4 年內讓 L4 自動駕駛變為可能?談談 Mobileye 的光榮與夢想

作者 | 發布日期 2019 年 01 月 20 日 12:00 | 分類 AI 人工智慧 , 自駕車 , 軟體、系統 follow us in feedly


2017 Mobileye 被英特爾 153 億美元鯨吞後實力大增,本屆 CES 成了絕對的明星。主題演講中,Mobileye 聯合創始人兼 CEO Amnon Shashua 宣布要在中國大幹一場:Mobileye 已經與北京公交集團及北太智慧達成合作,要在公共交通領域投下重量級炸彈。

此外,Mobileye 還與英國國家地理測繪機構 Ordnance Survey 達成合作,雙方將推動高精細地理資料商業化。Mobileye 的雲平台已有 100 萬輛「小蜜蜂」,它們正熱情地提供各種地圖資料。

背後有英特爾撐腰後,Mobileye 團隊也快速壯大,兩年前約 780 人,但現在僅以色列總部就有 1,400 人了(其中 300 人來自英特爾)。

Mobileye 的耶路撒冷新園區正在建設(Mobileye 總部在特拉維夫),能容納 2,500 名員工。以色列城市佩塔提克瓦也在蓋 Mobileye 辦公室,也能容納數百名工程師和資料科學家。

CES 發表主題演講後,外媒 Venturebeat 的記者「攔截」到 Shashua,問了他不少有關英特爾汽車解決方案的訊息。採訪中,Shashua 還「一不小心」透露 Mobileye 在以色列的自動駕駛測試、自動駕駛系統如今面臨的挑戰,以及如何說服乘客信賴自駕車。

Shashua 字裡行間可滿是 Mobileye 的光榮與夢想。

自動駕駛測試

2020 年初,Mobileye 與福斯集團、以色列汽車進口商 Champion Motors 合作的首個自駕計程車服務將在以色列落地。

Champion Motors 負責車隊營運和管控,福斯提供車輛,Mobileye 負責自動駕駛系統。以色列政府對此計畫非常支援,會分享基礎設施和交通資料。

屆時,自動駕駛版的福斯車會在預先挑選的特拉維夫道路接送乘客,整個服務區域限定在 11 平方公里面積內。不過,這只是第一階段。

2022 年,Mobileye 準備在公路部署更多車輛(幾十台),它們將不再受限制。2023 年,服務推廣到以色列所有城市。

如果一切順利,Mobileye 未來 4 年還會聯合其他合作夥伴,共同推動自動駕駛測試在中美兩國落地。

Mobileye 的合作夥伴名單中還有 BMWVolvo 和現代汽車等巨頭,目標只有一個:讓自動駕駛技術儘快商業化。

Shashua 還強調,到專案後期,Mobileye 會取消車內的安全駕駛員。到時就能實現真正的 Level 4 自動駕駛,在特定情況下只需有限的人類輸入和監督就能達成目標。

至於可捨棄一切外部條件達成自動駕駛的 Level 5,則暫時不在 Mobileye 的藍圖裡。原因並不複雜,Shashua 認為最強大的自動駕駛系統也很難在惡劣天氣下正常執行,Mobileye 也不例外。

「這也是大家普遍選擇鳳凰城部署自駕車的原因。」他補充。

當然,Shashua 看來自動駕駛並非不可實現,至少現有的機器學習技術已能創造足夠條件了。最關鍵的問題其實是感測器,它們現在處理雪花、雨滴、大霧等干擾物還有些力不從心。

「你得用到雙感測器,它們還得在惡劣環境下有足夠解析度。」Shashua 解釋。「不過,鏡頭一旦遇到下雪,就看不到道路邊緣或路標了。」

當然,Shashua 依舊對自動駕駛信心十足,他認為我們面對的挑戰會在未來 5~10 年完全克服,廉價雷達和高傳真光學雷達將扮演至關重要的角色。最近幾年業界也誕生不少新思路,AEye 公司的 iDAR 就結合光學雷達和鏡頭,而像 Luminar 新創公司則在研發遠端光學雷達,以儘快補齊短處甩開對手。

「感測器技術總有一天會成熟。」Shashua 說。

地圖測繪

光靠不斷提升的感知能力,我們當然無法解鎖全自動駕駛系統,這也是 Mobileye 聯手 Ordnance Survey 打造高畫質道路資料庫的原因。

身為與福斯、Champion Motors 合作計畫的一部分,2019、2020 年 3 家公司將採集特拉維夫 33 公里的道路資料。第一階段完成後,之後兩年會再測繪另外 111 公里道路。

