五分钟带你了解：自动驾驶汽车的6种新感知系统

　　

　　我们最近看了一部名为《在永恒之门》的独立电影，是关于艺术家梵高的。这位画家患有精神疾病，电影试图通过各种摄影技巧来捕捉他那明亮而疯狂的视觉，这些技巧旨在模仿梵高自己的印象派美学。有时候会让我们觉得有点恶心。但它也提醒我们，我们每个人看待世界的方式不同，这使得将人类视觉的奇迹转化为机器的技巧更加令人惊叹。

　　计算机视觉通常依靠摄像机或其他类型的传感器来感知世界——眼睛——然后是算法——大脑——帮助它理解输入。谷歌在识别猫的照片方面做得很好，但是如果我们想要像人工智能自动驾驶汽车这样的自动系统来感知现实生活中的猫，并快速决定该做什么，那么还有很多工作要做。

　　

　　有将近50家公司，更不用说所有的创业公司，致力于开发人工智能自动驾驶汽车。但这仅仅是个开始: 一个完整的硬件和软件生态系统已经如雨后春笋般出现，以支持这个新兴产业。有些公司开发高清地图来帮助自动驾驶汽车导航; 创建虚拟世界，在那里他们可以学习在数十亿英里的模拟里程上驾驶; 建立诸如激光雷达之类的传感器系统来感知周围的环境。这就是我们今天要讨论的后一类，我们可以称之为“感知系统”。这不仅包括开发基于激光的传感器和摄像头等硬件的初创公司，还包括帮助人工智能自动驾驶汽车获取输入信息的机器学习系统，这样它就可以看到更像人类的东西。

　　人工智能自动驾驶汽车最突出的感知系统之一实际上是一项可以追溯到20世纪60年代的老技术。激光雷达，代表光探测和测距，是在激光发明后不久发展起来的。它最初的用途之一实际上是在气象学上，为了回答这个问题: “它对你来说够湿吗?”基本概念非常简单: 这种仪器向物体或表面发射快速的光脉冲，其中一些高达每秒100万或更多。仪器上的传感器测量每个脉冲反弹所需的时间，这是一种距离测量。更复杂的系统可以使用这些数据来创建一个周围环境的3D 地图的过程中。

　　人工智能自动驾驶汽车可以使用一系列传感器的感知系统，包括激光雷达，雷达和照相机。

　　2016年，我们遇到了一些首批为人工智能自动驾驶汽车建造激光雷达系统的公司，其中包括一家成立35年的名为 Velodyne 的公司。第二年，我们报道了9家为自动驾驶汽车开发激光雷达系统的初创公司。从那时起，甚至有更多的出现，承诺旧技术的最新迭代。

　　其中之一是成立于2016年的一家名为 Aeva 的硅谷初创公司。去年10月，该公司获得了4500万美元的首轮融资，其中包括一家名为 Lux Capital 的知名风险投资公司。资金总额高达4850万美元。在两位前苹果工程师的带领下，Aeva 的激光雷达系统做到了一件大多数人做不到的事情: 它不仅能记录到物体的距离，还能记录物体移动的速度，如果那个物体是一个孩子或者来袭的导弹，这一点尤其重要。传感器包，正如创始人之一向 VentureBeat 描述的那样，“结合了激光雷达、雷达、机器视觉和高精度运动传感的关键优势。”

　　Aeva 激光雷达系统图片来源: Aeva

　　

　　总部位于悉尼的 Baraja 公司也对激光雷达进行了新的研究。该公司本月筹集了3200万美元，使融资总额达到3360万美元，红杉中国(Sequoia China)是最新一轮融资的领头羊。Baraja 称其新技术为光谱扫描激光雷达，利用“简单的高中物理”，利用光与棱镜之间的相互作用。当光进入棱镜，通过折射的过程，光束被发送到一个新的方向。通过改变光的颜色或波长，仪器可以控制光的发射方向。

　　看看 Baraja 激光雷达系统看到了什么

　　该仪器使用现成的组件，如智能手机相机中的光学级硅玻璃，该公司表示，这将有助于集成和缩放光谱扫描激光雷达。

　　2021年3月24日更新: Baraja 公司已经筹集了3100万美元的新资金，用于继续部署和开发其“独特而精巧”的成像系统。到目前为止，该公司的总资金达到了6390万美元。

　　激光雷达广泛使用的关键之一是提供一种固态仪器，而不需要传统机电系统中非常昂贵的运动部件，其成本可能高达7.5万美元。与桶形座椅或八轨播放器不同，如果你想要一个真正的无人机，激光雷达不在你可以拒绝的选项之列。

