文 | 搜狐科技 黃陽 宋婉心

“在AI領(lǐng)域的認知中，汽車產(chǎn)業(yè)就像是‘皇冠上的明珠’，因為在汽車場景里幾乎包含了所有AI相關(guān)的視覺技術(shù)的落地點。而在汽車領(lǐng)域，AI能力的競爭已經(jīng)開啟，‘真AI’和‘偽AI’的區(qū)別開始顯而易見。”

“波士頓動力機器人打人視頻里的機器人離現(xiàn)實還有距離，但把道德規(guī)范(比如計算機不能殺人類這樣約束)加到AI研發(fā)中已經(jīng)開始變得有必要。如果機器人在訓練更新時接觸到臟話，他真的能學出臟話。不停地教他說儒雅的話，他就是一個儒雅的機器人。”

“很多創(chuàng)新都來源于組織架構(gòu)的創(chuàng)新，以前很少看到車企把人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛作為一級中心來做，現(xiàn)在已經(jīng)有這樣的趨勢。”

“為什么計算機視覺已經(jīng)能夠測謊，卻不能分辨駕駛狀態(tài)下前方是鏡面還是真的藍天，這個問題很有意思。”從事人工智能及計算機視覺工作十四年，郭彥東對自己的研究領(lǐng)域依舊保持著敬畏與好奇。他選擇加入小鵬汽車，也是因為“在AI領(lǐng)域的認知中，汽車產(chǎn)業(yè)就像是‘皇冠上的明珠’”，而他想從實驗室中走出來，在場景中解決算法問題。

應搜狐科技邀請，小鵬汽車Chief Scientist & AI產(chǎn)品中心副總經(jīng)理郭彥東分享了參加全球頂級計算機視覺大會CVPR的感受，以及小鵬在AI研發(fā)等領(lǐng)域的最新動態(tài)。

“今年CVPR有三個技術(shù)尤其有意思，一個是數(shù)據(jù)生成，二是神經(jīng)網(wǎng)絡自學習，三是成像系統(tǒng)。”

數(shù)據(jù)生成指的是用計算機仿真技術(shù)與平臺生成虛擬的數(shù)據(jù)與場景。郭彥東表示，無人駕駛對數(shù)據(jù)依賴性很強，但不一定所有的數(shù)據(jù)都能在真實場景都能找到，有些場景比如車輛碰撞，車商也是是不希望它發(fā)生的，怎么樣得到這樣的數(shù)據(jù)來訓練模型?就可以通過數(shù)據(jù)生成技術(shù)模擬。

“小鵬汽車即將升級的疲勞預警與分神提醒技術(shù)(系統(tǒng)在司機駕駛分神時發(fā)出提醒)，里面一個很重要的功能模塊就是通過頭部轉(zhuǎn)動角度和停留時間判定司機分神行為，郭彥東表示，頭部轉(zhuǎn)動的訓練數(shù)據(jù)就可以通過數(shù)據(jù)生成模型來大量獲得，從而減少了昂貴，漫長的數(shù)據(jù)采集，也降低了隱私風險。”

網(wǎng)絡自學技術(shù)指的是用計算機進行深度學習，不僅學網(wǎng)絡參數(shù)，還學網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。郭彥東提出，這個技術(shù)本身雖然并不是今年才有的，但是今年趨于更加成熟，可能距離真實應用在實際場景中已經(jīng)很近了，或是一個臨界點。

深度學習在2012年首次在圖像分類上大幅度超過傳統(tǒng)技術(shù)，在那個時候，神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)通常是研究員來根據(jù)經(jīng)驗設(shè)計的，網(wǎng)絡的具體參數(shù)是從數(shù)據(jù)中學習獲得的。人來設(shè)計結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)來更新參數(shù)的模式一直持續(xù)到現(xiàn)在。2014年Facebook在LFW( Labeled Faces in the Wild 國際權(quán)威人臉數(shù)據(jù)庫之一)上超過人類，2015年微軟在圖像分類ImageNet上超過人類都是這種模式。

然而，深度學習的一個重要組成部分就是端到端的學習，數(shù)據(jù)驅(qū)動式的學習。所以，數(shù)據(jù)，任務是否可以不僅僅更新參數(shù)，也更新神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)?這個問題越來越受學者的關(guān)注。隨著這個方向的研究越來越深入，這樣的技術(shù)也距離實際應用越來越近。

那么，隨著計算機自我學習能力的上升，人類安全會不會受到威脅，比如說機器人能力超越了人類與人類為敵?

