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    Drive.ai總裁Carol Reiley專訪:解決自動(dòng)駕駛汽車交流問(wèn)題 | 新智駕

    本文作者: Gavin.Z 2016-09-01 09:35
    導(dǎo)語(yǔ):大多數(shù)致力于自動(dòng)駕駛汽車的人都專注于避免汽車發(fā)生撞擊之類的事情。

    Drive.ai總裁Carol Reiley專訪:解決自動(dòng)駕駛汽車交流問(wèn)題 | 新智駕

    圖片來(lái)自 Drive.ai

    大多數(shù)致力于自動(dòng)駕駛汽車的研究人員都在專注于避免汽車發(fā)生撞擊之類的事情。這的確是自動(dòng)駕駛汽車擅長(zhǎng)的地方。

    Drive.ai 是少有幾個(gè)推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)商品化的新創(chuàng)公司之一。現(xiàn)在Drive.ai正在向那些商業(yè)巨頭們兜售設(shè)備,這套設(shè)備能使現(xiàn)在的汽車實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛。令人感到稱奇的是,該設(shè)備還包括人機(jī)互動(dòng)部件(HRI),能夠讓汽車直接與人交流。

    為什么自動(dòng)駕駛汽車與人交流的能力這么重要?

    我們來(lái)考慮這么一個(gè)問(wèn)題。當(dāng)你在沒(méi)有紅綠燈的人行橫道上行走時(shí),會(huì)發(fā)生什么?一輛朝你駛來(lái)的汽車可能會(huì)減速。當(dāng)你在汽車前面走過(guò)時(shí),你會(huì)與司機(jī)進(jìn)行眼神交流以確定他們看到你了,司機(jī)會(huì)因此停車。現(xiàn)在,想象在上述情況下的無(wú)人駕駛汽車。沒(méi)有人來(lái)控制,你怎么知道這輛車是否:

    檢測(cè)到了你?明白你要做什么?決定為你停車?

    像這種情況的交流,發(fā)生的頻率可能要比你想象的多,可能會(huì)涉及到行人,騎自行車的人或者其他司機(jī)。自動(dòng)駕駛汽車需要進(jìn)行更復(fù)雜的溝通。甚至包括注入這樣的信息:“前方有事故,請(qǐng)慢行”。

    第一代自動(dòng)駕駛汽車上安裝人際交流部件源于這樣一個(gè)事實(shí):從傳統(tǒng)汽車到自動(dòng)駕駛汽車有一個(gè)很長(zhǎng)的過(guò)渡時(shí)期。但一旦公路上跑的都是自動(dòng)駕駛汽車了,車車之間、人車之間的交流就不是什么大問(wèn)題了。

    不過(guò)正是由于過(guò)渡時(shí)期,通用的解決方案還是會(huì)被忽略。再次回到人行道的例子,與幫助人們安全通過(guò)人行道不一樣的是,通用的解決方案是為了能夠確保自動(dòng)駕駛汽車不會(huì)在人行橫道上撞到人。 Drive.ai總裁Carol Reiley專訪:解決自動(dòng)駕駛汽車交流問(wèn)題 | 新智駕

    圖片來(lái)自 Drive.ai

    IEEE Spectrum近期就應(yīng)用無(wú)人駕駛汽車人車交流技術(shù)和Drive.ai 針對(duì)自動(dòng)駕駛一站式深度學(xué)習(xí)方式的細(xì)節(jié)采訪了Drive.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)Carol Reiley博士。雷鋒網(wǎng)摘編如下:

    IEEE:Drive.ai 的自動(dòng)駕駛汽車方法有什么獨(dú)特之處?

    Carol Reiley:我把自動(dòng)駕駛汽車看作是大多數(shù)人都將與其交流的第一代社交機(jī)器人。這種機(jī)器人不像人,但是是可以通過(guò)人工智能激活的智能機(jī)器。

    [我們必須問(wèn)問(wèn)自己],一旦你解決了從A點(diǎn)到B點(diǎn)的問(wèn)題,那么你如何讓無(wú)人駕駛汽車與在這條路上的其他人交流呢?這種關(guān)系看起來(lái)會(huì)是什么樣?

