课程：

• 1、阿里达摩院出手自动驾驶领域 AI每天可模拟训练超800万公里
• 2、阿里巴巴自动驾驶新突破：3D物体检测精度与速度实现兼得
• 3、马云终出手自动驾驶——阿里达摩院
• 4、谷歌特斯拉傻眼了！阿里达摩院登顶自动驾驶测试第一名！

阿里达摩院出手自动驾驶领域 AI每天可模拟训练超800万公里

作者：张燊

自动驾驶作为汽车未来的一项核心技术，众多厂商和科技公司都对其投入了大量的研发力量，以求能够尽快获得成熟的自动驾驶技术。最近，阿里针对科技研发类的部门达摩院在自动驾驶领域内又取得进展。

4月22日，阿里达摩院正式对外发布了全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台”，据了解，该平台通过将虚拟与现实结合的仿真技术，将真实路测场景和云端训练师相结合。该平台模拟一次极端场景用时为30秒，该系统每日可以虚拟测试里程超过800万公里，新系统将大幅提升自动驾驶AI模型训练效率。

全新平台诞生的意义在于，道路测试和学习是自动驾驶技术的关键核心，据相关研究表明，自动驾驶技术至少需要177亿公里的测试学习，才能保证自动驾驶技术对于路面的感知、决策、控制整个链路的安全性。而路试的测试学习一直是各大研发机关难以突破的壁垒，一方面能够提供系统进行测试的场地资源不够充足，另一方面常规方式的测试学习效率并不高，因此整体来说AI模型的学习成长进展并不令人满意。

达摩院发布的自动驾驶混合式仿真测试平台有望解决这一难题，通过将虚拟与现实的结合增加了测试环节的不确定性，传统的测试平台难以实现通过人工干预的方式测试一些紧急情况下AI的反应，但在新的平台上，不仅可以使用真实路况信息来生成仿真场景，同时可以人工加入一些不确定因素，例如：前车急刹车、急转弯、后车紧急加速等多种情况，以增加训练难度。

业内专家评价称，该平台的使用，有助于自动驾驶技术的成熟和发展，相关技术的使用将训练的效率提升了很多，更加利于L5级自动驾驶技术的早日实现。(图片来源于网络）

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

阿里巴巴自动驾驶新突破：3D物体检测精度与速度实现兼得

[ 亿欧导读 ]?目前新检测器在自动驾驶领域权威数据集KITTI BEV排行榜上排名第一。

阿里巴巴在自动驾驶领域取得新突破。

3月19日，阿里巴巴达摩院宣布近日有论文入选计算机视觉顶会CVPR 2020。论文提出一个通用、高性能的自动驾驶检测器，可兼顾3D物体的检测精度和速度，提升自动驾驶系统安全性能，两者兼得的实现在业界尚属首次。

该论文团队表示，检测器的创新是自动驾驶领域落地的关键突破口，此次提出的检测器融合了单阶段检测器和两阶段检测器的优势，因此同时实现了3D检测精读和速度的提升，未来检测器的创新研究还可以解决自动驾驶产业的更多难题。其团队作者均来自阿里巴巴达摩院，第一作者为达摩院研究实习生Chenhang He，其他作者还包括达摩院高级研究员、IEEE Fellow华先胜，达摩院高级研究员、IEEE Fellow张磊等。

据了解，自动驾驶检测器是自动驾驶具备感知能力的核心组件，检测器需要快速处理、分析传感器、激光雷达等采集的多维信息，使车辆识别周围环境物体，并对物体在三维空间中的位置进行精准定位，这个过程需要3D目标检测的辅助。

与使用RGB图像进行目标检测，以输出物体类别和在图像上2D bounding box的2D检测方式不同，3D目标检测需要使用RGB图像、RGB-D深度图像和激光点云的方式来实现，最终输出物体类别及在三维空间中的长宽高、旋转角等信息。

对于自动驾驶而言，其需要从现实世界中估计更具信息量的3D边界框，以完成诸如路径规划和避免碰撞之类的高级任务。为确保自动驾驶的安全，3D检测的精度和速度缺一不可。但就目前两种基于点云的3D物体检测的主要架构而言，单阶段检测器和两阶段检测器尚无法能兼顾两项指标。

对此，达摩院在论文中提出在训练中利用一个辅助网络来解决以上问题。具体而言，其能够将单阶段检测器中的体素特征转化为点级特征，并施加一定的监督信号，从而使卷积特征也具有结构感知能力，进而提高检测精度。与此同时，在做模型推断时，辅助网络并不参与计算（detached），单阶段检测器的检测效率得以保证。

此外，达摩院还提出工程上的改进，Part-sensitive Warping (PSWarp), 用于处理单阶段检测器中存在的“框-置信度-不匹配”问题。

目前，该检测器在自动驾驶领域权威数据集KITTI BEV排行榜上排名第一。测试结果显示，在自动驾驶领域权威数据集KITTI BEV排行榜上，该检测器排名第一，精度超过其他单阶段检测器，检测速度也达到25FPS ，是目前排名第二方案的两倍多。

