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| 本文作者： 張祥威 | 2019-03-01 17:36 | 專題：2019 AI+智能汽車創(chuàng)新峰會 |
1998年，意大利。一輛汽車終于跑完2000公里，不過是以自動駕駛的方式。
此前，自動駕駛汽車已經(jīng)在美國DARPA挑戰(zhàn)賽中被證明能夠通過220英里（約354公里）的越野道路，但還沒有測試車輛能夠完成更加漫長的洲際旅行。
在意大利測試的車輛由當(dāng)?shù)匾患颐麨閂isLab的實驗室研發(fā)而成，這個機構(gòu)最初是意大利帕爾馬大學(xué)的研究實驗室。自1990年創(chuàng)立后，VisLab主攻車輛應(yīng)用的計算機視覺和環(huán)境感知，并在幾年后從學(xué)校獨立出來。
2015年，VisLab被美國Ambarella （下稱“安霸”）收購，并成為后者在意大利的自動駕駛團隊，因采用基于低成本攝像機和計算解決方案來實現(xiàn)汽車自動駕駛而受到業(yè)內(nèi)關(guān)注。
主導(dǎo)VisLab創(chuàng)立和后續(xù)運行的，便是意大利人Alberto Broggi， 現(xiàn)任安霸意大利公司總經(jīng)理，同時也是帕爾馬大學(xué)的計算機工程教授。
作為業(yè)內(nèi)公認(rèn)的計算視覺技術(shù)應(yīng)用（主要是汽車領(lǐng)域）先驅(qū)，Broggi 積極參與自動駕駛技術(shù)的研發(fā)已經(jīng)有 25 個年頭了，尤其在計算機視覺和環(huán)境感知方面積累了豐富經(jīng)驗。
Broggi在1966年出生于意大利的Ponte Taro，1985 年進入帕爾馬大學(xué)后，他開始埋下第一顆熱愛計算視覺技術(shù)的種子。最終在大學(xué)里讀了 6 年的電子工程學(xué)并在信息技術(shù)部謀得研究院的職位。
VisLab 創(chuàng)始人、安霸意大利總經(jīng)理、帕爾馬大學(xué)計算機工程教授 Alberto Broggi
1994 年，Broggi 再下一城，拿到了自己的博士學(xué)位。讀博期間，他開始用更寬廣的視角考慮自動駕駛的技術(shù)要求、實際限制和社會影響等。對計算視覺技術(shù)的熱愛以及早期探索讓他決定在大學(xué)內(nèi)建立一個計算機視覺研究小組，這時 VisLab 就應(yīng)運而生了。
實際上，作為擁有菲亞特、阿爾法·羅密歐、法拉利和蘭博基尼等汽車品牌的國家，意大利對于智能車輛的研究并不算晚。在世界上最早研發(fā)的幾種智能車輛里，意大利的MOB-LAB智能車輛以“移動實驗室”為代名詞，主要通過計算機視覺系統(tǒng)來檢測車道軌跡，進而實現(xiàn)車輛自主駕駛。
當(dāng)時，Broggi和團隊一起，和意大利都靈理工大學(xué)共同建立了用于圖像確認(rèn)和分析的汽車硬件架構(gòu)，以進一步開發(fā)和測試智能車輛領(lǐng)域的初始理論。
雷鋒網(wǎng)新智駕了解到，Broggi和團隊進行的基礎(chǔ)和應(yīng)用研究主要包括，通過攝像機和與其他傳感器融合從而進行周圍環(huán)境感知，研究范圍涵蓋人工視覺、圖像處理、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器人和傳感器融合等領(lǐng)域。
Broggi團隊早期研發(fā)的ARGO汽車原型
1996年，Broggi的團隊啟動開發(fā)一款名為ARGO的汽車原型，這是一輛配備了視覺傳感器、處理系統(tǒng)和車輛執(zhí)行器的乘用車，Broggi團隊的工作是為它開發(fā)相關(guān)的軟硬件，以用于在標(biāo)準(zhǔn)道路上進行自動駕駛。
