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用高精地圖標注化解自動駕駛風險

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1855 本年 1 月，一年一度的國際核算機學會地輿信息體系國際會議 ACM SIGSPATIAL 按期舉行。
會上，HERE 公司技能專家陳新（Xin Chen）教授宣布了名為《HD Live Maps for Automated Driving: An AI Approach》（意為主動駕駛高精實況地圖標注：人工智能法）的主題講演。會后，記者對陳新教授進行了專訪，下文為采訪實錄編譯如下，全文略有刪減）：
問：陳新教授，最近您在 ACM SIGSPATIAL 大會上做了有關高清地圖的主題講演。咱們期望您能向咱們共享下自己在高清地圖上的經(jīng)驗。首先，請您談談自己在 HERE 的作業(yè)。
陳新：我是高級主動駕駛部分的一名工程主管。我擔任高清感知團隊，這一團隊的主要任務是主動化整個高清實況地圖產(chǎn)品的制作進程，咱們用的主要是機器學習和 3D 技能，這些技能都是業(yè)界最頂尖的。問：您在 HERE 公司，特別是高度主動駕駛部分有多少年的作業(yè)經(jīng)驗？
陳新：圣母大學（University of Notre Dame）博士結(jié)業(yè)后我就進了 HERE，在這里作業(yè)現(xiàn)已超過 12 年了，剛來時這家公司還叫 NAVTEQ 。至于高度主動駕駛部分，幾年前它建立后我就過來了。來這個部分前我在研制干了幾年，隨后轉(zhuǎn)崗到渠道以及中心地圖部分作業(yè)了幾年。
問：您在圣母大學學的什么專業(yè)？
陳新：我碩士和博士都在圣母大學學習，專攻核算機科學與工程專業(yè)。
問：那么，怎么精確定義高精地圖？它和咱們?nèi)粘＿\用的導航地圖有什么差別？
陳新：傳統(tǒng)的導航地圖包括路途拓撲、路途中心線幾許形狀和路途等級特點，一般咱們稱其為路途模型，在高精地圖里這只能算三層中的一層罷了。
高精地圖中還有一層是高清車到模型，它包括了車道拓撲數(shù)據(jù)、車道等級幾許形狀以及厘米級精度的特點。最終一層被稱為高精定位模型，它由不同的功用組成，主要任務是為定位戰(zhàn)略供給支持，將主動駕駛轎車指向高清地圖上的確切車道及縱向方位。
多了這兩層，地圖就能有更豐厚且更精確的內(nèi)容。HERE 的高清實況地圖就是一項根據(jù)云端的效勞，它不但有多個高精度的映射層，還能持續(xù)晉級以支持 ADAS、高度或全主動駕駛處理方案。
問：那么，主動駕駛轎車為何需求高精地圖？AI 不是現(xiàn)已完虐人類了嗎？比如在圍棋上打遍天下無敵手的 Alpha Go 和圖畫識別上逾越人類的微軟深度學習技能。假如人類駕駛員都能借著普通導航來到一個生疏的地方，主動駕駛轎車為什么還要高精地圖呢？
陳新：高精地圖能救命。傳感器和 AI 永遠都不會致臻完美，它們也會犯錯，這價值咱們可接受不起。有了高精地圖，咱們就能通過減少差錯來化解風險。此外，高清地圖還能輔助道路規(guī)劃作業(yè)的完結(jié)，徹底逾越傳感器的視力范圍。
當然，高清地圖還能增強傳感器和 AI 的才能，協(xié)助它們理解周圍環(huán)境，特別是在罕見及惡劣的環(huán)境下。眼下，大多數(shù)主動駕駛處理方案都將高清地圖看作傳感、感知和規(guī)劃的要害組成部分，而想用上豐厚的高清地圖信息，車輛必須精確定位它在地圖上的方位，現(xiàn)有的 GPS 定位方案在精度上卻有些差強人意。想提升定位精度，就得把實時車輛感知與高清地圖進行結(jié)合。
問：打造高精地圖進程中會面臨什么應戰(zhàn)？
陳新：高精度、全覆蓋、近實時刷新、量產(chǎn)可擴展性和地圖互操作性都是咱們面臨的應戰(zhàn)。此前，高精地圖從未大規(guī)模部署過，所以咱們也是該范疇的先行者。HERE 致力于與客戶及協(xié)作伙伴緊密協(xié)作，不斷進行產(chǎn)品迭代并完結(jié)高精地圖與主動駕駛體系的整合。
問：能具體解說下什么是可擴展性和互操作性嗎？