相较于百度和腾讯，阿里巴巴在自动驾驶领域一直颇为低调。自2018年4月宣布布局自动驾驶后，鲜有声音对外发出。在技术路线上，阿里巴巴选择L4级自动驾驶道路，并试图以协同智能的方式降低自动驾驶现有方案的物理困境和成本障碍，该研究由AI实验室首席科学家王刚亲自带队。去年9月的云栖大会上，阿里巴巴集团首席技术官（CTO）兼阿里云智能总裁张建锋称，达摩院的自动驾驶已达到L4级水平，但未有更多信息流出。

此次对外发声，或许意味着阿里巴巴将在该领域更多发力。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

马云终出手自动驾驶——阿里达摩院

汽车行业无疑是现代科技的缩影，行业发展的快慢彰显着国家综合实力。除了技术之争，各国在产业政策和立法上的激进与否也成为决定产业发展是否处于优势的关键因素。其中，在对自动驾驶汽车的道路测试的推进程度，成为判断各国产业政策激进与否的关键指标。

4月22日，阿里达摩院对外发布全球首个自动驾驶“混合式仿真测试平台”，该平台采用虚拟与现实结合的仿真技术，引进真实路测场景和云端训练师，模拟一次极端场景只需30秒，系统每日虚拟测试里程可超过800万公里，可大幅提升自动驾驶AI模型训练效率，将有助于推动自动驾驶加速迈向L5阶段，这使中国在自动驾驶中又向前进了一大步。

自动驾驶必然会成为汽车行业的重要发展战略，通过某视频网站“无人驾驶”关键词搜索，可以找到类似“奥迪A7的无人驾驶超乎你想象，自动泊车小菜一碟”、“免费乘坐!无人驾驶出租车全面放乘”“再见了驾驶证，上海已打响第一枪，没考驾照的人注意了”等这样的视频，从这些视频我们能够感受到自动驾驶给我们带来的便捷。

想要完全不依人操控还是需要大量的数据支撑，要想跑得好先要跑得多。一辆车纵使浑身上下全是雷达和摄像头，也只是具备了自动驾驶的“发达四肢“，行驶中采集的实时数据需要通过聪明的大脑来分析，才能得出正确判断。而这个大脑，需要大量的数据来进行训练，正如AlphaGo吃尽了数百万人类棋谱，并不断进行自我对弈、自我训练，才锻炼出这颗近乎完美的大脑。

得益于科技公司、车企在自动驾驶方面的不断投入，在国内一些城市，顶着旋转的小摄像头穿梭于大街小巷的测试车越来越常见。它们为自动驾驶收集了大量真实的行驶数据。除了积累真实世界中的数据，建立在计算机上的模拟仿真测试也在变得越来越重要。

简单来讲，自动驾驶的模拟仿真测试就是通过软件模拟车辆性能和操控、交通道路状况乃至天气、环境等各项参数，让车辆在虚拟世界中行驶并积累经验——这很容易让人联想到一些模拟赛车类游戏。

可以说，自动驾驶的路试在全球范围内正如火如荼，这些行驶数据精确而全面，是最具有含金量的。

据悉中国也推出首个L3级自动驾驶车，长安UNI-T将于六月上市，下期将会给大家介绍长安UNI-T到底暗藏那些黑科技。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

谷歌特斯拉傻眼了！阿里达摩院登顶自动驾驶测试第一名！

自动驾驶技术是目前汽车圈的前沿技术，目前特斯拉、谷歌、百度、华为、广汽、阿里、吉利等等车企或科技公司，都在布局自动驾驶技术。一般情况下，我们普遍认为国外的自动驾驶技术较为先进，但是最近阿里的达摩院攻克了自动驾驶的核心技术，并在性能指标上将特斯拉、谷歌等企业远远地甩在了身后。

目前困扰自动驾驶技术其中一个难点就是，自动驾驶系统的传感器，能够的距离有限，一旦速度提高之后，无法保证自动驾驶汽车能够在所有恶劣环境中安全行驶。但是阿里的达摩院解决了这一难题，根据资料显示，达摩院通过一个通用、高性能的自动驾驶检测器，首次实现了速度和3D物体检测精度的兼顾，有效提升了自动驾驶技术的安全性能，根据国内最权威的数据集KITTI BEV排行榜上，达摩院的这套系统荣登第一。

这套系统最主要的问题就是解决了检测精度和行驶速度两个指标的兼顾问题，能够让车辆精准快速地识别周围物体，并实现精准定位。并且利用一个辅助网络将单阶段检测器中的体素特征转化为点级特征，并辅以监督信号，而模型推理过程中辅助网络无需参与计算，最终实现速度和精度的兼得。经过测试，其检测速度达到了25FPS，是目前排名第二的方案的两倍多，精度也要远超对手。

达摩院的前世今生：2017年3月，阿里巴巴提出“NASA计划”，即要组建一个面向未来几十年的一个独立研发部门，为服务20亿人的新经济体储备核心科技。2017年10月，作为承载“NASA计划”的实体组织，阿里达摩院正式亮相。达摩院将成为阿里巴巴攻坚最前沿科技的部门，研究的领域包括大数据算法、AI算法、无人驾驶、人工智能、量子计算等等。马云曾宣布，未来3年将为达摩院投入超过1000亿元。成立不到一年时间，达摩院在国际顶级技术赛事上获得了近20项世界第一。

如今，达摩院又在自动驾驶技术上碾压对手，让我们不禁畅享这一成果的落地产品，希望在自动驾驶技术上，中国能够取得真正意义上的技术赶超。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。