　　

　　AEye 总部位于旧金山附近，是一家成立6年的初创公司，已经筹集了约5900万美元，其中包括去年11月筹集的4000万美元的 B 轮融资。投资者包括英特尔(Intel)、空客(Airbus)和风投公司凯鹏华盈(Kleiner Perkins) ，它们都在2017年6月参与了1600万美元的首轮融资。这位首席执行官是前美国国家航空航天局工程师，他的大部分职业生涯都在国防工业，为洛克希德 · 马丁公司的战斗机设计监视、侦察和防御系统。

　　AEye iDAR 平台结合了激光雷达、摄像头和人工智能

　　AEye，顾名思义，已经开发出了一种自动驾驶汽车的计算机视觉系统，它称之为 iDAR (“ i”代表智能) ，使用固态激光雷达组件，结合高分辨率、低光照相机。摄像机像素和激光雷达像素的实时集成，也就是该公司所说的动态像素，意味着数据在传感器级别处理得更快。这使得算法评估场景并以更少的延迟、带宽和计算机能力快速做出决策变得更加容易和快速。AEye 公司本月刚刚宣布，它将发布最新的 iDAR 软件包 AE200，用于三级自治，这使得事情开始变得有趣起来。

　　

　　我们正在远离硬件方面的东西与下一个创业公司。2015年成立于波士顿郊外的哈佛分公司 Perceptive Automata 已经在四轮融资中获得了2000万美元的资金，其中包括2018年10月包括丰田和现代在内的1600万美元的首轮融资。感知自动机明白，人工智能自动驾驶汽车被广泛采用的最大障碍是人类。我们将让丰田人工智能风险投资公司(Toyota AI Ventures)的吉姆?阿德勒(Jim Adler)进一步解释:

　　[Perceptive Automata uses] behavioral science techniques to characterize the way human drivers understand the state-of-mind of other humans and then train deep learning models to acquire that human ability.

　　[感知自动机使用]行为科学技术来描述人类驾驶员理解其他人类心理状态的方式，然后训练深度学习模型来获得这种人类能力。

　　感知自动机正在开发传感器背后的算法。换句话说，这家创业公司的平台可以凭直觉判断出，站在人行道上看着智能手机并向前迈出一步的青少年可能没有注意到，他们正确地预测应该停下来，而不是给她上一堂关于意识的重要课程。感知自动机所做的不仅仅是标准的算法训练，它通常包括识别对象和人。相反，这家创业公司通过开发深度上下文训练数据来帮助训练其人工智能，这些数据可以模拟现实世界中过马路的白痴。

　　

　　总部位于特拉维夫的 VayaVision 还致力于人工智能自动驾驶汽车感知系统的软件方面。这家以色列公司成立于2016年，去年10月为其原始数据融合感知系统筹集了800万美元的种子资金，三菱(Mitsubishi)是其早期投资者之一。这听起来有点像 AEye，它的软件包(目前称为 VayaDrive 2.0)融合了来自激光雷达、摄像机甚至雷达的原始数据，使用计算机视觉和其他计算工具在无人机周围创建一个精确的3D 模型。

　　怎么做到的？VayaDrive 从像激光雷达这样的距离传感器获取数据，并将信息分配给高分辨率相机的每个像素。这使得自动驾驶车辆能够接收关于物体大小和形状的重要信息，从而可以识别出它们是车辆、人类还是来袭的导弹。

　　

　　另一家以色列公司把我们带回到硬件领域。AdaSky 成立于2015年，去年11月从一家专门生产汽车零部件的韩国公司获得了2000万美元的收入。正如你可能期望从高度军事化的创业国家，AdaSky 的高分辨率热成像摄像机利用军事技术。这个被称为“毒蛇”的平台通过物体及其身体散发的热能收集远红外线信号。计算机视觉算法可以处理信号，提供精确的目标检测和场景分析。

　　AdaSky 热成像摄像机，来源: AdaSky

　　热成像相机比其他类型的传感器有优势，不仅具有比激光雷达和雷达更高的分辨率，而且在恶劣天气条件下具有更好的性能。

　　正如我们在这里看到的，制造能像人类一样看到世界的机器绝非易事。解决方案不仅必须是安全的，而且必须是可伸缩的和负担得起的。这些新的人工智能自动驾驶汽车的感知系统有望成为所有这一切，甚至更多。有些人可能会走进死胡同，但其他人肯定会成为未来的一部分。

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