陳新：想在全球范圍內(nèi)制作厘米級精度的高清地圖并確保實時數(shù)據(jù)更新在技能上難度很大并且本錢超高。沒有哪家公司能承當數(shù)據(jù)收集、辦理，軟件、算法、東西、管道、工藝開發(fā)及運營的本錢。
因而，咱們必須拿出一個不拖垮公司還能輕松量產(chǎn)的處理方案。至于所謂的互操作性則指的是一套高精地圖滿意一切客戶/協(xié)作伙伴的胃口，由于為每個客戶定制不同的高清地圖太不實際了。別忘了，咱們的主動駕駛處理方案都處在研制階段，軟硬件上的改變太快了。
問：面臨這些應戰(zhàn)，你們都準備了哪些對策？
陳新：AI 是殺手锏，具體來說就是核算視覺、3D 數(shù)據(jù)剖析和機器學習等技能。將這些技能進行合理整合就是高清地圖制作主動化的最佳方案。
問：你提到的這些技能也是主動駕駛職業(yè)的中流砥柱吧？
陳新：當然。咱們用來建立高精地圖的技能與主動駕駛傳感/感知技能其實是硬幣的兩個面。前者注重質(zhì)量，后者則注重實時功能。制作地圖用到的傳感器比主動駕駛轎車搭載的更現(xiàn)金更復雜，本錢也更高。
問：當下深度學習這個概念非?；鸨銈冇昧藛?？
陳新：深度學習咱們也用到了，它是機器學習技能下的一個分類。咱們用它來主動進行特征提取，比如路途標線、路牌、障礙和路上的大坑等，數(shù)據(jù)則來自車載圖畫傳感器和激光雷達等。
問：深度學習和核算視覺技能是怎么共存的？
陳新：深度學習能用來處理許多核算視覺問題，并且它有很強的可擴展性。與傳統(tǒng)核算視覺算法比較，它能實現(xiàn)更高的精確度。當然，條件是有充足的練習數(shù)據(jù)和算力。假如練習數(shù)據(jù)不太夠，核算視覺或機器學習也能搭把手。
問：HERE 會自行開發(fā) AI 技能嗎？
陳新：當然，我的團隊就在開發(fā)核算視覺、深度神經(jīng)網(wǎng)絡、機器學習和 3D 數(shù)據(jù)剖析等技能，并且它們都是業(yè)界最尖端的。
問：為什么 HERE 不干脆收買現(xiàn)有 AI 公司、主動駕駛新創(chuàng)公司或渠道？將作業(yè)任務外包給它們也行。
陳新：咱們的秘方就是自己的數(shù)據(jù)和對數(shù)據(jù)的發(fā)掘才能，HERE 的數(shù)據(jù)集但是業(yè)界絕無僅有的存在?？梢哉f，不斷進化以及與這些數(shù)據(jù)相關的特殊要求是咱們數(shù)據(jù)發(fā)掘與開發(fā)上的優(yōu)先級。
我的團隊為 HERE 的數(shù)據(jù)集開發(fā)最先進的定制化技能并為高精地圖供給優(yōu)化支持。憑借 HERE 豐厚的練習數(shù)據(jù)，咱們能直接將現(xiàn)成的深度神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)精確度提升到 70%-80%。未來，憑借專業(yè)技能和經(jīng)驗，這一數(shù)字還能再上浮 10%-20%。
我相信，AI 技能對地圖公司也至關重要，它是 HERE 公司常識產(chǎn)權庫的定海神針。光我自己就申請了 50 多份專利，而有的搭檔專利比我還多。HERE 的許多工程團隊也用到了 AI 技能，咱們團隊開發(fā)的機器學習渠道就要成為 HERE 內(nèi)部的 AI 助手，不管有沒有這方面的布景你都能用它練習、提升、部署及共享自己的機器學習模型。
問：真有趣，你們團隊能人可真多。
陳新：是的。我手下主要有三類人：第一類是研制工程師，他們的算法需求不斷應戰(zhàn)極限。第二類是軟件工程師，他們得用好這些算法并保護公共代碼庫。第三類則是生產(chǎn)工程師，他們要為 AI 軟件在云端或邊際的運轉(zhuǎn)建立基礎設施和運用。HERE 有許多博士等級的研制工程師，他們來自麻省理工、普渡和卡耐基梅隆等名校。
問：為什么還要在邊際運轉(zhuǎn) AI 軟件？
陳新：我在 Boulder 還有個團隊專門做邊際感知和定位的作業(yè)。他們的任務就是運用高清地圖為定位創(chuàng)造參閱性實施方案。除了操控和規(guī)劃，這個團隊簡直涉及了主動駕駛的一切要害部分，并且由于裝在消費級設備上，因而可生成 HERE Maplets 以晉級高清地圖。
