模擬技術走向幕前,能讓自駕車抄近路嗎?

作者 | 發布日期 2019 年 01 月 15 日 8:45 | 分類 AI 人工智慧 , 自駕車 follow us in feedly

去年 9 月,集聰明、膽量和瘋狂於一體的特斯拉 CEO Elon Musk 曾假設,人類社會可能是更進階文明控制下的一場模擬遊戲。雖然聽起來腦洞有些大,但你不得不承認,人類正為各種目的使用模擬器,比如教飛行員如何飛行,訓練 AI 算法找出貓和狗的不同。



據了解,類似 Improbable 這種新創公司嘗試模擬整個世界,所以即使我們當不了火星人,至少能在地球破敗不堪時進入模擬的理想王國,逃避現實。

在自動駕駛業,模擬則成了自動駕駛系統學習駕駛技能的好幫手。

「革命」尚未成功,自駕車仍需努力

看著鋪天蓋地的自動駕駛新聞,你可能會覺得,自駕車馬上要占領道路,事實上還早呢。誠然,類似 Waymo 等公司已開始進行有限的部署了,自駕公車或礦車更在各自領域取得不錯的成績,但真正成氣候的只有 ADAS 系統,但自動化功能有限,被許多自動駕駛「基本教義者」看不起。

關於自動駕駛,SAE 具體分為五級,到 Level 5 後就能隨心所欲享受自駕車服務了,而現在較常見的 ADAS 系統,只到 Level 2

想達到 Level 5 自動駕駛(特別是大規模),需要多重因素配合才能成功。比如超快的無線通訊(5G),高精準地圖和類似光學雷達的專屬感測器。

當然,自動駕駛系統的第一要務還是學會如何駕駛。為了讓演算法認識真正的駕駛可不是《俠盜獵車手》(其實已經有公司利用這套遊戲來做訓練資料了),大家主要還是靠數百萬公里的實地駕駛。

自駕車步入「模糊矩陣」

這樣日以繼夜的採集路測資料不但費時費錢,還非常危險。

首先,尚未成熟的自駕車可能會造成致命事故,就像去年 3 Uber 測試車車禍。

其次,魯莽測試會招來反對者的攻擊,Waymo 測試車在鳳凰城遇到的惡意攻擊就是最好的例子。

除了路測歷程突破 1,000 萬英里,Waymo 還藉助類似矩陣的模擬技術 Carcraft 訓練自駕車。2018 年一年,Waymo 虛擬車隊 2.5 萬台測試車在虛擬世界跑了 50 億英里。

Waymo 虛擬世界首席建築師 James Stout 解釋了工作原理:

我們有同時執行的不同宇宙和世界,不斷測試微小變數同時,我們也在創造車輛從未見過的模擬場景。模糊在這裡有重要作用。

所謂的「模糊」其實始於一個駕駛場景,比如四面停車的路口,在這裡 Waymo 數不清的實地測試經驗能幫上大忙。不過,順利攻克難關後,資料開始模糊化,變出近乎無窮場景等待虛擬測試車挑戰。自動駕駛系統積累的經驗隨後會回饋到實地測試。

舉個簡單的例子,這就像《駭客任務》的救世主尼歐直接在雲端下載成龍的全套功夫,瞬間變身武術高手。

▲ Waymo 的「矩陣」。

AI 晶片製造商輝達一直是自動駕駛革命的先鋒,軟硬體產品已是許多巨頭(如福斯和 Volvo)標配。輝達也有自己的模擬平台「DRIVE」,能模擬一整套自駕車的感測器,包括鏡頭、光學雷達和毫米波雷達。

