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「做配资业务员违法吗」私人开的股票配资公司

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admin

2019 年人工智能行业又进入冬天了吗?

初入无人车行业小白,答一波无人车这个方向,有误希望指正。(参考了新智驾)

感觉2019年将是无人车行业有大转变的一年,很多想做一开始想做level 4全车的公司,慢慢变的更务实了。现在电动车tesla(其他电动车比如:xmotor,NIO)走渐进式的路线,先搞level 3或者关注比urban 更容易一些的场景high way (tusimple,damiler,plusai等)。当然传统车企也是偏爱辅助驾驶系统,希望在自己车上加一些feature增加销量。然后细分领域也进一步展开,HD map (deepmap,here),sensor(velodyne,ouster)。感觉无人车未来趋势是越来越细分务实,就像曾经的PC一样,intel的芯片,windows的系统这种感觉。还有一个趋势是区域性很强,中国有中国的公司(pony.ai,baidu无人车,weride,momenta等),美国有美国的公司。特别是在中国,产业落地快,政府是很愿意帮忙的。

但是大玩家还是focus on level 4,比如waymo,cruise。因为直接level 4和先搞level 3,再从level 3到level 4还是挺不一样的。

总得来说,无人车这个行业还是很有想象空间,之前无人车新贵aurora融到5.3亿美元,nuro 9.4亿美元,图森未来9500万美元。

之前和图森的一个朋友聊,他说无人驾驶(level 4)是很有前景,但问题是什么时候会实现,谁第一个做出来(就像曾经汽车的发明一样)这才是关键的问题。

肖健雄(Professor X)的创业公司Auto X的自动驾驶技术用了什么黑科技?

我们在美国硅谷亲车体验了AutoX的自动驾驶车,由于涉及保密义务,诸多细节不能予以分享,请见谅。上来先谈观点:坚定不移地支持AutoX的技术路径,但就量产连肖总自己都说这不是最终的方案,我觉得我们就不用纠结了,对的技术路径和对的量产是完全两个维度的事情。



首先谈一些负面观点,无论在国内外的网站上,autoX的内容释放都是十分吝啬的,配合如此炸眼球的技术路径,以至于传言四起就不奇怪了。并且就实际测试和展示效果来看,的确在缺乏训练的环境下,真实的行驶情况如哈佛论坛描述的一样。两年内谈去量产的确是不太现实的做法。有时候对其他如激光啊,毫米波啊,v2x啊,地图啊啥的都蛮那啥的。。。人家也是有优点的嘛(羞涩脸)


言归正传,主旋律仍然是肯定的。

一、首先我们来看传感器配置:


AutoX在视觉传感器的布设上应该说十分合理,上面图不是很清楚,但也是唯一可公开的图片了。进行前方监控的传感器是采用我们机器视觉业内主流的方案,长焦镜头(前玻璃窗)处理远处情况,中距离通过双目视觉解决稳定测距问题,短距离依靠广角相机(车盖子上这种装法真是凸显学院派的精神。。)。左右两侧是广角相机和双目相机的组合,后侧仅为广角相机。 对前侧,左右侧和后侧的处理是否到位(算算你自己开车两只眼睛实际能够通过反光镜来处理的也就是这个合理范围了)。另外还有12个标配超声波雷达,不谈了。


二、然后我们来看看其核心的技术思路

肖健雄是 MIT 人工智能实验室的博士。创业前是学术圈里的明星人物,人们称他为DoctorX ....哦。。不对Professor X

和我们凉子老师是什么关系。。。。。


最后,创办了普林斯顿大学计算机视觉和机器人实验室(Computer vision and robotics lab)。肖总自己的研究方向是 3D 深度学习、RGB-D 识别和地图、大数据、机器人深度学习等领域,可以找到的资料不多,也只能从他的研究汇报中一探究竟。比如在国防科技大学的报告(附带视频偶)

