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高富帅 Waymo PK 西装坏人特斯拉(TSLA.US)

作者:admin 发布时间:2019-05-16 19:33:26 浏览次数:174
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  众所周知,自动驾驭技能感知范畴存在着广泛的技能不合,以激光雷达为主的多传感器交融派和以摄像头为主的视觉优先派就孰优孰劣进行了长年累月的技能交手。最近,激光雷达阵营的旗手

  Waymo 和摄像头阵营的龙头特斯拉又一次比武了。

  不体面的互怼

  新一轮的比武最早要追溯到 4 月 22 日,在特斯拉(TSLA.US)自动驾驭投资者日上,Elon Musk 再一次向激光雷达开炮。

  用激光雷达的都是傻 X,任何依靠激光雷达的公司注定是要失利的。它们是贵重、不必要的传感器。

  为什么要如此的狗血喷头呢?

  Elon 历来无所顾忌、放肆嚣张,这样的特性与他曩昔 20 年来常常进入一个新范畴总是力排众议自以为是最后又总能获得成功密切相关高富帅 Waymo PK 西装坏人特斯拉(TSLA.US)。

  在特斯拉推出自动驾驭芯片的投资者日上,分析师第 N 次质疑特斯拉 Autopilot 的技能路途。考虑到 Elon 自 2015

  年末就彻底接收,直接领导和招聘 Autopilot 团队,这不是质疑摄像头的潜力,这是在质疑 Elon 对技能远景的判别。现已重复解说过 N 次的 Elon

  总算迸发也就家常便饭了。

  Elon 这么一闹,不少激光雷达阵营的从业人员都出来回应。不过吃瓜大众最等候的 Waymo,彼时并没有发声。

  Waymo 在等候机遇,在 5 月 8 日的 Google I/O 2019 大会上,Waymo CTO 兼工程副总裁 Dmitri Dolgov 和

  Waymo 首席科学家 Drago Anguelov 展开了全面反击。

  Elon 仅运用摄像头而去掉激光雷达是「十分风险」的(very risky)。

  你能够幻想仅经过摄像头完成自动驾驭,但你需求最好的摄像头系统来处理问题。所以这是一个十分大的赌注,你能够完成它,可是十分十分冒险且不必高富帅 Waymo PK 西装坏人特斯拉(TSLA.US)要。

  Anguelov 以为激光雷达协助 Waymo 为用户发明了更安全的用户体会。

  咱们具有更丰厚的数据也更准确,咱们更简单树立正确的模仿环境。激光雷达协助轿车承认路途上的轿车和其他物体怎样相互作用,假如你只用摄像头,一切这一切都要难得多,并且有更多约束。

  Dolgov 的回应让特斯拉彻底堕入困境。

  (关于摄像头和激光雷达)咱们不是非此即彼,咱们两者兼具。一切都是为了充沛罗致两个感知系统下的国际并以一种可了解的方法将他们结合起来,然后具有最强壮、最安全的系统。

  激光雷达从本质上讲没什么贵重的东西,咱们现已大幅下降了从榜首代到当时的激光雷达的价格。你能够幻想跟着咱们的扩张,本钱下降空间会有多大。

  咱们有一个(自动驾驭车队运营区域)扩张到凤凰郊外的路途图和一些方案。

  (2018 年 12 月,Waymo 在美国亚利桑那州凤凰城的限制区域内正式推出了自动驾驭轿车打车服务 Waymo One。)

  关于 Waymo 方面的辩驳,Elon 彻底失去了耐性,挑选以「任何购买特斯拉全自动驾驭功用的用户都能在本年(晚些时分)运用

  Autopilot(全程无需人工干预)从加州开到纽约」结束战斗。(括号中丰厚的细节来自 Elon 此前关于 Autopilot 的表述)

  看着这些在自动驾驭范畴国际级的科学家和技能专家没养分的互怼,我感到很丢失,这样欠好。自动驾驭轿车是一个新生事物,咱们应该让一般顾客了解,为什么

  Waymo 和 Tesla 的不合没有太大价值,为什么自动驾驭不同技能路途的感知最终会异曲同工。

  Waymo?

