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郭彥東:汽車領域已開啟AI競爭時代
2019-07-01 13:44:54 來源:搜狐科技 編輯:

文 | 搜狐科技 黃陽 宋婉心

“在AI領域的認知中,汽車產業就像是‘皇冠上的明珠’,因為在汽車場景里幾乎包含了所有AI相關的視覺技術的落地點。而在汽車領域,AI能力的競爭已經開啟,‘真AI’和‘偽AI’的區別開始顯而易見。”

“波士頓動力機器人打人視頻里的機器人離現實還有距離,但把道德規范(比如計算機不能殺人類這樣約束)加到AI研發中已經開始變得有必要。如果機器人在訓練更新時接觸到臟話,他真的能學出臟話。不停地教他說儒雅的話,他就是一個儒雅的機器人。”

“很多創新都來源于組織架構的創新,以前很少看到車企把人工智能、互聯網、自動駕駛作為一級中心來做,現在已經有這樣的趨勢。”

“為什么計算機視覺已經能夠測謊,卻不能分辨駕駛狀態下前方是鏡面還是真的藍天,這個問題很有意思。”從事人工智能及計算機視覺工作十四年,郭彥東對自己的研究領域依舊保持著敬畏與好奇。他選擇加入小鵬汽車,也是因為“在AI領域的認知中,汽車產業就像是‘皇冠上的明珠’”,而他想從實驗室中走出來,在場景中解決算法問題。

應搜狐科技邀請,小鵬汽車Chief Scientist & AI產品中心副總經理郭彥東分享了參加全球頂級計算機視覺大會CVPR的感受,以及小鵬在AI研發等領域的最新動態。

“今年CVPR有三個技術尤其有意思,一個是數據生成,二是神經網絡自學習,三是成像系統。”

數據生成指的是用計算機仿真技術與平臺生成虛擬的數據與場景。郭彥東表示,無人駕駛對數據依賴性很強,但不一定所有的數據都能在真實場景都能找到,有些場景比如車輛碰撞,車商也是是不希望它發生的,怎么樣得到這樣的數據來訓練模型?就可以通過數據生成技術模擬。

“小鵬汽車即將升級的疲勞預警與分神提醒技術(系統在司機駕駛分神時發出提醒),里面一個很重要的功能模塊就是通過頭部轉動角度和停留時間判定司機分神行為,郭彥東表示,頭部轉動的訓練數據就可以通過數據生成模型來大量獲得,從而減少了昂貴,漫長的數據采集,也降低了隱私風險。”

網絡自學技術指的是用計算機進行深度學習,不僅學網絡參數,還學網絡結構。郭彥東提出,這個技術本身雖然并不是今年才有的,但是今年趨于更加成熟,可能距離真實應用在實際場景中已經很近了,或是一個臨界點。

深度學習在2012年首次在圖像分類上大幅度超過傳統技術,在那個時候,神經網絡的結構通常是研究員來根據經驗設計的,網絡的具體參數是從數據中學習獲得的。人來設計結構,數據來更新參數的模式一直持續到現在。2014年Facebook在LFW( Labeled Faces in the Wild 國際權威人臉數據庫之一)上超過人類,2015年微軟在圖像分類ImageNet上超過人類都是這種模式。

然而,深度學習的一個重要組成部分就是端到端的學習,數據驅動式的學習。所以,數據,任務是否可以不僅僅更新參數,也更新神經網絡結構?這個問題越來越受學者的關注。隨著這個方向的研究越來越深入,這樣的技術也距離實際應用越來越近。

那么,隨著計算機自我學習能力的上升,人類安全會不會受到威脅,比如說機器人能力超越了人類與人類為敵?

