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榨干摄像头性能 肖健雄属于第三条路径

  「如何看待肖健雄离开普林斯顿大学去创业?」答案不言而喻,「学而优则商」已是计算机视觉圈(或泛人工智能圈)习以为常的事情。

  因此有人总结学术界大牛从商之路的三种选择:一是教授被工业界挖走,带领各个大公司的研究院;二是有着极强技术背景的学生在毕业后或经过短暂的职业生涯后联合几个志同道合的同学(或朋友)共同创业;三是教授从高校离职,创立自己的公司。

  毫无疑问,肖健雄属于第三条路径。

  X 教授创立 AutoX

  肖健雄是 MIT 人工智能实验室的博士。创业前,他是学术圈里的明星人物,周围的朋友和同事喜欢称他为 Professor X(「X 教授」)。

  在学生时代,肖健雄曾先后获得包括 ECCV(欧洲计算机视觉会议)、Google Research 在内的最佳论文奖等。2013 年从 MIT 毕业后,他在普林斯顿大学计算机系担任助理教授,后创办了普林斯顿大学计算机视觉和机器人实验室(Computer vision and robotics lab)。

  在他的个人网站上,肖健雄是这样介绍自己的:在计算机视觉,自动驾驶和机器人技术方面有十多年的研究和工程经验,也是 3D 深度学习、RGB-D 识别和地图、大数据、机器人深度学习等领域的先锋。

  有了这样的背景,又是华人创业者,这让他很快成为驻扎在硅谷的中国资本追捧的对象。

  去年 6 月,当他离开普林斯顿大学决定要去创业时,外界便好奇:「X 教授」会创立一个什么样的公司?「教授创业一定紧密扎根自己的学术成果。所以我想健雄老师公司的关键词也多半和 Deep Learning(深度学习)、Vision (尤其是 3D vision) 紧紧相关。」曾有人这样猜测。

  最终,肖健雄创办的 AutoX 向外界揭晓谜题——这是一家为自动驾驶汽车提供软件(包括感知、决策和控制)解决方案的科技公司。

  凭借在学术界的名声,肖健雄目前已为 Auto X 招来 20 余人,他们大部分来自美国顶尖高校:MIT、斯坦福大学、伯克利,并曾经在微软、Facebook、苹果、Magicleap 以及本田有过工作经验。

  「自动驾驶并不是奢侈的」

  「为什么是(选择)自动驾驶?」今年 5 月,在 TiEcon 2017 上,肖健雄在演讲上回答了这一问题。

  他说,自动驾驶是一个「让人兴奋的领域」。回顾过去几十年在科技领域发生的变革,从个人电脑、互联网再到智能手机,几乎改变了每个人的生活。而未来三十年能改变每个人生活的将会是自动驾驶汽车。

  更让他「超级兴奋」的是,自动驾驶是他所擅长领域(计算机视觉和机器人)的大规模应用。

  在自动驾驶的生态系统中,参与者有汽车厂商、Tier1、芯片公司、出行服务公司等等,肖健雄指出,要将自动驾驶生态打通,需要一个非常好的 AI 软件平台——这是 AutoX 可以施展拳脚的地方。

  在自动驾驶的世界里,特斯拉是为数不多使用基于摄像头的方法来实现全自动驾驶的公司。在特斯拉第二代 AutoPilot 硬件上,特斯拉希望通过 8 个摄像、前向雷达、超声波雷达和 GPS 数据来实现全自动驾驶。没有激光雷达,这是特斯拉与主流自动驾驶公司最大的区别。

  但 AutoX 选择了一条比特斯拉更激进的方式。

  今年 3 月,AutoX 拿到加州 DMV 颁发的自动驾驶路试牌照,随后这家公司对外公布了一段在不同天气下的自动驾驶路测视频。

  值得注意的是,这辆改造自林肯 MKZ 的原型车并没有搭载诸如激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、差分 GPS 等传感器,取而代之的是总成本不到 500 美金的 7 个摄像头——这相当于一台智能手机的价格。

  肖健雄想要解决的问题,正击中自动驾驶领域痛点——造价高昂的传感器无法快速将科研成果商业化。其中一个例子是,在谷歌分拆出来的自动驾驶公司 Waymo 长达 10 年的研究中,最大的一个进展是将传感器价格降低由原来的 75000 美元降低到 7500 美元。

  在 TiEcon 2017 上,肖健雄说:「AutoX 的使命是使自动驾驶技术平民化,自动驾驶并不是奢侈的,而是人人都能享受到的技术。」

  「Make AI stronger,make software better」

  摄像头的好处是,即使是非常低端的摄像头,依然有较高的分辨率。摄像头对物体的识别包括交通灯的识别非常清晰。当然,这一方案的最大优势是硬件成本非常低并且易于集成。

  但问题是,目前仅仅依靠纯视觉方案可靠吗?肖健雄答:「Make AI stronger,make software better.」(让 AI 更强,让软件更好。)

  听完他在 TiEcon 的演讲后,台下一位观众评价:AutoX Jianxiong Xiao has more faith in camera-based rather than sensor-based autonomous driving.(肖健雄对基于摄像头而不是基于传感器的自动驾驶更有信心。)

  作为新创公司,AutoX 目前的收集的数据还不够多,不足以让其系统做出更好的决策。未来,AutoX 希望打造一个自动驾驶车队来收集更多数据并不断完善这一解决方案。

  今年 7 月,在 CVPR(国际计算机视觉与模式识别会议)的现场,; font-size: 12px;">*在CVPR的Workshop上,从左至右:Fisher Yu、彭军、肖健雄、倪凯、吴甘沙、侯晓迪 图片来自驭势CMO雨嘉

  肖健雄:深度学习对自动驾驶、对 AI 领域的影响是巨大无比,不能小觑。

  现在自动驾驶公司使用深度学习,已经成为常识。比如,我以前在普林斯顿教书,有两个星期就是教深度学习,学生们学完后都懂了,然后他们各自去做自己的项目。

  我觉得深度学习已经有一点像「你会不会使用电脑、使用 office。」所以在不久的将来我们不应该号称「我是基于深度学习的公司」,这就好象说「我们是一家基于使用电脑的 IT 公司」一样。

  深度学习进展还是很快的,同时我觉得有一些进展不一定真正可以实用。

  比如 GAN(生成式对抗网络,Generative Adversarial Networks),我觉得这在非人命相关的领域是十分有用的,但在自动驾驶上我会持保留态度。因为外界没区分清楚这到底是纯学术研究还是可以真正使用的技术。

  现在很多技术还不完美,可能只是一个非常初级的想法,还需要更多时间才会演变得更好。比如 CV(计算机视觉),也是 20、30 年前有了初步的 idea,进化到现在才达到适用的水平。

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