「活动总结」地平线：自动驾驶时代的数据怎么处理？
看过 GeekCar 文章的同学应该知道，自动驾驶离不开感知、地图、决策以及控制这四个环节，而这四个环节依靠人工智能的深度学习才能更有效的实现。 在感知环节，既需要高精度地图定位，也需要摄像头、激光雷达等传感器捕捉环境数据，而通过深度学习则能更有效的识别、分析传感器画面。在决策和控制环节，机器在不同路况环境下模拟人的行为，深度学习可以帮助它优化决策。这其实就类似于人的大脑，而我们以前报道过的英伟达 DRIVE PX 2 正是在扮演这样一个角色。 但实际上，除了英伟达之外，国内有一家创业公司——地平线机器人公司（Horizon Robotics, Inc），也在做深度学习。这家由 200 多位工程师组成的创业公司，成立两年来，一直深耕于深度学习算法，并且从最底端技术研发开始，搭建自己的架构 IP。他们想做的是软件、算法、硬件一体的自动驾驶解决方案。 在刚刚过去的上海车展上，我们将地平线的余轶南博士请到 GeekCar 主办的人工智能论坛，和我们分享了地平线在自动驾驶中应用的深度学习算法。 汽车有强大的能源和空间，不只要对外部环境进行感知，还要对内部驾驶意愿进行交互，可以说汽车是 AI 机器人的载体。 地平线提供的是嵌入式人工智能解决方案，将 AI 同自动驾驶结合。他们的「 汽车大脑」 包括算法软件架构、芯片的编译器和运行时间库以及硬件，还有模拟训练后台支撑前端的业务和技术，所以可以执行包括感知、定位、语义环境重建以及运动预估在内的全站式工作。 余博士提出，他们设计这套算法有三个目标： 1. 神经网络可以被用户理解。 神经网络由于包含隐层，经常被人理解成黑盒子，如何理解神经网络成为关键。地平线现在在做的贝叶斯网络（Bayes Networks），是神经网络中和控制决策相关的技术。通过深度学习，摄像头、激光雷达、毫米波雷达对汽车周围环境进行感知收集数据，然后进行环境重建及运动预估，最后通过贝叶斯网络做决策，给出路径规划。 现在主流公司会使用深度学习加强化学习，做「 端到端（end-to-end）」 训练，从传感器的输入直接导出控制器的输出，这使得深度学习缺乏透明性。你能看到输入层和输出层的数据和决策，但不知道输入的数据运用什么样的算法形成输出层的决策。如果输出了错误的决策导致驾驶事故，你甚至不知道为什么会出事故，这样一来，再多的数据积累都没有意义。而且，端到端的训练仅仅依靠相关性推理，推出的结果有一定的盲目性，运用在驾驶中可能导致严重后果。 地平线在收集到感知数据后，会进行人工标注，配合激光雷达、 毫米波雷达进行三维标注，区分出车道、行人、周围车辆，然后建立 3D 仿真模型，进行模拟训练，还会做出运动估计。这些模块会单独做端到端的学习，而神经网络会把各个模块串起来，形成一个整体网络。这其中还可以加入专家模块，形成冗余路径，能增加输出的可靠性。同时，贝叶斯网络采用因果推理，使整个系统更加通透。你能够分析决策的过程，就能找出导致错误决策的原因然后修改。 2. 系统可以自适应学习。 汽车每天面临着各种各样的驾驶环境，很难在一开始收集庞大数据库去训练各个模块，所以需要在不停变化的环境中不断学习，既要学习人类的驾驶行为，还要进行仿真训练。不正确的驾驶行为导致一些后果之后，地平线会利用其收集到的大量数据在云端进行控制，让汽车更加 smart，避免再出现同类型事故。同时，他们不只要让车「 被训练」，还要车内系统能够自适应学习。 对自动驾驶来说，足够强大的前端做实时的强化学习以及强大的后台保证系统的学习，很重要。 3. 算法和硬件平台相互迭代优化，使计算平台更加高效、节能。 地平线认为芯片在自动驾驶中占据很重要的地位。之前他们的神经网络都是在 GPU 跑浮点模型，不过功耗非常大。所以，他们在神经网络结构稀疏化上做了很多努力，希望「 在未来若干年，不增加计算量或在小功耗环境下，可以有更强大的计算能力和更好的效果。」 在年初的 CES 上，地平线和 Intel 联合推出 ADAS 系统。这套系统做了神经网络并联化和稀疏化，能耗低、运行快，能同时对车辆、行人、车道线和可行驶区域进行实时检测和识别，还能进行高密度的环境检测。他们曾在宇宙中心五道口进行过路测，利用他们的算法能准确的识别行人、汽车、街道、建筑、树木和标志。 和计算机视觉不同，做自动驾驶的关键在于获得结构化场景，而且还要对汽车的应用学模型、动力学模型、定位有所了解。余博士表示，一直在做计算机视觉的他，转做自动驾驶有点「 水土不服」。不过经过努力，地平线结合了车辆运动系统、语义感知，实现环境结构化，还能重建场景，使汽车运行更加游刃有余。并且算法优化可以直接在场景语义结构化中实现。 