軟件可以實(shí)現(xiàn)給自動(dòng)駕駛成本減賦嗎？

2017年12月7日，本田與商湯科技聯(lián)合宣布，雙方將基于本田的車(chē)輛控制技術(shù)系統(tǒng)，融合商湯科技的視覺(jué)算法和開(kāi)發(fā)平臺(tái)，共同發(fā)力適合乘用車(chē)場(chǎng)景的L4級(jí)自動(dòng)駕駛方案。

“基于人工智能的超算平臺(tái) 、深度學(xué)習(xí)的平臺(tái)，領(lǐng)先的視覺(jué)算法，商湯科技會(huì)提供自動(dòng)駕駛的整體解決方案，以此打造完整的產(chǎn)品線(xiàn)，構(gòu)建智能汽車(chē)行業(yè)的生態(tài)。”商湯科技技術(shù)副總監(jiān)毛寧元如是說(shuō)。

基于這些理念，商湯科技將會(huì)在ADAS以及L2-L4領(lǐng)域，提供相應(yīng)的自動(dòng)駕駛產(chǎn)品，并同OEM深度合作，進(jìn)行產(chǎn)品的聯(lián)合開(kāi)發(fā)，目前商湯科技正同Honda進(jìn)行深度緊密的合作。

自動(dòng)駕駛產(chǎn)品中，會(huì)使用到基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN，但DNN從學(xué)術(shù)到落地應(yīng)用，中間有許多問(wèn)題需要克服，如算力和存儲(chǔ)的提升，將算法應(yīng)用到最終設(shè)備的挑戰(zhàn)，以及Cost&Latency&Power。

芯片平臺(tái)中，從CPU、GPU、Soft DPU(FPGA)、Hard DPU到ASIC，只有FPGA能夠提供靈活可選的DNN。同時(shí)，它具備小體積多接口的優(yōu)勢(shì)，遠(yuǎn)超CPU、GPU的低時(shí)延，快速的工程和應(yīng)用編譯工具鏈。

正是基于這些原因，商湯科技選擇了賽靈思的FPGA，作為自動(dòng)駕駛應(yīng)用的算力平臺(tái)。

一.單目ADAS

商湯科技自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的產(chǎn)品，目前是一款基于單目ADAS視覺(jué)處理的產(chǎn)品，具備傳統(tǒng)的LDW、FCW、UFCW、PDW、HMW、SLI、TLR、AEB功能。

單目攝像頭的性能參數(shù)為1MP、FOV 52，內(nèi)存1GB DDR3，通過(guò)can總線(xiàn)傳輸數(shù)據(jù)。

在車(chē)道線(xiàn)識(shí)別部分，可以檢測(cè)4條車(chē)道線(xiàn)，包含左左、左、右、右右的車(chē)道，車(chē)道線(xiàn)的屬性涵蓋黃白、虛實(shí)、單雙、路邊沿，類(lèi)型可以覆蓋直道、彎道、部分遮擋車(chē)道(預(yù)測(cè))，有效的檢測(cè)距離是50米。通過(guò)融合傳感器的方式最遠(yuǎn)可以達(dá)到100米。

交通標(biāo)志、信號(hào)燈的識(shí)別方面，可識(shí)別傳統(tǒng)的限速、禁止等19個(gè)標(biāo)志，常見(jiàn)的紅綠燈以及指向箭頭都可以識(shí)別。

對(duì)于目標(biāo)的檢測(cè)，包括機(jī)動(dòng)車(chē)、非機(jī)動(dòng)車(chē)、行人，基本覆蓋常見(jiàn)的目標(biāo)物，對(duì)于行人的檢測(cè)，正面、背面、側(cè)面、站立、蹲、半遮擋也可以通過(guò)算法實(shí)現(xiàn)絕大部分的識(shí)別。

其中，行人非機(jī)動(dòng)車(chē)的有效識(shí)別距離為50米，機(jī)動(dòng)車(chē)的有效識(shí)別距離為100米，測(cè)距的絕對(duì)誤差小于0.5米，遠(yuǎn)處誤差小于5%。

為了安全性，產(chǎn)品額外劃出了汽車(chē)的可行駛區(qū)域，距離為50米，在汽車(chē)行駛過(guò)程中，為駕駛員保駕護(hù)航。

二.做Tier2

商湯科技的產(chǎn)品使用了自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的算法和深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，在算法上充分考慮了內(nèi)外兼容性，并在不同的車(chē)型中測(cè)試驗(yàn)證，因此簡(jiǎn)化了安裝的步驟。安裝過(guò)程簡(jiǎn)便，只需要數(shù)分鐘即可。

當(dāng)然，做單目的圖像識(shí)別并不容易，需要依賴(lài)大量的數(shù)據(jù)庫(kù)，為此，商湯科技也研發(fā)了普通的圖像收集、處理產(chǎn)品，用于目標(biāo)物體的樣本庫(kù)采集和處理，最后將優(yōu)化后的算法移植到真正的量產(chǎn)產(chǎn)品中。

這種做法加快了量產(chǎn)進(jìn)度，彌補(bǔ)了需要通過(guò)實(shí)際量產(chǎn)產(chǎn)品不斷迭代、采集數(shù)據(jù)優(yōu)化版本的過(guò)程。

在汽車(chē)產(chǎn)業(yè)鏈中，有OEM、Tier1還有無(wú)數(shù)的供應(yīng)商，商湯在智能駕駛的發(fā)展中，希望扮演Tier2和算法決策的角色，通過(guò)連接感知傳感器硬件廠(chǎng)商、高精地圖廠(chǎng)商，為前裝和后裝的客戶(hù)，提供相應(yīng)的產(chǎn)品。

毛寧元相信，未來(lái)依靠算法的進(jìn)步實(shí)現(xiàn)的成本下降，可能會(huì)比硬件迭代來(lái)的更快。