为什么自动驾驶汽车是未来以及它们是如何创造的？

由于最近世界各地几乎实施了适应性检疫措施，航空旅行、公共交通和许多其他行业在 2020 年遭受了巨大打击。然而，汽车行业，尤其​​是自动驾驶汽车，表现出了更强的韧性在这个困难时期。 事实上，像福特这样的公司已经增加了对电动汽车和自动驾驶汽车开发的投资 拨款29亿美元 去年第四季度。具体来说，其中 7 亿美元将用于自动驾驶汽车的开发。因此，福特正与通用汽车、特斯拉、百度和其他汽车制造商一起大力投资自动驾驶汽车。在本文中，我们将告诉您公司为何投资自动驾驶汽车，以及如何训练为其提供动力的机器学习算法。

为什么这么多公司投资自动驾驶汽车？

当我们了解自动驾驶汽车带来的所有好处时，很容易明白为什么如此多的公司正在投资自动驾驶汽车的开发。 司机将能够节省更多的钱，因为他们不必支付昂贵的保险计划，这将加快他们的日常通勤速度，提高燃油经济性和许多其他好处。 对于公司来说，这种自动化为节省更多成本打开了大门。 麦肯锡公司的一份报告称，自动长途卡车运输就是一个很好的例子，它将能够将运营成本削减 45%。

主要好处是提高安全性。根据 NHTSA 的数据，94% 的严重车祸都是人为错误造成的。自动驾驶汽车可以显着减少事故数量，因为它们不需要驾驶员任何输入，并且始终拥有 360 度视野。此外，先进的驾驶员安全系统 (ADAS) 可以在危险情况下接管制动和转向等安全关键功能。自动驾驶汽车为社会提供了许多附加值，例如减少排放。事实上，一个基本案例表明，与传统车辆相比，车辆整个生命周期的能源和温室气体排放量减少了 9%。虽然我们并不知道自动驾驶汽车能够提供的所有好处，但让我们来看看如何训练它们来识别周围的世界。

自动驾驶汽车如何工作以及自动驾驶汽车如何成为现实

自动驾驶车辆需要遵守道路规则，为此，它需要识别所有各种交通标志、道路标记，检测其他车辆和行人以及无数其他物体。 这些人工智能车辆依靠机器学习来“计算”在各种驾驶情况下需要做什么。 让我们从一个基本示例开始。 一个人开着自动驾驶汽车在高速公路上上班。 汽车需要正确识别张贴的限速，与前方车辆保持安全距离，并且当进入住宅区时，需要识别行人并让他们过马路。

这需要通过从标记一直到语义分割的技术对成千上万的图像进行注释。 事实上，Evgenia Khimenko，首席执行官 明迪支持一家为汽车行业提供数据标注服务的公司表示，汽车行业有多种数据标注项目是可能的：

“这些 包括视频人脸识别等项目，用于训练自动驾驶汽车识别道路上其他驾驶员的行为，视频标签和注释用于检测车辆的运动和方向（我们注释了超过 545 亿个图像序列）。 另一项复杂的音频注释任务是，我们必须识别时间戳并标记人类语音以及车内发生的所有背景噪音，例如收音机、笑声、喊叫、唱歌、动物，甚至沉默。”

让我们考虑一个复杂的场景。 想象一下，自动驾驶汽车在居民区行驶，有一群拿着滑板的青少年正在等待过马路。 根据规则，汽车有先行权，但青少年很有可能不会等绿灯，而会过早地尝试过马路。 人类驾驶员会清楚地意识到这种风险，并会放慢速度以预测此类事件，但对于机器来说，这将很难计算。 这是研究人员试图在自动驾驶汽车上采取的下一步，更多注释数据可能就是答案。

AV 如何看待物理世界？

自动驾驶汽车依靠激光雷达技术来帮助它们观察周围的世界。 LiDAR 创建 3D 点云，它是 AI 系统如何看待世界的数字表示。这项技术不仅适用于自动驾驶汽车，还用于其他机器人过程自动化工作，例如创建可以为农业部门收割农作物的机器人。 3D 点云还需要进行注释，以便机器知道它到底看到了什么。这通常通过标签、3D 框和语义分割等技术来完成。更高级的注释形式是对 3D 点云进行颜色编码，以便车辆了解物体的距离。

激光雷达的工作原理是，它向周围的所有物体发送光信号，并根据光返回所需的时间，让人工智能了解物体的距离。 例如，3D 点云上的地面始终是蓝色的，因为它是最低点，光线会快速反弹，而蓝色的波长非常短。 周围的建筑物之一可能是红色或橙色，具体取决于距离有多远。

值得注意的是，激光雷达并不是唯一的游戏。 例如，特斯拉使用了一种叫做“Hydrant”的东西，它是八个摄像头的组合，可以将道路的完整图片拼接在一起。 Waymo 和 Voyage 等其他公司也使用 LiDAR。 特斯拉避免使用激光雷达的一个可能原因是它非常笨重并且破坏了汽车的整体外观。 毕竟，特斯拉非常昂贵，驾驶员可能不希望在车顶上放置一个巨大的盒子。 Waymo 等开发机器人出租车的公司或许可以通过使用激光雷达来摆脱困境。

为什么质量培训数据如此重要？

拥有高质量的训练数据是创建自动驾驶汽车所需的最重要的东西之一。 然而，仅仅获得这些数据是不够的。 训练数据集需要通过数据注释来准备，以便人工智能系统可以从中学习。 虽然这是一个非常耗时且乏味的过程，但整个项目的成功取决于它。 毕竟，自动驾驶汽车是未来，有可能帮助我们减少甚至消除我们正在经历的一些问题，包括车祸和人员伤亡、环境问题和道路堵塞。