最后，余博士也表示平常机器训练更多用 GPU，前端 inference 会使用嵌入式结构。他们自己打造了低功耗的深度处理器 IP－－ BPU（Brain Processor Unit），它将会有三代架构，分别是高斯架构、伯努利架构和贝叶斯架构。目前第一代架构已用于和 Intel 联合打造的 ADAS 系统，第二、三代架构正在研发中。 此前我们也报道过，地平线在上海安亭成立了研发中心，这将方便地平线进行自动驾驶技术的测试，加快研发进度，而且安亭的地理位置更有利于地平线和客户进行接洽，让技术更快落地，实现商品化。 在自动驾驶时代，汽车将成为一个移动数据中心，数据的计算、处理能力将尤为重要。深度学习网络隐层、系统自适应学习以及降低计算功耗是地平线的深度学习算法的目标，也是当前自动驾驶研发亟需解决的问题。 目前，自动驾驶巨头在中国的数据积累几乎为空白，针对中国驾驶场景的算法优化也没有明显的优势，地平线可能也正是看中了这一点，所以一直深耕深度学习算法。不过，他们能不能在巨头进入、瓜分中国市场前积累优势，还要看他们的产品落地和数据积累情况。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。
地平线机器人成立了上海研发中心，自动驾驶这件事还是离不开路测和数据积累
经常关注 GeekCar 无人驾驶相关文章的同学可能还记得，3 月中旬，博世公司在德国办了一次 Bosch Connected World 大会，这次活动上，自动驾驶被作为一个重点话题来讨论。来自中国的创业公司地平线机器人应邀参加这次活动，创始人余凯博士还登台做了一次主题分享，详细阐述地平线机器人的自动驾驶之路。 而在 BCW 结束之后不久，这家公司在上海又搞出一个新闻：他们宣布在上海汽车创新港成立自动驾驶研发中心。 成立这个研发中心的目的很简单，就是为了加快地平线的自动驾驶技术落地速度。 看看官方新闻稿对于上海研发中心的定位：「地平线上海自动驾驶研发中心将主要定位于 ADAS 和自动驾驶的产品化研发，包括汽车级软件的开发、系统的测试和匹配、整车的集成，以及前装客户的支持服务等。同时，地平线也希望以上海研发中心为依托，通过算法以及大数据处理方面的优势与 OEM、Tier 1 等合作伙伴一道，重构整个产业链，推动自动驾驶产业的高速发展。」按照我们的理解，一方面，汽车创新港所在的上海嘉定，具备良好的汽车产业基础，同时有一块自动驾驶测试场地，在这里设立研发中心，对于地平线机器人来说，可以更方便的进行自动驾驶技术的测试，加快研发进度。另一方面，上海所在的长三角地区汇聚了不少汽车主机厂以及供应商，这些都可能是地平线机器人研发的自动驾驶技术的潜在「买家」，在上海做一个研发中心，也有利于地平线和客户进行接洽，让技术更快落地，实现商品化。 上海国际汽车城集团的总经理荣文伟也表示，「未来汽车创新港将为地平线提供人才、税收、研发实验设备支持等方面的全力支持，帮助其技术落地及产业生态搭建。」前来站台的嘉宾阵容也值得玩味：博世中国副总裁蒋健、英特尔车载市场开发总监徐伟杰。博世是一级供应商，英特尔最近在自动驾驶领域的热门程度也不用再过多赘述，他们在各自的角色上和地平线有所合作。对于此前总部在北京的地平线来说，在上海设立「据点」，离这些合作伙伴（客户）更近了。 在地平线机器人的 CEO 余凯看来，要做自动驾驶创业，从技术创新到测试验证，这是一个密不可分的过程，而在上海，地平线的工作重心会更注重道路测试，今年内他们会在上海部署 50 台车用以测试，而到了 2018 年，他们的目标是部署 1000 辆带有自学习功能的无人车。这些车辆在路测过程中将会产生大量的数据，而这些数据又会帮助地平线的「自动驾驶大脑」变得更好。 说到地平线的自动驾驶技术，他们的产品是嵌入式的人工智能解决方案，在 2016 年 3 月，他们推出了自动驾驶软件系统「雨果」平台，它可以运行于异构计算平台 CPU+GPU 或 CPU+FPGA。按照地平线的产品规划，「雨果」共分为三个阶段，其中 1.0 平台为高斯架构，2.0 平台为伯努利架构，3.0 平台为贝叶斯架构，它们的各自功能如图： 而在 2017 年初的 CES 上，地平线联合英特尔推出了基于单目摄像头和 FPGA 平台的 ADAS 系统，它可以实现的功能包括行人/车辆/车道线以及可行驶区域的检测和识别。这套系统将主要用于前装市场。 上海研发中心的落成，几乎会毫无悬念的加速他们产品的落地速度。同时也证明，对于做自动驾驶研发来说，技术很重要，路测同样很重要。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车 （微信号：GeekCar）& 极市 （微信号：geeket）。