Uber自动驾驶撞人原因解析:一场原本可避免的灾难

时间:2018-04-02来源:飞象网

  希望之光

  不久前拜访眼擎科技时,工作人员向笔者演示了他们最新推出的一项AI视觉成像引擎视觉技术成果:在昏暗办公室内,搭载了眼擎科技AI视觉成像引擎方案的摄像头在室内只有一台电脑显示屏作为光源的条件下,呈现出了明亮、清晰、色彩还原度相当高的图像。而此时,人眼已无法分辨出被拍摄对象的颜色和轮廓。

Uber自动驾驶撞人原因解析:一场原本可避免的灾难

  对此,工作人员解释说,眼擎科技希望解决的是AI机器在复杂光线下的自动适应能力。

  有关资料显示,不论2D还是3D摄像头都需要图像传感器有至少130dB的高动态范围(动态范围指一个多媒体硬盘播放器输出图像的最亮和最暗部分之间的相对比值)。只有这么高的动态范围才能保证,即使阳光直射到镜头上,传感器也能得到清晰的图像信息。普通的镜头系统动态范围远远低于这个值。

  该工作人员解释,眼擎科技的方案在成像的动态范围上比人眼高18db,所以在人眼无法辨别色彩的极弱光条件下仍能输出清晰的彩色图片。

  今年1月份,眼擎科技发布了全球首款完全自主研发的AI视觉前端成像芯片“eyemore X42”。

  据悉,eyemore X42成像引擎芯片,拥有比传统ISP高20倍的计算能力,采用了20多种新的成像算法,集成了超过500种不同场景下的复杂光线数据。

  其中一个重要原因,eyemore X42抛弃了传统的ISP成像架构,采用了全新的成像引擎架构,来解决复杂光线下的成像难题。

  除此之外,eyemore X42芯片还具有独立成像以及API接口丰富的特点。

  就像人眼拥有超强的视觉能力,不仅仅在于强大的光学成像系统,更重要的是人眼通过神经与大脑的交互。基于此,眼擎科技也为成像引擎设计了一套与后端AI算法的交互架构,来获知AI对图像的需求。

  眼擎科技创始人朱继志表示,这种与AI系统的交互能力,将使得成像系统真正成为AI的有机器官。

  写在最后

  在本月初的“2018全球AI芯片创新峰会”上,眼擎科技与商汤、地平线等AI新秀一起荣膺“年度AI先锋”奖,代表了业内对眼擎科技AI视觉前端成像技术的认可。

  诚然,从Uber和丰田相继叫停路测来看,公众对自动驾驶汽车最大的顾虑还是安全问题。而安全问题的解决,主要取决于车辆本身能否及时监测到危机或作出及时的处理。这就需要自动驾驶汽车整个产业链的成熟发展,包括道路基础建设和5G网络的兴起,而其中最关键的还是需要车辆本身有一双慧眼。而传统的摄像头成像天花板已非常明显,以眼擎科技AI视觉前端成像引擎技术为代表的新生代,或许是冲破天花板的希望所在。

  附2015年至今的全球13起自动驾驶汽车交通事故:

  时间

  事件梗概

  2018年3月23日

  23日,一辆特斯拉2017 Model X在美国加州101号高速公路上行驶时,撞上了公路的护栏后起火,并被后方两辆来车撞上。

  2018年3月18日

  美国亚利桑那州一名女子被Uber一辆正在路测的自动驾驶汽车撞伤,被撞女子身亡

  2018年1月22日

  一辆开启了自动驾驶模式的特斯拉Model S在洛杉矶405高速公路上撞上了一辆停在路边的消防车。

  2018年1月12日

  一辆特斯拉Model 3翻入了一条小溪

  2018年1月10日

  在美国宾夕法尼亚州匹茨堡,一辆厢式货车闯红灯,撞到了福特的一辆自动驾驶汽车

  2017年12月7日

  在温哥华,一辆Cruise自动驾驶汽车正以自动驾驶模式行驶,变道时剐蹭了变道中的一辆摩托车

  2017年11月8日

  在美国拉斯维加斯,一辆无人驾驶巴士与一辆卡车相撞

  2017年3月24日

  在亚利桑那州坦佩市,一辆测试中的Uber自动驾驶汽车与一辆普通汽车发生了碰撞。

  2016年9月23日

  在美国山景城,谷歌的一辆无人驾驶测试车遭受了一辆道奇商用货车的严重撞击。

  2016年5月7日

  一辆特斯拉Model S在佛罗里达州高速公路上与一辆垂直方向开来的挂车发生相撞

  2016年2月14日

  在硅谷芒廷维尤市,谷歌的“雷克萨斯”牌改装无人驾驶汽车在路测时,与一辆公共汽车的右侧相撞。

  2016年1月20日

  京港澳高速河北邯郸段,一辆开启了自动驾驶模式的特斯拉轿车直接撞上一辆正在作业的道路清扫车

  2015年7月1日

  谷歌公司一辆雷克萨斯牌改装无人驾驶样车在加利福尼亚州芒廷维尤市街头测试时发生追尾事故

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关键词: Uber 自动驾驶

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