<span style='color:red'>Mobileye</span>联手WILLER在日本和东南亚推出自动驾驶出租车服务
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发布时间:2020-07-10 00:00 阅读量:1546 继续阅读>>
百度Apollo披露纯视觉L4无人车方案:10摄像头 对标<span style='color:red'>Mobileye</span>
巨头新动作来了,行业风向可能要变。百度Apollo,中国自动驾驶的最大玩家,刚刚在AI视觉顶会CVPR上,披露了一套纯视觉城市道路闭环解决方案—百度Apollo Lite.百度将此方案与英特尔旗下Mobileye相类比,认为在前期技术积淀和半年路测迭代后,Apollo Lite的性能表现与Mobileye在同一维度。按照业内对Mobileye纯视觉高级辅助驾驶的王者地位评价,百度言外之意,再明确不过。Apollo Lite此次亮相CVPR 2019,由百度Apollo技术委员会主席王亮进行新进展披露。Apollo Lite,一套城市道路L4级视觉感知解决方案,能够支持对10路摄像头、200帧/秒数据量的并行处理,单视觉链路最高丢帧率能够控制在5‰以下,实现全方位360°实时环境感知,前向障碍物的稳定检测视距达到240米。王亮还说,经过前期的技术研发投入和半年的路测迭代,依靠这套10相机的感知系统,百度无人车已经可以在城市道路上实现不依赖高线数旋转式激光雷达的端到端闭环自动驾驶。2019年上半年,Apollo Lite已经在北京稻香湖等多地多路段落地测试。在路测过程中,测试车辆数目、累计测试里程和车辆在城市道路上的闭环自动驾驶表现优异。Apollo方面“优异”的对标参照是Mobileye,全球最大的ADAS(高级辅助驾驶技术)供应商,2016年被英特尔以153亿美元收入麾下,并整合成为英特尔自动驾驶部门。Mobileye此前最知名的方案是特斯拉,后来特斯拉自研AutoPilot,依然沿袭了纯视觉方案。Mobileye最新的纯视觉自动驾驶方案,除了自研芯片EyeQ4处理器外,主要依靠12路摄像头。Apollo首次纯视觉值得注意的是,这也是百度Apollo在L4自动驾驶领域的首次纯视觉方案披露。百度Apollo方面也谈到了原因:相比旋转式激光雷达感知方案,视觉感知方案价格低且便于获得。这套低成本近车规级环视感知方案也能够降级支持ADAS辅助驾驶应用,创造更多有价值的应用场景,将ADAS产品的能力提升到一个新的高度,为企业、开发者们提供了一个低价、优质的自动驾驶解决方案。不过,百度Apollo也强调了纯视觉方案的挑战所在:摄像头是相对成熟的传感器,除具备轻巧低成本和符合车规的优势外,高分辨率高帧率(成像频率)的成像技术发展趋势意味着图像内蕴含的环境信息更丰富,同时视频数据也和人眼感知的真实世界最为相似,但和三维点云数据相比,二维图像中的信息更难挖掘,需要设计更强大的算法、大量数据的积累和更长期的研发投入。百度Apollo技术委员会主席说,现今很多传感器融合的方案设计较为复杂,技术人员往往从快速解决问题的角度出发设计算法,这个过程中难免避重就轻的利用异构数据各自的优势进行缺陷互补从而绕过困难的问题。基于这种思路设计的多传感器融合方案虽然能够在短期规避单传感器方案难以解决的问题。长远看,数据和策略间深度耦合的设计不利于为环境感知系统提供真正意义上的冗余(true redundancy)。传感器融合意味着多套能够独立支撑全自动驾驶的感知系统强强联手,独立工作相互校验,最大概率的保证感知结果的准确性和完备性。王亮强调,百度下决心投入资源研发纯视觉感知解决方案并不意味着放弃现有基于激光雷达的技术路线,而是在技术实践过程中充分意识到无人驾驶系统true redundancy的必要性,决定通过压强环视视觉技术来夯实多传感器融合感知框架。在传统激光雷达为主,视觉为辅的传统融合策略中,视觉感知自身的问题和缺陷在雷达感知的掩盖下暴露不够充分。所以现在通过Apollo Lite打磨迭代的纯视觉技术,正在持续反哺百度坚持的多传感器融合解决方案,提升无人驾驶系统的鲁棒性和安全性。百度Apollo方面也表态:始终坚持多传感器融合的技术路线。在L4级自动驾驶传感器选型上,激光雷达和摄像头不是排它的的也不是单纯的从属和互补关系。从安全性考虑,二者具备相同的重要性和不可替代性,缺一不可。
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发布时间:2019-06-25 00:00 阅读量:1264 继续阅读>>
完成收购<span style='color:red'>Mobileye</span>,英特尔要的只是数据?