兩年后，ARGO在94%的自動駕駛模式下跑完了2000公里，測試環(huán)境是意大利固定的高速公路，這一結(jié)果后來被業(yè)內(nèi)認(rèn)為是全球車輛機器人里程碑之一。研究工作的順利，讓VisLab后來終于從實驗室轉(zhuǎn)為商業(yè)公司，Broggi也在學(xué)者之外增加了一重商人身份。
2009年，11名VisLab的研究人員成立了一家名為“VisLab srl ”的公司，開始將一些核心研究成果進行商業(yè)化。
正式獨立后，VisLab 的團隊繼續(xù)在 Broggi 的領(lǐng)導(dǎo)下不斷前進，2010 年他們完成了“VisLab 洲際自動駕駛大挑戰(zhàn)”，自動駕駛測試車狂奔 1.3 萬公里，從意大利開到了中國。2013 年，VisLab 又進行了“城市道路駕駛”測試，其中有些路段駕駛席上甚至連安全司機都沒有。
后來隨著自動駕駛大潮的興起，VisLab 的焦點從純研究轉(zhuǎn)向了計算視覺技術(shù)的快速商業(yè)化。
事后看來，Broggi 團隊最為重要的一次動作是，促使VisLab在2015 年被美國半導(dǎo)體公司安霸收購，Broggi 則成為安霸研發(fā)基于視覺感知的自動駕駛技術(shù)的核心人物，徹底實現(xiàn)商業(yè)化蛻變。
安霸于 2004 年由 Fermi Wang（美籍華人）和 Les Kohn 在硅谷創(chuàng)立，是一家SoC芯片設(shè)計公司，主要為行業(yè)提供低功耗、高清視頻壓縮、圖像處理以及及計算視覺解決方案。其芯片和軟件用于安防攝像機、運動相機、無人機攝像機、便攜式穿戴相機以及其他設(shè)備的圖像處理。
在安霸的發(fā)展過程中，智能硬件浪潮和以行車記錄儀、運動攝影機、無人機以及專業(yè)/家庭安防攝像機等硬件的普及，均為其帶來了豐厚收入。不過，隨著移動攝像頭市場逐漸接近飽和，曾占安霸整體營收達30%的GoPro開始逐步退出高清運動機業(yè)務(wù)，新業(yè)務(wù)的探索早在幾年前已經(jīng)開始。
在去年的 CES展上，安霸推出了為高度自動駕車輛設(shè)計的全新架構(gòu)計算機視覺芯片CV1，并展出了基于CV1的完全依靠視覺進行公開道路自動駕駛的車輛EVA。當(dāng)年5月，這家公司再推出兩顆升級版芯片CV22和CV2，支持低功耗的深度學(xué)習(xí)駕駛，并且在CV2上支持雙目立體視覺加速，技術(shù)不斷迭代升級。
在今年CES展上，安霸還展出了基于CV25，以及采用多款芯片的算法演示，和競品的性能對比，以及基于CV系列芯片的產(chǎn)品原型。
資料顯示，安霸首顆AI芯片CV1 采用了新的CVflow架構(gòu)和三星的14nm CMOS 工藝制程，支持高達4K或800萬像素分辨率的計算機視覺處理，可提供立體視覺處理和深度學(xué)習(xí)感知算法。
而去年發(fā)布的CV22和CV2系列則采用了10nm制程，并且性能有了大幅改善。
全新架構(gòu)的推出，仰賴的正是 Broggi 團隊在機器學(xué)習(xí)和雙目立體視覺方面的深厚經(jīng)驗以及安霸多年來在超高清圖像處理、低功耗SoC設(shè)計以及高性能并行計算等領(lǐng)域的專業(yè)知識。安霸對于VisLab的收購和技術(shù)融合現(xiàn)在看來是個非常成功的案例。
隨著全球汽車行業(yè)向自動駕駛進軍，安霸逐漸將最初的前裝業(yè)務(wù)如行車記錄儀、電子后視鏡和車載環(huán)視影像等設(shè)備的圖像處理器，轉(zhuǎn)為ADAS和更高級別的自動駕駛所需要的計算機視覺處理器。截至去年，安霸整體營收的15%來自汽車行業(yè)。
