近日，全球計算機視覺與人工智能領(lǐng)域頂級科學(xué)家，奇點汽車美國公司總裁黃浴博士在上海大學(xué)發(fā)布了名為《Deep Learning for Autonomous Driving》（深度學(xué)習(xí)在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用）的精彩演講。黃博士表示：“自動駕駛是一塊具有挑戰(zhàn)性的自動智能應(yīng)用領(lǐng)域，許多研究對于實現(xiàn)汽車的自動駕駛是十分有必要的?！?/p>

黃浴博士曾任百度美國研發(fā)中心自動駕駛資深軟件架構(gòu)師，還曾在Intel總部、三星電子美國研發(fā)中心、華為、湯姆遜等多家著名的跨國技術(shù)公司任職，在人工智能領(lǐng)域有著豐富的經(jīng)驗和獨到的見解。黃浴博士曾說過：“汽車時代的未來是智能汽車”，本場講座，黃浴博士針對自動駕駛的技術(shù)算法、市場前景和價值及未來規(guī)劃進行了深入的探討。

黃浴博士

身處硅谷多年的黃浴博士，切身感受到近年自動駕駛作為變革的核心驅(qū)動力正在加速汽車產(chǎn)業(yè)智能化。他表示，隨著人工智能以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟，所衍生出的自動駕駛技術(shù)，不僅是當(dāng)前全球汽車與智能化出行的發(fā)展方向，更是各大車企爭相搶奪的戰(zhàn)略制高點。自動駕駛作為汽車產(chǎn)業(yè)未來轉(zhuǎn)型升級的重要方向，背后龐大的市場空間，使其備受資本熱捧，成為汽車產(chǎn)業(yè)下新的“藍?！?。

中國汽車市場一直對新技術(shù)保持擁抱開放的態(tài)度。自2016年起，人工智能，物聯(lián)網(wǎng)，高性能計算等一系列新信息技術(shù)的產(chǎn)出，都為自動駕駛的發(fā)展增磚添瓦。外界曾紛紛猜測，自動駕駛在中國市場的發(fā)展前景或許是黃浴博士加入奇點汽車主要原因之一，在這里，他將所學(xué)付諸實踐，實現(xiàn)商業(yè)落地。

黃浴博士的本次演講干貨滿滿，從理論架構(gòu)到應(yīng)用落地，給學(xué)子及與會人員帶來了一場科技大餐。他圍繞自動駕駛的概念和分級、深度學(xué)習(xí)在自動駕駛實現(xiàn)中的應(yīng)用展開。視覺部分包括障礙物檢測與識別、交通標(biāo)志和交通燈（紅綠）的探測識別、車道線和標(biāo)記的識別等，詳細闡述了對于傳感器的功能與職能，包括標(biāo)定與融合，以及場景分割、目標(biāo)跟蹤、駕駛員行為模型、end-to-end學(xué)習(xí)、駕駛監(jiān)控等。

自動駕駛主要分為感知，規(guī)劃和控制三大模塊，感知層面，以各種傳感器，例如激光雷達，毫米波雷達以及超聲波雷達，高精度地圖以及V2V車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，完成對車輛周圍環(huán)境的感知識別和對車輛自身精準定位；規(guī)劃層面，通過感知層收集到的信息，對下一步行動進行規(guī)劃，選擇合理的路徑，行為以及運動；控制層面，將決策控制信息與車輛底層控制系統(tǒng)深度集成，通過線控技術(shù)完成執(zhí)行機構(gòu)的電控化，達到真正的自動駕駛。另外，還有一種難度較大的端到端（end-to-end）深度學(xué)習(xí)方案，可直接通過接受傳感器，簡化系統(tǒng)流程，降低計算需求，從而實現(xiàn)自動駕駛。

自動駕駛研發(fā)路徑和研究方向

黃浴博士對照PPT內(nèi)容，詳細的闡述了自動駕駛的框架?！按蠹铱梢钥吹剑布糠种饕莻鞲衅?，有的時候還可以加入一些V2V，車的定位通過通信和執(zhí)行器實現(xiàn)的，執(zhí)行器可以作為獨立控制。軟件部分，車身是自帶軟件部分的，就是我剛才提到的感知、規(guī)劃和控制?！兄褪菍χ車h(huán)境的認知，包括靜態(tài)和動態(tài)。分成兩部分，一部分是定位，就是你要知道你的車在什么地方。這個定位技術(shù)也有很多，大部分是通過地圖來定位的，也有一些通過路標(biāo)等各種信息來實現(xiàn)定位。感知的另一部分是障礙物檢測，即動態(tài)和靜態(tài)物體的識別“