對于搜狐科技的疑問,郭彥東笑著說起前段時間網絡流傳的“波士頓動力”機器人打人視頻,他說這種程度的機器人離現實還有距離,還沒到那個階段,但現在需要討論的是,在大量數據學習的過程中如何把道德規范約束加入。比如類似計算機不能殺人這樣大的約束,加在AI上面去做,其實開始變得有必要。

“舉個以前真實發生的例子,一個聊天機器人,在訓練的時候接觸到了臟話,就真的在對話中說學出不合適的話。然而如果不停教他說一些很儒雅的話,就是一個儒雅的聊天機器人。”

成像系統包括激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等成像系統。這些系統用于收集數據,并提供給計算機進行算法使用。

郭彥東解釋道,成像系統收集的數據是交給計算機還是給人,這兩者之間的目標和目的是不一樣的。比如朋友圈發布的潛水藍色照片很漂亮,但對于視覺系統來說,我們更希望“看”到的海底世界是不受水的影響的“真實”的樣子(好像水是完全透明的),這樣才能知道眼前是什么種類的魚,知道珊瑚有沒有生病。對于水下自動機器人來說,這樣的“真實”場景的成像才是最有效的。

“成像系統如何軟硬件一起設計?比如在極端的天氣下,包括下雨,這種成像系統的設計會在計算機視覺或者無人駕駛里面扮演越來越重要的角色。” 小鵬G3搭載先進的成像系統:在車內的近紅外智能攝像頭可以全工況,不分晝夜的識別司機,并對分神、疲勞提供預警提示;在車外的攝像頭首次在量產車中Sony ISX019影像傳感器,具有寬動態范圍等優良的成像特性。

擅長用簡單的語言和事例解釋清楚復雜的高新技術,這或許和郭彥東走出實驗室去驗證理論有很大關系。

“在AI領域的認知中,汽車行業就像是‘皇冠上的明珠’,因為在汽車場景里幾乎包含所有AI相關的視覺技術的落地點。”郭彥東這么解釋自己加入汽車行業的選擇:“真正落地場景當中有很多問題是算法并不能解決的,怎么樣讓算法在應用場景當中一個一個克服應用新的挑戰和困難,都需要以前在研究院里面的科學家也好研究員也好走出來,走到場景里面解決問題。”

目前,郭彥東在小鵬汽車的任務是負責給小鵬汽車安裝上“眼睛”(攝像頭),并給小鵬汽車賦能感知與認知(大腦)。

6月中旬,小鵬G3進行了OTA升級(Over-the-Air Technology,指的是用流量下載新應用),升級后車輛達到L2自動駕駛水平。

OTA升級的主體是車聯網,值得注意的是,和部分車企采用合作的方式搭載互聯網公司研發的車聯網系統不同,小鵬采用的是自家的車聯網系統。那么,為何小鵬在自動駕駛和車聯網上都堅持自研,而非合作的方式?

在郭彥東看來,能夠隨著用戶的用車習慣,拿到一手的用戶需求,對于OTA來說尤為關鍵。“雙向透明在任何商業合作當中都是難以實現的,但是有自研部門就不一樣,比如在小鵬汽車,技術是自主研發的自研技術,數據都是自己公司的車身數據,真實場景數據與互聯網、人工智能技術相互透明,緊密耦合,為產品的快速迭代,OTA升級打下堅實的基礎。”

下一步,小鵬汽車將通過OTA開放疲勞分神。“今年已經進行了3次OTA升級,其中有一些亮點的功能,比如基于人臉識別的ID 登錄與車輛個性設置,比如把ICA的功能通過OTA升級給用戶使用,包括接下來會OTA的疲勞分神提醒。”

自動駕駛功能升級方面,據郭彥東介紹,計劃今年年底上市的小鵬P7,搭載的硬件將滿足L3的要求。

最后,郭彥東回答了如何看待互聯網企業加入自動駕駛研發的問題。

“很多創新都來源于組織架構的創新,怎么讓自動駕駛中心更好地跟整車的技術中心融合,本身需要大的創新和探索。小鵬汽車從管理團隊來看,同時具有來自互聯網、整車制造、戰略等層面的獨特基因,這塑造了小鵬汽車獨特DNA。以前很少看到車企把人工智能、互聯網、自動駕駛作為一級中心來做,現在已經有這樣的趨勢。”

關鍵詞: 郭彥東,AI

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