攜手深度神經(jīng)網(wǎng)絡先鋒 DeepScale，偉世通也拿出了自己的自動駕駛開放平臺 | CES 2018

本屆 CES 上，自動駕駛行業(yè)再添新鮮血液，知名汽車零部件一級供應商偉世通（Visteon）推出了旗下首款自動駕駛技術平臺——DriveCore。

DriveCore 平臺的完成度可不低，它配齊了硬件、中間軟件和架構等用于開發(fā)自動駕駛汽車機器學習算法的必要因素，開發(fā)者可以直接在平臺上搭建 Level 3 及以上的自動駕駛應用。除此之外，DriveCore 平臺還為 OEM 商準備了擴展性很強的集中式域控制器，以此來滿足汽車制造商對計算性能的需求。

偉世通表示，與“視覺優(yōu)先”的英特爾/Mobileye 平臺不同，DriveCore 靈活性更強，它能提供來自攝像頭、激光雷達和雷達的傳感器數(shù)據(jù)整合。

DriveCore 平臺

除此之外，偉世通還打造了一個基于 PC 的開發(fā)環(huán)境——Studio。它的誕生是為了讓第三方開發(fā)者能自己打造機器學習算法。不過，要說偉世通和競爭對手最大的不同，主要還是它們和合作伙伴，來自山景城的 DeepScale。

這家公司已經(jīng)研發(fā)出了一種深度學習感知技術，能順利消化原始數(shù)據(jù)，加速車載處理器的數(shù)據(jù)融合速度。

由于自動駕駛汽車的開發(fā)還處在初級階段，因此類似 Waymo、Uber 和英特爾等公司都選擇斷絕與中間商（即一級供應商）的聯(lián)系，直接打造完整的自動駕駛平臺。偉世通的大動作意味著被冷落的一級供應商要開始絕地大反攻了。

大混搭

“這就是我一直在等的。”VSI Labs 創(chuàng)始人 Phil Magney 解釋。“偉世通一直在找擅長深度學習的合作伙伴。”

在 Magney 看來，其實偉世通動作已經(jīng)有些滯后，其他一級供應商已經(jīng)拿出了自己的解決方案或者找好了合作伙伴。不過，“DriveCore 一次性解決了問題，偉世通有了完整的解決方案，汽車廠商可以根據(jù)自己的需要對傳感器進行混搭。”

“這套解決方案的核心是 DeepScale，這家公司拿出了完整的軟件組件和基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的算法。”Magney 補充道。

DeepScale 公司 CEO 兼創(chuàng)始人 Forrest Iandola 不愿評論兩家公司合作帶來的商業(yè)價值。不過，他明確表示公司與偉世通的合作關系相當穩(wěn)固。“我們已經(jīng)與偉世通進行了深入對話，還將兩家公司的未來計劃和產(chǎn)品路線圖進行了整合。”

DeepScale 不但貢獻出了打磨多年的 AI 算法，還把傳感器融合與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術拱手相讓。“DeepScale 的 AI 軟件能利用任何傳感器組合構建 3D 視覺環(huán)境模型，而通常來說實現(xiàn)這樣的效果你得買昂貴的 LiDAR。”DeepScale 發(fā)言人解釋。

據(jù)悉，這家公司擅長微型化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，它需要的計算能力相對較低，但依然有一等一的性能表現(xiàn)。

Magney 稱兩家公司牽手是“天作之合”。如果沒有偉世通這樣的一級供應商來解決汽車廠商的需求問題，DeepScale 恐怕很難將自家解決方案推向市場。而沒有 DeepScale，偉世通也少了一個強悍的深度學習軟件合作伙伴。DeepScale 提供的軟件算法能掌控從 Level 2 到 Level 5 級別的所有自動駕駛任務。

在談到代表進化路徑的英特爾/Mobileye 和 Waymo、Uber 的自動駕駛出租車派時，Iandola 表示：“我們分別接觸了兩大派別的人員，一種是要從駕駛輔助逐步進化成全自動駕駛，另一種則是直接激怒全自動駕駛。”

“我們專注于開發(fā)感知系統(tǒng)，它的基礎是成本與功耗都不高的量產(chǎn)硬件。這套系統(tǒng)會先用于駕駛輔助，隨后逐步過渡至全自動駕駛。”Iandola 強調。

硬件選擇

偉世通自動駕駛平臺的發(fā)布也讓我們得以透視自動駕駛行業(yè)的進化歷程。

首先，開放系統(tǒng)對一些自動駕駛公司的誘惑力越來越大。Magney 指出：“偉世通旗下的自動駕駛堆棧居然可以同時支持英偉達、恩智浦和高通的處理器架構，實在是讓人佩服。”簡單來說，DriveCore 平臺想為汽車廠商提供更豐富的選擇，不論是處理器還是傳感器。

其次，汽車制造商也想在自家車輛上采用多項傳感器技術。

Iandola 就表示：“在我們看來，每種傳感器都有自己獨一無二的優(yōu)勢，而它們在工作時是可以互補的。所謂的‘萬金油’傳感器根本沒有意義，畢竟各家廠商的目標是讓自動駕駛系統(tǒng)變得安全可靠。” 

他強調稱，“近些年來業(yè)界已經(jīng)在傳感器技術上投入了超過 10 億美元，專注于該技術的新創(chuàng)公司更是超過 30 家。此外，AI 處理芯片和平臺也拿到了數(shù)十億美元的投資。”

Iandola 還表示：“DeepScale 遇到了一個非常好的機遇，我們能打造出一個輕松整合業(yè)內最強傳感器技術與處理器平臺的感知系統(tǒng)。”

原始數(shù)據(jù) vs. 對象數(shù)據(jù)

第三，業(yè)內一直爭論的數(shù)據(jù)融合用原始數(shù)據(jù)還是對象數(shù)據(jù)的話題可能要轉向了。

Magney 表示：“現(xiàn)在大家更傾向在感知端用原始數(shù)據(jù)做融合，而這正是 DeepScale 選的方向。”當然，這場爭論現(xiàn)在還沒有最終結論。

拿 Uber 來說，它們的自動駕駛汽車就是兩種數(shù)據(jù)都要依靠。據(jù)悉，Uber 在使用一些神經(jīng)網(wǎng)絡來協(xié)助感知（需要將傳感器數(shù)據(jù)轉換成目標數(shù)據(jù)），想完成這一任務有時候就得靠“融合”。當然，它也會用神經(jīng)網(wǎng)絡來預測車輛的下一部動作。

Iandola 顯然很清楚到底需要做什么。

DeepScale 的解決方案：深度神經(jīng)網(wǎng)絡傳感器融合

在此前的一次采訪中他表示：“如今深度神經(jīng)網(wǎng)絡的研究有很大一部分都是對現(xiàn)有技術的修改和升級。”不過到了 DeepScale 后，他卻改口稱“我們一切都是從頭做起，用原始數(shù)據(jù)搞深度神經(jīng)網(wǎng)絡的開發(fā)，而且這些數(shù)據(jù)不止是來自圖像傳感器，雷達和 LiDAR 我們也進行了參考。”

Magney 稱 DeeoScale 的方法非常有現(xiàn)代感，是將 AI 運用在自動駕駛領域的最新思維。

除此之外，Magney 還看到了 DeepScale 解決方案的另一個固有優(yōu)勢。“你可以用任何傳感器組合完成數(shù)據(jù)融合。低級別的用攝像頭和雷達，高級別的則可用上 LiDAR。”Magney 總結道。“有了 DeepScale 相助，我相信偉世通有能力拿出從 ADAS 到 Level 4/Level 5 級別的多種解決方案。”

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