网址:(有更多的请交流)好文作者面授招–20160318


  • 报告嘉宾:肖健雄(Princeton University)
  • 报告时间:2016年3月18日(星期五)上午10:00(北京时间)
  • 主持人:郭裕兰(国防科技大学)
  • 报告题目:Three Design Principles for Robust Robot Perception
  • 文章信息:Paper title, authors, Journal,2015


以下为视频截图内容





我们做自动驾驶环境感知的机器视觉最头痛的无外乎两件事情,知道这些东西是什么(语义分割,实例分割),以及在空间中的几何分布(结构恢复),我们做自动驾驶的机器视觉总会陷入一个学术派的误区,我们要做行人检测,车辆检测,空间识别,地图更新,光流。。。对不起。。车上可以跑的情况往往是一种复合并且内聚的视觉方案,其中最核心的实际上就是语义的结构恢复。一次性告诉我们空间的基本状态。

当然这不可能是全部,我们还有几何的从属关系,多目标跟踪问题,目标运动学的估计,匹配,压缩输出等很多问题,但是相信我,所有这些都是在这一步之后的事情,最重要的和最考验能力的就是这第一步。


三、谈开发的核心机制

在讨论问题之前,我觉得可以引用今年 7 月,在 CVPR现场,新智驾 与肖健雄博士聊了聊 AutoX 的新动向以及他关于自动驾驶的思考,聚焦部分内容,非重点内容作了删除

新智驾:AutoX 的方案是舍弃激光雷达、差分 GPS 等传感器,使用汽车前端的 7 个摄像头,这样成本也很低。但从安全性的角度说,你们是如何考虑的?如果只用摄像头可以做到什么样水准的自动驾驶?遇到恶劣天气、逆光等极端情况,如何应对?
肖健雄:我们从来没有说要放弃安全性,但很多人就把安全性当成一个不努力做视觉的借口。安全性并不是说物理世界信息不足,而在于软件要足够好。我觉得在理论上绝对可以靠 Camera 做到非常安全。只要有所投入,在这个领域花更多精力,跑出来的效果并不会差。恶劣天气和逆光主要靠提高算法的鲁棒性,提高数据级,当然相机也不能太差。基于这个前提,其他就是拼软件了。

新智驾:你是否觉得视觉可以解决自动驾驶一切问题?
肖健雄:我觉得长远来说,肯定可以解决自动驾驶一切问题,问题是这个时间我们是否有耐心等待,比如说花 10 年、20 年实现完全无人驾驶。我们从来不排斥其他传感器,也不排斥其他技术,只是说专攻在相机上。我们的论点是:大家太小看相机了,导致没有努力把它的功能提高。它还有很多油水可「榨」,只是大家没有努力「榨」而已。

新智驾:现在很多公司目标是做 Level 4 级别的自动驾驶技术,目标是非常远大的,但离落地产业化很远,你如何看待这一级自动驾驶的商业化问题?
肖健雄:我觉得大公司像谷歌可以这样玩,因为它有足够多的钱,但绝大部分的创业公司不行。初创公司每一到两年需要融资,然后没赚到一分钱,我觉得这是不健康的方式。我一开始为什么选择 Camera ,因为激光雷达在将来 10 年后才可能很便宜,但两到三年后可以便宜吗?绝对便宜不了,没那么快的。

新智驾:你觉得在无人驾驶这个领域,创业者或后来者还能从中找到哪些机会?
肖健雄:我觉得要做得有特色,比如集中在 niche market(小众市场)。没有特色、大而全,就做 Level 5,十几年后才赚到钱,我觉得基本没有机会,也没有办法生存。这与普通初创公司并不一样,比如滴滴或 Uber,做一个 App、搭建一个服务器就可以开始了,然后大家集中火力干 6 个月,短期内就能占领市场,取得很好的成绩。但自动驾驶不是这样的,即使我们集中火力干 6 个月,还是不能实现全自动驾驶。这不是钱可以解决的问题,而是需要更多技术积累。所以我更看好渐进式的路径,先辅助驾驶,然后再升级,我觉得这是有道理的。绝大部分汽车厂也是这样,他们不会马上就实现自动驾驶,消费者就能买上这样一辆汽车。