    在人行道,十字路口或者當(dāng)你深入其中交流時(shí),非語(yǔ)言性的交流會(huì)是什么?當(dāng)司機(jī)被取代時(shí),自動(dòng)駕駛汽車該如何向外界表達(dá)?它應(yīng)該如何交流才會(huì)讓每個(gè)人都感覺(jué)安全并且相信它?我們認(rèn)為這是人類現(xiàn)在還沒(méi)有關(guān)注的一種交流方式。

    IEEE: 說(shuō)到通過(guò)人工智能激活智能機(jī)器人,它如何在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域獲得發(fā)展的?與參加2007年無(wú)人駕駛汽車大賽的汽車相比,AI的無(wú)人駕駛汽車現(xiàn)在有什么不同?

    Carol Reiley:我們是就有深度學(xué)習(xí)來(lái)建立我們的公司。Sebastian(谷歌無(wú)人車之父)在谷歌開發(fā)無(wú)人駕駛汽車之前曾說(shuō)過(guò):“計(jì)算機(jī)視覺(jué)沒(méi)有作用,我打賭高清地圖和激光雷達(dá)絕對(duì)有效。”谷歌無(wú)人駕駛汽車項(xiàng)目就是這么設(shè)立的:假設(shè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)不起作用。

    在2012年,谷歌徹底改革了計(jì)算機(jī)視覺(jué)和感知的人工智能。現(xiàn)在這一產(chǎn)業(yè)也是由深度學(xué)習(xí)提供動(dòng)力。在這一點(diǎn)上來(lái)說(shuō),谷歌在幾年前就已經(jīng)投資深度學(xué)習(xí),而且可以切換不同模式,但是很難根本改變這種方法。這就是我們新創(chuàng)公司的優(yōu)勢(shì)之一:我們正在建立從淺層到深層學(xué)習(xí)的無(wú)人駕駛汽車公司。而且我們不只是局限于感知,同時(shí)還能作出決定。這不僅是一段到另一端這么簡(jiǎn)單的方法,而是說(shuō)明AI從2007年無(wú)人駕駛汽車大賽后發(fā)生了哪些變化。

    IEEE:你們的無(wú)人駕駛汽車用的是哪種傳感器?相比于激光雷達(dá)來(lái)說(shuō),你認(rèn)為你們的攝像頭怎么樣?

    Carol Reiley:在我們用深層學(xué)習(xí)傳遞途徑之前面臨這些問(wèn)題:汽車上該放那種傳感器,我搜集到多少數(shù)據(jù),及我需要駕駛多少英里等等。就深度學(xué)習(xí)而言,我們采用這一方法是因?yàn)槲覀兿脒M(jìn)一步推動(dòng)低成本的傳感器。便宜的傳感器就是攝像頭,加上深度學(xué)習(xí),足夠分析圖像。我們也有其他傳感器以備不時(shí)之需,但是我們真的要比其他大多數(shù)團(tuán)隊(duì)更加推崇攝像頭,而深度學(xué)習(xí)法能有助于此。

    我們的團(tuán)隊(duì)使用各種低成本的傳感器;如果Quanergy可以得到100美元的激光雷達(dá),那就太好了,我們會(huì)用它。我們不是在炫耀我們用攝像頭可以做到什么,我們只是在努力打造人們可以真正使用的安全的、便宜的系統(tǒng)。

    IEEE:人車交流對(duì)于無(wú)人駕駛汽車為什么這么重要?

