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为什么说“行为预测”是自动驾驶终极杀器?

来源:泉州网站建设   时间 : 2019-08-19 10:20  编辑 : 泉州网站建设

图片来源@Unsplash 文|汽车之心(ID:Auto-Bit),作者|林芝芝,编辑|王德芙 行为

为什么说“行为预测”是自动驾驶终极杀器?

行为预测到底重要在哪?

在行驶过程中,自动驾驶汽车恐怕要一直回答这个问题——「我周边的车辆、行人与自行车在未来 5 秒内会做什么?」

这个问题的学名叫「行为预测」。

行为预测到底重要在哪?

自动驾驶公司 Pronto CEO Anthony Levandowski 讲述了自己的看法:他认为自动驾驶原型车在「预测」能力上的短板是阻碍其奔向 Level 4/5 的绊脚石。

在 Medium 上发布的一篇博文中,Levandowski 写道:

「现在没人能实现 Level 4/5 是因为如今的软件还不太行,它无法预测未来。在这方面,软件跟人类直觉差远了,而行为预测又恰恰是道路安全最重要的因素。」

为什么说“行为预测”是自动驾驶终极杀器?

在 TechCrunch 的采访中,Levandowski 又重申了这一观点:

「如果你想分析测试车每次『脱离』背后的故事,找到真正的原因,最终结果都是软件故障。即使是较为成熟的公司也难以避免,因为在复杂环境下,车辆很容易出现误解或沟通问题。眼下我们的问题不是能否找到更好的传感器,而是如何解决预测这个大问题。」

另一位持有相同观点的是 Chris Urmson。2013-2016 年他是 Waymo 的实际掌舵人,现在则是自动驾驶公司 Aurora 的 CEO。

为什么说“行为预测”是自动驾驶终极杀器?

在最近的一次采访中,Urmson 告诉麻省理工助理教授 Lex Fridman:

「如果我有魔杖,会用魔力提升系统哪部分,好加速自动驾驶技术落地呢?当然是车辆的感知预测能力。也就是说,如果明天你能给我一个完美模型,告诉车辆刚才发生了什么,现在什么正在发生和未来五秒将发生什么,情况将大不相同。」

数据越多其准确度就越高?

Waymo 和特斯拉这样的头部公司正试图用深度学习来解决行为预测问题,即用数据集训练深度神经网络。

对深度神经网络来说,数据越多其准确度就越高,因此各家公司都开启了疯狂「投喂数据」模式。

特斯拉 AI 主管 Andrej Karpathy 就在今年 3 月的 Autonomy Day 上讲述了特斯拉是如何玩转深度学习的:

在类似目标探测的深度学习应用中,许多公司都会遭遇瓶颈,因为他们需要花钱请人手动给图片或视频加标签。

拿目标探测举例,灌入神经网络的数据可能是视频中包含了行人的一帧画面,而各家公司想要的输出是自动打上「行人」这个标签。

当然,训练神经网络也同样是一个劳动密集型工作。

想通过训练得到这样的效果,就得给神经网络持续输入成千上万张类似图片,并且在画面中标出哪些是行人,而这个打标签的过程全靠人手工完成。

有了行为预测,再加上过去 5 秒对周边车辆动向的输入数据,输出端可能就会给出未来 5 秒对周边环境变化的预测。

这 10 秒钟的记录会成为你手上的输入-输出对,是训练深度神经网络的上好「养料」。至于人工打标签,则完全没有必要。

采用行为预测这种方法后,你甚至不用上传视频,车辆能直接保存一段周边环境的抽象记录,而在自动驾驶系统看来,这段抽象记录其实与人工打上的标签并无二致。

在行为预测上,特斯拉的优势就在于那每天奔忙在路上的 50 多万辆电动车——这样车辆搭载 Autopilot 的第二代和第三代硬件。

也就是说,特斯拉用车上搭载的 8 颗摄像头、前置雷达、神经网络计算机搞定了车辆行驶途中的数据记录,这些数据还能通过 Wi-Fi 回传给特斯拉。

想象一下,如果这 50 万辆车回传的都是抽象记录而非原始视频,特斯拉的行为预测训练数据库得有多强?

当然,车辆获得的数据也不会一股脑都塞给车队,筛选是个必要的过程。

举例来说,将行为预测神经网络犯的错当训练数据就非常有意义,而这个纠错的过程是个进步的捷径,比投喂各种随机数据有效多了。

简而言之,数据在精不在量。

从「长尾理论」的角度来看,即使做出错误行为预测的几率很低,比如每 100 万英里一次,特斯拉的车队每个月行驶 10 亿英里也能拿到 1000 个「反面典型」。虽然这 1000 条数据量不大,但绝对价值连城。

算力的提升可助推神经网络的性能

虽然整个行业都如打鸡血一般,但谁也不敢肯定全自动驾驶到底什么时候才能实现,也许明年就能成,也许十多年后才能落地。

不过,华尔街巨鳄们相信,一旦全自动驾驶普及,自动驾驶打车行业会大行其道,最终孕育出一个年营收破万亿的超级市场。

如此巨大的诱惑之下,大家都打破头要深耕深度学习、神经网络和行为预测。

为什么说“行为预测”是自动驾驶终极杀器?

ARK Invest 的金融模型预计,如果特斯拉如 Musk 所言,明年实现全自动驾驶,从长期来看特斯拉股价涨上 20 倍都没问题。

即使一分进账都没有,通用旗下自动驾驶部门 Cruise 估值依然高达 190 亿美元。

去年 8 月,摩根士丹利更是大胆给了 Waymo 1750 亿美元的超高估值。

今年,投资银行 Jefferies 则直接抛出 2500 亿美元的新价码,称未来十年内 Waymo 就能站上这一台阶。最近更是有消息传出,称 Waymo 有意寻求外部投资者,其估值顶的上好几个 Cruise。

如果说行为预测真的是自动驾驶最难且最重要的问题,特斯拉在这方面还领先 Waymo、Cruise 等公司的话,那么特斯拉在自动驾驶出租车和自动驾驶卡车市场上必然前途不可限量,其股价也应该大大超过 Waymo 或 Cruise(现在特斯拉市值仅 420 亿美元)。

即使全自动驾驶永远也实现不了,特斯拉在半自动驾驶市场也能玩的风生水起。

现在特斯拉已经上线 Navigate on Autopilot 与增强版召唤等功能,如果加上未来新的半自动驾驶功能,足以让特斯拉旗下电动车有自己独特的辨识度。

如果其他公司无法搭建像特斯拉一样的数据采集车队,在深度学习上想与 Musk 竞争完全是痴人说梦,而深度学习的「深度」则决定了半自动驾驶技术先进与否。

一直以来,许多评论家都认为特斯拉只不过是一家电动车公司,只要竞争对手们肯用功,早晚能拿出更棒的产品。

事实上,Musk 眼光可没这么短浅,自动驾驶才是特斯拉真正的「护城河」。

从公司文化看,市场上的特斯拉「杀手」其实都是硬件公司。

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