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争取更多的市场份额,Mobileye将开放架构

2018-11-09来源: 搜狐 关键字:Mobileye

Ammon Shashua:Mobileye现在是英特尔的一部分,英特尔比之前单枪匹马的Mobileye要实力雄厚得多。英特尔有自己的硅光子生产线,可以生产雷达所需的芯片。该生产线还有一个负责雷达通讯的部门,可以调整来做汽车视觉雷达。所以展望未来,我们有能力自己生产传感器。

文丨Mobileye CEO Ammon Shashua教授

为了赢得汽车市场份额,Mobileye将开放架构。

在以色列Mobileye总部英特尔公司高级副总裁、英特尔子公司Mobileye首席执行官兼首席技术官向智驾君表示,“在今年12月Mobileye推出的EyeQ5芯片将是开放架构的,到时我们的客户,如宝马、克莱斯勒就可以在芯片上编写自己的代码,自己来做融合。”

Mobileye的构架是建立在不同的模块上的。

其中一个模块是感知,微处理器会不断处理传感器传递过来的信息,而微处理器通过处理数据来解读周围的环境,例如:其他车辆的位置、行人的位置、交通指示灯和交通指示牌等物体的信息。

这个系统是关闭的。

Mobileye也没有理由说为什么要开放这个系统,就像Gmail的系统也是关闭的一样。

这就是Mobileye处理视觉信息的算法。

另外是融合和驾驶决策的算法,就融合方面,Mobileye把雷达和激光雷达等传感器收集的信息进行融合。

接下来是最复杂的部分,即驾驶决策,驾驶决策指的是车辆自己的行驶判断。一旦车辆明白了周围的环境,它需要判断采取什么样的措施,比如:是否需要变道?是否继续行驶?是否达到了安全距离?如果要变道的话,需要超越哪辆车?需要给哪辆车让行?

这一套算法分成两个部分,一个是负责决策执行的算法,另一个算法是保证决策后的行驶安全模式。

在这部分,整个行业仍然是不透明的状态。比如Waymo的汽车,你并不知道决策后面的方案细节。比如汽车变道,是否有相关的测量方式来衡量驾驶员小心还是不小心?

而Mobileye则是唯一一家决定对外公布开放文件的公司,这就是Mobileye的RSS(Responsibility Sensitive Safety 责任敏感安全模型)。

Mobileye希望通过建立数学公式的手段,来使得自动驾驶汽车有能力判断自身的安全状态。

Ammon Shashua认为这是整个行业内的一大革命举措。

为什么呢?

因为当人们在谈自动驾驶的时候,通常会想到技术,以及计算机视觉和人工智能算法是如何工作的?

如何进一步加强机器学习和深度网络?

自动驾驶汽车其本身实际是一台机器,而这台机器有可能会威胁到人们的生命。那么我们要对社会如何交代?如何处理这台机器给社会带来的影响?

你不能仅仅说这台机器应该遵纪守法。为什么不能这样说呢?

因为如果我们仔细研读的话,你会发现有一些法律法规是写的非常明确的,但是其中有一条则是有很大的解读空间,即“注意义务”(duty of care)。

这条法律规定人们必须要履行相应的注意义务。虽然有法律规定,但是你也有注意义务。

如何理解保持注意(义务)则是开放的。

其定义与社会规范有关,与判例有关,比如之前发生过某事件,法官是如何裁量判决的,这将成为后面案件参考的判例。

但是我们不可能在还未把法阐释清楚前,就让一台机器上路行驶。

例如,我换道,然后一辆车从后面撞了我的车,那么两方将会各执一词。我会说对方开车不专心,对方会指责是我开车鲁莽大意,而只有法官才能够最终裁定。法官会问我如何理解“保持注意”,并看我的解读是否符合社会规范。

Ammon Shashua认为,我们必须要提前防范,必须把这一操作进行公式化,必须明确地界定出“保持注意”的意义。

这一解读应当有三个纬度。

第一,合理性。即要满足人们对“保持注意”的理解,满足人们对“保持注意”的判定,而不是天方夜谭地疯狂定义。

第二,有效性。因为可能我们有了一个合理的定义,但是这个定义可能是完全无用的。举个例子,假设我想变道,现在我们规定一个听起来还不错的定义:在我变道的时候,其他道行驶的车辆都不允许改变速度,不应该受到我变道的影响。这一定义貌似听起来挺好的,挺“小心”的。但是这样的话,在中国你不可能变道,在以色列也不可能变道。

为什么呢?因为实际变道的时候,其他车辆必须减速让你插入换道。所以我们有可能做出了一个无用的定义。这也就是为什么我说有效性是第二个纬度。

第三,纬度是可验证的,效率上必须可以进行验证。即必须把我下的定义同机器进行实际结合,验证我的定义是否正确和有效。我必须证明没有蝴蝶效应。

什么是蝴蝶效应呢?

