无人驾驶、深度学习、人工智能与社会……Mobileye的CTO在CVPR上的演讲还说了些啥？

本文摘要：它们分别是：传感技术（Sensing）：传感器获得环境数据，将其记超过计算出来设备，再行由其中的环境模型要求车辆不道德，这是目前定义最清晰和成熟期的一个领域。地图绘制（Mapping）：自动驾驶汽车必须创建十分准确的地图，便利应付路况。 这个领域的定义就没传感技术那么清晰了。驾驶员策略/路线规划（Driving policy）：机器不是路上唯一的个体。就像人类必须去驾校一样，机器也必须自学如何遵从交通规则、何时该回头，何时该停车，等等，皆必须训练和规定。

它们分别是：传感技术（Sensing）：传感器获得环境数据，将其记超过计算出来设备，再行由其中的环境模型要求车辆不道德，这是目前定义最清晰和成熟期的一个领域。地图绘制（Mapping）：自动驾驶汽车必须创建十分准确的地图，便利应付路况。

这个领域的定义就没传感技术那么清晰了。驾驶员策略/路线规划（Driving policy）：机器不是路上唯一的个体。就像人类必须去驾校一样，机器也必须自学如何遵从交通规则、何时该回头，何时该停车，等等，皆必须训练和规定。

而我们必须将这些翻译成技术信息，让机器需要解读。这三项市场需求必需要同时发展，作为一个整体来考虑到，因为如果不这样，就不会陷于过度市场需求（unreasonable demands）的误区。早年我们曾有一款产品，可以老大车辆测量跟各种障碍物的距离，以防止与其撞。但是当时行业并不坚信他们能做这一点，又一次我自己去和客户交流，客户回应我们不有可能做，但实质上我们知道是可以的。

我跟他们说道，这个产品并不需要准确到这种程度。因为我们自己驾车的时候也不有可能对物体的距离有多准确的测量。比如说，你驾车的时候能准确的显现出前面那个东西离你有99.8米吗？不有可能，也不必须，我们只要能大约估算出有它的距离就可以了。

这就是过度市场需求。只有将这三项放到一起综合考虑到，才能防止它的再次发生。

传感技术传感器是关于自动驾驶定义最准确的技术关于传感器的自由选择和用于有两点较为少见的疑惑。第一点是，为什么一定要用照相机？（而不是雷达、红外传感器这样的东西来作为主要测量依据）第一是因为分辨率，照相机的分辨率相比之下低于其他类型的传感器。那为什么分辨率这么最重要呢？因为你必须细节，细节越多越好。

有可能你能通过某些手段增加对细节的市场需求。但是那解决问题的就是另外一个问题了。

第二，照相机是唯一一个除了物体的“形状”，还能告诉他你物体的“外观”的技术。很多信息是不能通过对外观的扫瞄来加载的，比如路标、红绿灯等。一个“环境模型”必须的东西我们要创建一个极致的环境模型，首先必须多个传感器，准确的辨别周围的所有物体，错误率必须降到0%——不过只不过这些是ADAS（高级辅助驾驶员系统）之后发展就不会大自然已完成的变革，不是什么飞跃性进展。我们必须对行进路线上能用的驾驶员空间作出准确的辨别，算法要告诉自己能出去哪里，无法出去哪里。

——这是一项小的进步，但仍与自动驾驶没过于大关系，只要辅助驾驶员系统之后发展，要不了几年就能享有这样的技术。最好的一点是探测出有所有驾驶员路线。必须综合路上所有的信息，计算出来出有自己应当如何驾驶员到自己能到的地方，这是仅次于的挑战，也是仅次于的进步物体探测为什么必须多个面向有所不同方向的照相机？因为在城市中的环境远比高速路上简单，如下图右图，必需要有充足多的传感器才能搜集到能保证成功和安全性行车的信息。

我们可以看见，自动驾驶系统在所有车辆边上都再加了立体边框。为其与车辆的关系标示了有所不同的颜色方位关系的标记是有适当的，比如如果一辆车停在了你的右边（假设你的国家交通规则是靠右行经），你必须告诉车门随时有可能关上，而司机不会回头出来，所以必须和它维持一定距离。

只是在车上再加边框是过于的，因为城市的环境过于简单了。这个边框必需是3D的，才能给你获取充足的参照数据。

所以下次大家如果看到了一个关于怎么在车上特边框的论文，就可以必要跳过去看下一篇了，因为这东西觉得是没什么意义。（大笑）能用空间辨别在说道这点之前我想要托一下深度自学。

