硅谷的自动驾驶行业领袖们说,他们最关注这14个技术问题

2017-02-08

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Comet Labs与硅谷数十位交通行业的资深从业者进行了深入交流,了解了他们对智能交通和自动驾驶未来趋势的预测,以及亟待解决的问题。在此基础上,我们整理出了14个他们认为在自动驾驶领域最值得关注的技术问题。

自动驾驶与车联网的兴起吸引了大量技术创业者进入智能交通领域,但如何找到行业痛点并打造出真正符合市场需求的产品,是缺少行业经验的早期创业者们面临的一大难题。

 

为帮助这一领域的早期创业团队在客户拓展方面达到一个新的里程碑,专注于B2B人工智能与机器人领域早期投资和孵化的Comet Labs在旧金山发布了智能交通实验室,结合产业合作伙伴的需求招募智能交通相关的技术创业者,以加速器的形式运营,首批创业者将于今年4月入驻 。

 

在过去一段时间里,Comet Labs与硅谷数十位交通行业的资深从业者——包括全球汽车厂商在硅谷的创新中心的负责人与科技巨头们在自动驾驶、车联网方面的负责人——进行了深入交流,了解了他们对智能交通和自动驾驶未来趋势的预测,以及亟待解决的问题。在此基础上,我们整理出了14个他们认为在自动驾驶领域最值得关注的技术问题。

 

1.什么技术可以让无人驾驶汽车在大雪中有更好的表现?

 

众所周知,计算机视觉难以在高反射或低对比度环境中准确的检测和识别物体。除此之外,几乎所有过去的训练数据都在砂石或混凝土路面上产生,但是在雪地里,分道线会消失,路面牵引力将显著降低,这将导致大部分现有的自动驾驶系统失效。甚至LiDAR这样的先进传感器的扫描系统在雨、雪中都会有不同的表现。 我们该如何在动态环境中有效地使用自动驾驶系统? 我们又该如何解决其他的特殊问题,例如在泥土路上行驶?

 

2.特殊用途的车辆——如垃圾车、机场车辆或公共汽车——需要哪些特殊的传感器或系统? 

 

特殊用途的车辆的尺寸与众不同,加上他们需要为接送顾客靠边排列等候,在狭窄的巷子或行人中间穿行,这意味着一些特殊情况需要特殊的的训练。我们希望看到有人在解决这些不可避免的挑战。

 

3.什么系统可以让飞机更高效地起飞和降落?

 

随着空中交通管制越来越自动化,以及飞机、地勤人员和塔台之间的相互追踪变得更加紧密且频繁,自动化系统可以提升跑道利用率,减少延误并提升效率。

 

4.如何维护和诊断自动行驶的(陆地、空中或海面的)交通工具? 

 

声音、热量、湿度、振动、化学及蒸汽传感器都可以帮助机器更好地了解自身的状态。 随着这些数据量以几何级数增长,人类对其进行实时解析将变得日益困难。 像循环神经网络这样的工具能如何帮助机器理解时间序列数据,以构建故障预测模型并将其集成到现有供应链网络中,从而消除故障或尽量减少故障时间?

 

5.我们该如何为每个城市、每条马路和小巷的高清3D地图做数据收集和标记,使其更加可规模化?

 

针对地图扫描和数据进行手动标记是自动化交通系统中最昂贵的部分之一。我们该如何提高地图的效能和效率?我们还可以用什么工具来提高逼真程度并降低收集高清地图数据的成本?如何让地图占用尽可能少的存储空间? 如何能使检索变得更加高效?

 

6.我们该如何通过集成更多的数据集和用户行为模型来减少拥堵?

 

当前的交通预测和避障工具,如谷歌地图、Waze等,允许我们使用众包数据和道路传感器,以构建复杂的模型来对路线进行优化和管理。创业公司正在尝试整合越来越多的数据,如天气模型、消费行为和大型活动,以创建越来越精确的模型。我们正在寻找可以使其得到进一步提升的工具。

 

7.我们该如何通过实时路线规划、多重管理和自动驾驶汽车改善公共交通?

 

当前公共交通的路线是固定的,具有重复性且运载能力有限。我们该如何大幅提高公共交通系统的运载能力,并提升舒适度、覆盖范围,同时缩短平均等待时间和行驶时间? 像Chariot这样的创业公司正在通过采用移动基础设施和动态路由来提高覆盖率对其进行重构。那么当我们在这些平台上有数以十万计的用户时,AI将如何促进其发展?

 

8.如何使燃料补给变得完全自动化,并且进行有效地交错?

 

机器人系统能如何减少繁琐的充电或加油过程,并适用于任何厂商或型号的汽车? 如何能使其低价且方便在地家里或车库进行工作? 如何通过太阳能和非高峰充电/调度优化这个过程以降低电网负荷?

 

9.我们该如何使用先进的模拟环境制造出必要极端状况来训练自动驾驶交通工具,以便使他们做好准备?

 

自动化系统的优点之一是它可以在固定周期内显著提高性能的能力(例如每18个月将事故率降低一半)。尽管自动驾驶汽车制造的车祸远少于人类驾驶员,它的广泛应用仍面临着较高的门槛,而系统的“经验不足”仍然是影响监管者的一个重要因素。该如何加速自动驾驶车辆的学习速度——最好是在受控/安全的环境中?

 

10.该如何平衡车载机器的认知与充分信息化、高度连接的环境的重要性?

 

在美国,自动驾驶汽车已经开始驶上铺设良好、标识清晰的道路并取得成功,但是通过创建一个更好的包含车辆、行人和基础设施(如交通信号、交通标志、交通监控摄像机)的视频/图像数据库,并允许它们相互通信,能进一步提升可靠性。 自动驾驶车辆上将会有多少智能化设施?有多少信息将会通过非车辆来源取得?

 

11.什么是防止自动驾驶汽车被黑客劫持或数字篡改的最先进的安全措施?在自动驾驶汽车被普遍应用之前,还需要增加什么技术保障措施?

 

消费者接纳一个新技术的主要障碍之一是认为其在安全性和隐私的保障方面没有得到证明。有哪些技术工具可以被用来帮助安全系统和避障系统应对劫持或篡改?

 

12.V2V和V2I通信速率和连接精度的理论极限是什么?要达到这个极限,有怎样的技术发展是必不可少的?

 

尽管车辆可以完全依赖于车载智能,但允许V2V和V2I通过网状网络更快地传输信息能使车辆更加安全。哪些前沿技术可以使得车辆在彼此接近时快速连接,并且安全地发送精简而重要的信息——例如前方道路状况?

 

13.人工智能将怎样应用于新材料发掘和新型制造过程,使产品设计和运输工程更高效?

 

新材料发掘已经开始成为国防等高科技行业的主要发展方向。 这些技术将在何时被得到广泛应用——例如创造能更有效地优化成本、提升耐久性的轮胎新材料,以替代橡胶?

 

14.有没有一些以驾驶员为中心的传感器,可以被用于辅助人类驾驶员,以降低事故发生率、提高汽车安全性?

 

情感、注意力、清醒和困倦都是可以通过各种传感器(如视觉、心率等)检测到的情绪。 我们该如何将其纳入轿车和卡车的设计中,以降低事故的发生频率?

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