問：未來高清地圖的生成能全主動化嗎？一點手動操作都不需求了？
陳新：在不久的將來，手動作業(yè)仍然相當重要，由于沒有核算視覺或機器學習是百分百完美的。咱們需求手動審閱并修復相關問題，讓高清地圖到達應有標準。一起，機器學習算法很依賴練習數(shù)據(jù)，而它們的生成還得靠人，咱們需求人類加入反饋環(huán)路才能讓主動化的精確性更高。
問：制作地圖時你們用什么傳感器？
陳新：咱們有差分 GPS、慣性丈量單元（IMU）、多款工業(yè)級的高清攝像頭以及激光雷達掃描設備。差分 GPS 和 IMU 會參閱圖畫和激光雷達點云，一起咱們也會從圖畫和激光雷達中提取高清地圖特點。此外，咱們還會運用其他數(shù)據(jù)來歷，比如衛(wèi)星、空中成像和眾包的傳感器數(shù)據(jù)。
問：我傳聞，一些公司在主動駕駛處理方案中都沒用到激光雷達，你們?yōu)槭裁匆眠@種傳感器呢？它可比攝像頭貴多了。
陳新：是的，激光雷達想大規(guī)模部署不容易，它太貴了。不過全體趨勢它是在降價的，并且體積也在不斷縮小。因而我以為想讓高清地圖到達厘米級的精度，激光雷達必不可少。
眼下，核算視覺無法重構(gòu) 3D 國際，因而其精度無法確保。舉例來說，假如在 10 米內(nèi)差錯為 1 厘米，100 米開外差錯就 1 米了，反觀激光雷達傳感器，數(shù)百米開外精度也能到達 1-2 厘米的精度。
攝像頭也很重要，由于它能供給激光雷達沒有的五顏六色信息，廣視角和較長的探測距離也是其優(yōu)勢。大多數(shù)機器學習算法都是為 2D 圖畫研制的，眼下 ADAS 和高度主動駕駛轎車都傾向攝像頭，并且根據(jù)攝像頭的實時功用探測試晉級地圖的絕佳來歷。
問：已然 AI 技能開展那么快，您怎么能確保 HERE 的技能就是業(yè)界最頂尖的？
陳新：教職作業(yè)讓我不得不快速更新自己的技能。2010 年以來，我一直在伊利諾伊理工大學和西北大學教授兩門 AI 課。跟著時刻的推移，每門課的教育大綱都發(fā)生了巨大改變，由于每年咱們都有新算法、新技能、新趨勢和新軟件。
問：能具體說說您的 AI 課程嗎？
陳新：我有一門課程叫做地輿空間視覺與可視化，在這門課上學生會在地輿空間信息的上下文中學習核算視覺、大數(shù)據(jù)剖析和機器學習。另一門課是計量生物學，這也是我博士論文的主題。這門課上學生通過面部、虹膜和指紋識別來學習 AI 技能。計量生物學是機器學習技能最成功的產(chǎn)品之一，并且它簡直侵入了人類生活的方方面面，正推動機器學習走向規(guī)?；透哔|(zhì)量之路。不過，技能開展帶來的道德和隱私問題也對社會造成了重大影響。
我的教育理念是讓學生通過運用真實國際的數(shù)據(jù)來考慮實際國際的例子，并在課堂上處理實際國際的問題，從而在實際國際中學習機器學習。我想讓學生掌握這個不斷改變的職業(yè)所需的常識，經(jīng)驗和技能。
問：教職作業(yè)對你在 HERE 的工作有所協(xié)助嗎？
陳新：當然。許多我的學生現(xiàn)在都成了 HERE 的搭檔。一起，教職作業(yè)也讓我和當?shù)卮髮W建立了良好聯(lián)系，許多學員和博士生現(xiàn)在都在為 HERE 贊助的研討項目效能。
在主動駕駛職業(yè)，伊利諾伊理工大學是僅次于卡耐基梅隆、斯坦福和加大伯克利的第四大黃埔軍校，我期望自己的課程能為主動駕駛職業(yè)的開展盡一份力。當然，這也是 HERE 的中心價值之一。據(jù)我核算，過去八年來有 1000 多名學生修過我的 AI 課程。
問：最終，我想問問，開發(fā)者社區(qū)是否能從你的作業(yè)中受益？
陳新：咱們與開發(fā)者社區(qū)協(xié)作的方式多種多樣。舉例來說，咱們供給過不少高精地圖樣本，一起還與一個有名的研制項目渠道協(xié)作，將高精地圖界面植入了它們的庫。此外，與大學進行正式協(xié)作也是家常便飯，至于各種應戰(zhàn)和比賽更是必不可少。我期待著能有更多人才加入咱們這個國際級團隊。

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