蝴蝶效应指的是我现在做一个很小的无心之举,通过系统中其他动作的作用,最后导致了一场事故。这场事故最终发生的原因其实是因为我开始时一个小小的无心之举。如果类似事件真的会发生,就意味着我在验证我的动作时,我必须推算出未来。

举一个蝴蝶效应定义的例子。假设在我所作的定义里面有这样一条规定,如果我后方的车辆离我太近,那我就提速。

现在后方的车辆离我非常近,我立马提速。这听起来很合理,很多人也确实这样做。但是如果我们对这一定义进行验证的话,我们会发现没办法验证。

因为我们必须推算未来,那么多重因素和事件都会牵涉其中。所以每一个做出的定义,必须合理、有效且能够通过数学的形式进行验证。

Ammon Shashua说,Mobileye是自动驾驶行业最“开放”的公司,因为我们相当于在业内奠定了一块基石,帮助推动整个行业的发展。我们现在同主机厂合作,同行业供应商合作,同美国甚至中国的监管机构进行合作。

百度4个月前正式宣布采用Mobileye的RSS模型。我们正在做的是开放的、透明的、并有利于整个自动驾驶行业发展的事。因为如果没有这些的话,没有哪一家车企或技术供应商敢让这台机器上路,否则一旦发生了事故,我们怎么办。

当然,Ammon Shashua教授提到这个RSS让我们想到阿西莫夫机器人三定律,是不是代表着自动驾驶汽车也需要这么一个机器人三定律。是不是整个产业要对安全策略有一个共识?

RSS是基于模型的思维,与统计性思维不同。

统计性思维想的是我要如何说服社会相信我的机器是安全的。为此我会开很长的里程,比如我让车队开1000万公里、1亿公里,没有发生事故。

里程越长,我的系统也更成熟。这种统计性思维的问题在于,只有在你证明你的数量级比人类更有优势的情况下,该系统才能真正发挥作用。

这方面的问题在于你需要收集的数据量将是非常庞大的。

我们来看看人类的数据。人类开车一小时内死亡的概率是三百万分之一,这个是人类的数据。

现在假设我们希望结果提高10倍?

有一篇中国的报告称说只有在车辆表现比人类好100倍的时候,社会才会开始接受自动驾驶。那么现在我们假设成100倍。这就意味着要开1亿小时。

假设一个小时开30公里,那么行驶的距离共计30亿公里。这完全是不可行的。统计性思维的第二个问题在于它不是透明的、不是公开的。

如果发生了事故的话,我不知道怎么解释事故发生的原因,因为它是一个黑匣子,只有数据。而我们的是基于模型的思维,每一个部分都是开放透明的,你能完全理解车辆为什么做出这种判断决策,每一步都经过数学验证的,完全开放。要获得社会信任的话,透明是非常重要的。

那么如何应对监管机构呢?

监管机构有两个监管方面的极端,一是过度监管,即监管方想要的超过了技术公司能够提供的,于是监管方不断给技术公司施压,这可能会毁掉整个行业。

二是无监管或非常少的监管,即只用通过非常少或基础的准备,车辆就可以上路行驶了。

这是美国的方式。

美国监管方称我们不想干扰科技革命,所以我们不会过度监管;而我们又不是真正地懂技术,我们也不知道如何监管。

所以我们只颁布非常基本的准则,科技公司自己去试,毕竟也是你们科技公司自己的生意。那么结果是什么呢?

如果发生了事故,是你公司自己的责任。机器和人类之间发生的事故会引起社会很大的关注。所以我们认为,正确的定位应该在这里。不是过度监管。

“这里”指的是同监管者一起对“注意义务”进行定义。

例如,这个定义的内涵是什么?为什么我们要“保持注意”?

这是因为我们在做一件事情的时候,我们并不知道其他人在干什么,这就导致了不确定性。那么我们如何解决这个问题呢?

我们要对其他人会做什么进行合理的假设,并在此前提下对可能发生的事情做最糟糕的假设。

举个例子,假设我在开车,我前面有一辆车,我需要跟它保持安全距离,为什么呢?

因为我做了一个最糟糕的假设,就是前面的车瞬间破成碎片,保持安全距离可以保护我不受前车碎片伤害。

现在我还需要假设它的破断拉力是多大。如果它的破断拉力是无穷大的,那么车应该基本就是停止不动的,而我需要保持的安全距离则太过于长,并没有任何实际意义,因为其他车辆总会超过我。

所以我需要假设下前车最大的破断拉力,是0.

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关键字:Mobileye

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