如果某家公司推出了完全自動駕駛汽車，并告訴你出事故概率在萬分之一，你敢放心乘坐嗎？可能很多人的答案是否定的。但事實上，每個人都曾面臨過這個問題，而且都放心地上了車。我指的是出租車，一定意義上來講，我們經(jīng)常會乘坐的出租車和自動駕駛汽車有很大的相似性，都是將駕駛權交給他人，以及都存在發(fā)生事故的可能性。
這似乎可以理解為，如果將自動駕駛的出錯概率控制到和一個出租車司機同等水平，就意味著自動駕駛可以被人們所接受。假如能夠在100萬臺車上安裝攝像頭，憑借這個規(guī)模下采集到的海量數(shù)據(jù)來訓練人工智能，將自動駕駛的出錯概率控制到比出租車司機還低，將是大概率事件。隨著特斯拉銷量的不斷攀升，100萬輛搭載攝像頭的汽車上路采集數(shù)據(jù)將很快實現(xiàn)，這讓我們看到了實現(xiàn)高級別自動駕駛的可能性，也看到了相較于谷歌的激光雷達方案，以攝像頭為主的多傳感器融合方案或更容易實現(xiàn)量產(chǎn)。
2013年，特斯拉與谷歌的自動駕駛合作宣告破產(chǎn)，馬斯克推翻了谷歌搭載激光雷達的自動駕駛解決方案。自此特斯拉開始內(nèi)部組建自己的Ap團隊，押寶以計算機視覺為主的多傳感器融合方案。與此同時，谷歌也通過Waymo繼續(xù)依靠激光雷達，研發(fā)直接面向L4的自動駕駛解決方案。自從實現(xiàn)高級別自動駕駛的兩種技術路線開始形成，而圍繞“高級別自動駕駛到底需不需要激光雷達？特斯拉和谷歌Waymo到底誰才是自動駕駛的行業(yè)第一”的爭議聲，也從未停息。
如果100萬輛搭載攝像頭的汽車，收集的數(shù)據(jù)真的足夠使自動駕駛的出錯率低于人類，那毫無疑問，計算機視覺為主的多傳感器融合方案，已在這場自動駕駛競賽中取得暫時領先。國內(nèi)也有多家自動駕駛企業(yè)，將計算機視覺作為實現(xiàn)自動駕駛的突破口，這其中就包括由特斯拉前計算機視覺高級工程師徐雷博士創(chuàng)建的紐勱科技。
紐勱科技也致力于研發(fā)不使用激光雷達，不依靠高精地圖，低成本可量產(chǎn)的自動駕駛方案。作為計算機視覺領域的專家，徐雷和他的團隊主要依靠自身在軟件方面的技術優(yōu)勢，搭建基于各種主流計算芯片的自動駕駛模型，為整車廠提供可快速部署的自動駕駛解決方案。
相對于激光雷達+高精地圖的方案，計算機視覺方案邏輯上更像人類駕駛過程。攝像頭就如同人的眼鏡，計算芯片就如同人的大腦，為了給“大腦”提供可供決策的視覺信息，攝像頭需要克服不利環(huán)境對攝像頭的干擾。和我們的眼睛一樣，攝像頭會被強光“致盲”，也會“迷失”在黑夜里。但對自動駕駛汽車而言，這種場景會頻繁發(fā)生，例如過隧道、遇到“遠光狗”、逆光行駛等，為了保障安全，就必須保證攝像頭在各種惡劣環(huán)境下都能輸出清晰的畫面。紐勱科技的做法是，通過圖像ISP技術，配合攝像頭參數(shù)調(diào)優(yōu)，來保障攝像頭能夠不被環(huán)境所干擾。
其次是多傳感器的融合。對人類而言，也會需要“多傳感器融合”，例如你看到一朵花，但無法判斷是真花還是塑料花，就需要用鼻子嗅一下，最終判斷出它是什么。自動駕駛汽車一般搭載多個傳感器，以紐勱科技的“經(jīng)濟配置”自動駕駛解決方案為例，就用到了5個攝像頭，5個毫米波雷達，12個超聲波雷達，以及GPS加慣性導航系統(tǒng)，需要對多個傳感器報告上來的信息進行融合處理。
我們可以將自動駕駛，理解為教一個新手玩賽車游戲，我們想辦法為他提供一個上帝視角的行駛畫面，再通過各種不同的道路環(huán)境，訓練它該如何正確地處理信息。隨著訓練的地圖越來越豐富，他也能夠從新手變成游戲大神。通過對人工智能的不斷訓練，計算芯片已經(jīng)能夠從攝像頭提供的圖像信息中，較為準確地分割出路面、車道線、汽車等物體，并在多種場景下做出正確的判斷。隨著訓練量的提升，計算芯片也將會進一步具備思考及預判的能力，終有一天，自動駕駛也會從小白成為大神。
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