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目标未来十年完全解放司机,解密Momenta三步打造自动驾驶闭环 | 2018全球智能驾驶峰会

本文作者:利荣 2018-10-27 00:05 专题:2018 全球智能驾驶峰会
导语:Momenta的技术和产品秘密都在这里了。

目标未来十年完全解放司机,解密Momenta三步打造自动驾驶闭环 | 2018全球智能驾驶峰会

*Momenta合伙人/研发总监/苏州总经理夏炎

雷锋网新智驾按:10月26日至27日,2018 全球智能驾驶峰会在苏州召开,本次峰会由苏州市相城区人民政府主办,苏州高铁新城管理委员会、雷锋网&新智驾和数域承办,邀请到来自主机厂、科技公司、资本机构和产业研究机构等领域的多位专家,共同打造了一场智能汽车和自动驾驶领域的顶级峰会。

Momenta联合创始人、研发总监、苏州总经理夏炎,发表了主题为“更好的人工智能,更好的生活”的演讲。主要分享了近期Momenta在平台搭建、自动驾驶技术研发和产品落地三方面取得的进展和成果。

夏炎表示,公司定位于Tier 2-“打造自动驾驶的大脑”。Momenta将基于深度学习技术研发自动驾驶的软件算法,并通过大数据与AI的反馈闭环推动产品迭代,打造安全可靠的自动驾驶解决方案。

具体到其背后的逻辑是:深度学习技术是由大数据和大计算驱动的,同时深度学习技术落地到产品上又会带来大量新的数据,基于这些大量新的数据,又会驱动算法迭代,产生更强大的深度学习算法,从而形成从数据到产品到技术的闭环。

基于底层的基础平台,Momenta开发了围绕环境感知、高精度地图和驾驶决策的算法,并形成了多个不同级别的自动驾驶解决方案,例如高速公路场景、自主泊车场景以及城市道路的场景。以下是雷锋网(公众号:雷锋网)新智驾根据夏炎今日在全球智能驾驶峰会上的演讲整理的内容:

目标未来十年完全解放司机,解密Momenta三步打造自动驾驶闭环 | 2018全球智能驾驶峰会

Momenta的定位是打造自动驾驶大脑,包含了两个非常重要的愿景,安全和时间。

首先是安全,我们希望在未来十年内,能够将交通事故率降低40%,挽救100万人的生命,这意味着200万个家庭和1000万人的命运会因我们的技术而改变。

第二个重要的愿景是时间,我们希望在未来十年内百分之百地解放司机的时间。纵观人类历程的发展,我们可以看到每次人类的进步都伴随着人类时间的解放,工业革命将人类从简单的体力劳动中解放出来,人工智能能将人们从简单、重复甚至危险的脑力劳动中解放出来,从而可以进行更高级的脑力劳动。

Momenta的使命和愿景已经明确,Momenta是谁?

一、深度学习基础平台建设

2016年9月Momenta成立,当时团队的最主要工作不是开发某种特定的技术和产品,而是打造平台。因为底层基础平台的建设最为重要。

人工智能因为深度学习技术发展而爆发是在2012年,当时Momenta团队很多成员已经在人工智能的一线研发。近几年,团队的创始成员更拥有世界级的顶尖作品:例如在计算机世界领域非常著名的ImageNet竞赛中,团队成员获得了2017图像分类世界冠军;团队成员发表的论文中,三篇学术界知名论文(Faster RCNN、ResNet、SENet)总引用数超过17000次。

人工智能不仅需要算法,还需要大计算平台和大数据平台。

在大计算平台的构建上,Momenta研发总监孙刚在2015年就设计了世界上第一台针对深度学习的GPU训练集群,是当时全球最大规模的深度学习训练平台。现在Momenta有数千块GPU,能够构建出非常好的计算机群。

另外我们还自主开发了一套深度学习系统ROCS,用来进行高效的数据通信,提高机器训练效率。在大数据平台上,现如今Momenta已经能够获取到相当于每天数百万公里的驾驶相关数据,这些数据回到大计算平台,通过训练,可以得到更好的深度学习算法模型。

二、两大关键基础能力

基于上述的大数据和大计算平台,公司建立了核心算法能力,一个是环境感知,另一个是高精度语义地图。

在环境感知方面,我们已经覆盖了行人、车辆和车道线等常见交通场景的识别,尤其是针对中国特色的驾驶环境,纳入了一些独特的变量,例如骑三轮车、两轮车的行为。此外,在交通标志方面,国内和欧美国家相比,具有更丰富的多样性。

关于高精度地图,目前行业内使用较多的方法是利用激光雷达为主的方式建图,但这个方法存在一些缺点,例如成本过高、更新效率较低以及激光雷达点云稀疏问题等。

在自动驾驶中机器对地图的需求,与普通人使用导航地图的需求不同,导航地图的更新以月和年为单位,就可实现导航功能。但自动驾驶要求地图具备实时更新的功能,才能保证车辆的安全性。而保持地图的快速更新的唯一可行的方式是众包,采用低成本的视觉建图技术。

值得一提的是,Momenta的核心技术是可以基于低成本的摄像头实现的。

三、Momenta产品战略

深度学习技术是由大数据和大计算驱动的,同时深度学习技术落地到产品上又会带来大量新的数据,基于这些新的数据,又会驱动算法迭代从而产生更强大的深度学习算法,这是从数据到产品到技术的闭环。

Momenta目前已有三款可量产落地的产品,一款是面向运营车队的后装驾驶安全管理方案,可有效识别司机高风险操作,实时提醒预警,例如车道偏离预警、驾驶员疲劳监测等;二是面向高速公路和城市环路的L3级自动驾驶方案;三是L4级自动泊车解决方案。

在演讲的最后,夏炎总结Momenta的产品思路:第一步打造基础平台,第二步打磨核心技术,第三步落地产品。使用最好的技术做出好的产品,从而拥有大量用户,获取大量数据,然后运用数据反哺技术和产品。

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