典型的自動駕駛傳感器布置方案

黃浴博士又提到，“當(dāng)今主流自動駕駛路線主要有兩個，第一類像特斯拉這樣的成車廠商，一般都是從L2開始涉及自動駕駛領(lǐng)域，大多車企推出的大多是L2或介于L2與L3之間的自動駕駛汽車。第二類是像谷歌、百度等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在直接從L4入門，進入自動駕駛高檔的分帶，它實際上就是說我不需要考慮駕駛員的問題，我考慮的是怎么讓機器來學(xué)習(xí)怎么駕駛?！?/p>

聊到計算視覺及時下對這項技術(shù)的主流應(yīng)用，黃博士說“計算視覺是一個從二維世界往三維世界的一個逆過程，實際上是一個病態(tài)問題。從70年代的計算視覺領(lǐng)域這個問題就暴露出來，大家始終在想辦法去解決這個逆過程，它跟圖形學(xué)正好是相反的，圖形學(xué)是通過三維空間的模型來產(chǎn)生二維的圖形，所以圖形學(xué)只要計算量夠，它是沒問題的，它可以算出來。但是計算機視覺就是說它不僅僅是一個計算問題，它還是一個逆過程，有時候那個解是不穩(wěn)定的。 我舉個例子，大概2000年左右，微軟用了PrimeSense公司（后來被蘋果收購）的技術(shù)，推出了叫Kinect的產(chǎn)品。那個時候叫RGB-D傳感器，實際上它是2.5維的，2.5維的傳感器數(shù)據(jù)使計算機視覺的難度降低了好多。遺憾的是，普遍的2.5維傳感器一般都照不遠。Kinect基本上最多只能在五～六米范圍工作，就是增強型的話也最多到十來米遠。但是，對車，那是根本不行的，車不可能用這個東西檢測周圍環(huán)境。目前有用RGB-D傳感器的車企，大概只是將它放在車前比較低的地方，用它照路面來監(jiān)測一些比如車道線或者非常近的障礙物，顯然這種東西只能在低速的情況下使用。”

“所以谷歌，包括百度他們采用的是激光雷達，激光雷達都是通過發(fā)射激光然后接受回波來重建三維的空間。每個點的點上它有三維的坐標(biāo)，甚至還有反射值。反射值可能會根據(jù)你的材料的不同有所不同，有的時候這個反射值也能發(fā)揮作用。所以谷歌的做法就是通過激光雷達來作為主要的障礙物檢測。那么相機用來干什么？相機主要是用來做一些激光雷達做不了的事情。比如說可以做交通紅綠燈檢測，可以做交通標(biāo)志的檢測，然后還可以做一些警察的手勢分析，比如說遇到前面的路已經(jīng)堵了，或者要說要求拐彎了，就是說這塊路已經(jīng)封了，他就會在那兒幫你做一些指導(dǎo)，他們用相機來做?！标P(guān)于激光雷達和相機黃浴博士給出上述解釋。

據(jù)悉，奇點汽車初代量產(chǎn)車型奇點iS6上市時能實現(xiàn)L2級別的高級輔助駕駛能力，包括適用全速度的自適應(yīng)巡航、車道保持、緊急制動、自動泊車、盲區(qū)檢測等十余項功能。奇點汽車目標(biāo)于2018年內(nèi)將自主駕駛算法提升至L3（SAE標(biāo)準），場景包括高速公路的自動駕駛，以及有限的城區(qū)道路自動駕駛等。

加入奇點汽車的黃浴博士，將以美國硅谷為基地，全面貫徹奇點汽車智能化和自動駕駛的發(fā)展核心，帶領(lǐng)奇點汽車的自動駕駛研發(fā)團隊不斷沖擊高峰，為奇點汽車的智能技術(shù)注入新的驅(qū)動力。目前奇點汽車在自動駕駛方面采用了深度學(xué)習(xí)算法，這種算法需要覆蓋感知、決策等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，而算法的好壞則需要更高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進行填充，這也是數(shù)據(jù)被企業(yè)看做是自動駕駛軟肋的原因所在。奇點汽車除了研發(fā)車輛自身技術(shù)以外，還成立了“奇點汽車智能系統(tǒng)研發(fā)中心”、“奇點汽車整車研究院”、“奇點汽車智能新能源汽車產(chǎn)業(yè)園”以及“奇點汽車智能新能源汽車產(chǎn)業(yè)園”，都為自動駕駛數(shù)據(jù)落地進行背書。而且奇點汽車還利用英偉達（NVIDIA）自動駕駛計算平臺NVIDIA DRIVE PX2，不斷增強自動駕駛研發(fā)力度，目前已經(jīng)可實現(xiàn)高速公路以及有限城區(qū)道路的自動駕駛。

作為中國目前領(lǐng)先的造車新勢力，奇點汽車深知汽車行業(yè)未來發(fā)展的大趨勢離不開智能化和自動駕駛技術(shù)，通過吸收高科技人才以及整合優(yōu)質(zhì)技術(shù)資源為自身造血，而隨著黃浴博士的傾情加盟，奇點汽車想要為用戶帶來全方位的智能新體驗。

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