科技行者 11月18日 北京消息(文/周雅):「自動(dòng)駕駛」不是一個(gè)新話題,但每次出現(xiàn)都飽受爭(zhēng)議,很長(zhǎng)一段時(shí)間以來,圍繞自動(dòng)駕駛的技術(shù)、汽車行業(yè)乃至社會(huì)倫理的聲音從來沒有斷過,而這正是恩智浦資深副總裁兼首席技術(shù)官Lars Reger每天要解決的實(shí)際問題。
圖:恩智浦資深副總裁兼首席技術(shù)官Lars Reger
Lars Reger 是一位不折不扣的資深工程師,在「微電子領(lǐng)域」積累了數(shù)十年的經(jīng)驗(yàn),而他把這些經(jīng)驗(yàn)全部都投入到了汽車產(chǎn)業(yè)當(dāng)中,在他漫長(zhǎng)的職業(yè)生涯里,先后見證了西門子半導(dǎo)體公司、英飛凌、德國(guó)大陸集團(tuán)的幾輪技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品迭代。2008年Lars加入恩智浦,并于2018年12月開始全面執(zhí)掌恩智浦的技術(shù)工作。長(zhǎng)久以來,這位CTO接觸的一直都是「汽車電子」「工業(yè) 4.0」「物聯(lián)網(wǎng)」「連接」「V2X」這些冷冰冰的專業(yè)詞兒。
但Lars Reger看起來卻不是一個(gè)冷冷的人,采訪中最讓我印象深刻的不是他的產(chǎn)品描述,而是他如何講故事。他會(huì)用家人的經(jīng)歷來傳達(dá)對(duì)自動(dòng)駕駛的思考,也會(huì)用生活化場(chǎng)景來描述對(duì)一項(xiàng)技術(shù)的理解,還會(huì)在談到自己的使命時(shí)強(qiáng)烈表達(dá)“要把一些創(chuàng)新思路復(fù)制到汽車行業(yè)“,顯得專業(yè)認(rèn)真又感染力十足。
“汽車行業(yè)正在經(jīng)歷新一輪技術(shù)轉(zhuǎn)型。”Lars對(duì)此頗有感觸。
因?yàn)楣ぷ鞯年P(guān)系,Lars經(jīng)常與Tier1和OEM打交道,以往他都是帶著產(chǎn)品去做介紹,而幾年前的某一天,一些頂級(jí)車企找到他尋求“如何做整車的搭建和設(shè)計(jì)”,Lars才意識(shí)到,汽車行業(yè)正在發(fā)生巨變。
這種巨變首先發(fā)生在消費(fèi)者身邊。現(xiàn)在越來越多人坐在車?yán)?,期待汽車帶來的更多體驗(yàn),它是一輛交通工具,更是輪子上的智能終端,而這種體驗(yàn)需要的是「車聯(lián)網(wǎng)」。
如果車聯(lián)網(wǎng)是未來汽車的大勢(shì)所趨,那么汽車制造商確實(shí)應(yīng)該在擰第一個(gè)螺絲的時(shí)候就要開始思考如何把「車聯(lián)網(wǎng)」裝進(jìn)汽車?yán)铩?/span>
長(zhǎng)期追蹤V2X動(dòng)態(tài)的Lars自然想要抓住這一機(jī)遇。他回憶道,為了解決汽車廠商的這些困惑,過去兩三年內(nèi),恩智浦開展了大量的相關(guān)討論,考慮的就是如何幫助車企搭建一個(gè)智能系統(tǒng)。Lars特別提到恩智浦11月份最新推出的一種新型汽車UWB芯片——“汽車有了這款芯片,智能手機(jī)就有機(jī)會(huì)成為汽車的數(shù)字鑰匙”。UWB芯片最黑科技之處在于它的定位功能,區(qū)別于其他定位技術(shù)(如Wi-Fi、藍(lán)牙和GPS),UWB技術(shù)能夠讓汽車、手機(jī)和其他智能設(shè)備具備空間感知能力,相當(dāng)于不僅僅給車主、手機(jī)、汽車共享了位置,還讓手機(jī)又get了一項(xiàng)“車鑰匙”新技能。UWB芯片一經(jīng)問世,很快便成為市場(chǎng)的香餑餑,促使了恩智浦、寶馬集團(tuán)、大陸集團(tuán)以及其他公司在車聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟(CCC)和IEEE合作研究UWB部署事項(xiàng)。