2018年，Popular Mechanics雜志稱Broggi 的自動駕駛汽車技術(shù)專利，是“改變世界的15個專利”之一。
從做科研到進入商界這一點，Broggi 與Mobileye的首席執(zhí)行官Amnon Shashua很像，后者畢業(yè)于耶路撒冷希伯來大學(xué)并獲得教授頭銜，隨后在1999年和Ziv Aviram共同創(chuàng)立Mobileye，主要從事ADAS系統(tǒng)和自動駕駛視覺技術(shù)開發(fā)。目前，Mobileye同樣已經(jīng)成為Intel的子公司，Amnon Shashua作為高級副總裁主要帶領(lǐng)Intel的全球組織專注研發(fā)ADAS、高度自動駕駛輔助系統(tǒng)和全自動駕駛，完成了從學(xué)者到商人的成功過渡。
有趣的是，Broggi 和Amnon Shashua各自的母公司安霸和英特爾，在自動駕駛領(lǐng)域也形成了一定的競爭關(guān)系。
這表現(xiàn)在CV2等安霸的深度學(xué)習(xí)SoC被業(yè)內(nèi)視為是將與Mobileye的計算機視覺SoC展開競爭的產(chǎn)品。符合車規(guī)級的CV2，在芯片中整合了計算機視覺、圖像處理、4Kp60視頻編碼與雙目立體視覺技術(shù)，并且可提供相較CV1高達20倍的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能，其低功耗卻在同行業(yè)中處于領(lǐng)先梯隊。
與Mobileye的計算機視覺SoC不同的是，CV1和CV2均可以在同一芯片上提供單目和雙目立體視覺處理。其實，業(yè)界對究竟要采用單目還是雙目立體視覺開發(fā)自動駕駛曾產(chǎn)生過爭論。
基于成本、可靠性和易用性等因素，Mobileye選擇了通過單目視覺提供包括行人檢測、車道保持和自適應(yīng)巡航等輔助駕駛技術(shù)。而在Broggi等立體視覺支持者看來，以3D視角計算單個攝像頭傳感器接收的平面2D架構(gòu)時，單目視覺系統(tǒng)會表現(xiàn)得不夠穩(wěn)定，雙目立體視覺則可以感受精確的深度信息，所以如果用于障礙物檢測，可處理從未見過且未經(jīng)訓(xùn)練的目標(biāo)。
隨著攝像機成本的不斷下降，未來Broggi開發(fā)的支持立體視覺的方案或許可以迎頭趕上。
早在2002年，Broggi就在自己撰寫的《智能車輛：智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)》中總結(jié)道，隨著智能車輛上傳感器單元的大量使用，視覺類被動式傳感器與主動式傳感器相比就顯出了明顯優(yōu)勢，視覺感知系統(tǒng)成為車輛對外感知系統(tǒng)中的重要組成部分，將來一定會達到車輛綜合感知系統(tǒng)會超過駕駛員的對外感知能力。
無須諱言，Broggi團隊對于車輛應(yīng)用領(lǐng)域計算機視覺的研究經(jīng)歷了由簡至繁的過程。
據(jù)雷鋒網(wǎng)新智駕了解，該團隊最初研發(fā)的ARGO是一款能夠通過使用微型攝像機感知和分析周圍環(huán)境，計劃軌跡并在正常道路上行駛的乘用車。但是，相比后來的自動駕駛測試環(huán)境，它還是顯得有些簡單。
到了2005年，在當(dāng)年的DARPA城市道路挑戰(zhàn)賽上，Broggi團隊研發(fā)的一輛名為TerraMax的車輛成功穿過長達132英里（約212公里）的包含沙漠和山脈的越野賽道，TerraMax成為當(dāng)時唯一使用視覺系統(tǒng)作為主要感知手段完成比賽的車輛。2014年3月，VisLab再次推出名為DEEVA的新型自動駕駛汽車時，車輛已經(jīng)擁有20多個攝像頭、4個激光器、GPS和IMU等部件。
