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吐槽特斯拉数据“无用”?AutoX创始人称无人驾驶需有效数据

生 胡耀丹 自动驾驶技术实现落地的过程中,多场景的应用已成为重要方向,而场景数据随之成为了技术研发中的最大诉求。不过,随之而来的还有对“有效数据”的定义之争,在“数量”与“质量”孰轻孰重的观点交锋背后,不同的自动驾驶技术路线就此显露。

“我们不可能获得无穷无尽的数据,更重要的是通过比较可观的数据,(研发出)能处理绝大多数(场景的)机器学习能力,(让机器)学到绝大多数的应用场景或者说百分之百的应用场景。”7月10日举行的世界人工智能论坛智能出行分论坛上,Auto X创始人肖健雄说道。他同时强调,与行驶数据的量级相比,有效数据的“质量”更重要。

“比如说特斯拉,你有10个120万像素低分辨率的摄像头,(摄像头记录的)简单的一些类似行车记录仪的数据对于Robotaxi(共享无人车)(的研发)基本上没有任何作用。”肖健雄说道。

他表示,不是特斯拉有越多的车、数据量越大就能实现车辆的人工智能。“特斯拉硬盘空间和网络带宽非常小,网络流量又很贵,数据基本上是现场采集现场扔掉,基本没有任何作用”。

这一观点显然与目前“特斯拉是数据资产时代最大矿主”的观点相左。

针对“数据资源”进行的开采竞赛,一直被认为是车企掌握高等级自动驾驶技术的关键。中汽协秘书长助理兼技术部部长王耀曾在接受包括在内采访时表示,特斯拉“压着产品成本做汽车销售”的本质就是做数据策略(即通过降低价格的方式占有市场,从而采集大量行驶数据)。

但同时,王耀也强调了自动驾驶数据的有效性。他表示,由于采集到有效数据的概率会随着数据量的累计而逐渐降低(这源于自动驾驶数据采集过程中,更多的有效数据是难以处理的特殊场景下的边角案例,而非正常行驶数据),有效数据的积累会呈现“长尾效应”。

由此,中汽协推出汽车大数据区块链平台(Vehicle Data Block chain Platfor,简称VDBP),以实现车企间的数据交互,这被认为将促使中国企业对数据的开从“孤军奋战”走向“合作共赢”。

事实上,各家车企都在进行对自动驾驶数据的收集。去年4月,特斯拉宣布称其自动驾驶数据累计超过30亿英里(约48.2亿公里);去年底,蔚来汽车自动驾驶数据累计突破1亿公里;今年5月,小鹏汽车宣布其自动驾驶数据累计突破五百万公里。

由此来看,特斯拉成为自动驾驶数据资源领域最大“矿主”并无不妥,为何两方观点却截然不同?从肖健雄的表述来看,这是双方对有效数据的定义有所差别导致的。

肖健雄认为,数据的有效性来源于配备多个传感器的汽车对周围数据的采集,这种“有效性”不在于路程和车辆数量的多少,而在于采集数据的完备性、精确性。“现在能实现无人驾驶的车里面,每台车都有50个传感器。传感器一定要够,不够绝对没有办法无人驾驶。而且不只是个数的问题,比如说连物体都没有精确地看到,那不可能无人驾驶。”

同时,肖健雄表示,高质量的数据只有在有效进行了高分辨率的高清仿真,并在仿真器里多次使用后,才能真正发挥数据能力。也就是说,数据有效性的定义由“数据质量”与“数据仿真”有关,而并未强调行驶路程的多少。

与之相反,王耀的观点是,数据的有效性在于其是否是难以处理的特殊场景下的边角案例,即出现在大量普通自动驾驶数据中的特殊数据。由于该定义下的有效数据产生于大量普通数据之中,具有不确定性和偶然性,故需要大量行驶数据作为支撑。

两种“有效数据论”背后是自动驾驶技术研发的两种路线。据悉,肖健雄所在的Auto X主攻的方向是“无人驾驶”,即自动驾驶定义中的L4级别(完全无人驾驶)。而王耀所提出的“有效数据论”则是车企对自动驾驶技术研发的常规做法,大多位于L2-L3的有条件辅助驾驶区间。

2021世界人工智能大会开幕的前一天,肖健雄就曾在第五代全无人驾驶系统AutoX Gen5的发布会上表示,辅助驾驶与无人驾驶是完全不同的概念,各自技术的要求是不一样的。他将辅助驾驶与无人驾驶比喻为飞机和火箭,以此阐释两者的技术差异。

实际上,业界中不止对自动驾驶技术中数据采集的不同路线有所争论,在数据储存监管、自动驾驶上路规定、用户数据权利等方面都存在不小的争议。

近段时间内,伴随着包括《数据安全法》、《汽车数据安全管理若干规定(征求意见稿)》在内的一众法规或意见稿的密集发布,更多的争议声正在涌现。

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  • 编辑:王虹
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