    Carol Reiley: 當(dāng)人類駕駛的時(shí)候,他會(huì)尋找所有的社交線索。比如說(shuō),你看著面前的一輛車,如果它的車輪是向右拐,那么你可以推斷它接下來(lái)的動(dòng)向:汽車可能向右轉(zhuǎn)。人們還會(huì)努力尋找其他細(xì)微線索來(lái)幫助他們駕駛。這些線索會(huì)使我們的汽車看起來(lái)有社交智能,因?yàn)槟憧梢栽谄囋谛问阶兓邦A(yù)判出來(lái)。

    我們實(shí)際上就是推動(dòng)無(wú)人駕駛的社交功能。當(dāng)駕駛員之間不用語(yǔ)言交流時(shí),有時(shí)會(huì)讓人感到疑惑。當(dāng)你把人移開,那么這些汽車就需要智能駕駛,并且能夠被路上的其他人理解,以及還要確保安全。因此,在十字路口,汽車和行人之間會(huì)發(fā)生什么?

    我們正在觀察我們的汽車在如何表達(dá)自己:通過(guò)LED燈、R2-D2 聲音及轉(zhuǎn)向燈指示。我們也正在考慮,如何讓我們的汽車與所有人交流。

    駕駛是動(dòng)態(tài)的,周圍有很多人,而這些人將去哪里無(wú)法預(yù)測(cè)。對(duì)于一輛需要做出即時(shí)決定的自動(dòng)駕駛汽車來(lái)說(shuō),當(dāng)它切換模式時(shí),它需要非常易懂,我們需要向外界表明這輛車是自動(dòng)駕駛汽車,表明我們的意圖。

    IEEE:這么強(qiáng)調(diào)人車交流是不是意味著自動(dòng)駕駛汽車的駕駛部分的問(wèn)題大部分已經(jīng)解決了?

    Carol Reiley: 我認(rèn)為,這個(gè)產(chǎn)業(yè)大部分精力都是放在這里駕駛技術(shù)上。這并不是說(shuō)人車交流是和它完全分開的;我認(rèn)為它們是緊密相聯(lián)的,而且兩者需要共同進(jìn)步。這不是在實(shí)驗(yàn)室的機(jī)器人。我們需要考慮很多與人有關(guān)的問(wèn)題。

    我認(rèn)為,汽車產(chǎn)業(yè)采用了模塊化的方法,但是無(wú)人駕駛卻不是模塊化的問(wèn)題。

    IEEE:Drive.ai的計(jì)劃是什么呢?

    Carol Reiley: 我們不是在生產(chǎn)汽車;我們是為企業(yè)提供新的設(shè)備。因此,我們會(huì)選擇對(duì)運(yùn)貨或拉客感興趣的合作伙伴。現(xiàn)在汽車來(lái)到Drive.ai工廠,我們給它加上車頂行李架,行李架上有傳感器和人車交流部件及軟件。

    在邏輯上,我們將此視為自動(dòng)駕駛汽車安全駕駛的第一步。我認(rèn)為,全球自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展會(huì)帶來(lái)巨大的混亂。人們現(xiàn)在根本沒(méi)有考慮到與汽車相關(guān)的人。即使我們解決了自動(dòng)駕駛汽車的問(wèn)題,那么更大的問(wèn)題會(huì)是人類。你(汽車廠商)必須要真的為了人類使用而去設(shè)計(jì)自動(dòng)駕駛汽車。

    我們想快速安全的推廣這一技術(shù)。我們將路況策略視為我們和合作伙伴的第一步。而且我們也非常有興趣開發(fā) L4(全自動(dòng)駕駛),因?yàn)?L3(有時(shí)人們可以駕駛)會(huì)帶來(lái)混亂。

    Drive.ai總裁Carol Reiley專訪:解決自動(dòng)駕駛汽車交流問(wèn)題 | 新智駕

    圖片來(lái)自 Drive.ai

    Drive.ai有自己的車隊(duì),我們將會(huì)在加州進(jìn)行測(cè)試。最后,Drive.ai將從運(yùn)送貨物發(fā)展到人貨共乘及公共交通和私家車都能滿足的程度。

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