  咱们直接从 Waymo 的反击说起吧。不得不说,不管 Elon 怎样回应,Waymo 的准确冲击都切中要害,一击必中。

  仅运用摄像头而去掉激光雷达是「十分风险」的

  咱们更丰厚、更准确,一切都是为了更强壮、更安全

  这会在顾客心中构成一个认知:摄像头 = 风险;激光雷达 = 安全。实践上,特斯拉的对面不是 Waymo 一个人,Waymo 阵营的规划有多大呢?外媒

  The Verge 的标题一语中的。

  ITS ELON MUSK VS。 EVERYONE ELSE IN THE RACE FOR FULLY DRIVERLESS CARS

  The Tesla CEO is forging his own path toward full autonomy

  这是 Elon Musk VS 其他任何人在自动驾驭赛道的对决

  特斯拉 CEO 以自己独有的方法完成自动驾驭

  下面咱们逐个展开讨论。

  Elon 说激光雷达的首要问题在于「贵重」和「不必要」,激光雷达更安全现已处理了「不必要」的问题,那么「贵重」呢?

  与大多数车企、自动驾驭公司不同,现在 Waymo 早已不再收购激光雷达范畴的尖端大厂高富帅 Waymo PK 西装坏人特斯拉(TSLA.US) Velodyne

  的产品,而是走了内部自主研制的路途。与特斯拉自研芯片相似,自主研制激光雷达给 Waymo 带来了共同的竞争力。

  比如说,平等功能的激光雷达,Waymo 自研的本钱要远低于收购 Velodyne。早在 2017 年年头的底特律车展上,Waymo CEO John

  Krafcik 就宣告,Waymo 现已将激光雷达的本钱下降了 90% 以上。

  Waymo 此前收购 Velodyne 的 64 线激光雷达本钱为 75,000 美金左右,下降 90% 以上意味着 Waymo 将本钱操控在了

  7,500 美金以内。

  考虑到 Autopilot 2。+ 的 BOM 本钱操控在 2,500 美金左右,Elon 依然能够保持既有情绪:Waymo

景点

  的作业是行之有效的,但今日的激光雷达本钱远未到达商业化临界点。

  可是,别忘了 Waymo 暴降 90% 以上的表态是在 2017 年,Waymo 激光雷达团队一向在为功能的提高和本钱的下降不断尽力。

  4 月 24 日,《福布斯》曝光了 Waymo 正在测验的下一代感知系统,包含激光雷达系统和摄像头系统都做了晋级。Waymo

  没有发表新款激光雷达的提高或改善细节,但承认「新传感器系统最近几周开端在旧金山湾区测验」。

  假如咱们回忆一下 Waymo 在曩昔两年来获得的各种开展,会发现 Waymo 商业化的速度仍是适当令人形象深入的。

  Waymo 跟 FCA 和捷豹路虎达成了合计 8.2 万辆规划的自动驾驭车队收购协议

  Waymo 实践路测路程超越 1000 万英里,虚拟测验路程超越 70 亿英里

  Waymo 自动驾驭打车服务 Waymo One 正式上线

  Waymo 在密歇根设厂,100% 专心于量产 L4 级自动驾驭轿车

  除了上述开展,Waymo 值得重视的另一个原因在于下面这张图。

  除了车顶的激光雷达,Waymo 还在车正前方和正后方,左右两边各装备了短程、高分辨率中程和高功能长距激光雷达。Waymo

  堆料狂魔的底气来自对自研传感器本钱的操控,而充沛的传感器安置反过来又在技能层面做到了自动驾驭范畴无可争议的榜首。


  咱们怎样看待 Waymo,Waymo

  正在凭一己之力处理没有众包车队搜集海量数据、激光雷达本钱居高不下、算法改善乏力等一个又一个自动驾驭轿车商业化路途上的绊脚石们。

  通用 Cruise 正在快速追逐,生长为耀眼的新星。但假如从技能、本钱、商业化等各个视点归纳判别,放下不走寻常路的特斯拉不谈,自动驾驭范畴应该划分为

  Waymo 和其他。

  特斯拉

  但是实际国际是不允许放下特斯拉的,下面咱们来聊这家公司。先回到文章最初的互怼,你仔细观察,会发现风趣的细节的。

  Waymo 首席科学家 Drago Anguelov

  批判特斯拉仅用摄像头「十分十分冒险且不必要」,但关于仅用摄像头落地自动驾驭,他的点评是「你需求最好的摄像头系统来处理问题」、「你能够完成它但这是一个巨大的赌注」以及「一切这一切都要难得多」。

