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| 本文作者： 利榮 | 2019-10-03 13:18 |
完全解放，對(duì)于自動(dòng)駕駛行業(yè)來(lái)說(shuō)，就是“生死線”。
10月1日據(jù)美國(guó)媒體CNBC報(bào)道，電動(dòng)汽車公司特斯拉（Tesla）正在收購(gòu)硅谷計(jì)算機(jī)視覺(jué)初創(chuàng)企業(yè)DeepScale，助力打造真正的無(wú)人駕駛汽車。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，特斯拉希望通過(guò)此次對(duì)DeepScale的收購(gòu)來(lái)改善其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)-Autopilot，并實(shí)現(xiàn)其CEO埃隆·馬斯克將電動(dòng)汽車變?yōu)橥耆珶o(wú)人駕駛汽車的愿景。
經(jīng)證實(shí)，特斯拉現(xiàn)已完成對(duì)DeepScale的收購(gòu)，TechCrunch分別與兩名不愿透露姓名的消息人士證實(shí)了這一交易，不過(guò)他們都不愿就交易的財(cái)務(wù)條款提供更多信息。
DeepScale是2015年成立于硅谷的人工智能初創(chuàng)公司，致力于為邊緣設(shè)備提供先進(jìn)的高效感知功能，幫助汽車制造商使用低功率處理器，來(lái)驅(qū)動(dòng)非常精確的計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，該公司CEO兼聯(lián)合創(chuàng)始人Forrest Iandola在加州大學(xué)伯克利分校獲得了電子工程和計(jì)算機(jī)科學(xué)博士學(xué)位，重點(diǎn)研究深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
他最受矚目的成果包括深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施，F(xiàn)ireCaffe以及深層模型，如SqueezeNet 和SqueezeDet。他在此基礎(chǔ)上于2015年聯(lián)合創(chuàng)立了DeepScale公司。
Forrest Iandola于10月1日正式宣布加入特斯拉，出任資深機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家。
那么，在被特斯拉收購(gòu)前，DeepScale在自動(dòng)駕駛中扮演什么角色？
其實(shí)在自動(dòng)駕駛汽車架構(gòu)這個(gè)話題上，整個(gè)架構(gòu)被分為5大部分——感知、定位&規(guī)劃、決策/執(zhí)行、控制，連接&I/O。DeepScale的關(guān)注點(diǎn)是前兩個(gè)部分——感知、定位&規(guī)劃，他們會(huì)支持整個(gè)環(huán)境建模，包括：目標(biāo)識(shí)別、柵格網(wǎng)絡(luò)、車道分割、目標(biāo)追蹤和自定位。
Forrest Iandola就曾說(shuō)過(guò)，他不覺(jué)得DeepScale一定要等待全自動(dòng)駕駛汽車到來(lái)再推廣這項(xiàng)技術(shù)?！拔覀兛吹礁兄矫娴膯?wèn)題很普遍。類似的技術(shù)可以被用在已經(jīng)量產(chǎn)的ADAS汽車和用來(lái)接駁服務(wù)的自動(dòng)駕駛汽車。”
此外，DeepScale在資本圈一直很受青睞。
DeepScale已在由Steve Cohen的風(fēng)險(xiǎn)基金Point72和西門子支持的風(fēng)險(xiǎn)基金next47牽頭的A輪融資中籌集了1500萬(wàn)美元。同時(shí)，他們還從一家美國(guó)科技公司籌集了300萬(wàn)美元的種子輪融資。