隨後,輝達 GPU 會生成影像資料流,創造出各種測試環境和場景。

類似 Carcraft DRIVE 的平台在測試自駕車於複雜危險環境(如暴風雨和暴風雪,不同路面情況和眩光)下的表現時非常有用。

教自動駕駛系統開車,新創公司也挺在行

CB Insights 2019 年行動出遊趨勢報告,分析師指出,與其自建模擬平台或直接購買輝達 DRIVE 系統,一些汽車製造商會選擇新創公司的模擬服務。如下表所示,目前模擬技術在業界還不是顯學。

▲ CB Insight 趨勢路線圖。

下面就來認識海外 4 家新創公司,他們的模擬技術可能會成為巨頭眼中的寶藏。

Cognata這家創立於 2016 年的以色列公司已融到 2,350 萬美元資金,B 輪的 1,850 萬美元去年 10 月才正式敲定。值得一提的是,提供 Cognata B 輪融資的大部分投資者也參加了 A 輪融資,還包括空中巴士旗下的投資部門。

Cognata 能使用「計算視覺和深度學習演算法自動生成完整的城市模擬器,建築、道路、道路標線、交通號誌甚至行道樹和隔離島都栩栩如生。」隨後,它會灌入現實世界的交通資料、感測器資料,最後按照歷史資料疊加天氣狀況,壓力測試整個系統。

▲ Cognata 栩栩如生的模擬世界。

去年,這家公司拿到奧迪的大單,且雙方要合作多年。

Applied Intuition來自加州桑尼維爾,創立於 2017 年,去年 9 月才拿到第一筆風投,不過一次就 1,150 萬美元。據《彭博社》報導,Applied Intuition 可幫用戶在 3D 遊戲世界模擬超過 10 萬種路況。

模擬時,虛擬車輛的儀表板還能即時顯示類似「虛擬路口和障礙對車輛加速的影響,以及乘客舒適度」等資訊。

Applied Intuition 已拉到不少客戶,不但有市值超過 500 億美元的跨國汽車巨頭,還有專注自駕卡車的矽谷新創公司。舉例來說,後者就需要模擬大量變線情況,畢竟卡車 40 噸的體積移動可不容易。

Parallel Domain創立於 2017 年,總部也設在矽谷。去年 5 月的種子輪拿到 290 萬美元,金主還有豐田等超級巨頭。

豐田 AI 投資部門負責人 Jim Adler 表示:「Parallel Domain 達成了虛擬世界的自動化搭建,讓開發者能更快完成自動駕駛技術部署,這種方式更安全,成本也更低。這家公司的軟體很厲害,開發者能基於現實和虛擬地點生成近乎無限的模擬環境和動態場景。」

除了豐田投資,Parallel Domain 還和中國電動車新星蔚來達成戰略合作。且 Parallel Domain 使用輝達硬體和軟體系統。

Metamoto創立於 2016 年,也來自矽谷。Metamoto 同樣是虛擬世界的搭建者,能幫自動駕駛公司模擬各種駕駛情況。2017 7 月種子輪拿到 200 萬美元資金。據悉,去年夏天 Metmoto 的種子輪融資也正式開跑。身為 Parallel Domain 的直接競爭對手,Metamoto 並不想像對手直接將模擬平台賣給自動駕駛公司,更想提供模擬服務。

Metamoto 產品主要由三大部分組成,「指導者」(Director)是專門負責測試極端情況的模擬器;「設計師」(Designer)是透過虛擬編輯程式生成自訂場景的工具;「分析師」(Analyzer)是績效分析工具,直覺顯示某次測試是否撞到路人,以及整個過程中 AI 駕駛的表現。

如果你是連模擬費也付不起的自動駕駛新創公司,還能用英特爾實驗室、豐田研究所和巴塞隆納計算視覺中心合作開發的開源模擬器。

總結

前路漫漫,我們可能需要數十億英里的測試才能保證自駕車夠安全,而模擬技術就是我們提前實現目標的捷徑。

惡意攻擊者和石頭可能會打碎幾塊擋風玻璃,但他們無法阻擋自動駕駛對人類交通趨勢的改革。

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:shutterstock)