特斯拉|长城眼里只有特斯拉( 二 )
“现在高精地图更新，还是用的比较人工的方式，靠采集车上路采集，每周能有一次就不错了 。”某自动驾驶公司业内人士告诉虎嗅 。
如果不完全依赖高精地图辅助，靠单车智能在城市里进行高级别辅助驾驶，最核心需要解决的一个问题就是——如何让车看懂红绿灯？因为，红绿灯识别有四个典型难点：一是小目标检测、二是状态会实时发生变化、三是形态各地差异很大、四是绑路困难（如何把红绿灯与对应的道路进行绑定） 。
文章图片
在此前的一段长达11.2公里的毫末城市NOH功能体验中，车辆对红绿灯的感知全程都未出现过失误 。尤其是，当车辆前方视野范围内，出现多个不同形态的红绿灯时 。毫末的NOH，能够精准的找到车辆所对应的红绿灯，将信息显示在屏幕上，并最终执行正确的动作 。
比如下图所示，一条直路上有两个红绿灯，一个在左侧位置的竖排红绿灯，一个在右侧远处的横排红绿灯 。对于人来说，可以不费吹灰之力地作出判断，但对于车来说，并不简单 。
文章图片
这里，其实就用到了特斯拉一直在走的一条技术路线——深度学习 。顾维灏提出，“要解决红绿灯识别的问题 。首先，需要大量的数据用来训练学习 。通过图像合成和迁移学习，加快技术的迭代，是数据能够快速获取积累的方法 。其中，真实数据和合成数据混合训练问题，是主要的技术难题 。”
毫末设计了一个针对红绿灯检测及绑路的“双流”感知模型，将红绿灯检测和绑路问题分解成两个通道 。毫末智行技术总监潘兴解释道：“当输入一张图片，之后会有一个分支，它去处理红绿灯检测问题，在图像上把红绿灯检出来 。还有另外一个分支，会通过一个注意力的机制，学习出来一个Feature Map，表达了这个红绿灯和车辆所在的道路结构的关系 。”
最后，利用注意力机制（Transformer）将二者结合，输出绑路后的目标车道红绿灯通行状态 。
文章图片
当然，不光是解决红绿灯识别的问题，毫末通过基于注意力机制的感知算法，解决掉了车道线检测、障碍物检测、道路交通标志检测等等 。以此来尽可能多的采用视觉感知，去完成道路信息的识别，减少对高精地图的依赖 。
【特斯拉|长城眼里只有特斯拉】这也是为什么，在发布会上，毫末敢立下“城市NOH功能落地的城市将会超过100个”的Flag 。要知道，小鹏的城市NGP在二季度末，也只会在部分城市进行开通 。同样的，华为的ADS目前也仅在上海、深圳等城市，开展基于高精度地图的高级别自动驾驶功能测试 。
而按照长城方面给出的产品规划，预计到2022年底，毫末智行辅助驾驶系统将落地长城汽车34款车型，约占其整体待上市车型80% 。未来两年，搭载该系统的乘用车总量超过100万台，是中国唯一短期内能达到该规模的企业 。
但规模，并不能说明一切问题 。
攻“城”战打响
从技术上来讲，在激光雷达、大算力芯片的加持下，利用自动驾驶系统将人安全地从A点送到B点，已经不是难点 。真正决定是否能够把软件功能推向市场的因素是——用户体验 。因为，让人工智能按照和人类驾驶完全一样地方式开车，并不容易 。
笔者在体验毫末城市NOH的过程中，最大的困惑就在于刹车感受上 。相比人类来说，机器自主控制的刹车会有明显的顿挫感 。像面对减速停车等红绿灯的情况时，通常我们人类自己会松油门、靠怠速慢慢往前移，最后一脚刹停 。然而，机器会提前进行刹车，把速度降低到安全范围，最终再刹停 。
“现在感知这块，大家的准确率都是99.999%了 。但规控这块，产业界和学术界都没有找到批判好坏的方法论 。”一位自动驾驶业内人士告诉虎嗅，刹车的顿挫感可能是来自规控方面的问题 。
毫末智行首席交付官甄龙豹告诉虎嗅，“这是一个正常的表现 。我们自己试车的时候也是这样，我们自己试车的时候欢迎这种问题产生 。因为只有每次遇到问题，才是我们最高兴的时候，远远比遇到一次正常刹停还要高兴，因为这代表着我们知道了系统修正的方向，或者知道了系统的问题出在哪里 。”
推荐阅读
- 百塔之城布拉格在哪？
- 精品紫砂茶壶,当代紫砂名师名壶邀请展将正式拉开帷幕
- 特斯拉|特斯拉中国复工：曝工人闭环工厂管理 一天补助400元
- 饵料|谷雨后想连竿鲫鱼？记住这“4个思路”，一阵猛拉不要太爽
- 安琪拉新皮肤多久上架？
- 星座性格|收入太低如何解决？砖家：“用私家车拉活，空的房子租出去收钱”
- 清康熙帝决定不再修长城是因为 古代为什么要修建长城
- 特斯拉|特斯拉连续涨价的原因公布了！马斯克吐露心声
- 假面骑士|假面骑士revice爆笑图：试图减肥的拉布可芙 三分钟热度过于真实
- 肠炎拉肚子什么症状