「一顆前視鏡頭最多幾百美元,卻能提供持續不斷的高畫質地圖資料。」Shashua 說。「這就解決了地圖規模的問題」。

高畫質地圖能為車輛和車隊營運商提供持續現金流。有了這些資料,市政公司甚至能足不出戶就了解井蓋、電話亭和燈柱的狀況,而電信商則能根據資料搭建新的無線或地下光纖。

「使用地圖提升執行效率,讓我們離智慧城市更進一步。」Shashua 說。

基礎設施

CES 時,百度 V2X Apollo 智慧汽車基礎設施協同系統平台贏得不少目光,搜尋巨頭準備為基礎設施「插上」感測器的翅膀,以協助自駕車導航。

不過,Shashua 並不認為這是一條可行之路。

問題並不在 V2X 的功效(美國交通部研究 2004~2008 年的事故資料發現,如果 V2X 當時就派上用場,就能減少 450 萬起車禍),而是實在太貴了。NHTSA 認為,2020 年時 V2V 零件價格也要 341~350 美元。

「記得二三十年前,就有人吵著要把壓力計裝在路上,但現在呢,我可是什麼都沒看到。」Shashua 說。

在他看來,路上只要有紅綠燈回應器就夠了,它能透過無線訊號告知車輛是否能安全通過。當然,這只能算是複本,因為車輛早就該學會如何通過十字路口。

能幹的「司機」

為了廣泛部署,搭載 Mobileye 自動駕駛系統的車輛一直擅長各種頗具挑戰性的動作,比如一直困擾 Waymo 的無保護左轉,以及在擁擠的車流中變線。同時,側邊車道、窄車道和減速帶對它們來說也是小菜一碟。

「在耶路撒冷它們已能完成這些動作了,只要調教激進點就好。」Shashua 說。

需要注意的是,達成這效果 Mobileye 可是只用了鏡頭,其他自動駕駛系統通常還要用到光學雷達和雷達等資料採集裝置。

Flir 這類公司也有類似的「折衷方案」,建議汽車廠商為車輛配備熱成像鏡頭,再輔以機器學習演算法。另一家波士頓新創公司 WaveSense 則更偏向探地雷達,認為這是整個感測器堆疊最合理的附加值。

不過,Mobileye 還是堅定支持鏡頭不動搖,於是就有了我們熟悉的 EyeQ 系列晶片,其中最新產品 EyeQ5 將於今年第一季做好量產準備,搭配使用的則是 Mobileye 的影像處理演算法。7 奈米EyeQ5 將擁有執行感測器融合的完整能力,完成車輛周邊 360 度無死角視野。

雖然 Mobileye 非常重視鏡頭,但 EyeQ5 依然支援雷達和光學雷達。Shashua 表示,雖然公司重心在視覺,但今年上半年還是要用雷達和光學雷達打造冗餘系統。

「我們正將鏡頭處理能力推向極限」,他說。

2020 年中,Mobileye 就開始交付自己的「白盒子」子系統,比如環視計算視覺套件。當然,多晶片交鑰匙解決方案、自動駕駛套件等產品也都在緊鑼密鼓準備中。

自駕車和安全

如果得不到大眾信任,自動駕駛技術的進步根本派不上用場。

去年夏天 3 家權威機構的調研就顯示,大多數人都不信任自駕車的安全。超過 60% 受訪者表示不太敢坐自駕車,70% 受訪者甚至不願和自駕車共用一條道路,更有 59% 認為自駕車並不比人開車安全。

他們心裡都有天秤,畢竟誰也不會忘了那輛要了路人命的 Uber 測試車和頻繁追撞的特斯拉 Autopilot

那麼,怎樣才能說服滿腹狐疑的大眾呢?這就無法不提到 Mobileye 的「終極殺招」──數學模型 RSS(責任敏感安全)。

2017 10 月的世界知識論壇 Mobileye 拋出 RSS 概念。不那麼抽象的來說,它是一種路上決策的「常識」,幫車輛形成良好習慣,比如保持安全車距,必要時給予其他車輛通行權等。

能從 RSS 獲益的不單自駕車的乘客。不久前一篇文章,Shashua 就講述增強版的自動剎車功能,系統能利用公式確定車輛什麼時候會進入危險地帶。Shashua 相信,只需一顆前置鏡頭,就能避免大量追尾事故。

如果真有如此強大效能,那麼 Mobileye 的機器學習事故預防技術確實能將駕駛風險降到最低,畢竟 94% 車禍都是人類失誤造成。2016 年交通傷亡三大殺手就是開車分神、醉酒駕駛和超速。

「我們的目標是讓汽車以符合人類操縱習慣的方式執行。」Shashua 解釋。「我們要圍繞它建立一個聯盟。」

(本文由 雷鋒網 授權轉載;首圖來源:英特爾)

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