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編者按：今年 8 月，雷鋒網將在深圳舉辦「全球人工智能與機器人創新大會」（GAIR），在本次大會上，我們將發布「人工智能與機器人 Top25 創新企業榜」，Minieye 是我們重點關注的公司之一。今天，我們邀請到了Minieye 創始人和 CEO 劉國清，為大家帶來 ADAS 方面的內容分享。
劉國清，Minieye 創始人和 CEO，新加坡南洋理工大學計算機工程博士，10 余篇研究成果在人工智能頂級會議、期刊發表（AAAI、IJCAI 等等），擁有 9 項國內外發明專利。2013 年回國創立 Minieye，帶領由三十余名海歸博士和優秀工程師組成的團隊，自主研發車載視覺感知技術。目前，Minieye 已與多家 OEM、Tier 1 供應商建立了合作關系。
雷鋒網：你認為目前在國內整個 ADAS 市場現狀是怎樣的？
劉國清：無論在汽車行業內還是資本市場，ADAS 都是風口，需求增長明顯，也很多錢在往里扔。
但是，ADAS 對于國內畢竟屬于一個新興領域，絕大多數的團隊都還處于一個早期的摸索階段。這導致很多同行們對于 ADAS 應用場景的理解相對片面，對感知技術從 demo performance 到產品級水準的巨大跨度沒有足夠的預期，而開發的算法和產品往往缺乏系統的庫測和路測，甚至對前裝客戶的需求和要求也存在大量盲區。
改善這樣一種狀態需要一個不短的過程，所以目前的市場需求仍然主要通過國外的供應商來滿足。
雷鋒網：簡單介紹 Minieye 目前在做的事。
劉國清：Minieye 創始團隊在 2012 年組建于新加坡，前身是新加坡政府 MDA 的高級駕駛輔助系統研究項目。我們專注在車載視覺感知技術和產品的研發上，也就是利用視覺傳感器和算法去識別交通場景中的各類目標，通過分析、理解和預測這些目標的狀態和行為，來幫助提升駕駛的安全性和舒適性。
目前，我們的技術主要應用在駕駛輔助和半自動駕駛領域。
雷鋒網：關于 ADAS，目前涉足的供應商眾多，你們找的是什么切入點？
劉國清：專業和本地化是我們的兩個優勢。
一方面，如果期望在 ADAS、半自動駕駛、甚至無人駕駛領域能夠長足發展，專業性是必須跨過的一道檻。因為這類產品與人身安全直接相關，只有技術足夠專業，產品可靠性得到足夠保證，才有可能從后裝邁進前裝，從預警走向控制。
舉個例子，你想進美國 OEM 的前裝？那先裝在他們的測試車上隨便跑個四五百公里，發現有任何誤檢、漏檢、甚至丟幀，不好意思，請回家繼續修煉。所以這道門檻很高，高到可以擋住絕大多數的玩家。Minieye 為了提升技術的專業性，做了很多努力，比如標準化（涉及與 ADAS 相關的國際標準、協會標準和企業標準）貫穿整個開發和測試流程，再比如每天一萬公里的數據幫助我們覆蓋盡可能多的工況。
另一方面，本地化也是我們的一大優勢。這又包括幾塊內容：數據、功能和體驗的本地化。模型對本土工況的適應程度與訓練數據的本地化程度直接相關，而對于功能和體驗這兩點則更好理解。
比如國內車多路窄、電瓶車行人亂竄，絕大多數碰撞是在低速下發生的，所以低速下的防碰撞功能在中國較歐美更加有用，再比如不同國家的駕駛員對危險的定義有明顯區別，咱們中國人神經普遍比較大條，所以你按照歐美的預警機制上產品會讓用戶覺得煩。
雷鋒網：ADAS 廣泛應用的決定性因素在于成本，如果大家都朝著「低成本」的方向去做，那么怎么做出產品的差異化？
劉國清：首先 ADAS 包含很多功能，每一個功能點想做好都很不容易，所以不同的公司完全可以選擇不同的細分市場去鉆。這一點對于初創型團隊尤為重要。
另外我想補充一點，成本降低對于 ADAS 產業很重要。但如果一味追求低成本，而忽視技術水平的提高和產品的打磨，這問題很大。大家不要一提到專業、先進的算法，想到的都是硅谷或者以色列，而在中國只能是去把東西做便宜。
人工智能領域有幾個頂級的國際會議，最近這幾年這些會議中有超過三分之一的成果都有我們的華人同胞參與，所以中國人做算法不比任何老外差。還有，半導體、傳感器行業的快速發展勢必會幫助顯著降低 ADAS 產品的成本。
雷鋒網：除了成本外，在你看來，怎么讓 ADAS 更加接地氣更加為廣大車主用？
劉國清：我理解接地氣的意思就是滿足本地化需求，涉及的主要內容正是我上面提到的功能和體驗。想做好這一點，最好的辦法就是根據用戶反饋迭代產品。
傳統行業的普遍心態是這樣的：你從我這兒買回東西后，千萬不要再來找我，因為我看到你想到的是售后、返修、退貨。這樣不對頭，這方面要向互聯網公司學習。
雷鋒網：成熟的 ADAS 系統不是一朝一夕完成的，從零開始也需要 3 到 4 年的經驗積累，與前裝合作也同樣需要幾年的周期，作為一家創業公司，在長周期下如果保證公司生存？
劉國清：最佳方式當然是通過業務拓展來形成造血能力，從去年下半年開始我們在后市場已經有訂單形成了。
雷鋒網：Minieye 是如何做前后裝市場？您怎么看待目前在一些后裝的行車記錄儀、后視鏡加裝 ADAS 功能的現象？
