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小鹏汽车郭彦东博士:用智能感知给用户带来驾乘新体验

2018-08-09 11:08  本文来源:中国消费者报 作者:伊吾

  中国消费者报 中国消费网报道 “其实汽车就像一个机器人,它需要对环境有它的感知,需要对可行进路线进行规划,还需要跟车里的人进行交互:司机是谁?司机在做什么?司机有没有关注到路面上发生的一些情况,等等,这些都需要智能化的理解。”郭彦东博士,小鹏汽车AI产品部计算机视觉首席研究员,日前他就车机智能专题接受《中国消费者报》独家专访时表示,“可以把车理解成一个机器人,它与人之间是一个协作的状态。”


 

  郭彦东博士从事人工智能及计算机视觉工作已有14年,曾在被誉为“AI界黄埔军校”的微软美国总部担任研究员,专注于计算机视觉和图像处理技术,是微软智能识别服务的关键贡献者。他开发的计算机视觉模型被广泛应用在微软图像搜索(im-age.bing.com)、人工智能云服务(Mi-crosoftCognitiveService)、知识图谱(MicrosoftConceptGraph),以及其他微软的视觉方案搭建中。

  “跟车外的一些情况预测和判断、智能感知比起来,车内的感知可能显得更重要,它包括乘客、司机的注意力以及情绪的识别。我们能不能在人和车互动的过程中,让车去更好地理解司机的状态,做一个正向的反馈循环,来提升用户的体验?”郭彦东认为,“这一切的基础,就是智能感知。”

  建立一个良好的感知系统,需要更多的数据支撑,但数据场景各有不同。比如对于车外状况,郭彦东举例说,在国内,车与车之间行驶距离比较小,并线的情况也比较多。所以对国内用户的真实数据,不管是对场景的覆盖度还是数据量上,都需要足够数据体量。

  “事实上,在人工智能尤其是深度学习的大环境下,谁坐拥了数据,谁就有可能会有最先进、最完善的技术体系。这也是整车厂商具有的一个优势。”郭彦东强调,“我们从大量用户中搜集反馈,用以不停地调校和更新我们的智能车系统。”

  感知需要硬件设备来支撑。但是,到底是用激光雷达还是摄像头?业界一直存在不同声音。在郭彦东看来,成本首先是一个问题。除非是运营车辆,在消费市场,现在的产品应用成本至少还在5000美金之上,对于消费者而言,难以承受。

  而成本之外,技术是否足够成熟,则是限制雷达技术在实际应用中的最大障碍。比如有的产品提供商说他的雷达过车规了,但是并没有实现百分之百过车规,只是开始往这方面努力,并非真能大规模实用。

  其实,在郭彦东看来,成本与成熟度之外,当下供应链能不能保障大量的供应,也依然是一个问题。

  所以激光雷达更多的价值,在于给视觉系统加了一个冗余,它并不能拿来替换掉视觉系统,因为激光雷达本身分辨率并不高,有些车型的激光雷达,只是上了一个四线的标准。四线是什么意思?郭彦东介绍,就像我们图片中间的四条线,这个分辨率是非常低的,一个摄像头最低的分辨率现在采用的都是720的。

  未来,汽车领域所有的人工智能将汇集在一个平台上运行。那么,这些未来的参与者,是各自为战,还是现在就需要一个协议,避免未来的冲突?郭彦东认为,非常需要这样一个前提。他以自己15年前一篇论文复现为例,可能30%把自己的东西做实现,70%要把别人的东西一点、一点实现出来。但因为是别人的文章,具体怎么做也不知道。所以复现的时候要花大量精力。

  到2012年,AlexKrizhevsky关于 DNN的一篇论文“ImageNetClassificationwithDeepConvolu-tionalNeuralNetworks”出来以后,没有把这个东西藏着掖着,他直接把源代码到数据全部开放了,这给算法带来了非常大的提升。“那其实是点燃了整个计算机视觉深度学习的大的浪潮。”郭彦东强调,“从2012年开始,整个行业的演进变快了非常、非常多,迭代变快了非常多。”

  有了这样的前提,视觉领域就形成了这样一股风气,不管代码还是模型,你的东西好,就都放出来了,放在网上了,这样就会有几个好处:因为是同一个量化标准,一直演进、演进,很容易证明我比以前做得好,所以整个行业发展得非常快。这对于整个行业的发展推动是很强的。

  但是,如果全部都是开源的东西,每一个参与者真正的创新点在什么地方?

  “我觉得来自于两个很关键的地方。”郭彦东认为,“虽然说算法和训练的程序都是开源的、平台化的,但是我的数据和场景是独特的。比如小鹏汽车,有很多车队采集的数据,这不可能拿出来做分享。我的汽车里面,有一些我的场景里面的独特问题,我的问题是特别的,数据是特别的,那我做出来的训练模型,我的智能也是有非常独特性的工作。”

  “工业界还是有很多这种能力,大家在一种自己的独特数据和独特场景环境里,看能不能有一些共性问题,大家一起去解决,一起去做迭代。”郭彦东说道。(伊吾)

责任编辑:倪敏

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