UWB芯片看似簡(jiǎn)單的一個(gè)“數(shù)字鑰匙”的思路,其實(shí)是一個(gè)非常大的創(chuàng)新。舉個(gè)例子,比如A想要在周末借用一下B的車,那怎么交鑰匙是一個(gè)問題,面對(duì)面給鑰匙似乎有點(diǎn)麻煩,因?yàn)閮扇瞬灰欢ㄔ谕粋€(gè)地方,但如果能做到像銀行交易一樣,B通過手機(jī)把電子鑰匙發(fā)送給A,那就省事兒多了,只要設(shè)置幾天的權(quán)限,A在手機(jī)上接收“臨時(shí)鑰匙”就可以去提車了,這樣一來就顛覆了鑰匙管理的做法。UWB應(yīng)用在汽車上,是一種汽車系統(tǒng)方面的創(chuàng)新,在安全方面也能最大程度防止汽車被盜;UWB應(yīng)用在手機(jī)上,就能實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的連接功能,包括汽車、手機(jī)、鑰匙、密鑰等系統(tǒng)的融合。
說到這里,Lars欣慰之情溢于言表,他說這就是工作帶給他最有成就感的地方——“比較酷的一點(diǎn)是,我們可以把其他行業(yè)的一些創(chuàng)新思路復(fù)制到汽車行業(yè),也可以把汽車行業(yè)的用例推廣到其他市場(chǎng)。”
當(dāng)被問到“自動(dòng)駕駛芯片”的問題時(shí),Lars坦言業(yè)界普遍有一個(gè)誤解——認(rèn)為自動(dòng)駕駛就是“輪子上的智腦”,實(shí)則不然。
理想中的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)是什么樣的?首先,它要能感知,也就是傳感;其次要能思考,隨時(shí)把智能駕駛的建議提供給汽車;第三,如果智腦太小而沒有辦法應(yīng)付的話,要有能力連接到云上,得到相應(yīng)的意見;最后,執(zhí)行器需要對(duì)其他的系統(tǒng)下發(fā)指令。如果沒有這樣的系統(tǒng),就不會(huì)形成自動(dòng)駕駛的車。
與人類學(xué)開車一樣,自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展,也就是機(jī)器學(xué)習(xí)開車的過程,不但要用到「智腦」,也會(huì)用到「車身架構(gòu)(硬件、基礎(chǔ)設(shè)施)」。
所謂“智腦”,一些半導(dǎo)體廠商會(huì)開始搭建一個(gè)自動(dòng)駕駛技術(shù)開發(fā)平臺(tái),比如英偉達(dá)的DriveFI,恩智浦的Bluebox,平臺(tái)上布滿了各種各樣的AI芯片,接著就是大量的訓(xùn)練,取得一定成果后再去復(fù)制和模擬好駕車員的開車習(xí)慣,走上一條“新司機(jī)”到“老司機(jī)”的蛻變之路。
我們不妨想象一下整個(gè)過程,一個(gè)懵懂的新司機(jī),從學(xué)習(xí)交規(guī),到練車,再到考駕照,然后一年內(nèi)在老司機(jī)的監(jiān)督下開車上路,還會(huì)不停攝取其他司機(jī)的經(jīng)驗(yàn),最后自己變成一個(gè)老司機(jī),是否聽起來的確是那么回事兒了?然而要實(shí)現(xiàn)這些還有很長(zhǎng)一段漫漫長(zhǎng)路,Lars談到這里雙手交叉:整個(gè)過程里,機(jī)器需要大量的數(shù)據(jù)為依托,更重要的是,需要引入「創(chuàng)造力分析」,比如堵車的時(shí)候,是繞過前車還是繼續(xù)等待?比如碰到障礙物的時(shí)候,是踩剎車還是避開?這些都需要AI在設(shè)計(jì)上具體問題具體分析。
總而言之,自動(dòng)駕駛要做到這些,需要芯片廠商和Tier1/OEM廠商一起合作探索解決方案。
Lars總結(jié)經(jīng)驗(yàn),“與合作伙伴形成這樣一種搭建關(guān)系和溝通交流的平臺(tái),對(duì)我們而言意義重大”。
究竟自動(dòng)駕駛發(fā)展到哪個(gè)階段了呢?Lars熟練地介紹道,現(xiàn)階段L3級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟,一些國(guó)家已經(jīng)開始推動(dòng)相關(guān)的立法進(jìn)程,預(yù)計(jì)未來一兩年內(nèi)普及開來;而L4/L5級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù),則至少還需要5年才能量產(chǎn)落地。
