优二

该方案使自动驾驶视觉能力提升到史无前例的120dB(达到超越人眼的视觉能力)。

4月11日,三部委联合印发了《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》,标志着自动驾驶一些行为今后有法可依,接着,阿里宣布了“蓄谋已久”自动驾驶进展,自此BAT在自动驾驶领域已经悉数入局,国内数十家自动驾驶领域的创业公司风头正劲,且看近期国内自动驾驶领域在立法、企业、资金、人才等方面相继传来的好消息,更不用提中国是全球最大的汽车市场,这些优势为自动驾驶行业创造出了得天独厚的发展环境,足以令其站在全球一

然而3月19日,Uber无人驾驶车在夜间行驶测试时撞死一位行人,成为有史以来最严重的交通事故,为自动驾驶前景蒙上一层寒霜。虽然事故的原因目前依然众说纷纭,但从公布的资料来看,问题还是聚焦在夜间行驶这个场景上。国内专注做视觉成像芯片的眼擎科技CEO朱继志认为:”具体情况还不明了,但现场环境来看,不会那么黑,因为传统摄像头比人眼能力差几十倍,所以如果人来看的话,应该是可以看到行人。但对于汽车来说,第一、行人离车距离太近,车速过快,激光雷达未必反应的过来。第二、当时行人是从暗部走向亮部,因为路灯的原因,光线明暗反差太大。在暗部的时候,汽车没有监测到,等行人走到亮部的时候,距离太近已经太迟了。夜间道路光线环境太复杂,汽车摄像头的动态范围需要提升30倍以上,自动驾驶汽车才有上路的可能。“显然,摄像头能力并没有我们想象中的那样火眼金睛,传统摄像头广受光照条件影响,在强光、弱光、逆光、反光等情况下,普遍无法保持正常工作。

“过去三十年,以ISP为代表的传统成像架构一直统治着成像能力的表现,即使现在AI发展了,发现传统摄像头能力不够,效果也不可能有很大的提升,原因很简单,三十年前的技术架构,以前图像只考虑给人看,现在的图像是给机器看,但传统架构成形多年,积重难返。这就是技术架构的弊端,久而久之,大家没看到视觉能够突破,就形成了一种潜移默化,普遍认为视觉能力就是不可能有突破,这也是激光雷达日后被叫好的一个原因,其实本质上,我们应该回到问题的源头,视觉能力不够,就研发新的成像引擎架构,做视觉成像专用的芯片,来提升汽车的视觉能力,这件事不好干,我们为此专注做了4年,就是眼擎科技目前做的事情。”朱继志的介绍中,大概可以明白自动驾驶视觉领域技术存在天花板的成因。

而当前最受车企青睐的激光雷达,除了成本高、分辨率低外,更无法获取物体对象的颜色信息,更不善于实时地分辨物体。

自动驾驶车企想要发展,必须要考虑三个问题:

第一就是自动驾驶算法层面的设计和优化,目前大部分厂商考虑接入百度Apollo,一部分则考虑自建团队自力更生,这是人才和技术的“军备竞赛”,而这点互联网公司和新兴创业公司具有优势。

第二是量产能力,近期特斯拉频频被行业人士抨击,就是因为特斯拉汽车产能不足,前段时间威马创始人沈晖接受采访时也表示:“造车新势力的窗口期只有三年,年销量10万量才能活下来,而期待靠其他车场代工解决量产能力,是一个美好的愿望。”印证了汽车整体量产能力不亚于生死线,这点传统车企有优势。

第三则是“隐形实力”关键技术的储备,不管是算法层面、数据层面、还是硬件技术层面的关键节点,都会成为持有者看不见的杀手锏,其实这三座大山哪一座有突破,都有很大的机会。

眼擎科技是专注成像引擎技术的公司,今年1月份发布了全球首款成像专用芯片。,经过过去一年与汽车合作伙伴的深度调研和联合研发,眼擎科技耗时6个月,准备推出一套专门为自动驾驶设计的成像解决方案,该方案使自动驾驶视觉能力提升到史无前例的120dB(达到超越人眼的视觉能力),并且整套系统符合车规标准,出色适应地库、夜间道路、隧道等各种复杂光线环境,给算法端输出高信噪比的视觉图像。眼擎科技潜心4年专注于AI视觉成像引擎技术突破,又用了近10个月专项研发自动驾驶视觉成像解决方案,使自动驾驶技术终于迎来了重大突破。


专栏:人工智能报道

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