北京2018年5月9日電 /美通社/ -- 不久之前 Uber 事故引發(fā)了業(yè)內(nèi)對(duì)自動(dòng)駕駛安全的熱烈討論，尤其是如何更有效地利用攝像頭檢測(cè)路況來(lái)確保車(chē)輛及行人安全。視覺(jué)是英特爾旗下 Mobileye 的技術(shù)優(yōu)勢(shì)之一，在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域 “視覺(jué)優(yōu)先”的策略較大的優(yōu)勢(shì)之一就是可以使自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的價(jià)格更加合理，從而讓技術(shù)在現(xiàn)階段就能帶來(lái)社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益，并且在未來(lái)可大規(guī)模拓展。與此同時(shí)，作為自動(dòng)駕駛車(chē)輛感知外部環(huán)境的“眼睛”，也可以極大程度上地提升駕駛安全。英特爾技術(shù)專(zhuān)家認(rèn)為，Mobileye 利用多傳感器互相融合，留有功能冗余的方式可以有效讓自動(dòng)駕駛更加安全。
三道防線(xiàn) 確保萬(wàn)無(wú)一失
Mobileye 在視覺(jué)領(lǐng)域并不是單純地使用人工智能的方式去探測(cè)物體，實(shí)際上，更像是一個(gè)融合體，既有傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)的工作，又有先進(jìn)的人工智能探測(cè)的方式。在 Uber 事故后，Mobileye 曾在警方公布的視頻中運(yùn)行軟件，并在撞擊前大約1秒的時(shí)候就清晰地檢測(cè)到了行人。
這一檢測(cè)“融合體”如何運(yùn)作來(lái)確保自動(dòng)駕駛汽車(chē)的安全，從檢測(cè)畫(huà)面便可知一二。上方三張圖表示了 Mobileye 采用三種不同的方式來(lái)探測(cè)物體。左邊圖片是采用傳統(tǒng)的機(jī)器視覺(jué)或人工智能方式，從而探測(cè)前方有沒(méi)有障礙物，這是探測(cè)的第一條防線(xiàn)。中間圖片是第二條防線(xiàn)，也就是道路語(yǔ)義分析和自由空間（FreeSpace）探測(cè)。它不光探測(cè)障礙物，而且能夠判斷障礙物當(dāng)前所在的車(chē)道、所處的環(huán)境，并通過(guò)人工智能的方式將 FreeSpace 標(biāo)記出來(lái)，再分析這些地方是可行駛區(qū)還是不可行駛區(qū)。右邊圖片是第三條防線(xiàn)，在這道防線(xiàn)中 Mobileye 采用傳統(tǒng)機(jī)器視覺(jué)、光流和機(jī)器視覺(jué)之間縱深的方式，通過(guò)兩個(gè)物體之間的縱深來(lái)判斷前面到底有沒(méi)有物體。Mobileye 的視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)這三個(gè)方式，只要檢測(cè)到問(wèn)題，就會(huì)假設(shè)前方有狀況，并迅速做出決策 -- 是否需要減速、停車(chē)或是交由車(chē)主控制。
不止于此，Mobileye 在下一代產(chǎn)品中還會(huì)考慮把激光雷達(dá)和雷達(dá)的信號(hào)收入其中，同時(shí)也做融合（Fusion）并提供相應(yīng)的融合方式。這樣一來(lái)，在黑夜，尤其是人穿著黑衣服的情況也可以更好地被檢測(cè)到。當(dāng)前這類(lèi)檢測(cè)對(duì)技術(shù)要求極高，很難留有足夠的發(fā)現(xiàn)時(shí)間，但是利用其他傳感器，例如雷達(dá)和激光雷達(dá)，也可以去探測(cè)這樣的物體，通過(guò)互相備份、互相融合的方式來(lái)進(jìn)一步保障自動(dòng)駕駛車(chē)輛安全。
留有冗余 做到“眼”觀八方
Mobileye 在視覺(jué)領(lǐng)域的另一大理念就是“留有冗余”。第一，Mobileye 在單視覺(jué)中做物體檢和 FreeSpace 偵測(cè)，并利用物體之間縱深的變化來(lái)實(shí)現(xiàn)立體判斷。Mobileye 在同一種傳感器運(yùn)用不同的算法和方式來(lái)做到多效備份并留有冗余，從而保證不遺漏任何一個(gè)問(wèn)題。
第二，Mobileye 使用包括雷達(dá)和激光雷達(dá)在內(nèi)的多傳感器方式來(lái)完成這一工作。激光雷達(dá)和雷達(dá)各有優(yōu)勢(shì)，探測(cè)準(zhǔn)確性都非常高，但是在雨霧天氣或小顆粒狀物體多的情況下，激光雷達(dá)也可能會(huì)失效；對(duì)于雷達(dá)來(lái)說(shuō)，當(dāng)前方有大量反射波很強(qiáng)的金屬物體，例如隔離帶和易拉罐，就有可能把真正該識(shí)別的東西被淹沒(méi)在噪聲中?；谶@些情況，每一個(gè)傳感器實(shí)際上都有它比較確定的失效模式，通過(guò)多傳感器互相融合的方式就可以解決這個(gè)問(wèn)題。Mobileye 在算法和芯片層面也會(huì)支持這種多傳感器工作模式。
第三，一直以來(lái)，Mobileye 都致力于確?！翱础钡们宄ㄟ^(guò)單傳感器采用不同的算法，多傳感器采用融合的方式，來(lái)保證某一個(gè)東西失效的情況下，其他“眼睛”還能看得清。更重要的是，Mobileye 還采取控制策略，例如在責(zé)任敏感安全模型（RSS）中，如果某一場(chǎng)景超出了判斷范圍，就會(huì)通過(guò)警示等方式將控制權(quán)交給人類(lèi)駕駛員?？偠灾?，要想做到安全為先，就要對(duì)自身技術(shù)條件和失效分析做好提前預(yù)估和明確探測(cè)。
其實(shí)，在自動(dòng)駕駛安全領(lǐng)域，參與者們不僅為技術(shù)創(chuàng)新投入了一腔熱忱，更傾注了許多個(gè)人情感。Patti Robb 是英特爾硅谷創(chuàng)新中心及自動(dòng)駕駛汽車(chē)實(shí)驗(yàn)室首席戰(zhàn)略師，在2016年底，Patti 的兄弟因車(chē)禍不行去世，事發(fā)當(dāng)時(shí)，一輛迎面而來(lái)的汽車(chē)突然左轉(zhuǎn)，意外跨過(guò)中線(xiàn)與他相撞。Patti 說(shuō)：“他是一個(gè)好父親、好兄弟，還是一名退伍軍人”。如今，攝像頭車(chē)道制圖和放在低處的冗余傳感器已經(jīng)開(kāi)始有效地防止交通事故，挽救生命。Patti 說(shuō)：“很高興看到有越來(lái)越多的汽車(chē)正在運(yùn)用這項(xiàng)技術(shù)，如果當(dāng)時(shí)那輛車(chē)行駛在自己的車(chē)道上，那我的兄弟應(yīng)該還在身邊。”
窺一斑而知全豹，英特爾和 Mobileye 在發(fā)展自動(dòng)駕駛的進(jìn)程中，始終把安全放在首位，通過(guò)雙方持續(xù)地技術(shù)創(chuàng)新，以及與汽車(chē)廠商、行業(yè)內(nèi)技術(shù)公司和監(jiān)管部門(mén)的通力合作，讓社會(huì)不僅期待自動(dòng)駕駛，更信任自動(dòng)駕駛。
