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  • 地平線感知算法——比Mobileye更開放的視覺感知解決方案

    2019-12-27 15:52:17 作者:houxianyong

      Mobileye作為ADAS行業的龍頭企業,目前占有全球超過60%的視覺感知芯片市場份額。與此同時,Mobileye一手建立的封閉式視覺感知生態也成為了行業主流形式。有條件的開放和相對收斂的感知API需求,曾幫助Mobileye建立標準化的感知接口方案,并快速將產品推向全球,攻城略地。

      但是,時過境遷。隨著當前視覺ADAS功能的持續升級迭代,行業期待出現更加開放的方案,幫助OEM和Tier1打造差異化且更具適應性的ADAS功能。

      駕駛場景的復雜性和地域性呼喚開放的解決方案

      曾經有一家國內主機廠嘗試基于Mobileye的視覺感知解決方案開發自主泊車方案。項目實施過程中,需要識別停車場入口處的欄桿。但Mobileye的封閉性方案不支持客戶對感知算法進行自主更新,導致開發遇阻。

      這反映了主機廠面臨的困境。一方面,Mobileye的視覺感知解決方案依然是目前最成熟的方案,從產品成熟度、項目風險管控和質量管理角度,都有很多優勢,主機廠無法拒絕。整體來講,屬于保守有余,進取不足的態勢。但另一方面,這種封閉方案又像一個黑匣子。因為無法進行差異化和定制化開發,導致性能同質化;況且在本土化的駕駛場景下,無法完全滿足要求。這就限制了主機廠做出更加進取的產品方案,長期以往會降低產品競爭力。

      而中國駕駛場景的特殊性,決定了必須有本土化的感知解決方案,才能滿足ADAS/自動駕駛的功能要求。

      同時,為了滿足ADAS/自動駕駛對感知的高可靠性要求,也需要更加開放的感知解決方案,例如,如果我們能夠識別更為豐富的目標,更多的語義分割種類,那么我們就可以獲得更為豐富的語義信息,使得各個不同的類別可以做到交叉驗證,例如,路肩、人行道對于可行駛區域的判斷有明確的輔助驗證作用,路側的固定目標,如交通標識牌、路燈等對于定位有很大的幫助。

      假設在下雪天,道路被積雪覆蓋,如何判斷路肩在哪里呢?電影《非誠勿擾》里描述了一個對白情節:

      “嗨,你來過(北海道),你一定知道公路那兩邊箭頭有什么用?”答:“哦,冬天,北海道的雪很厚,箭頭指示人們不要開出路肩。”

      假如我們可以識別公路兩邊的箭頭,就可以推理出來可行駛區域的邊界。感知技術的發展趨勢需要更為開放的解決方案

      感知技術的發展,關鍵趨勢可以總結為以下四點:

      • 從簡單場景到復雜場景

      • 從高頻目標到一般目標

      • 從2D感知到3D感知

      • 從面向實況的感知到面向預測的感知

      所有這些趨勢都使得感知的豐富度和復雜度進一步提升,供應商無法使用一個標準的感知解決方案來滿足需要,開放成為必由之路。

      軟件定義汽車時代,車企需要更為開放的解決方法

      智能化是未來品牌差異化的核心要素,主要是通過增加軟件功能來實現。軟件的后部署將是大勢所趨,這意味著,多數軟件功能將是在汽車出廠之后交付的,軟件迭代OTA將是新常態。這一趨勢對于出行服務運營商來說尤其重要,各種不同的場景服務需求都需要基于現有車隊的功能,通過不停升級迭代來滿足。

      在未來,OEM交付的汽車將不是一個功能固化的產品,而是一個持續進化的機器人,在汽車整個生命周期內,硬件平臺能夠持續支持軟件迭代升級。軟件開發的效率和差異化的功能,將決定這場智能化競爭的成敗。

      為了提升軟件開發效率,從系統構架的角度看,服務導向的系統構架(SOA)將成為主流,這需要打造一個全新的感知解決方案,滿足四個方面的要求:高度開放、一致并且完善的工具鏈、擁有強大算力儲備、極強的可擴展性,以滿足不同等級車型平臺的要求。

      開放的感知中間結果助力國內的ADAS功能不斷進化

      目前,對于感知算法API,行業內還是較為封閉的。很多功能較難落地(比如信息娛樂域關于ADAS功能的增強現實顯示功能),部分原因是由于感知算法只提供給智能前視攝像頭模塊內部使用,不愿提供給其他子系統使用導致的。而地平線感知中間結果可以做到全開放。且由于地平線算法的低級語義非常豐富,全開放的感知中間結果能夠支持客戶在應用層開發更加復雜的功能。

      截止目前,地平線算法可以支持10類動態目標和53類靜態目標。其中動態目標包括:成年人、兒童、騎行者等3類行人,以及轎車、SUV、面包車、卡車、客車、摩托車以及老年代步車7類;而靜態目標則包括8類車道線、2類紅綠燈以及43類交通標識。比Mobileye更豐富的感知信息,給客戶實現差異化功能提供了堅實的感知基礎。

    地平線算法所提供的豐富感知信息

      開放而全面的工具鏈,踐行“深度賦能”理念

      為了增加視覺算法迭代的敏捷性,能夠更好地支持國內各種極端的感知場景,地平線推出了AI芯片工具鏈Horizon OpenExplorer(地平線“天工開物”),包括數據、訓練和設備部署工具,例如模型訓練工具、檢查驗證工具、編譯器、模擬器、嵌入式開發包等(圖9),形成閉環。數據產生模型,模型可以被部署到設備上運行,運行過程中又可以指導模型的調優,甚至收集新的數據。這樣的一種自我進化的開發模式,可以提升開發速度,降低開發門檻,保證開發質量。基于這種模式可以減少約30%的開發人力,節省50%的開發時間,更重要的是,因為開發門檻被降低了,開發者的規模甚至可以擴大一個數量級。

      地平線會持續對開發工具進行升級,為客戶提供半自動化的處理流程。主要包括:數據工具與模型,模型與端上設備之間的閉環迭代;豐富的模型/系統參考原型,簡潔易用直觀方便的交互手段;標準化開發流程,加上持續的測試,集成,部署機制。

    地平線“天工開物”芯片工具鏈

      更具體地將,地平線的模型訓練工具能夠支持TensorFlow等主流的深度學習框架,幫助用戶自己訓練模型;編譯器支持將開源訓練框架模型格式轉換為芯片上的二進制格式;嵌入式開發包則能夠支持客戶調用算法庫開發自己的應用,讓客戶自己在芯片商快速部署應用。整個工具鏈包能夠覆蓋完整的開發鏈路(圖10)。而經過地平線編譯器的優化,能夠極大緩解算法的訪存瓶頸,提高芯片的計算效率(圖11)。

      基于“天工開物”工具鏈的開發流程

    經過地平線編譯器自動優化的算法,性能提升巨大

      近來,地平線與韓國SK電訊公司合作開發了動態眾包高精地圖解決方案。SK利用地平線的工具鏈,開發了韓國道路的視覺感知算法,,證明了工具鏈的易用性和可靠性。

      簡言之,地平線的開放是從提供系統參考解決方案,到全面開放感知結果,再到工具鏈的全棧解決方案的深層次、多維度的全面開放,充分賦能汽車行業的智能化發展。如果客戶主張效率最大化的分工合作理念,地平線就提供軟硬件一體芯片方案;如果客戶青睞能力最大化,希望使用自己的算法,地平線就為客戶提供純芯片和整套工具鏈,幫助客戶實現足夠深入的開發自由度,踐行“深度賦能”的長期承諾。

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