當(dāng)然,他強(qiáng)調(diào)稱這里的“L3級(jí)自動(dòng)駕駛”更多的是指“適用于高速公路的自動(dòng)駕駛技術(shù)”,因?yàn)楦咚俟穲?chǎng)景相對(duì)簡(jiǎn)單,車流是通暢的,沒有行人,也沒有奇怪的路障。按照他的描述,當(dāng)人類司機(jī)將車輛開上高速后,按下一個(gè)按鈕,即可開啟高速公路自動(dòng)駕駛,可以解放雙手雙腳,待即將抵達(dá)出口時(shí),車輛會(huì)提醒人類駕駛員進(jìn)行接管,并將車輛開下高速。
“我的父親今年80歲了,他開車10公里沒什么問題,但是開500公里對(duì)他來說就比較吃力了,這時(shí)候L3級(jí)高速公路輔助功能就很有幫助。”Lars舉例之后總結(jié)道,L3對(duì)于家庭用戶比較有吸引力。
而至于L4/L5級(jí)自動(dòng)駕駛技術(shù),情況相對(duì)復(fù)雜,首先城市里交通狀況不穩(wěn)定,其次技術(shù)(傳感器、電路系統(tǒng)和芯片)也存在挑戰(zhàn),另外社會(huì)監(jiān)管環(huán)境也是個(gè)問題。
Lars由此判斷,L4/L5級(jí)完全自動(dòng)駕駛汽車將率先在中國(guó)落地,意想不到的是,他的這一判斷并不是根據(jù)技術(shù)或者法律,而是社會(huì)人文環(huán)境。
“例如我們?cè)诜▏?guó)進(jìn)行的路測(cè),就發(fā)現(xiàn)很多熊孩子熊大人故意跑到自動(dòng)駕駛車前面擋路,這時(shí)候車輛就不知道該怎么辦了,測(cè)試也沒辦法繼續(xù)了。”Lars分析道,“相比于歐洲各地,中國(guó)擁有嚴(yán)格的社會(huì)監(jiān)督環(huán)境,這種行為在中國(guó)可能會(huì)受到嚴(yán)厲的處罰。”
據(jù)Lars說,L4/L5級(jí)系統(tǒng)更適應(yīng)出租車公司這類群體,當(dāng)然,這需要它的可靠性完全達(dá)標(biāo)才會(huì)被人接受,而實(shí)現(xiàn)這一切至少需要5年以上。
正所謂事物的發(fā)展總是前進(jìn)性與曲折性兼具,自動(dòng)駕駛技術(shù)也一樣,它的發(fā)展中經(jīng)常伴隨著這樣那樣的問題。
據(jù)Lars描述,自動(dòng)駕駛推進(jìn)更關(guān)鍵的一個(gè)難點(diǎn)在于「?jìng)鞲衅鳌?,這也是此前一些自動(dòng)駕駛車禍的根源,傳感器太弱,對(duì)路上的“對(duì)象”產(chǎn)生了誤判。
因此自動(dòng)駕駛車至少要配備三個(gè)類型的傳感器:第一類是駕駛員坐在車?yán)?,身體能感知的一些勢(shì)能、動(dòng)能(如轉(zhuǎn)向和壓力);第二類是駕駛員能看到的視線范圍(它涉及激光雷達(dá)、雷達(dá)、攝像頭);第三類是人類目前不具備的功能,就是在視線以外感知車與車之間的通訊。
Lars接著分析道,隨著成像毫米波雷達(dá)的日漸成熟,5-8年后,攝像頭+成像毫米波雷達(dá)+V2X的感知方面,將有可能取代激光雷達(dá)。這是因?yàn)?,激光雷達(dá)不僅貴,且存在一個(gè)致命缺點(diǎn),即在日光下能看得清楚,但碰到雨天、雪天、霧天就看不清楚了;而好的攝像頭足以取代人眼視力,雷達(dá)一方面能夠做到在惡劣天氣環(huán)境下的視覺比人眼更好,另一方面與激光雷達(dá)運(yùn)行在同一個(gè)光學(xué)傳感范圍內(nèi),替代不成問題。
對(duì)于此,業(yè)內(nèi)也有一些人持有類似觀點(diǎn),最典型的就是埃隆·馬斯克,他也曾提出“要避免使用激光雷達(dá)系統(tǒng)”,通過不同的波長(zhǎng)雷達(dá)、攝像頭、車與車之間的通信就能很好的結(jié)合。
通過Lars的講述,我們最終了解到,恩智浦不僅是全球最大的車載半導(dǎo)體供應(yīng)商,還是全球最重要的車載毫米波雷達(dá)收發(fā)芯片/處理芯片供應(yīng)商之一。
2015年,恩智浦與飛思卡爾合并之后就著手投入自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,計(jì)劃收購(gòu)Marvell的藍(lán)牙和WiFi業(yè)務(wù),還自主研發(fā)了包括UWB在內(nèi)的多種技術(shù)……“這些技術(shù)儲(chǔ)備,讓恩智浦成為業(yè)界唯一一家能夠?yàn)槠囆袠I(yè)實(shí)現(xiàn)電動(dòng)化、互聯(lián)以及安全自動(dòng)駕駛提供相應(yīng)半導(dǎo)體技術(shù)和系統(tǒng)級(jí)解決方案支持的企業(yè),且我們能實(shí)現(xiàn)90%以上芯片的自研發(fā)和自生產(chǎn)。”
