[ EV知道 汽車黑科技 ]近日，特斯拉汽車公司人工智能（AI）總監(jiān)安德烈·卡帕西在參加2018年TRAIN AI大會(huì)時(shí)，剖析了該公司構(gòu)建自動(dòng)駕駛儀（Autopilot）計(jì)算機(jī)視覺解決方案的方法。據(jù)介紹，Autopilot編程團(tuán)隊(duì)主要分為兩部分：第一個(gè)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身，而第二個(gè)團(tuán)隊(duì)則專注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際編程，它包括選擇已標(biāo)注的圖像，幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。

許多行業(yè)觀察家認(rèn)為，激光雷達(dá)是開發(fā)安全的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的一個(gè)重要部分。激光雷達(dá)，也被稱為光探測(cè)和測(cè)距，通常就是在自動(dòng)駕駛汽車頂部旋轉(zhuǎn)的那個(gè)設(shè)備。而特斯拉首席執(zhí)行官相信，他可以在不依靠激光雷達(dá)的情況下打造出自動(dòng)駕駛汽車和半自動(dòng)駕駛汽車。

特斯拉的自動(dòng)駕駛儀解決方案非常依賴計(jì)算機(jī)視覺，而不是激光雷達(dá)和其他傳感器，因?yàn)樘厮估膱F(tuán)隊(duì)認(rèn)為，計(jì)算機(jī)視覺在根本上更加卓越，強(qiáng)大的攝像頭陣列足以支持完全自動(dòng)駕駛解決方案。

卡帕西介紹，將傳統(tǒng)的、基于規(guī)則的編程方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(也稱機(jī)器學(xué)習(xí)或AI)運(yùn)行時(shí)使用的編程方法區(qū)分開來。在典型的互聯(lián)網(wǎng)術(shù)語中，他使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程軟件2.0，用以與基于規(guī)則編程的軟件1.0進(jìn)行區(qū)別。這兩者之間的差異是相當(dāng)大的，編程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與編程網(wǎng)頁或智能手機(jī)應(yīng)用程序是完全不同的。

卡帕西深入探究了特斯拉團(tuán)隊(duì)用來破解自動(dòng)駕駛儀計(jì)算機(jī)視覺難題的方法。自動(dòng)駕駛儀編程團(tuán)隊(duì)主要分為兩部分：第一個(gè)團(tuán)隊(duì)構(gòu)建了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身，而第二個(gè)團(tuán)隊(duì)則專注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際編程，它包括選擇已標(biāo)注的圖像，幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。

正如編程代碼必須高效和有效一樣，卡帕西注意到用于編程神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像必須夠大、夠多樣化以及干凈。為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程更多的是識(shí)別異常，并為正確的行為編寫軟件2.0堆棧，而不是為正常情況下的系統(tǒng)編程。

特斯拉認(rèn)為，從根本上說，與人類駕駛汽車相比，該公司自動(dòng)駕駛儀解決方案將會(huì)在行駛過程中提供更安全的駕駛體驗(yàn)。這是有意義的，也十分重要，但這只是暗示了一種更廣泛的可能性，即車輛在世界上任何地方、任何情況下都能自動(dòng)駕駛。

目前多數(shù)自動(dòng)駕駛技術(shù)的研發(fā)，都是依托了激光雷達(dá)提供數(shù)據(jù)。而特斯拉的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是依靠攝像頭和雷達(dá)，而不是使用激光雷達(dá)的情況下來完成自動(dòng)駕駛系統(tǒng)所需的大部分工作。有人質(zhì)疑特斯拉是為了降低成本，認(rèn)為特斯拉的這種技術(shù)不夠安全。但自動(dòng)駕駛技術(shù)本就處于正在發(fā)展的不夠成熟的階段，未來誰的技術(shù)將更好更安全，都還有待考驗(yàn)不能形成定論。