北京2018年5月18日電 /美通社/ -- 近日，英(ying)特爾(er)-Mobileye 在耶路撒冷展(zhan)開自(zi)動駕駛車隊測試，展(zhan)示了 Mobileye 的(de)先進技術，以下為英(ying)特爾(er)公司高級副(fu)總裁英(ying)特爾(er)子公司 Mobileye 公司首(shou)席執行官兼首(shou)席技術官Amon Shashua 教授發表發表的(de)評論文章：
英特爾與(yu) Mobileye 的(de)(de)(de)(de)百輛自動(dong)駕(jia)駛汽(qi)車(che)已(yi)經在耶路(lu)撒冷開(kai)始(shi)第一階(jie)段(duan)的(de)(de)(de)(de)測試(shi)(shi)。測試(shi)(shi)路(lu)段(duan)行車(che)艱難(nan)、極具挑戰性。此次上(shang)路(lu)測試(shi)(shi)展示了 Mobileye 的(de)(de)(de)(de)先(xian)進技術，證明了責任敏感型安全（RSS）模(mo)型可以(yi)提(ti)升安全性，并(bing)將(jiang)關鍵學(xue)習成果融入到產品和客戶項(xiang)目中。預計數月內，測試(shi)(shi)車(che)隊(dui)(dui)(dui)將(jiang)進入美國(guo)和其它(ta)地(di)區。雖然我們(men)的(de)(de)(de)(de)自動(dong)駕(jia)駛車(che)隊(dui)(dui)(dui)不是第一個上(shang)路(lu)測試(shi)(shi)的(de)(de)(de)(de)車(che)隊(dui)(dui)(dui)，但它(ta)代(dai)表了我們(men)在多個領(ling)域采用的(de)(de)(de)(de)全新(xin)理念，并(bing)且(qie)有(you)別于傳統技術。憑(ping)借在計算機視(shi)覺和人工智能(neng)領(ling)域積累的(de)(de)(de)(de)二十多年的(de)(de)(de)(de)經驗，我們(men)的(de)(de)(de)(de)測試(shi)(shi)汽(qi)車(che)證明，英特爾和 Mobileye 的(de)(de)(de)(de)解決(jue)方案是目前(qian)極行之有(you)效的(de)(de)(de)(de)方案。
與其它(ta)自動(dong)(dong)駕駛系統(tong)相比(bi)，我們的關鍵之處在(zai)于，系統(tong)在(zai)設計之初，就將(jiang)安全性(xing)(xing)(xing)、經濟性(xing)(xing)(xing)和(he)可擴(kuo)展性(xing)(xing)(xing)作為重(zhong)要(yao)目標。具體(ti)而(er)言，自動(dong)(dong)駕駛汽車要(yao)比(bi)手動(dong)(dong)駕駛汽車速度更(geng)(geng)快、更(geng)(geng)順暢，而(er)且成本(ben)更(geng)(geng)低；它(ta)能(neng)適應任何地理(li)環境(jing)；比(bi)人(ren)工駕駛的安全水平要(yao)高出一(yi)千倍，無需在(zai)公共道路上進行數十億英里的驗證測(ce)試。
為什么選擇在耶路撒冷開展測試？
很顯然，Mobileye 公司就在以色列(lie)。一(yi)(yi)方(fang)面，選擇(ze)耶路撒冷(leng)十分方(fang)便(bian)開展駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)測試；而另一(yi)(yi)方(fang)面，這可以證明，我們的技術足以挑戰(zhan)任(ren)何地理環(huan)境和道路環(huan)境。耶路撒冷(leng)因行車艱(jian)難(nan)而出名：道路標識(shi)不清，變道環(huan)境復雜，行人不遵守(shou)交通(tong)(tong)規則。自(zi)(zi)動(dong)(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)汽車的車速不能(neng)太慢，這樣(yang)容易造成交通(tong)(tong)堵塞或引(yin)發交通(tong)(tong)事故。相反，自(zi)(zi)動(dong)(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)車必須像當地駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)員一(yi)(yi)樣(yang)自(zi)(zi)信駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)、果(guo)斷(duan)決策。
