9月6日上午，360和滴滴圍繞司乘安全保證、專車服務(wù)方面達成戰(zhàn)略合作，滴滴專車將裝備360行車記錄儀，360也會和第三方合作升級自身的360 OS for car的操作系統(tǒng)。

其實在8月份于深圳召開的2016 CCF-GAIR 全球人工智能與機器人峰會上， 360人工智能研究院首席科學家、知名計算機視覺與深度學習專家顏水成在接受了雷鋒網(wǎng)的采訪時，就談到了他對于計算機視覺相關(guān)方面的洞見。

特別是采訪中他有提到兩種情況：

1. 有些智能攝像頭會提供一個功能——查看是否有可疑人員進入監(jiān)控區(qū)域，這項功能一般是通過計算機視覺技術(shù)來進行面部識別的。但是如果設(shè)備銷量很大，大量用戶同時使用這個功能，這時如果在服務(wù)器端進行計算，就會對服務(wù)器造成很大壓力。

2. 很多智能設(shè)備的應(yīng)用環(huán)境是沒有網(wǎng)絡(luò)的，無法和服務(wù)器交互。

想要解決這些問題，有兩個方向：

• 降低運算的精度

例如在手機端識別人臉和年齡，精確度必然難以比肩專業(yè)的識別系統(tǒng)。但是這種從95%到85%的精度損失，是人們可以承受的。

• 改進計算模型

當然最好的情況是能夠開發(fā)出新的更優(yōu)計算模型。但是在現(xiàn)有模型下，也可以通過改進策略實現(xiàn)算法精簡。例如顏水成帶領(lǐng)團隊研究了一些算法調(diào)整，在原有算法基礎(chǔ)上增加了一些判斷那些邏輯不用計算的策略。這樣雖然看起來規(guī)則更復雜了，但是總體來看計算量是減少了。

顏水成認為，這些策略的優(yōu)化是非常有意義的，因為成本往往是實現(xiàn)商業(yè)化的重要因素。目前最主流的人工智能芯片，全部采用 GPU。但是GPU 的體量大，耗能高。如果實現(xiàn)了成本的降低，將其運用到實際中將會更加容易。

目前360人工智能研究院就是采用行車記錄儀的攝像頭采集數(shù)據(jù)，將計算機視覺技術(shù)運用到攝像頭中，由于深度學習算法的魯棒性很好，不同攝像頭采集的數(shù)據(jù)都可以幫助提升效果，算法對廣角產(chǎn)生的變形也不敏感。

將深度學習應(yīng)用到行車記錄儀中，通過檢測駕駛員行為數(shù)據(jù)，逐步為其提供合理的安全行車建議；另一方面，還能夠對事故數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)不同路況、車型和駕駛條件為車主提供適時的駕駛輔助。

現(xiàn)階段他們已經(jīng)在低成本、低功耗的ARM平臺實現(xiàn)了部分功能。

在9月6日，360與滴滴出行圍繞司乘安全保障、專車服務(wù)品質(zhì)方面達成合作。滴滴專車將率先裝備360行車記錄儀，確保行車安全。360去年推出了首款智能行車記錄儀，迄今銷量已突破300萬，成為行業(yè)冠軍。目前360行車記錄儀已成為滴滴官方推薦行車記錄儀品牌。同時，360行車記錄儀將率先裝備進滴滴專車，后續(xù)亦將在軟硬件定制方面展開合作探索。

在發(fā)布會上，360人工智能研究院從ADAS輔助技術(shù)及圖像識別等專業(yè)角度，介紹和展示了360在智能出行領(lǐng)域的布局及成果。

ADAS，Advanced Driver Assitance Systems簡稱ADAS，中文名叫：高級駕駛輔助系統(tǒng)。ADAS是利用安裝在車上的傳感器（攝像頭、雷達、激光和超聲波等），在汽車行駛過程中隨時感應(yīng)周圍的環(huán)境，收集數(shù)據(jù)，進行靜態(tài)、動態(tài)物體的辨識、偵測與追蹤，結(jié)合車輛行駛數(shù)據(jù)，進行系統(tǒng)的運算與分析，從而提前警示駕駛者察覺到將要發(fā)生的危險。）

車載攝像頭是ADAS（高級輔助駕駛系統(tǒng)）的重要部分，結(jié)合雷達、GPS等傳感器，可以實現(xiàn)部分自動駕駛功能，如車道偏離預(yù)警，向前防碰撞，盲區(qū)檢測等。將深度學習應(yīng)用于ADAS領(lǐng)域是一種趨勢，在特征不明顯的物體檢測和行人識別上有著顯著優(yōu)勢，但缺點是成本高，往往需要運行在服務(wù)器上。

我們可以看到，通過將計算機視覺運用到行車記錄儀中，在ADAS輔助技術(shù)及圖像識別中運用深度學習技術(shù)，可以在行車建議與輔助駕駛方面更好的幫助駕駛員進行判斷。

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