模拟技术走向幕前,能让自驾车抄近路吗?

模拟技术走向幕前,能让自驾车抄近路吗?

去年 9 月,集聪明、胆量和疯狂于一体的特斯拉 CEO Elon Musk 曾假设,人类社会可能是更进阶文明控制下的一场模拟游戏。虽然听起来脑洞有些大,但你不得不承认,人类正为各种目的使用模拟器,比如教飞行员如何飞行,训练 AI 演算法找出猫和狗的不同。

据了解,类似 Improbable 这种新创公司尝试模拟整个世界,所以即使我们当不了火星人,至少能在地球破败不堪时进入模拟的理想王国,逃避现实。

在自动驾驶业,模拟则成了自动驾驶系统学习驾驶技能的好帮手。

「革命」尚未成功,自驾车仍需努力

看着铺天盖地的自动驾驶新闻,你可能会觉得,自驾车马上要占领道路,事实上还早呢。诚然,类似 Waymo 等公司已开始进行有限的部署了,自驾公车或矿车更在各自领域取得不错的成绩,但真正成气候的只有 ADAS 系统,但自动化功能有限,被许多自动驾驶「基本教义者」看不起。

关于自动驾驶,SAE 具体分为五级,到 Level 5 后就能随心所欲享受自驾车服务了,而现在较常见的 ADAS 系统,只到 Level 2。

想达到 Level 5 自动驾驶(特别是大规模),需要多重因素配合才能成功。比如超快的无线通讯(5G),高精準地图和类似光学雷达的专属感测器。

当然,自动驾驶系统的第一要务还是学会如何驾驶。为了让演算法认识真正的驾驶可不是《侠盗猎车手》(其实已经有公司利用这套游戏来做训练资料了),大家主要还是靠数百万公里的实地驾驶。

自驾车步入「模糊矩阵」

这样日以继夜的採集路测资料不但费时费钱,还非常危险。

首先,尚未成熟的自驾车可能会造成致命事故,就像去年 3 月 Uber 测试车车祸。

其次,鲁莽测试会招来反对者的攻击,Waymo 测试车在凤凰城遇到的恶意攻击就是最好的例子。

除了路测历程突破 1,000 万英里,Waymo 还藉助类似矩阵的模拟技术 Carcraft 训练自驾车。2018 年一年,Waymo 虚拟车队 2.5 万台测试车在虚拟世界跑了 50 亿英里。

Waymo 虚拟世界首席建筑师 James Stout 解释了工作原理:

所谓的「模糊」其实始于一个驾驶场景,比如四面停车的路口,在这里 Waymo 数不清的实地测试经验能帮上大忙。不过,顺利攻克难关后,资料开始模糊化,变出近乎无穷场景等待虚拟测试车挑战。自动驾驶系统积累的经验随后会回馈到实地测试。

举个简单的例子,这就像《骇客任务》的救世主尼欧直接在云端下载成龙的全套功夫,瞬间变身武术高手。

模拟技术走向幕前,能让自驾车抄近路吗?

 Waymo 的「矩阵」。

AI 晶片製造商辉达一直是自动驾驶革命的先锋,软硬体产品已是许多巨头(如福斯和 Volvo)标配。辉达也有自己的模拟平台「DRIVE」,能模拟一整套自驾车的感测器,包括镜头、光学雷达和毫米波雷达。

随后,辉达 GPU 会生成影像资料流,创造出各种测试环境和场景。

类似 Carcraft 和 DRIVE 的平台在测试自驾车于複杂危险环境(如暴风雨和暴风雪,不同路面情况和眩光)下的表现时非常有用。

教自动驾驶系统开车,新创公司也挺在行

CB Insights 的 2019 年行动出游趋势报告,分析师指出,与其自建模拟平台或直接购买辉达 DRIVE 系统,一些汽车製造商会选择新创公司的模拟服务。如下表所示,目前模拟技术在业界还不是显学。

模拟技术走向幕前,能让自驾车抄近路吗?

 CB Insight 趋势路线图。

下面就来认识海外 4 家新创公司,他们的模拟技术可能会成为巨头眼中的宝藏。

Cognata:这家创立于 2016 年的以色列公司已融到 2,350 万美元资金,B 轮的 1,850 万美元去年 10 月才正式敲定。值得一提的是,提供 Cognata B 轮融资的大部分投资者也参加了 A 轮融资,还包括空中巴士旗下的投资部门。

Cognata 能使用「计算视觉和深度学习演算法自动生成完整的城市模拟器,建筑、道路、道路标线、交通号誌甚至行道树和隔离岛都栩栩如生。」随后,它会灌入现实世界的交通资料、感测器资料,最后按照历史资料叠加天气状况,压力测试整个系统。

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 Cognata 栩栩如生的模拟世界。

去年,这家公司拿到奥迪的大单,且双方要合作多年。

Applied Intuition:来自加州桑尼维尔,创立于 2017 年,去年 9 月才拿到第一笔风投,不过一次就 1,150 万美元。据《彭博社》报导,Applied Intuition 可帮用户在 3D 游戏世界模拟超过 10 万种路况。

模拟时,虚拟车辆的仪表板还能即时显示类似「虚拟路口和障碍对车辆加速的影响,以及乘客舒适度」等资讯。

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Applied Intuition 已拉到不少客户,不但有市值超过 500 亿美元的跨国汽车巨头,还有专注自驾卡车的硅谷新创公司。举例来说,后者就需要模拟大量变线情况,毕竟卡车 40 吨的体积移动可不容易。

Parallel Domain:创立于 2017 年,总部也设在硅谷。去年 5 月的种子轮拿到 290 万美元,金主还有丰田等超级巨头。

丰田 AI 投资部门负责人 Jim Adler 表示:「Parallel Domain 达成了虚拟世界的自动化搭建,让开发者能更快完成自动驾驶技术部署,这种方式更安全,成本也更低。这家公司的软体很厉害,开发者能基于现实和虚拟地点生成近乎无限的模拟环境和动态场景。」

除了丰田投资,Parallel Domain 还和中国电动车新星蔚来达成战略合作。且 Parallel Domain 使用辉达硬体和软体系统。

Metamoto:创立于 2016 年,也来自硅谷。Metamoto 同样是虚拟世界的搭建者,能帮自动驾驶公司模拟各种驾驶情况。2017 年 7 月种子轮拿到 200 万美元资金。据悉,去年夏天 Metmoto 的种子轮融资也正式开跑。身为 Parallel Domain 的直接竞争对手,Metamoto 并不想像对手直接将模拟平台卖给自动驾驶公司,更想提供模拟服务。

Metamoto 产品主要由三大部分组成,「指导者」(Director)是专门负责测试极端情况的模拟器;「设计师」(Designer)是透过虚拟编辑程式生成自订场景的工具;「分析师」(Analyzer)是绩效分析工具,直觉显示某次测试是否撞到路人,以及整个过程中 AI 驾驶的表现。

如果你是连模拟费也付不起的自动驾驶新创公司,还能用英特尔实验室、丰田研究所和巴塞隆纳计算视觉中心合作开发的开源模拟器。

总结

前路漫漫,我们可能需要数十亿英里的测试才能保证自驾车够安全,而模拟技术就是我们提前实现目标的捷径。

恶意攻击者和石头可能会打碎几块挡风玻璃,但他们无法阻挡自动驾驶对人类交通趋势的改革。

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