劉國清：前裝沒有什么特別的打法，扎扎實實開發，一步一個腳印。
后裝市場我們選擇了幾家優勢互補的合作伙伴一起開拓，既可以提供完整的硬件功能模組，也可以提供軟件解決方案，比較靈活。
雷鋒網：業界有一個說法是 Mobileye 成本高，這讓一些創業公司獲得生存機會，在你看來，為什么創業公司有能力做低成本的 ADAS，而 Mobileye 不能做？
劉國清：Mobileye 的硬件成本并不高，EYEQ 系列的芯片是自己開發，所以成本很低。但從研發成本考慮，國外的研發成本遠高于國內，而芯片的前期投入也非常巨大，所以這兩方面拉高了 Mobileye 的整體成本。
再者 Mobileye 采取的是全球定價策略，目前看也不會為中國市場大幅降低售價。這正是國內公司的機會。
雷鋒網：在復雜交通場景下（包括但不限于各類光照，天氣，路況等），Minieye 對目標進行準確識別率能達到多少？這種識別率是否是衡量 ADAS 好壞的唯一指標？
劉國清：通常講的識別率是指出現 100 輛車你的系統能檢測（detect）到其中的多少輛。從技術角度，單獨講識別率沒有任何意義。
舉個例子，這里有 10 張圖片，其中 5 張是車，5 張是樹。現在有一個系統，它把 10 張圖片都識別成車，這時雖然它的識別率是滿分，但同時會產生大量的誤檢。所以在專業的開發過程中，算法評價體系要同時考慮敏感性和特異性兩方面。或者直白地講，在保證一個可以接受的誤檢率的前提下，盡可能高的提升識別率。
另外一方面，技術指標和測試用的數據也有直接關系。我在一個 1000 張圖片的數據庫做到 100%，和我在一個 1 億張圖像上做到 98%，我覺得后者要優秀很多。
雷鋒網：ADAS 系統多是基于攝像頭，技術基礎是計算機視覺，Minieye 關于 ADAS 在攝像頭選用上有哪些講究？攝像頭在 ADAS 系統上有多重要？在你們看來，目前單目、雙目方案存在哪些差異？各有什么優缺點？
劉國清：寬動態，高感光，機器友好。
攝像頭對 ADAS 非常重要，舉個例子，你現在從一個暗的地方突然到一個亮的地方，比如出隧道，這個時候如果攝像頭的動態和曝光反應不過來，一直過曝光，那有再好的算法也難解決好。
雙目有效距離近，對運算量和機械結構要求高，對雨天/過曝光等天氣場景處理不好，優點在與定量的距離計算。單目相反。
雷鋒網：ADAS 方案需要集成許多項技術，目前是否面臨在處理器、傳感器、算法方面的挑戰？
劉國清：是的。ADAS 鏡頭模組需要定制化開發，甚至不同的 ADAS 功能對攝像頭的要求都不一樣。和圖像相關的算法天然就很吃計算資源，所以對芯片性能的要求往往比較高。
如果你想把深度學習用到你的系統里，那更是如此。算法上主要的挑戰是復雜場景下仍然能夠魯棒的識別目標。
雷鋒網：在你們看來，為什么行人識別離產品化還有很大距離？難度在哪兒？
劉國清：相對于車，行人的感知要難一些。一方面行人數據的內差更大，站著蹲著不同姿態、高矮胖瘦奇裝異服、城市環境下的各種遮擋，這些導致同樣是人，但看起來會差別很大。內差大衍生出來第二個問題，就是模型復雜度增加，所以會對芯片的計算能力提出更高的要求。
不過 Mobileye 的前后裝產品都有這個功能，我們公司也會在年內會推出這個功能，所以離產品化的距離也不遠。
雷鋒網：在你看來，ADAS 對于車企、對于駕駛員來說的價值分別是什么？對于未來汽車的發展有什么意義？
劉國清：ADAS 是駕駛無人化的必經之路。對駕駛員的價值當然是更安全和舒適的駕駛體驗。所以 ADAS 功能做的好，可以幫助主機廠走量。另外，可以幫助主機廠更好的布局無人駕駛產業。
雷鋒網：今年 8月，雷鋒網將在深圳舉辦「全球人工智能與機器人創新大會」（簡稱：GAIR）。想了解下，您對人工智能的未來趨勢怎么看？
劉國清：人工智能未來必然是一個很大的系統，就像生物學上人腦有很多中樞，每種中樞都處理好一種特定的操作，然后系統的聯動起來。這里面每一個塊要處理好都是很復雜的，比如語音和圖像。要解決整個人工智能問題也將是一個巨大的工程，需要全世界優秀科學家和工程師分工協作。
人工智能系統大致包含三大塊：感知，決策，執行。視覺感知將會是未來發展最有挑戰也是最有潛力的方向之一，畢竟人腦中就有 1/3 左右是用來處理視覺信息的。
問：業界有沒有一個公開的 ADAS 評測圖片數據集，供廣大 ADAS 廠商檢測識別率？否則說識別率達到是多少是沒有意義？
劉國清：目前在工業界還沒有一個這種數據庫。未來有的可能性也不會很大。
原因是這樣的，不同公司采用不同的傳感器，采集的訓練數據會有一些區別，所以沒有辦法去用一個通用的測試庫進行非常公允的評測。倒是可以去明確一些測試標準，大家在同樣的規則下去測試，這樣的結果會有很好的可比性。
識別率是 ADAS 里很重要的一個指標，但它需要和其他指標放在一起考量才有意義。還有就是，識別率之類的指標是在什么樣的規則下測試得出的，在評價 ADAS 技術時也是需要考慮的。
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