特斯拉為什么可以成為高級(jí)輔助駕駛領(lǐng)域的扛把子，這里是有原因的。要解決這個(gè)疑問(wèn)，首先要理清一個(gè)知識(shí)點(diǎn)：什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NEURAL NETWOTRK）是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種，通過(guò)借鑒生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理二形成的一種數(shù)學(xué)模型，構(gòu)造類似上圖。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于解決機(jī)器視覺(jué)以及語(yǔ)音識(shí)別等諸多難題。舉個(gè)例子，如果你想讓你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別一張圖片，比如狗，那你需要提供大量的圖片信息供你的機(jī)器進(jìn)行學(xué)習(xí)最終達(dá)到識(shí)別的能力。
在自動(dòng)駕駛芯片領(lǐng)域，目前AI加速器都力圖以最小延遲實(shí)現(xiàn)更好的精度，特別是在自動(dòng)駕駛汽車（AV）中，TFLOPS已成為許多所謂的智能芯片的關(guān)鍵競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)。包括Nvidia的Xavier SoC、Mobileye的EyeQ5、特斯拉的HW3和NXP-Kalray芯片。
Forrest Iandola解釋了為什么這種“蠻力”處理方法不可持續(xù)，并表示AI硬件設(shè)計(jì)人員常見(jiàn)的許多假設(shè)已經(jīng)過(guò)時(shí)。
隨著AI玩家們獲得了更多AI應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)，他們?cè)絹?lái)越清楚地意識(shí)到不同的AI任務(wù)開(kāi)始需要不同的技術(shù)方法。如果這是真的，AI用戶購(gòu)買AI技術(shù)的方式將會(huì)改變，那么供應(yīng)商將不得不做出回應(yīng)。
Iandola認(rèn)為，“例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)搜索（NAS，neural architecture search）的快速發(fā)展可以使搜索優(yōu)化的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）更快、更便宜。有一種方法“可以在目標(biāo)任務(wù)和目標(biāo)計(jì)算平臺(tái)上產(chǎn)生最低延遲、最高精度的DNN，而不是依靠更大的芯片來(lái)處理所有AI任務(wù)?！?/span>
Iandola預(yù)計(jì)在未來(lái)，AI芯片或傳感器系統(tǒng)（即計(jì)算機(jī)視覺(jué)、雷達(dá)或激光雷達(dá)）的供應(yīng)商不僅提供硬件，還會(huì)提供更快、更高效的自己的DNN，既為特定應(yīng)用構(gòu)建的DNN。
事實(shí)上，目前似乎大多數(shù)供應(yīng)商需要不同的DNN，并用于不同的計(jì)算平臺(tái)。如果所有這一切都是真的，那么以往在這場(chǎng)AI競(jìng)賽中的所有努力方向?qū)?huì)有很大的改變。
但需要明確的是，芯片公司和傳感器供應(yīng)商目前都還沒(méi)有提出類似對(duì)未來(lái)的預(yù)期。很少有人暗示會(huì)在特定硬件上運(yùn)行目標(biāo)AI任務(wù)的可能性。
因此，Iandola和他在DeepScale的隊(duì)友設(shè)計(jì)了一系列名為“SqueezeNAS”的DNN模型。
在前不久發(fā)表的一篇論文中，他們聲稱SqueezeNAS在搜索目標(biāo)平臺(tái)上的延遲時(shí)實(shí)現(xiàn)了更快、更準(zhǔn)確的模型。該論文透露出了一些AI行業(yè)之前關(guān)于NAS、MAC（multiply-accumulate）操作的一些假設(shè)，應(yīng)用于目標(biāo)任務(wù)時(shí)的ImageNet準(zhǔn)確度。
基于DeepScale在自動(dòng)駕駛視覺(jué)上的優(yōu)勢(shì)，據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，特斯拉希望通過(guò)此次對(duì)DeepScale的收購(gòu)來(lái)改善其自動(dòng)駕駛系統(tǒng)-Autopilot的算盤。
