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【AI创新者】图森未来CTO侯晓迪:定义问题比解决问题更重要

【AI创新者】是CSDN人工智能频道精心打造的专栏,本期主人公是图森未来联合创始人&CTO侯晓迪。
记者:白岩
同时也欢迎人工智能相关的技术投稿、约稿、行业分析、热点新闻、编译等,请发送邮件至baiyan@csdn.net,期待大家投稿。

近年来,自动驾驶技术得到快速发展,据市场研究公司IHS预测,2025年全球无人驾驶汽车销量将达到23万辆,2035年将达到1180万辆,届时无人驾驶汽车保有量将达到5400万辆。特斯拉创始人马斯克也在今年TED采访中表示,”再过2年车主就能安心在车上打盹了”,可见对自动驾驶发展速度和前景的一致看好。为了进一步了解自动驾驶技术及其行业应用,图森未来CTO侯晓迪接受CSDN专访,就相关话题展开深度探讨。

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图森未来联合创始人&CTO侯晓迪

图森联合创始人、CTO。上海交通大学本科,加州理工学院计算与神经系统博士。计算机视觉专家,近10年来有多篇论文在计算机视觉领域具有显著影响力。2007年即本科大三时期以第一作者身份在CVPR发表论文Saliency Detection: A Spectral Residual Approach,创立基于频域的视觉注意机制,其计算模型用五行代码即可复现,在算法上对场景识别实现巨大突破,引起业界强烈关注。侯晓迪目前是计算机视觉领域几乎所有顶级会议、期刊的审稿人,亦是今年夏天将在夏威夷举办的CVPR2017自动驾驶分会联席主席。

定义问题比解决问题更重要

读博期间,侯晓迪一直从事人工智能方向的研究,基于分析人脑的方式来了解人工智能。毕业后开始创业,目前主要关注无人车相关领域,包括感知、定位、地图、路径规划和底层控制五大类。除此之外,人肉计算、并行技术架构(如算法架构)、新型传感器(如激光雷达、毫米波雷达等)都在关注。

谈及团队,侯晓迪表示,团队成员非常年轻,而从事自动驾驶行业本身,其实所需要传统行业经验不多。在问题处理上,与学术界有所不同,通常会先把问题定义清楚,他认为,定义问题比解决问题更重要,只有先明确问题后才能更好寻找解决方案。

关于挑战,侯晓迪认为,对于团队而言,只有相对优势,并没有绝对壁垒,也不存在什么惊世骇俗的算法。团队趟过的坑,才是它的核心竞争力。任何时候,并不是团队遇到了挑战,而是有一堆需要做的事情,只要认真、踏实的趟坑,用正确的方法和态度解决正确的问题,最后都能找到最优的解决方案。

Deep Learning成自动驾驶领域分水岭

侯晓迪认为,Deep Learning是自动驾驶行业唯一的分水岭。在Deep Learning出现之前,大家用的都是传统方法,虽然一定程度上可以解决问题,但其精度非常低,只能做辅助驾驶。Deep Learning的出现使得基于视觉的无人驾驶成为可能,越来越多的企业开始基于视觉相关的技术解决无人驾驶问题。

侯晓迪还表示,目前最大的挑战不是来自技术方面。技术产品化的挑战,小于政策法规的挑战。技术将来要解决的问题已经很清晰了,一两年就能在高速上产品上路。但是什么时候中美两国才能全面允许无人车上路运营,这里还有不少未知因素。所幸比较乐观的是,中国一些地方政府和美国一些州政府,目前的态度非常开放。我们希望通过成功的小规模试点,能进一步推进政策发展。

图森自动驾驶解决方案差异化解析

图森无人驾驶解决方案目前主要依赖于摄像头,之所以没有采用激光雷达,是因为激光雷达不仅贵,而且没有货源,无法满足商业化需求。因此,图森主要以摄像头解决方案为主,待激光雷达商用条件成熟后,再添加激光雷达。

谈及与友商自动驾驶解决方案的差异,侯晓迪将友商简单划分为两类:

  • 首先是Google、Uber这些大厂,他们的解决方案还是以激光雷达为主,想一步到位解决城市交通。与这类大厂相比,其产品定位和发展方向不同,图森要解决的是高速自动驾驶问题,而图森又是一家创业型企业,因此选择了特定应用领域,即高速货运。与采用摄像头为主的解决方案相比,应用激光雷达想要识别几百米距离的物体是非常困难的,并且由于激光雷达的探测机制,其可视范围相对较小,而摄像头的可视范围可达200多米,甚至300米,而激光雷达100米已经是极限了。传感器的差异,带来的感知模块同样有很大区别。
  • 其次是与其他初创公司相比,图森从事无人驾驶领域的研究更早,侯晓迪更是非常自信的表示,图森在定位方面的冗余度已经达到了“变态”的程度。举个例子,为了在复杂的路况条件下实现精准的定位,图森的做法是多个模块叠加,从而在任何模块在物理原理上都不可靠的时候,在99.99%的时间内实现车辆厘米级高精定位。

携手国内外卡车厂商推动无人驾驶前进

据了解,图森目前与国内一家卡车公司已经展开合作,其中内部测试已经通过。此外,与美国的卡车公司也有接洽,正做一些初步的合作。图森需要卡车公司提供一辆可以被电脑控制的卡车,进而通过传感器解决方案控制这辆车,以实现在各种预期的路况下,达到良好的自动驾驶效果。

图森无人驾驶解决方案最终的应用体验就是,当卡车行驶到高速公路后,司机仅需按下启动按钮,卡车便可自动行驶。当车辆即将驶出高速时,会自动叫醒司机,如果司机长时间没有反馈,车子会自动把车停靠在路边。

中美两地开展路测 致力解决无人驾驶各种难题

据侯晓迪透露,今年图森将在中美两地分别实现道路测试。在美国将举行一场较为有趣的活动,即“从图森到图森”。源于美国亚利桑那州有个城市叫图森,而路测的区域便选在美国的图森公司开始,到图森这座城市做一次L4全自动路测;在中国,图森是在唐山到曹妃甸的高速公路上进行道路实测,具体时间暂未确定,值得大家期待。

关于图森更长远的考虑,侯晓迪坦言,直到现在,无人驾驶仍然没有被解决,说明这是一个非常艰难的问题,而图森给自己未来的定位就是解决无人驾驶领域各种各样的问题。在可预见的将来,图森专注于卡车无人驾驶解决方案,因为在产品化的过程中,将会遇到各式各样的问题,图森将认真趟坑,一步一个脚印地走下去,探寻最优的解决方案。

关于图森

图森是一家基于人工智能和计算机视觉进行自动驾驶卡车技术研发的科技企业,成立于2015年9月,核心技术团队由加州理工、卡内基梅隆大学、南洋理工大学、早稻田大学、香港科技大学等全球顶尖院校博士组成,目标是研发L4级别的无人驾驶货运卡车,降低长途货运行业的人为事故高发率,并通过替代人力来降低物流企业的成本。

图森以摄像头作为主要传感器,方案包含多台摄像头和数组毫米波雷达。图森自主研发的深度学习感知算法,能够做到让摄像头像人眼一样实时感知行车周边环境,检测和跟踪视野中的各种物体,能够对可视场景进行像素级的解读。凭借独创的视觉高精度定位和多传感器融合技术,即使在隧道中,也能做到分米级别的定位精度。图森自主研发的智能决策系统能够指导车辆根据地形和实际路况选择安全省油的路线。

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