在未来中美将成为自动驾驶技术的引领者,随着人工智能的爆发,自动驾驶的实现,未来算法将是未来竞争的焦点。商汤和本田的合作,将开启中国AI原创技术的出海新时代,也是中国技术的一个里程碑。
人工智能领域的热度和竞争持续上升,成为全球科技界最具活力的一个领域。
商汤科技这家在人工智能视觉识别领域低调潜行的公司,自7月宣布获得4.1亿美元的融资后受到了中外媒体的关注。12月8日《日本经济新闻》的报道称,商汤科技基于深度学习的的图像识别技术获得了行业高度的认可,日本本田的研发子公司本田技术研究所与商汤科技签订了为期5年的联合研发协议,双方将共同研发适合乘用车场景的L4级自动驾驶方案。此外,本田未来还将与商汤科技在机器人方面展开合作。
这多少超出了中国车企和媒体的预期,中国人工智能领域的原创技术已经开始为全球汽车巨头的智能驾驶业务提供服务。同时这也显示出,在真正能符合L4级自动驾驶的技术领域,更依赖于深度学习算法的突破。
一、自动驾驶是人工智能的终级场景,算法将是未来竞争的焦点
自动驾驶的实现,几乎关联到了人工智能最核心的要素——计算力、数据、算法和决策,而自动驾驶高度依赖的这四个基本要素,也几乎要涉及到目前人工智能领域的各种技术方向。自动驾驶是人工智能最重要的落地场景方向,而目前自动驾驶发展的主要瓶颈在于人工智能底层技术的突破。
无论从传统汽车巨头的自动驾驶布局看,还是其依赖的上游供应链,在算法层面的竞争持续升级。全球前14大的技术公司里有12家已经宣布开发自动驾驶相关的技术,在汽车领域全球前14家的车厂已经有13家宣布要进军自动驾驶的领域。
作为自动驾驶技术的上游,英特尔以173亿美元收购以了以色列的Mobileye公司,获得了针对专用的ADAS算法所设计的专用处理器IP,更重要的是英特尔借助Mobileye弥补了自身算法的不足,改写了行业格局。类似的故事也在传统汽车业不断上演,福特不仅投资了激光雷达制造商Velodyne,还对Argo AI人工智能公司进行了10亿美元的投资;2016年通用投资了Lyft,之后又对Cruise Automation投资了5.81亿美元;宝马投资自动驾驶初创公司Nauto等等,这些投资或收购,都显示出了自动驾驶领域对核心算法的争夺。
在构成自动驾驶的三大技术中,感知、决策和控制,都绕不开人工智能的算法,但恰恰算法却是需要长期的积累和研发的,不能短时间弥补。顶尖的公司已经可以确保汽车发动机使用一百万公里,但是面对汹涌而至的机器学习热潮,传统汽车界突然发现自己严重缺乏技术储备,面对特斯拉和谷歌激进的策略,显得力不从心。算法上的短板,已经成为制约传统车厂开发自动驾驶的最大短板,这就是传统车厂或者大肆收购人工智能公司,或者展开合作的核心原因。对于传统汽车企业向智能汽车转型的路径来看,补齐算法的短板是无法逾越的障碍。
现实也是如此,对于在美国加州进行路测的L4级自动驾驶测试车而言, L4级相比L3级自动驾驶汽车,车辆要适应更多复杂的场景,对环境物体的识别、定位和预测以及可靠性要求更高。L4级的计算量和数据超过了L3级50倍以上。要从根本上解决智能驾驶的智能决策,仍然需要在核心算法上的突破。
从本田和商汤科技的合作来看,商汤科技不仅将为本田提供可靠的视觉识别技术,而且还将提供用于自动驾驶的芯片和嵌入式自动驾驶系统,有效地提高了本田在L4级自动驾驶技术方面的实力,很可能极大地缩短本田自动驾驶车辆的路测和量产的时间。
二、商汤和本田的合作,将开启中国AI原创技术的出海新时代
从目前商汤和本田公开的信息来看,此次双方合作研发的L4级自动驾驶技术解决方案主要针对乘用车市场场景,基于可靠的视觉技术而非高精地图,可以覆盖更广场景的区域。即便车辆行驶至无精细采集的高精度地图覆盖的区域,车辆自动驾驶功能依然可以使用。这套自动驾驶技术解决方案在乘用车市场的场景通用性和传感器成本上有很大优势。
本田与商汤合作的技术思路,与其它厂商的自动驾驶技术思路有明显的区别,商汤视觉感知领域在全球领先,这一技术应用到自动驾驶领域的安全传感器上,将可能是本田自动驾驶技术的一个突破。
正如商汤科技日本公司CEO劳世竑所说“商汤把核心技术提供给本田这样的全球领军企业,可以说是中国技术走向世界的一个里程碑。”
确实如此。
行业普遍的观点认为,未来智能汽车和自动驾驶的技术引领只有中国和美国,而目前的情况是,就自动驾驶的算法和系统方案而言,主要技术提供方仍然集中在美国。可以说,商汤科技的这次突破性合作,正是中国原创技术走向世界的一个里程碑。
智能汽车是个万亿美元的广阔市场,中国在AI领域的原创技术,正在和谷歌、苹果等全球科技巨头并驾齐驱。商汤科技凭借在计算机视觉领域的原创技术积累,以及世界领先的深度学习超算平台,正在成为这一领域的全球领先者。商汤科技在视觉算法、自动驾驶的芯片和嵌入式系统以及自动驾驶技术领域取得国际性的突破,未来很可能影响到很多传统车厂进军智能驾驶领域的进程。
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