其中 B 輪的 1850 萬美元去年 10 月才正式敲定。值得一提的是,給 Cognata 提供 B 輪融資的大部分投資者也參加了該公司 A 輪融資,其中還包括空客旗下的投資部門。

      Cognata 能使用“計算視覺和深度學習算法自動生成一個完整的城市模擬器,建筑、道路、道路標線、交通信號甚至行道樹和隔離帶都栩栩如生?!彪S后,它會灌入現(xiàn)實世界的交通數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù),最后按照歷史數(shù)據(jù)疊加天氣狀況對整個系統(tǒng)進行壓力測試。

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      Cognata 栩栩如生的模擬世界

      去年,這家公司拿到了來自奧迪的大單,而且雙方要合作多年。

      Applied Intuition:來自加州桑尼韋爾的這家公司創(chuàng)立于 2017 年,去年 9 月才拿到第一筆風投,不過一次就是 1150 萬美元。據(jù)《彭博社》報道,Applied Intuition 可以幫助客戶在 3D 游戲世界中模擬超過 10 萬眾不同的路況。

      在模擬時,虛擬車輛的儀表盤還能實時顯示類似“虛擬路口和障礙對車輛加速的影響,以及乘客舒適度”等信息。

      模擬技術(shù)走向臺前,它能幫自動駕駛汽車抄個近路嗎?

      Applied Intuition 已經(jīng)拉到了不少客戶,其中不但有市值超 500 億美元的跨國汽車巨頭,還有專注自動駕駛卡車的硅谷新創(chuàng)公司。舉例來說,后者就需要模擬大量變線情況,畢竟卡車 40 噸的體量挪挪窩可不容易。

      Parallel Domain:第三家公司創(chuàng)立于 2017 年,其總部也設(shè)在硅谷。在去年 5 月的種子輪中 Parallel Domain 拿到了 290 萬美元的投資,金主中還有豐田這樣的超級巨頭。

      豐田 AI 投資部門負責人 Jim Adler 表示:“Parallel Domain 實現(xiàn)了虛擬世界的自動化搭建,讓開發(fā)者能更快完成自動駕駛技術(shù)的部署,這種方式更安全,成本也更低。這家公司的軟件更厲害,開發(fā)者能基于現(xiàn)實和虛擬地點生成近乎無限的模擬環(huán)境和動態(tài)場景?!?/p>

      除了豐田的投資,Parallel Domain 還和中國電動車新星蔚來達成了戰(zhàn)略合作,而且這家公司用的是英偉達的硬件和軟件系統(tǒng)。

      Metamoto:這家創(chuàng)立于 2016 年的公司也來自硅谷,Metamoto 同樣是虛擬世界的搭建者,能幫助自動駕駛公司模擬各種駕駛情況。2017 年 7 月 Metamoto 在種子輪種拿到了 200 萬美元資金。據(jù)悉,去年夏天 Metmoto 的種子輪融資也正式開跑。作為 Parallel Domain 的直接競爭對手,Metamoto 并不想像對手一樣直接將模擬平臺賣給自動駕駛公司,它更愿意提供模擬服務(wù)。

      眼下,Metamoto 的產(chǎn)品主要由三大部分組成,其中“指導(dǎo)者”(Director)是一款專門負責測試極端情況的模擬器;“設(shè)計師”(Designer)則是通過虛擬編輯器生成定制場景的工具;至于“分析師”(Analyzer),則是一款績效分析工具,它能直觀顯示某次測試是否撞到了路人,以及整個過程中 AI 駕駛員的表現(xiàn)。

      如果你是連模擬費也付不起的自動駕駛新創(chuàng)公司,還能用英特爾試驗室、豐田研究所和巴塞羅那計算視覺中心合作開發(fā)的開源模擬器。

      總結(jié)

      前路漫漫,我們可能需要數(shù)十億英里的測試才能保證自動駕駛汽車足夠安全,而模擬技術(shù)就是我們提前實現(xiàn)目標的捷徑。

      惡意的攻擊者和石頭可能會打碎幾塊擋風玻璃,但他們無法阻擋自動駕駛對人類交通趨勢的變革。

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