  作为斯坦福大学计算机科学、人工智能和机器学习范畴的博士、Waymo 首席科学家,Drago Anguelov 对摄像头感知的潜力,对计算机视觉 +

  人工智能技能的鸿沟有着明晰的认知。彻底根据摄像头完成自动驾驭的应战巨大,但并不是说这彻底不可行。

  Waymo 的感知为什么以激光雷达为主?这是由前史要素决议的。在 Google 无人车项目起步的 2009

  年,人工智能技能还没有获得显着开展。这直接导致彼时以摄像头为主做自动驾驭轿车的视觉感知是彻底不可行的。

  那是谁给了 Elon 站在职业敌对面高富帅 Waymo PK 西装坏人特斯拉(TSLA.US)的勇气?

  2012 年,深度卷积神经网络驱动的 ImageNet 大规划视觉辨认应战赛错误率大幅下降到了

  16%,被以为是史无前例的打破,也成为新一波人工智能浪潮昌盛的起点。这直接撬动了人工智能和计算机视觉辨认技能的快速开展。

  所以开展到今日,Waymo 的感高富帅 Waymo PK 西装坏人特斯拉(TSLA.US)知系统和特斯拉的感知系统呈现了显着的差异。

  Waymo 以激光雷达为主,根据点云的感知(Point-cloud based)依靠于由有源传感器搜集的 3D

  空间中的点(或丈量到目标的间隔)的数据。算法能够触及经过点的密度,几许形状或图画从很多点导出结构以便检测物体,正确地检测和辨认毛病。

  特斯拉以摄像头为主,根据视觉的感知(Vision-based)依靠于相机数据。因而,这些算法分析根据像素的视频以检测环境中的车辆、行人和其他妨碍物。算法能够运用几许、光流、色彩或其他图画特征进行检测。

  Waymo 在 2017 年的技能博客中说到激光雷达的要害含义是这么说的。

  咱们自主研制的激光雷达能够区别实在的行人和人形海报,它能辨认三维形状,检测停止物体,准确丈量间隔。

  所以特斯拉摄像头为主感知的中心问题在于,赋予摄像头和激光雷达相似的,辨认 3D

  空间物体的才能。换句话说,经过不同像素的切开,赋予自动驾驭系统辨认和了解图画深度信息的才能。

  在 Elon 向激光雷达开炮一天后。美国康奈尔大学一项名为《源自视觉深度预算的伪激光雷达(Pseudo-LiDAR),缩小自动驾驭 3D

  物体勘探距离》的研讨中,研讨人员运用低本钱低分辨率的立体相机经过预算深度像素反向投影 3D 点云,完成了点云质量的大幅提高,精度从 10% 提高到

  37.9%,快速迫临激光雷达 66% 的均匀精度。

  考虑到该研讨根据 40 万像素摄像头完成,与最先进、最高分辨率的摄像头系统有着巨大的距离,也没有使用模型蒸馏(model

  distillation)或实时猜测(anytime

  prediction)提高勘探精度及速度,研讨人员的结论是这项研讨的改善史无前例,有着宽广的远景和潜力。

  那么特斯拉是怎样做的呢?

  在特斯拉自动驾驭投资人当天,特斯拉官方发布了这样一条视频,配文「经过此3D 重建能够显现,特斯拉车辆能从 8

  个摄像头所拍照的短短几秒的视频中搜集很多深度信息」。

  这与康奈尔大学的视觉感知研讨途径异曲同工。

  当然,自动驾驭感知还存在着广泛的问题需求科学家和工程师去战胜。但更多时分,这是激光雷达和摄像头的共性应战。

  比如在白雪彻底掩盖的路况下,摄像头对车道线、路途鸿沟、路牌、妨碍物的辨认才能都将大幅下降,但雪的密度也会影响激光雷达的反射作用,发生幻影妨碍(Phantom

  obstacles)。然后搅扰激光雷达的感知才能。

  所以,不管是根据激光雷达的多传感器交融仍是根据摄像头的视觉为主,本质上都是赋予机器以人类感知环境的才能。这便是为什么 Waymo 和 Tesla

  的不合没有太大价值,为什么自动驾驭不同技能路途的感知最终会异曲同工。

  亮点仍是有的,高富帅 Waymo 和西装坏人 Tesla,谁先胜出?

(责任编辑:DF506)

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