新智驾:在自动驾驶领域,从 2009 年到 2017 年,你印象最深刻是什么?
肖健雄:我觉得印象最深刻的就是大家观念上的变化,以前自动驾驶觉得不可能实现,觉得不 work,只是纯科学研究。大家对这一领域过于悲观。现在很多人觉得自动驾驶可能实现了,又过于乐观。很多人包括像 Elon Musk、黄仁勋都觉得无人驾驶问题已经解决,我觉得他们想得太简单。无论是过于悲观还是过于乐观,这两种方式都不正确。最好是理性看待:你要看到它确实很有前途,但又是一种渐进式的进化。

新智驾:AutoX 期待与什么样的公司合作?
肖健雄:我们对整个交通和移动出行都非常感兴趣,合作伙伴主要有四种:
第一是汽车厂商。这是我们最想合作的伙伴,主流的主机厂可以让我们的产品进入主流车型。一开始可能不是完全无人驾驶,而是辅助驾驶,可以是 L2、L2.5、L3,不同 Level(级别)的辅助驾驶。这是我们与其他自动驾驶公司的区别,我们更喜欢渐进式的模式——一软件逐步升级、数据逐渐积累。
第二是与主机厂相关的 Tier1,通过与他们合作,我们联合开发将软件、硬件,然后销售给主机厂,将它装进主流车型。
第三是 Uber、滴滴这样的出行公司。但这种模式的问题在于:要真正达到无人驾驶才能开始商业化。这个门槛会更高、周期会更长,可能要很多年后才会普及。
第四是物流公司,包括快递、卡车等等,无人驾驶如果是载人,可能要求更高,载货要求则会低一些。

首先一个兼容机制很重要,肖总并不是狂妄的认为机器视觉可以独步武林,对于机器视觉和其他传感器机制之间的配合有十分冷静和全面的思考,从一个车企从业人员角度来看这个是十分关键的。

这种兼容机制分为两个主要部分:一个是其他感知措施失效了,你在感知,规划,控制全周期能够做到什么,如何配合?(独挡一面的能力)。一个是其他感知措施都健在,你又可以把自己的成果和中间结果拆分的多细致?(团队合作的能力)。兼容机制很重要,如果每个解决方案都能独步武林,那整车厂还要了干嘛。。


其次一个渐进数据积淀的机制很重要,Google关于不做L3,直接做L4的观点是十分合理的,但国内很多对这句话的错误解读。我们不能忘记的是数据积淀的过程可就绝不是一个可以跳跃的过程。这是一个十分细腻的工作,就像你给一个小学生直接读复变函数是没有意义的。。是否你的软件形成了成熟的数据积淀的机制。并且和合作伙伴形成有效的互动。没有数据积淀的机器视觉算法真的可能不如传统算法。。。


AutoX是一个优秀的企业,我个人是否看好其发展,关键智能驾驶在经历了几年后,越来越变成一个只有联盟作战才可能获胜的游戏,AutoX给人的感觉是“知道自己在联盟内的角色,并苛求做好这个角色” 以上。


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4.17-今天低吸一只老妖!(600352)

昨天指数大涨后,今天小幅低开,随后拉红,这是非常正常的走势,指数没有大问题,短线震荡居多。

氢燃料电池和5g是最强的,凯龙股份、红阳能源一字板,人气股全柴动力涨停;5g今天分化,前排春兴精工万马科技吴通控股奥维通信都是一字板,后排炸板好几只。

百傲化学:周五提示20日线低吸,日内3个点,周一冲了3个点,周二涨了6个点,现在又冲了6个点,大肉,今天不板可以走了。

诚志股份:周一指数大幅冲高回落,这票低吸也被套,昨天冲了3个多点,解套或小肉,没走的以20日线为止损。

穗恒运A:昨天低吸8个点的肉,今天小幅回撤,赚钱出是没问题的,不想出的对着5日线操作。

0417个股点评

600352

浙江龙盛

操作策略化工龙头,调整出现企稳迹象,可以博弈反抽。21.50-21.71我会关注。

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