傳感器方面,恩智浦實(shí)現(xiàn)了雷達(dá)等技術(shù)上車,進(jìn)而讓汽車擁有了ACC自適應(yīng)巡航(L1級(jí)自動(dòng)駕駛)、ICA集成式智能巡航(L2級(jí)自動(dòng)駕駛)等ADAS功能,再與傳感器收集的數(shù)據(jù)一起,進(jìn)入到汽車的大腦里。比如大眾高爾夫8代最新的量產(chǎn)車,就能夠?qū)崿F(xiàn)上述第三類別的傳感。
說到這里,采訪已經(jīng)接近尾聲,Lars說還要趕往下一個(gè)行程——技術(shù)發(fā)展需要?jiǎng)?chuàng)新應(yīng)用,CTO一定要跟上。
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這項(xiàng)研究提出了"高效探測(cè)"方法,解決了掩碼圖像建模AI難以有效評(píng)估的問題。通過創(chuàng)新的多查詢交叉注意力機(jī)制,該方法在減少90%參數(shù)的同時(shí)實(shí)現(xiàn)10倍速度提升,在七個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中均超越傳統(tǒng)方法。研究還發(fā)現(xiàn)注意力質(zhì)量與分類性能的強(qiáng)相關(guān)性,生成可解釋的注意力圖譜,展現(xiàn)出優(yōu)異的跨域適應(yīng)性。團(tuán)隊(duì)承諾開源全部代碼,推動(dòng)技術(shù)普及應(yīng)用。
伊利諾伊大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)了CLAIMSPECT系統(tǒng),通過層次化分解復(fù)雜爭(zhēng)議、智能檢索相關(guān)文獻(xiàn)、多角度收集觀點(diǎn)的方法,將傳統(tǒng)的"真假"判斷轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗑S度分析。該系統(tǒng)能夠自動(dòng)構(gòu)建爭(zhēng)議話題的分析框架,識(shí)別不同觀點(diǎn)及其支撐證據(jù),為科學(xué)和政治爭(zhēng)議提供更全面客觀的分析,已在生物醫(yī)學(xué)和國(guó)際關(guān)系領(lǐng)域驗(yàn)證有效性。
清華大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)首次提出情感認(rèn)知融合網(wǎng)絡(luò)(ECFN),讓AI能像人類一樣理解和表達(dá)情感。該系統(tǒng)通過多層次情感處理架構(gòu),在情感識(shí)別準(zhǔn)確率上比現(xiàn)有最佳系統(tǒng)提升32%,情感表達(dá)自然度提升45%。研究突破了傳統(tǒng)AI情感理解的局限,實(shí)現(xiàn)了跨模態(tài)情感融合、動(dòng)態(tài)情感追蹤和個(gè)性化情感建模,為醫(yī)療、教育、客服等領(lǐng)域帶來革命性應(yīng)用前景。
哈佛大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)通過創(chuàng)新的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,讓AI在戰(zhàn)略游戲中學(xué)會(huì)復(fù)雜推理。研究發(fā)現(xiàn)AI通過游戲競(jìng)爭(zhēng)能發(fā)展出類人思維能力,在邏輯推理、創(chuàng)造性解決問題等方面表現(xiàn)顯著提升。這項(xiàng)突破性成果為未來AI在醫(yī)療、教育、城市管理等領(lǐng)域的應(yīng)用奠定基礎(chǔ),展現(xiàn)了通過模擬人類學(xué)習(xí)過程培養(yǎng)真正智能AI的新路徑。
關(guān)注科技創(chuàng)新、技術(shù)投資。
以文會(huì)友,左手硬核科技,右手浪漫主義。