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整合深度學習的無人駕駛新創公司Drive.ai

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科技產業資訊室 - Kyle 發表於 2017年3月20日
一批來自於史丹福大學AI實驗室,為積極研發無人駕駛汽車而放棄學業,創立Drive.ai公司。由於初期研發困難,但卻在2015年3月獲得團隊建立以來的第一筆創投孵化資金。以不到兩年的研發,於2017年2月向世人展示能在下雨夜晚自動駕駛的系統。

兩年前Drive.ai成立之初,當時谷歌已經積累了多年的自動駕駛技術的研發經驗,可是Drive.ai深深知道谷歌對於自動駕駛的研發經驗並非是最佳的,因為其採用了過於昂貴的雷射雷達和高精度地圖等,並且一開始未採用深度學習與人工智慧技術。所以Drive.ai為了避免走冤枉路從一開始就採用深度學習的策略。

換個角度來說,Drive.ai的目標是在於研發一輛採用初級雷達、便宜攝影機、以及谷歌2D地圖即可上路的自動駕駛車,其並採用深度學習解決成本問題,強化認知準確性以及尋求可行的商業模式。避免讓自動駕駛系統流於只有昂貴汽車材擁有的系統,難達到普及化的目的。這意味著Drive.ai採用的技術和 Waymo(原來谷歌無人駕駛車部門)、特斯拉等都不太一樣。

目前在自動駕駛領域,分成兩種研發方向,第一個是採用規則為基礎(Rule-base)的方式,也就是廠商針對開車遇到的每個場景進行固定代碼方式,告訴汽車應該如何處理這樣情況。這樣的結果是,當汽車遇到新場景且無對應的代碼,那麼自動駕駛系統就不知道如何處理。更何況不同汽車廠商對於相同場景,可能有不同處理方式,這加深了肇事的機會。

隨著人工智慧與深度學習技術不斷進步,現在廠商開始將這些技術加入自動駕駛系統之內,也是現今更受歡迎的研發方向。而Drive.ai就是走這一條路線。因為深度學習可以類比人類大腦識別機制,對於非結構化資料進行更好的辨識、判斷和分類,再不斷透過演算法從資料和訓練中學習。所以即使自動駕駛車在全新的場景之內,車子也知道該如何處理,而且愈來愈能夠適應環境且不斷擴展其能力。

從深層的角度來看,Drive.ai是聚焦在汽車的大腦之上,透過軟體層面進行深度學習技術來打造自動駕駛的人工智慧系統,這比起谷歌、特斯拉甚至於其它打造昂貴的硬體規格系統來說,的確更能夠發展出優異的自動駕駛系統。只不過,這些測試依舊需要時間,且Drive.ai也需要合作夥伴,才能讓其在未來自動駕駛世界獲得比大廠更好的未來。(713字)

 

以人工智慧與深度學習為核心的自動駕駛新創公司Drive.ai


Source: youtube

 

參考資料:
1. This Startup’s New Self-Driving Car Video Is Way More Impressive Than Tesla's, Observer, 2017/2/14
2. Deep Learning First: Drive.ai's Path to Autonomous Driving, IEEE Spectrum, 2017/3/13



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