Broggi認(rèn)為，對于智能車輛來說，車載TIS的主要任務(wù)之一就是感知外界環(huán)境，主要通過觸覺、聲音、激光、雷達和視覺傳感器等不同的途徑來感知外界信息。
他指出，視覺傳感器屬于被動傳感器，與其他傳感器比較起來有諸多優(yōu)點，并且在采集信息時是以非侵犯的方式進行，不會增加環(huán)境噪聲，可以廣泛應(yīng)用于車道檢測、交通信號識別和障礙物檢測等方面。值得注意的是，Broggi還提到，視覺傳感器也存在一定缺陷，例如在霧、夜晚、太陽直射等情況下，視覺系統(tǒng)的魯棒性距離要求還有一定的差距。
整體來看，Broggi團隊一直聚焦于計算機視覺，通過低成本的攝像頭采集周邊信息。相比其他自動駕駛公司，該團隊的優(yōu)勢主要在于很早便完成了大量測試以進行技術(shù)驗證，這里面包括單車和車隊的一系列全球各地的、不同距離和難度的無人駕駛演示。比如，完成了在2010年進行的VIAC（The VisLab Intercontinental Autonomous Challenge），這也是世界上第一個跨洲的上萬公里無人駕駛測試。
回顧Broggi的過往經(jīng)歷發(fā)現(xiàn)，他從大學(xué)時代起就與車輛的計算機視覺研究產(chǎn)生了密切聯(lián)系，并在此后的二十多年間不斷深入研究，最終為自動駕駛的提供了豐富的計算機視覺解決方案。隨著近幾年自動駕駛從技術(shù)研發(fā)走向商業(yè)落地，相關(guān)技術(shù)的商業(yè)化進程或?qū)⑦M一步加快。
Broggi曾在2010年用一輛由電動車改造的自動駕駛汽車，穿越多樣極端環(huán)境從帕爾馬成功到達上海，總行程達8000英里（約12874公里）。
時隔近十年后，他將出席參加由雷鋒網(wǎng)新智駕和上海國展聯(lián)合舉辦的AI+智能汽車創(chuàng)新峰會，并作演講，分享汽車計算機視覺和環(huán)境感知方面的話題。
官網(wǎng)：https://gair.leiphone.com/gair/iv2019
主辦方：雷鋒網(wǎng)新智駕&上海國展
規(guī)模：500人
時間：2019.4.18
地點：上?！視怪行?/p>
鄭南寧，中國工程院院士、中國自動控制領(lǐng)域?qū)＜摇⒅袊詣踊瘜W(xué)會理事長、IEEE Fellow
Alberto Broggi，意大利帕爾馬大學(xué)教授，IEEE Fellow，VisLab 創(chuàng)始人、現(xiàn)任安霸意大利公司總經(jīng)理
鄧志東，清華大學(xué)計算機系教授，博士生導(dǎo)師。中國自動化學(xué)會理事，中國自動化學(xué)會智能自動化專業(yè)委員會主任
余凱，地平線創(chuàng)始人兼 CEO，前百度 IDL 常務(wù)副院長，百度研究院副院長，深度學(xué)習(xí)實驗室主任
Anand Gopalan，Velodyne CTO
Markus Schupfner，偉世通 CTO
多位智能汽車產(chǎn)業(yè)鏈公司創(chuàng)始人、CEO
6 大主題：12 個演講+1 個圓桌
追根溯源：從「功能汽車」到「智能汽車」
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智能化大勢已定，智能汽車新的投資機會在哪？
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