自動駕駛是深度學(xué)習(xí)的一個重要應(yīng)用領(lǐng)域。

經(jīng)過多年積累，目前網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)有大量公開的數(shù)據(jù)集供科研人員驗(yàn)證和提升自己的AI算法。

但是對于在公開道路的自動駕駛技術(shù)而言，安全是擺在面前的首要因素。所以即便將自動駕駛AI的準(zhǔn)確率訓(xùn)練到99.99%，仍然不能滿足無人上路運(yùn)營的條件。

為此，各自動駕駛公司的解決方案是持續(xù)不斷地給AI喂數(shù)據(jù)。想要讓汽車產(chǎn)生數(shù)據(jù)很簡單，就是讓它在實(shí)際道路上不斷地測試。

簡而言之，就是「大力出奇跡」。

根據(jù)全球領(lǐng)先的自動駕駛公司W(wǎng)aymo公布的自動駕駛報告顯示，自從首次在鳳凰城測試其自動駕駛技術(shù)以來，Waymo汽車總共行駛了610萬英里（約合982萬公里）。

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但是在報告中仍然顯示從2019年到2020年的前9個月，Waymo的車輛發(fā)生了18起小型事故以及29起險些相撞事故。

怎么辦？接著跑！

但是隨著在實(shí)際道路上測試?yán)锍痰牟粩嘣黾樱囕v積累數(shù)據(jù)的質(zhì)量在隨之不斷下降：大量之前訓(xùn)練過的重復(fù)場景對于AI而言提升十分有限，真正有用的數(shù)據(jù)是AI無法判斷的邊緣場景，(所謂的Corner case）。

并且眾多車輛和安全員長期產(chǎn)生的運(yùn)營成本，以及遲遲看不到商業(yè)化落地的曙光，讓W(xué)aymo這樣的巨頭也有些吃不消。

為此，許多自動駕駛公司也在嘗試讓AI「下車」，通過軟件模擬實(shí)際道路情況來在線訓(xùn)練AI。但是這對于軟件對于真實(shí)路況模擬的真實(shí)性又提出了極高的要求。

「模擬城市」來幫你

早上好，模擬城！昨天的車禍樂透是滿打滿算的整整30起…

依托于谷歌的技術(shù)積累，Waymo最近又推出了最新的一版自動駕駛模擬軟件：Simulation City，（簡稱Sim City）。

跟游戲不同，Waymo版的模擬城市追求的就是真實(shí)。

這樣的模擬城市顯然不能用于自動駕駛測試

為此，Simulation City中集成了Waymo之前測試的超過2000萬英里的實(shí)際道路數(shù)據(jù)，以及NHTSA（美國國家高速公路安全管理協(xié)會）和美國國家科學(xué)院等機(jī)構(gòu)公開的第三方數(shù)據(jù)等，力求全面覆蓋Waymo之前所有的積累。

來自美國汽車工程學(xué)院的模擬模型

有谷歌Alphabet團(tuán)隊(duì)做為背后的技術(shù)支持，Waymo的模擬城市系統(tǒng)提供了車輛傳感器仿真、數(shù)據(jù)高質(zhì)量的自動標(biāo)注、自動代理等機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)。

據(jù)說這樣一來能夠加快「Waymo Driver」自動駕駛技術(shù)的部署落地。由于這套系統(tǒng)的普遍適用性，能夠使得Waymo能夠更加快速的在新城市推進(jìn)自動駕駛車輛的投放和運(yùn)營。

有什么新功能？

首先就是更加貼近與真實(shí)環(huán)境的模擬效果。這不僅僅是模擬通常肉眼看到的世界，而且還能夠模擬汽車從傳感器的眼中看到的世界。

Waymo還利用其自動駕駛汽車收集的人工智能和傳感器數(shù)據(jù)來生成逼真的相機(jī)圖像以進(jìn)行模擬。他們將這種技術(shù)稱為 SurfelGAN（surfel 是“表面元素”的縮寫，而 GAN 代表生成對抗網(wǎng)絡(luò)）。比如下圖就自動生成了車輛激光雷達(dá)的點(diǎn)云陣列：

對于自動駕駛車輛而言，在雨雪等惡劣氣候環(huán)境下行駛是一項(xiàng)難度非常高的挑戰(zhàn)場景。為此，Simulation City系統(tǒng)同樣能夠模擬出在惡劣天氣下傳感器產(chǎn)生的各種噪音。

比如模擬在攝像頭上產(chǎn)生的雨滴，以及晚上昏暗的燈光和太陽炫光等等。

當(dāng)然，通過軟件模擬正常行駛路況，很難對AI有實(shí)質(zhì)性的提升——因?yàn)楫a(chǎn)生的都是沒有用的垃圾數(shù)據(jù)。

為此，Simulation City也在通過技術(shù)手段營造出一些Corner cases：比如模擬后方車輛面對前方車輛剎車時不同的反應(yīng)時間，包括后車司機(jī)邊開車邊玩手機(jī)導(dǎo)致急剎車的情況。

根據(jù)與真實(shí)道路數(shù)據(jù)的比對，Simulation City對于Corner Case的模擬數(shù)量的概率分布也與真實(shí)環(huán)境趨于一致。

此外，依托于對真實(shí)環(huán)境的完整復(fù)刻，Simulation City還可以自動生成之前沒有遇到過的Corner Cases，從而幫助AI來適應(yīng)更多的路況。

左側(cè)為真實(shí)環(huán)境，右側(cè)為Simulation City模擬的以假亂真的效果

另外對于如今商業(yè)化落地可能性更高的商用車而言，Simulation City也進(jìn)行了最貼近真實(shí)情況的模擬，比如模擬一臺卡車拖車的重量——這對于自動駕駛卡車而言會極大影響到加速及剎車的能力。

Simulation City的推出，預(yù)期將會進(jìn)一步降低Waymo在實(shí)際道路測試以及運(yùn)營的資金數(shù)量，同時也會加速Waymo的自動駕駛技術(shù)在更多城市落地。

這對于最近風(fēng)雨飄搖的Waymo而言，是一劑提升股價的強(qiáng)心劑。

但是對于在線模擬訓(xùn)練自動駕駛AI技術(shù)，業(yè)內(nèi)很多人士仍持懷疑態(tài)度，比如密歇根自動駕駛測試場Mcity的負(fù)責(zé)人就說：「假如給自動駕駛AI輸入的是有缺陷的數(shù)據(jù)，那么得出的結(jié)果就毫無意義。」

你看好虛擬城市嗎？