在這種(zhong)環境下，我們在測試自動(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)汽車和技術的(de)同時，也可以改進駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)策略。駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)策略也稱為(wei)規劃或(huo)決策。好的(de)駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)策略讓自動(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)汽車設計上(shang)的(de)諸(zhu)多困難迎刃而解。通常，很(hen)多目標(biao)有待優化，部分(fen)目標(biao)又彼此(ci)矛(mao)盾。比如，如何確保(bao)極致安(an)全，而又不(bu)過度謹慎(shen)；如何模擬手動(dong)駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)風格（以免嚇(xia)到其他駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)員），又不(bu)造成人為(wei)錯誤。為(wei)了更好地平(ping)衡這些因素(su)，車隊采用兩(liang)(liang)套獨立的(de)系統，一套下發駕(jia)(jia)駛(shi)(shi)指令(ling)，另一套批準或(huo)拒絕(jue)指令(ling)。目前(qian)，這兩(liang)(liang)套系統都(dou)運行穩定。
安全駕駛 vs 果斷決策
我(wo)們對(dui)駕(jia)(jia)駛決策系統(tong)中的(de)(de)(de)指令發出(chu)模塊進行(xing)離(li)線訓練，以形(xing)成果(guo)斷(duan)、流暢(chang)和擬人化的(de)(de)(de)駕(jia)(jia)駛風格。我(wo)們公司(si)使用的(de)(de)(de)這套軟件是基(ji)于 AI 強化學習技術(shu)開發出(chu)的(de)(de)(de)。該系統(tong)也是車隊的(de)(de)(de)較大亮點(dian)，各種場景指示也讓我(wo)們為之(zhi)(zhi)振奮。然而，自動(dong)駕(jia)(jia)駛汽車的(de)(de)(de)“駕(jia)(jia)駛員”也要(yao)清楚且果(guo)斷(duan)地判斷(duan)與危險駕(jia)(jia)駛之(zhi)(zhi)間(jian)的(de)(de)(de)邊(bian)界點(dian)。為了達(da)到這一目的(de)(de)(de)，我(wo)們采用責任敏感型安全（RSS）模型來(lai)控制 AI 系統(tong)。
RSS 模型將安全駕駛的(de)基本原(yuan)(yuan)則(ze)轉化成機器可以理解的(de)數學公式。例(li)如(ru)，尾隨(sui)其他車或變道時(shi)的(de)安全距(ju)離、道路優先(xian)權和障礙(ai)物避讓等。如(ru)果 AI 系統發(fa)出的(de)指(zhi)(zhi)令違(wei)反了任何(he)一條(tiao)基本原(yuan)(yuan)則(ze)，RSS 將拒(ju)絕該指(zhi)(zhi)令。
簡而(er)(er)言之，基(ji)于 AI 的(de)(de)駕(jia)駛(shi)策略系統，其(qi)職責是讓自動(dong)駕(jia)駛(shi)汽車行(xing)(xing)駛(shi)到(dao)目(mu)的(de)(de)地，而(er)(er) RSS 模型則負責保(bao)障沿途的(de)(de)駕(jia)駛(shi)安(an)全。安(an)全性靠(kao)系統設計進(jin)(jin)行(xing)(xing)保(bao)障，無(wu)需(xu)進(jin)(jin)行(xing)(xing)數十(shi)億英里的(de)(de)道路測(ce)試。車隊目(mu)前使用 Mobileye 的(de)(de)安(an)全系統，相關方法已公(gong)開分(fen)享，并期望在與其(qi)它公(gong)司(si)合作(zuo)的(de)(de)過程中(zhong)，形成技(ji)術(shu)中(zhong)立的(de)(de)業界領(ling)先(xian)標(biao)準（中(zhong)立指該(gai)系統適用于任何汽車制造商的(de)(de)駕(jia)駛(shi)策略）。
為何感知系統只有攝像頭？
在初始階段，車(che)(che)隊的(de)(de)(de)感(gan)(gan)知系(xi)統(tong)只配備了(le)攝(she)像頭。在360°全景系(xi)統(tong)中(zhong)，每輛車(che)(che)配備了(le)十(shi)二個(ge)攝(she)像頭，其(qi)中(zhong)，八個(ge)攝(she)像頭探測遠距離環(huan)(huan)境，另外(wai)四個(ge)用于泊車(che)(che)。這(zhe)個(ge)階段的(de)(de)(de)目標是想證明(ming)，僅依據攝(she)像頭獲取的(de)(de)(de)信(xin)息，就(jiu)可(ke)以形(xing)成端到端的(de)(de)(de)自(zi)動(dong)駕(jia)駛(shi)方案。該方案中(zhong)，環(huan)(huan)境感(gan)(gan)知系(xi)統(tong)通過(guo)俯視(shi)圖來呈(cheng)現行(xing)駛(shi)汽(qi)車(che)(che)周圍的(de)(de)(de)環(huan)(huan)境狀態，能夠(gou)識別車(che)(che)輛和行(xing)人、道路(lu)標志(zhi)和交(jiao)通信(xin)號(hao)燈的(de)(de)(de)含義，能夠(gou)實(shi)時創(chuang)建(jian)高清地圖并幫助汽(qi)車(che)(che)做精確到厘米級的(de)(de)(de)定(ding)位，能夠(gou)進行(xing)道路(lu)規劃(hua)（即(ji)駕(jia)駛(shi)策(ce)略(lve)）和車(che)(che)輛控制。
