從傳感器到人工智能(AI),經(jīng)典的電子供應(yīng)鏈已經(jīng)形成了一個(gè)協(xié)作矩陣,致力于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車輛的安全性。為此,還需進(jìn)行大量硬件和軟件開發(fā)工作,以確保駕駛員、乘客和行人受到保護(hù)。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)和AI可以發(fā)揮作用,但其有效性取決于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。因此,除非自 動(dòng)駕駛車輛建立在高性能、高可靠度傳感器信號(hào)鏈的基礎(chǔ)上,始終提供最準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)作為生死決策的依據(jù),否則便不能被認(rèn)為是安全的。
最近發(fā)生的涉及自動(dòng)駕駛車輛的事故助長了唱反調(diào)者的聲勢(shì),他們認(rèn)為車輛及其行駛環(huán)境太復(fù)雜,變數(shù)太多,而算法和軟件仍然錯(cuò)誤太多。對(duì)于參與了ISO26262功能安全合規(guī)性驗(yàn)證的任何人來說,他們對(duì)此持懷疑態(tài)度是可以理解的。
通過將協(xié)作和新思維放在第一位,汽車制造商將直接與芯片供應(yīng)商洽談;傳感器制造商將與AI算法開發(fā)人員討論傳感器融合;而軟件開發(fā)人員將與硬件提供商建立聯(lián)系,充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)。舊的關(guān)系正在改變,新的關(guān)系正在動(dòng)態(tài)地形成,以優(yōu)化最終設(shè)計(jì)的性能、功能、可靠性、成本和安全性。
車輛的認(rèn)知能力是預(yù)測(cè)性安全的基石車輛的智能化程度通常用自動(dòng)駕駛級(jí)別來表示。L1和L2主要是預(yù)警系統(tǒng),而L3或更高級(jí)別的車輛被授權(quán)控制以避免事故。隨著車輛發(fā)展到L5,方向盤將被取消,車輛完全自動(dòng)駕駛。
高質(zhì)量數(shù)據(jù)可節(jié)約時(shí)間,挽救生命和這些傳感技術(shù)一樣重要的是它們的可靠性,如果傳感器本身不可靠,輸出的信號(hào)沒有被準(zhǔn)確捕獲以作為高精度數(shù)據(jù)提供給上游,那么這些關(guān)鍵的傳感器將變得毫無意義,也正應(yīng)驗(yàn)了那句話,“如果輸入的是垃圾,那么輸出的也一定是垃圾”。
為了確保傳感器的可靠性,即使是最先進(jìn)的模擬信號(hào)鏈也必須不斷改進(jìn),以檢測(cè)、獲取和數(shù)字化轉(zhuǎn)換傳感器信號(hào),使其準(zhǔn)確度和精度不會(huì)隨時(shí)間和溫度的變化而發(fā)生偏差。采用合適的器件和設(shè)計(jì)方法,可以大幅緩解一些出了名的難題(如偏置溫漂、相位噪聲、干擾和其他不穩(wěn)定現(xiàn)象)。高精度/高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能處理器得到適當(dāng)訓(xùn)練并做出正確決策的基礎(chǔ)。一般不會(huì)有第二次機(jī)會(huì)讓你重頭來過。
數(shù)據(jù)堂自有數(shù)據(jù)集的“智能駕駛數(shù)據(jù)解決方案”中掌握著駕乘人群的行為數(shù)據(jù),不僅包含駕駛員行為標(biāo)注數(shù)據(jù)50種動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別數(shù)據(jù),103282張駕駛員行為標(biāo)注數(shù)據(jù)等,還包1300萬組人機(jī)對(duì)話交互文本數(shù)據(jù),245小時(shí)車載環(huán)境普通話手機(jī)采集語音數(shù)據(jù)。不管是街景場(chǎng)景數(shù)據(jù),駕駛員行為數(shù)據(jù),還是車載語音數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)堂基于Human-in-the-loop智能輔助標(biāo)注技術(shù)”和豐富的AI數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)及完善的項(xiàng)目管理流程,支持智能駕駛場(chǎng)景下駕駛艙內(nèi)、艙外的圖像、語音數(shù)據(jù)采集任務(wù),輔助智能駕駛技術(shù)在復(fù)雜多樣的環(huán)境下更好的感知實(shí)際道路、車輛位置和障礙物信息等,實(shí)時(shí)感知駕駛風(fēng)險(xiǎn),實(shí)現(xiàn)智能行車、自動(dòng)泊車等預(yù)定目標(biāo)。對(duì)于智能駕駛而言將是其他企業(yè)難以企及的優(yōu)勢(shì)。
一旦數(shù)據(jù)質(zhì)量得到保證,各種傳感器融合方法和人工智能算法就可以做出最佳響應(yīng)。事實(shí)上,不管人工智能算法訓(xùn)練得有多好,一旦模型被編譯并部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備上,它們的有效性就完全依賴于高精度的傳感器可靠數(shù)據(jù)。
審核編輯黃宇
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