重塑未来地图行业的秘密武器:摄像头+人工智能

· Jul 31, 2017

天天在用手机玩自拍的你,肯定想不到有人已经用手机的摄像功能玩起了自动驾驶创业。近两年,大家出奇一致的盯上了「摄像头+人工智能」的玩法,目的包括提升机器视觉的识别率、完善高精度地图等等。这篇文章,我们就来梳理一下典型的利用「摄像头+人工智能」搞事情的大公司、小公司。

在《先别争吵人工智能的未来了,有人已经用它在修路了》文章中,我介绍了 Roadbotics 公司如何用手机摄像头+人工智能算法提升修路效率。

在更早的一篇文章中,我们介绍了一家名为 Lvl5 公司:

曾经在特斯拉负责 Autopilot 项目的两个哥们,离职创业成立了 Lvl5 公司。Lvl5 公司通过和 Uber、Lyft 的车队合作,让司机下载一款 App。这款 App 在拍摄视频的同时,记录 GPS 和手机陀螺仪数据,经过压缩处理后,这些数据被发往云端。Lvl5 公司利用这些数据,完善高精度地图。

Roadbotics 公司和 Lvl5 公司,都通过挖掘手机本身的处理和收集数据的能力,拿到了自己想要的东西。「智能手机+汽车」的超低门槛,让人人都能收集道路数据,简直就是人工智能时代的众包计划。

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不过 Lvl5 公司更高明一些,因为和 Uber、Lyft 合作保证了由足够稳定的数据来源。如果仅依靠志愿者、普通用户来采集数据,基本不可行。因为这种 App 无疑是耗电大户,手机每次还要挂在挡风玻璃后方,用户新鲜感过去后,就会卸载 App。只有和专门的司机群体展开合作,才会有持续、稳定的视频来源。

在国内,其实也有公司用类似的思路玩摄像头+人工智能,比如我去年采访的国内 ADAS 公司 MINIEYE。

早在 2013 年,MINIEYE 公司和全国各地的车队合作,将车辆拍下来的视频寄回公司,每天一万公里。在拿到这些数据后,MINIEYE 公司通过深度学习来提升车型识别率,如今已经成熟。

以上,只是利用第三方设备的摄像头功能,来实现对前方道路数据的采集,目的是采集道路损坏点、采集高精度地图或用于完善 ADAS 系统。

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其实这只是个过渡,最终极的目标还要看「前装」。

在智能网联汽车时代,车载摄像头可以扫视道路一切情况,汽车本身收集数据的能力比手机强大多了。

特斯拉已经身先士卒,为我们诠释什么才是真正的「智能网联」汽车。今年 5 月 7 日,特斯拉在向美国车主推送第二代 Autopilot 的软件更新(版本号 17.17.4)时,希望车主同意车辆拍摄一段小视频并上传至特斯拉服务器。通过这些小视频,特斯拉来提升车辆对车道线、路标和红绿灯的识别能力。

当然,4G 流量消耗也蹭蹭涨…

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敢这么干,能这么干的,有且只有特斯拉。其实在供应商层面,大家已经预判到了汽车作为终极移动终端,有强大的数据收集能力。

在 2016 年的 CES 上, Mobileye 发布了基于前置摄像头捕捉道路标识的定位服务 REM(Road Experience Management)。率先提出了利用民用车辆上所搭载的前置摄像头,收集道路标识数据,并辅助高精度地图定位的「众包」模式。

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Mobileye 在地图领域内的最终目标,是联合各大车厂、图商一起构建一个覆盖全球的高精度地图体系。

迄今为止,在 REM 技术方面,Mobileye 已经和 Here、日本 Zenrin、大众、宝马等公司达成了合作。

巧合的是,在今年 4 月,博世也发布了自己的「众包造图」计划:BRS,即 Bosch Road Signature,合作伙伴包括百度、高德和四维图新,专门针对中国道路环境。

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在 BRS 系统中,摄像头负责采集车道线、路牌和减速标识等数据,毫米波雷达负责捕捉隔离栏、电线杆、桥梁等道路基础设施。不同车辆捕捉到的信息将被上传到云端进行叠加和计算,从而生成能够定位的高精度地图层。

简单来说,博世 BRS 算是 Mobileye REM 的加强版,多了毫米波雷达数据。在地图方面,能把百度、高德和四维图新三个同行联合在一起,可见大家对自动驾驶时代的「众包造图」理念也是高度认同的。

只有博世这样的 Tier 1 供应商才有能力整合资源,打通一辆车从摄像头、雷达到云端的数据通道。

无论是利用手机还是车载摄像头,「众包造图」看似有变革时代之势,但在数据足够多之前,这项新技术并不会给自动驾驶技术带来实质性提升。可能再等十年,你的车都不会成为地图采集工。

出现众包造图的原因,一是手机、车载芯片的性能变得越来强大,足以应付地图采集工作,二是自动驾驶时代需要高精度地图来辅助车辆运行(有了刚需,才催生了供给)。

捋一捋你就会发现,近两年大家基本想到一块了,就是用人工智能+众包的思路来训练算法、完善地图数据。

当然,最为开心的,还是英伟达,因为大家都得买芯片来进行计算。

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对了,国内的创业者们,受到启发了吗。


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