特斯拉汽車尚未實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛技術(shù)，換言之，還沒(méi)有達(dá)到L4級(jí)。
因?yàn)?，達(dá)到L4級(jí)自動(dòng)駕駛的汽車可以在特定條件下處理汽車行駛過(guò)程中的所有問(wèn)題，而無(wú)需人為干預(yù)。
目前，特斯拉汽車仍處于L2級(jí)。它的輔助自動(dòng)駕駛系統(tǒng)Autopilot技術(shù)是一個(gè)比現(xiàn)今馬路上大多數(shù)汽車更先進(jìn)的一個(gè)駕駛員輔助系統(tǒng)。
馬斯克曾承諾，特斯拉將會(huì)不斷改善其汽車的高級(jí)駕駛員輔助系統(tǒng)，直到最終實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)駕駛。
今年早些時(shí)候，馬斯克表示特斯拉將在2020年推出自動(dòng)拼車網(wǎng)絡(luò)?？偛课挥诩又萆骄俺?、成立四年的初創(chuàng)公司DeepScale似乎是這一計(jì)劃的一部分。
過(guò)去一年，特斯拉的Autopilot團(tuán)隊(duì)經(jīng)歷了相當(dāng)?shù)娜耸聞?dòng)蕩，有消息稱，此次收購(gòu)將填補(bǔ)特斯拉Autopilot團(tuán)隊(duì)的人才缺口。
目前，DeepScale已掌握在小型、低成本、汽車及傳感器和處理器上使用高效的深度神經(jīng)處理系統(tǒng)來(lái)提高感知系統(tǒng)準(zhǔn)確性的技術(shù)。
這些感知系統(tǒng)使用傳感器、地圖、規(guī)劃以及控制系統(tǒng)來(lái)實(shí)時(shí)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋和分類。這對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的運(yùn)行至關(guān)重要。簡(jiǎn)而言之，這些系統(tǒng)能讓汽車了解周圍發(fā)生的事情。
DeepScale稱使用低功率和低成本傳感器和處理器能夠?yàn)樗袃r(jià)位的汽車都提供駕駛員輔助和自動(dòng)駕駛功能。
該公司已經(jīng)從包括Autotech VC、Bessemer、Greylock和Trucks VC在內(nèi)的風(fēng)投機(jī)構(gòu)募集了1800多萬(wàn)美元的投資，其中包括300萬(wàn)美元的種子資金和1.56億美元的A輪融資。
周一，DeepScale的聯(lián)合創(chuàng)始人Forrest Iandola在Twitter上發(fā)布了一則消息，并更新了他的領(lǐng)英頁(yè)面。他在推特上這樣寫道：“這周我加入了特斯拉的自動(dòng)駕駛團(tuán)隊(duì)。我期待著與這些最聰明的人在深度駕駛和自動(dòng)駕駛方面合作?！?/p>
在特斯拉邁向“全自動(dòng)駕駛”的過(guò)程中，它開(kāi)發(fā)了一種新的定制芯片，專門針對(duì)這些功能設(shè)計(jì)。
據(jù)雷鋒網(wǎng)了解，這種芯片現(xiàn)已應(yīng)用于所有Model 3、Model X和 Model S車型。
馬斯克曾表示，目前生產(chǎn)的特斯拉汽車已經(jīng)具備了全自動(dòng)駕駛所需的硬件——電腦等?！澳阈枰龅木褪歉倪M(jìn)軟件”,馬斯克在今年4月的特斯拉Autonomy Day上說(shuō)。
其他業(yè)內(nèi)人士則對(duì)這些說(shuō)法避而遠(yuǎn)之。
但是，特斯拉和馬斯克保持了“改進(jìn)軟件”的路線，并繼續(xù)推出改進(jìn)其Autopilot自動(dòng)駕駛的能力。
本月早些時(shí)候，特斯拉發(fā)布了一個(gè)軟件更新，為其汽車添加了新功能。此次更新包括智能召喚，這是一個(gè)自動(dòng)停泊功能。車主可以使用應(yīng)用程序從泊車位召喚他們的車輛。
總之，從特斯拉的第一筆自動(dòng)駕駛投資中可以看出，其對(duì)自動(dòng)駕駛的“野心”布局顯而易見(jiàn)。業(yè)內(nèi)人士也曾表示，目前自動(dòng)駕駛行業(yè)已經(jīng)進(jìn)入把技術(shù)變成產(chǎn)品的時(shí)代，對(duì)這個(gè)階段的企業(yè)而言，形成完整的產(chǎn)業(yè)布局是十分必要的。
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