“我就看看，我不買”是句徹頭徹尾的違心話，可以翻譯成“有尖貨但錢包瘦”。

比如谷歌那輛圓頭圓腦自己會跑的小車車，大概誰都想來一輛，把自己開上陽光(參配、圖片、詢價)點點的街道。但是車身圍繞的各種昂貴傳感器，讓它無法立刻成為人人可享的出行座駕。盡管私有不是谷歌小車的理想應(yīng)用場景，但成本也是車輛共享經(jīng)濟和公共服務(wù)普及的一道門檻。

驅(qū)動谷歌無人駕駛車自如跑動的技術(shù)，原本都是私藏的商業(yè)機密。不過前不久西雅圖IEEE機器人和自動化國際會議(ICRA)上，有人幸運地獲知了谷歌正在琢磨的最新行人監(jiān)測系統(tǒng)。讓人欣喜的是，技術(shù)手段不僅強化了功能，還降低了成本。

用攝像頭代替昂貴傳感器

我們都知道，識別、追蹤、避開行人是任何企業(yè)研發(fā)無人駕駛車都要具備的核心技能。谷歌無人駕駛車主要靠雷達、激光雷達和照相機來判斷路況，確保車子能識別百米內(nèi)的行人。但是傳感器的電池非常貴，尤其是車頂旋轉(zhuǎn)的激光雷達單元，電池花費近萬美金。多單元的配置，價格恐怕還得抬一抬。

相比而言，攝像頭就要便宜不少。如果自動駕駛車只需用攝像頭就能靠譜定位路人，無人駕駛車快速普及將更進一步。這樣一來，車輛“看”路所需標配，就是視頻分析系統(tǒng)。

以往最好的視頻分析系統(tǒng)會使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)——機器通過訓練后，能極其準確地分辨圖像和各種數(shù)據(jù)，來完成算法學習。利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，處理器中的視頻分析過程可以分為好幾個層次，分別為輸入層、輸出層，以及兩層之間的多個處理層。

圖像識別時，輸入層會學習一幅圖像的像素特點。下一層處理層通過學習把這些特點組合起來，然后通過中間層的層層處理，在像素點和物體間逐步建立更加復(fù)雜的關(guān)聯(lián)。最后輸出層就會推測出整個系統(tǒng)“看見”了什么。

現(xiàn)代的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別準確率超過99.5%，如果讓它和我們來一場比賽，可以跑贏人類大腦。但是視頻照相機有他的不足。一位任職于谷歌計算機視覺和機器學習的科學家Anelia Angelova科普道，“視覺信息相比雷達數(shù)據(jù)，可以給車描摹一個更廣闊的視域，但是整個處理過程要慢一些。”因此傳統(tǒng)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在行人檢測場景的應(yīng)用，一直比較緩慢。

整個過程的主要耗時在于，系統(tǒng)要把每一張街景圖分成10萬或更多的小碎片，然后逐個分析。這樣一來，每張圖要花費數(shù)秒到數(shù)分鐘的時間。這在要求車輛幾秒就能駛出很長距離的城市導航場景下，“慢速”的行人監(jiān)測就半點用也沒有了。不久前的測試中，一輛車用這樣深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來識別行人，結(jié)果就把人和道具撞了個人仰馬翻。

新系統(tǒng)行人監(jiān)測“三步曲”

上面是一幅谷歌深度學習系統(tǒng)在不同情形下，監(jiān)測行人的效果圖。最新的行人檢測系統(tǒng)只靠攝像機影像來掌握行人動向，但是優(yōu)化了速度問題。系統(tǒng)監(jiān)測行人的速度更快，分為三步，我們不妨來細細看下識別過程：

第一步還是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習圖片像素特點。不同的是，單次進入網(wǎng)絡(luò)學習的照片只是被“撕”成了幾十片，而不是老方法的成千上萬塊。網(wǎng)絡(luò)被訓練成可在不同場景中多線程作業(yè)，挑選出它覺得是行人的圖像部分。

第二步是另一項深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作——對第一步產(chǎn)生的結(jié)果提純，進一步分析篩選特征數(shù)據(jù)。

第三步和傳統(tǒng)步驟類似，判斷是不是行人或是其他障礙，最后輸出結(jié)果。

看起來步驟并未減少，但是因為每次可分析的碎片變大，且歷經(jīng)篩選過程后，只需重點關(guān)注可能有行人的小塊圖像區(qū)域，所以一路走下來要比上面的網(wǎng)絡(luò)學習快了 60到100倍。谷歌自動駕駛車和街景圖采集裝置中，如果安裝了這個系統(tǒng)，只需要一天的訓練時間，車就可以進入狀態(tài)，在0.25秒左右的時間內(nèi)準確識別行人。

另外值得一提的是，機器根據(jù)圖像判斷前方內(nèi)容，是一個現(xiàn)有數(shù)據(jù)和已有數(shù)據(jù)比對的過程。以往谷歌自動駕駛車會和以前自己采集到視頻中的行人影像作比較，然后再下結(jié)論判斷?，F(xiàn)在，研究人員使用了一個行人圖像數(shù)據(jù)庫，讓系統(tǒng)比對庫中之前網(wǎng)絡(luò)學習的結(jié)果，這樣也可省下一些分析時間。

自動駕駛車必須要在瞬時就能判斷出眼前的是不是人類，這樣才能安全地采取躲避方案。Angelova介紹，雖然還沒有達到實際應(yīng)用中，0.07秒實時反應(yīng)時間的理想標準，但是這個新系統(tǒng)已經(jīng)能在其他傳感器失靈時，成為有效的替補。

車云小結(jié)：

就在車云菌截稿時，又看到了谷歌收購傳感器公司Lumedyne的新聞，未來這家公司或許會為無人駕駛車提供產(chǎn)品，替代人們雙眼。隨著處理器越來越強大，深度網(wǎng)絡(luò)學習的能力也會越來越強，表現(xiàn)更值得期待。當技術(shù)更新且快速應(yīng)用，可以帶來成本下降。車頂旋轉(zhuǎn)激光雷達可能會消失，你我也可以搖下無人駕駛車的車窗，打個招呼。