深度自学现在的研究有点绕远路了深度自学确实的突破不会反映在什么地方？我想要应当是在特征提取上。我们不应当再行手动去萃取特征，不要再考虑什么LDP啊，自私算法啊，这样乱七八糟的我们现在必须考虑到的问题。算法应当要自动去学会这些才对。

这不是什么很震惊的消息，因为这是常理：我们如果在工作中被指派来解决问题一些问题，只要我们有充足的时间，我们认同能找到一种解决问题它的方法。找到问题的特征，找寻到它的解决问题方法。现在的深度自学算法有可能运算速度比人更慢，比人更加准确，但它不是什么革命性的东西，远比是什么突破。

它现在不能解决问题那些我们早已了解理解的东西，而确实简单的算法，应当要能解决问题那些我们现在解决不了的问题。不过深度神经网络获得的变革依然很有一点高兴，我们也在我们的行车算法中应用于了深度自学，它的展现出很好，能协助我们区分环境特征，这是十分最重要的。这是一个示例，上图中的绿色区域就是算法标记出来的可活动的空间。

可以看见，算法意识到了台阶上是无法去的地方，而底下都是可以去的。我们返回开始那张图，看右图的右边。算法意识到了旁边的人行道不是能行经的区域，虽然它们的材料是一样的。

没任何探测器不会告诉他你它们的材料有什么区别，但是因为算法能对环境作出辨别，所以能告诉旁边的路无法进。这就是深度自学网络的功劳。

除了绿色，我们有很多种表达方式来对应道路上有所不同的特征。当道路干燥的时候，算法也能辨别出来并作出应付驾驶员路线规划这是最好的一种技术。根据整体环境规划车道要让计算机学会计算出来出有合理的驾驶员路线，我们首先要给驾驶员路线一个准确的定义，人类能只能解读驾驶员的过程和目的，但计算机要作好这一点却不那么更容易。可以看见，这张图的路线里没车道，但算法却可以准确的画出一个虚拟世界的“车道”，并且精确预计出有它即将去往的方向。

车道统合在这个视频中，尽管周边的几条线展现出不平稳，但中间这条紫色的线的方位却仍然很平稳这条线就是关键，是很多种算法综合起到才能超过的结果。车道信息解读算法还能检测路上有几条车道，并且辨别自己正在哪一条上路线上的关键点，如路径交叉、分离点等的标记可以协助算法解读和决策下一步的行动。算法可以用有所不同的颜色标记这些点。

在下面这张图的上半部分，我们甚至可以找到，道路的建造者在道路上作出了错误的标记——将道路末端点附近的路面理应的虚线所画出了实线，但是算法找到并缺失了这个错误，在最后的标记中依然将其标记为虚线（蓝色）。可以看见深度自学算法让最后的辨识效果有了明显的提高。驾驶员策略这一部分是关于我们的车辆如何带入到现有的交通系统中去我之前提及过，我们不是道路上唯一的车辆，所以说道有适当让机器学习一些驾驶员策略。感觉（Sensing）和计划（Planning）的含义当我们提及“感觉”时，我们的意思是“知悉我们周围的所有事物”，不管是基于什么形式，声音也好图像也好，告诉他我们我们的周围有什么，比如算法告诉“我前面这里有一辆车”，这不是一种不道德，在这个过程中，“感觉”的个体本身是唯一要考虑到的对象。

而且结果是非常容易预测的。构建这些的技术有有监督深度自学等技术。而“计划”所指的是对于未来的计划，在过程中自身并不是唯一必须考量的因素，还有很多额外的变量。

强化自学就是用来构建这点的技术。强化自学上图展出了一个强化自学的过程右图是RNN深度自学的一个流程图下面是一个算法的实例：有很多人车辆正在通过一个环岛，右图中红色的车是自动驾驶的车辆，蓝色的车是“有侵略性”的车，意味著当它找到你也想要南流车流转入环岛的时候它们不会抢走从你面前过去而会滑行让你转入，而绿色的车是“有礼貌”的车辆。当它找到你想要转入车流的时候不会滑行让你转入，算法一开始并不知道什么样的车是有侵略性的什么样的车是礼貌的，但是通过大大的实验，它能找到这其中的规律，最后在有礼貌的车来的时候南流车流（他跳过了几张幻灯片，时间不过于不够了，不过我们还是敲出来）地图绘制现在我想要来讲一下地图绘制。