初始階段是為(wei)了實現感(gan)(gan)知(zhi)(zhi)系(xi)統(tong)(tong)的(de)“真正(zheng)冗(rong)(rong)余”。“真正(zheng)冗(rong)(rong)余”是指，感(gan)(gan)知(zhi)(zhi)系(xi)統(tong)(tong)包含多個(ge)(ge)獨(du)立(li)工作的(de)子(zi)系(xi)統(tong)(tong)，每個(ge)(ge)子(zi)系(xi)統(tong)(tong)都可(ke)(ke)以(yi)獨(du)立(li)支(zhi)持自動駕駛。而之前的(de)感(gan)(gan)知(zhi)(zhi)系(xi)統(tong)(tong)，則是將不同來源的(de)原始傳感(gan)(gan)器數(shu)據整(zheng)合在一(yi)(yi)(yi)起(qi)，實際上，只有(you)一(yi)(yi)(yi)個(ge)(ge)傳感(gan)(gan)系(xi)統(tong)(tong)。“真正(zheng)冗(rong)(rong)余”有(you)兩個(ge)(ge)主要優(you)勢：首先，感(gan)(gan)知(zhi)(zhi)系(xi)統(tong)(tong)驗證所需的(de)數(shu)據量大(da)大(da)降(jiang)低(di)（十(shi)億(yi)小(xiao)時(shi)(shi)的(de)平方根 VS 十(shi)億(yi)小(xiao)時(shi)(shi)），如(ru)圖(tu) A 所示；其(qi)次，如(ru)果(guo)其(qi)中一(yi)(yi)(yi)個(ge)(ge)子(zi)系(xi)統(tong)(tong)故障，車(che)輛可(ke)(ke)以(yi)繼(ji)續安全行駛。如(ru)果(guo)采用數(shu)據整(zheng)合的(de)傳感(gan)(gan)系(xi)統(tong)(tong)，則需立(li)即停(ting)車(che)。數(shu)據整(zheng)合傳感(gan)(gan)系(xi)統(tong)(tong)就好(hao)比一(yi)(yi)(yi)串圣誕樹彩燈(deng)，如(ru)果(guo)一(yi)(yi)(yi)個(ge)(ge)燈(deng)泡壞了，那么，整(zheng)串彩燈(deng)也就壞了。
未來幾周(zhou)，我們會(hui)在系統開發(fa)的第二(er)階段，加入雷(lei)達/激(ji)光雷(lei)達傳感設(she)備，通過不(bu)同(tong)的傳感模塊之間(jian)的協同(tong)作用，來提升駕駛的“舒(shu)適(shi)性(xing)”。
當前及未來的計算平臺硬件
自動駕駛車隊的端到端計算系統安裝了四顆 Mobileye EyeQ®4 芯片。該芯片功率為六瓦，在八位深度網絡上，提供每秒2.5萬億次運算（TOP/s）的計算能力。EyeQ4是 Mobileye 最新推出的系統級芯片，于2018年生產。Mobileye 計劃，今年再推出四款芯片，2019年推出十二款芯片。根據公司規劃，EyeQ®5 支持全自(zi)動(dong)駕駛，在今年晚些時(shi)候，就可以推(tui)出(chu)工程(cheng)樣品。EyeQ5 提供二十四萬(wan)億次運算的(de)(de)能力，比 EyeQ4 強(qiang)約(yue)十倍。我(wo)們(men)計劃(hua)，為一輛 L4/L5階段的(de)(de)全自(zi)動(dong)駕駛汽車(che)，配備三顆 EyeQ5芯片。因(yin)此，2019年初(chu)推(tui)出(chu)的(de)(de)新(xin)一代 EyeQ5的(de)(de)計算能力，將(jiang)是目前 EyeQ4 芯片的(de)(de)十倍。
英(ying)特爾和 Mobileye 采用(yong)(yong)的(de)(de)(de)方法(fa)(fa)不同(tong)于業界常用(yong)(yong)的(de)(de)(de)方法(fa)(fa)。業界在研(yan)發中往往超額訂購計算(suan)需求(qiu)，比(bi)如(ru)，要求(qiu)“在產品(pin)開發中給我無限的(de)(de)(de)計算(suan)能力(li)”，然(ran)后(hou)，再嘗(chang)試進(jin)行成本(ben)和功耗優化(hua)。而(er)我們則使用(yong)(yong)更(geng)有(you)(you)效的(de)(de)(de)策略(lve)，來減(jian)少計算(suan)需求(qiu)，從而(er)聚焦于開發較有(you)(you)效的(de)(de)(de)算(suan)法(fa)(fa) -- 用(yong)(yong)于狀態(tai)感知、駕駛策略(lve)制(zhi)定和車輛控制(zhi)。
前路漫漫，但我(wo)依(yi)然為 Mobileye 和英特爾的開發(fa)團隊感到無比的自豪，感謝他(ta)們的努力工作和取得的重大(da)突破。我(wo)們的目標是：在(zai)客戶的支持(chi)下，這(zhe)套系(xi)統在(zai)2021年進入批量生(sheng)產(chan)并(bing)應用于L4/L5階段自動駕(jia)駛汽車。