對于搜狐科技的疑問，郭彥東笑著說起前段時間網(wǎng)絡流傳的“波士頓動力”機器人打人視頻，他說這種程度的機器人離現(xiàn)實還有距離，還沒到那個階段，但現(xiàn)在需要討論的是，在大量數(shù)據(jù)學習的過程中如何把道德規(guī)范約束加入。比如類似計算機不能殺人這樣大的約束，加在AI上面去做，其實開始變得有必要。

“舉個以前真實發(fā)生的例子，一個聊天機器人，在訓練的時候接觸到了臟話，就真的在對話中說學出不合適的話。然而如果不停教他說一些很儒雅的話，就是一個儒雅的聊天機器人。”

成像系統(tǒng)包括激光雷達、毫米波雷達、攝像頭等成像系統(tǒng)。這些系統(tǒng)用于收集數(shù)據(jù)，并提供給計算機進行算法使用。

郭彥東解釋道，成像系統(tǒng)收集的數(shù)據(jù)是交給計算機還是給人，這兩者之間的目標和目的是不一樣的。比如朋友圈發(fā)布的潛水藍色照片很漂亮，但對于視覺系統(tǒng)來說，我們更希望“看”到的海底世界是不受水的影響的“真實”的樣子(好像水是完全透明的)，這樣才能知道眼前是什么種類的魚，知道珊瑚有沒有生病。對于水下自動機器人來說，這樣的“真實”場景的成像才是最有效的。

“成像系統(tǒng)如何軟硬件一起設(shè)計?比如在極端的天氣下，包括下雨，這種成像系統(tǒng)的設(shè)計會在計算機視覺或者無人駕駛里面扮演越來越重要的角色。” 小鵬G3搭載先進的成像系統(tǒng)：在車內(nèi)的近紅外智能攝像頭可以全工況，不分晝夜的識別司機，并對分神、疲勞提供預警提示;在車外的攝像頭首次在量產(chǎn)車中Sony ISX019影像傳感器，具有寬動態(tài)范圍等優(yōu)良的成像特性。

擅長用簡單的語言和事例解釋清楚復雜的高新技術(shù)，這或許和郭彥東走出實驗室去驗證理論有很大關(guān)系。

“在AI領(lǐng)域的認知中，汽車行業(yè)就像是‘皇冠上的明珠’，因為在汽車場景里幾乎包含所有AI相關(guān)的視覺技術(shù)的落地點。”郭彥東這么解釋自己加入汽車行業(yè)的選擇：“真正落地場景當中有很多問題是算法并不能解決的，怎么樣讓算法在應用場景當中一個一個克服應用新的挑戰(zhàn)和困難，都需要以前在研究院里面的科學家也好研究員也好走出來，走到場景里面解決問題。”

目前，郭彥東在小鵬汽車的任務是負責給小鵬汽車安裝上“眼睛”(攝像頭),并給小鵬汽車賦能感知與認知(大腦)。

6月中旬，小鵬G3進行了OTA升級(Over-the-Air Technology，指的是用流量下載新應用)，升級后車輛達到L2自動駕駛水平。

OTA升級的主體是車聯(lián)網(wǎng)，值得注意的是，和部分車企采用合作的方式搭載互聯(lián)網(wǎng)公司研發(fā)的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)不同，小鵬采用的是自家的車聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。那么，為何小鵬在自動駕駛和車聯(lián)網(wǎng)上都堅持自研，而非合作的方式?

在郭彥東看來，能夠隨著用戶的用車習慣，拿到一手的用戶需求，對于OTA來說尤為關(guān)鍵。“雙向透明在任何商業(yè)合作當中都是難以實現(xiàn)的，但是有自研部門就不一樣，比如在小鵬汽車，技術(shù)是自主研發(fā)的自研技術(shù)，數(shù)據(jù)都是自己公司的車身數(shù)據(jù)，真實場景數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)、人工智能技術(shù)相互透明，緊密耦合，為產(chǎn)品的快速迭代，OTA升級打下堅實的基礎(chǔ)。”

下一步，小鵬汽車將通過OTA開放疲勞分神。“今年已經(jīng)進行了3次OTA升級，其中有一些亮點的功能，比如基于人臉識別的ID 登錄與車輛個性設(shè)置，比如把ICA的功能通過OTA升級給用戶使用，包括接下來會OTA的疲勞分神提醒。”

自動駕駛功能升級方面，據(jù)郭彥東介紹，計劃今年年底上市的小鵬P7，搭載的硬件將滿足L3的要求。

最后，郭彥東回答了如何看待互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)加入自動駕駛研發(fā)的問題。

“很多創(chuàng)新都來源于組織架構(gòu)的創(chuàng)新，怎么讓自動駕駛中心更好地跟整車的技術(shù)中心融合，本身需要大的創(chuàng)新和探索。小鵬汽車從管理團隊來看，同時具有來自互聯(lián)網(wǎng)、整車制造、戰(zhàn)略等層面的獨特基因，這塑造了小鵬汽車獨特DNA。以前很少看到車企把人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛作為一級中心來做，現(xiàn)在已經(jīng)有這樣的趨勢。”

關(guān)鍵詞： 郭彥東，AI