地图绘制（不同于导航系统）很最重要，但不同于传感有其准确的定义。其定义和手段还不具体和成熟期。人类在驾车的时候是不必须地图绘制这项技能的。我们可以必要驾车走人，是不是地图都可以，导航系统可以告诉他我们我们要去哪和怎么去，但是那不是我们驾车的必要条件，没地图我们一样可以驾车。

但AI不一样，如果没这种能力电脑就不了驾车。为什么AI不会必须一样我们不必须的能力呢？我们能无法用上一种不必须地图绘制，只需导航系统就能驾车的AI呢？留意我们这里说道的AI的地图，其细节的精确度要相比之下低于我们目前常常看的这种。

目前谷歌和很多其他仿效他们的公司正在发展这种准确地图的技术，如果你要用一个地图来导航系统，你只必须一个精度超过几米的GPS就行了，但是如果你必须用这种精细化的地图来作为掌控汽车的依据，那你对方位精确度的拒绝就要超过10cm的级别，GPS是约将近这种精度的，何况城市中还有像高楼、隧道这样的干扰源。所以你不仅必须绘制一个这么准确的地图，还必须一个与之给定的精确定位技术，这两者是相辅相成的地图要做怎样才能协助构建自动驾驶？看上去这其中的联系有点直白，但是当我跟你说明确切之后你就不会找到只不过很非常简单。

地图是自动驾驶中一个十分适当的组成部分，对安全性十分最重要。如果没这份地图，算法有可能根本无法构建驾驶员。所以首先能具体的是，这份地图的改版必需十分及时，完全要做定动态状态，所以保持这份地图的有效性必须十分可观的数据流量。

所以数据不了统一搜集，必需从所有装备自动驾驶系统的车辆上联合搜集。因为无人驾驶车的数量将不会显得十分多，所以每辆车产生的地图数据必需十分十分小——预计每千米10kb的量，这样无论使用什么方式传输，一天下来大约只不会赚到1MB左右的流量在上载和iTunes数据上，这样的量是可以拒绝接受的，不然不仅用户无法忍受，服务器也无法开销如此可观的数据量。

而且对iTunes数据的更进一步处置必需在车内的计算出来设备上本地已完成。整个改建最差不必须加到新的硬件，一切都应当在车上本来就有的硬件上已完成。

这样一来的话，我们就只必须在设施的软件上操心，作好软件方面的工作，就能打造出自动驾驶的车辆了把这几项综合一起获得的系统，较为像SLAM系统的一个变种。但比SLAM展现出得聪慧得多。

我们管这个叫道路经验管理系统（REM），是我们正在展开的一项地图绘制计划。经过道路的前一辆车还可以给后一辆经过同一道路的车辆提供数据。预计在2020年左右，完全所有的车都会装备前摄像头并且能为这个计划提供数据。总结我们大体能得出一个自动驾驶演化的时间表，我们现在处在第一个阶段的正中间，2016年，现在我们能构建的程度就是高速公路自动驾驶，只不过这还不应当叫自动驾驶，而应当叫“不安全性的辅助驾驶员”，说道它“不安全性”是因为现阶段它还可能会错误。

有些人看见一样东西的准确率超过95%的时候，他有可能就不会有这种东西早已100%精确了的错觉，但不是这样的。现在这个还无法叫自动驾驶。

不过预计在2018-2020年我们估算就能构建在高速公路上的自动驾驶了，这也是我们正在做到的项目。虽然还仅限于高速公路，不过那时的准确度应当超过十分低的程度了，当你上高速公路之后就可以转录这个系统，然后就可以去看个书，甚至睡觉个慧之类的。不必担忧安全性问题，如果汽车必须你醒来时，它不会提早警告你，如果你没醒的话，汽车就不会自动滑行靠边，然后去找个地方停下。

确实的进步大约不会在2021年来临，按我们的分级方法，那时候的自动驾驶等级大约不会在Lv.4到Lv.5之间了，能构建确实的全自动驾驶。那时预计社会将不会渐渐拒绝接受自动驾驶系统的不存在，有可能在一段时间内，还是不会有司机躺在驾驶座上以防万一算法错误。

而这时的自动驾驶系统有可能主要在公共交通或出租车等方式、如Uber等之间风行，私家车司机还是不会偏向于手动驾车上下班。在2023年，当所有条件都成熟期的时候，人们对自动驾驶汽车的应用于不会更上一层楼，人们可以让车送来自己去下班，然后自己回家，派车去相接自己的孩子……在私家车之间自动驾驶也不会普及出去，随时让自己的车去任何必须的地方。

租车等对车的用于方式也将更为成熟期。这是个十分幸福的未来。今天我的演说就到这里了，感激大家的倾听。

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