2017年3月13日,英特尔宣布将以153亿美元收购全球领先的ADAS厂商Mobileye,这一收购案宣布就是立即成为了今年自动驾驶领域的焦点。将近5个月之后,该收购案有了阶段性的成果,8月8日双方宣布英特尔已经完成对Mobileye发行在外普通股的股权收购,约占Mobileye发行在外普通股的84%。 众所周知,英特尔虽贵为PC时代的霸主,但是错过了移动互联网的浪潮,并且在今年DRAM和NAND Flash持续涨价的背景下,三星有可能威胁英特尔占据了几十年的半导体霸主地位。因此无论是为了捍卫自身的地位还是寻求企业的可持续发展,英特尔的转型都迫在眉睫,此次完成对Mobileye的收购,编者认为实际上就是英特尔转型数据公司的开始。 首先,我们需要明白英特尔为什么需要向数据型公司转型。在错过移动互联网浪潮之后,对于正在到来的物联网、人工智能(AI)时代,想必英特尔无论如何都不想错过。就AI而言,硬件、算法和数据是三个关键。通过近几年的收购我们也可以看到英特尔在AI方面的布局,2015年,Intel 斥资167亿美元收购FPGA芯片厂商Altera,2016年英特尔又花3.5亿多美元收购了一家从事深度学习和神经网络芯片与软件的创业公司Nervana。可见,通过前两年的收购,英特尔基本解决了AI应用于自动驾驶的硬件和算法问题。至于数据,不管是人工智能还是物联网,任何产品智能化的本质其实都是对数据加以分析,并产出具有附加价值的服务,因此数据就是非常珍贵的资源。因此,想要引领AI时代,英特尔需要向数据型公司转型。 那么,转型数据型公司为什么要收购Mobileye?不同领域的数据可以分为结构化数据、非结构化数据和不规则纬度和定制类数据。自动驾驶产生的数据就属于最后一类,由于其产生的数据往往包含多个纬度(视觉,场景,决策等),且数据本身还与环境有着很强的关联,这就使得这类数据更加难以分析,想要对这类具有难度数据进行分析首先还得大量采集。而Mobileye创始人Dr.Amnon Shashua在年初的CES上表示Mobileye已经完成了从ADAS公司到自动驾驶公司的转变,并且,他不管是出席哪个公开会议或活动,都主动提倡行业内的合作、数据的共享以及自动驾驶解决方案的标准化。这不仅说明了这家在ADAS和计算机视觉领域有近20年经验的公司有着丰富的数据积累,也表明其未来也将能够获取更多的数据,这对想要解决数据问题并向数据型公司转型的英特尔而言,收购Mobileye无疑是一个不错的选择。 最后,我们看一看在通过收购解决硬件、算法、数据三大关键问题解决之后,英特尔拥抱数据的新动作。8月10日,TechCrunch报道称英特尔计划建立一支拥有100多辆测试车辆的车队,这些车辆将达到SAE的Level 4级(全自动驾驶)水平,首批车辆将在今年晚些时候上路测试。英特尔称,测试车队将相应地纳入不同汽车品牌和类型,以展示其自动驾驶平台基本上可以用于任意应用,测试车队也将成为英特尔面向潜在合作伙伴和客户的销售工具。当然,上述目标的实现和技术的改善还需要搭载英特尔和Mobileye的混合自动驾驶软件系统车队收集的数据的帮助。另外,英特尔、丰田、爱立信在周四宣布成立一个集团,该集团将构建一套用于自动驾驶汽车以及相关技术领域的“大数据”生态系统。编者认为,新成立集团的云基础设施也将对英特尔的自动驾驶测试车队数据的收集起到积极作用。 至此,我们再通过收购消息公布后英特尔CEO Brian Krzanich向员工发的一封信的内容去理解英特尔转型数据公司的原因和收购Mobileye的原因,他提到:“你们很多人问我为什么自动驾驶汽车对英特尔的未来这么重要,答案就是数据,数据将成为新的石油。Mobileye的加入将会给我们的计算平台带来一个数据通道,让车辆能够通过智能的眼睛识别周边的环境。” 编者认为,英特尔完成对Mobileye的收购可以看作是自动驾驶领域软硬兼施的新型巨头的诞生,也能预测英特尔将更有能力去推动行业的整合,加速自动驾驶的发展,但也能发现,英特尔在意识到数据的重要性之后正在从芯片公司向数据公司转型,也是其拥抱AI打造数据平台一个新的开始。
发布时间:2017-08-14 00:00 阅读量:1164 继续阅读>>

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