意想不到的自駕車領導者,微軟如何用「高效雲端」成為自駕車研發商不可或缺的夥伴

來源:NXP Youtube Channel

提到自駕車,人們第一個想到的可能是傳統汽車大廠,例如:豐田、賓士、奧迪等,或是以共享為出發點的手機叫車服務業者 Uber、Lyft 等,但其實近年轉型雲端的微軟也早已佈局自駕車領域且成績斐然,微軟的 Azure 雲平台不只提供大量儲存空間、高速運算能力,再加上內建的 AI 解決方案,可以提高自駕車軟體的智慧化程度,因而吸引許多企業選擇採用微軟解決方案進軍自駕車市場。

在 2017 年國際消費性電子展(CES)上,半導體大廠恩智浦(NXP)便選擇與微軟合作展示自駕車。其中,恩智浦晶片負責處理車對車(V2V)、車對基礎設施(V2I)的安全通訊,而微軟則應用 Azure 雲平台,搜集雷達、攝影機、以及激光雷達(Lidar)等感測器資料,據此分析交通狀況和行人密度,並即時反饋給駕駛,同時還結合 AI 技術來提高駕駛的人身安全,並打造個人化自駕車體驗。

微軟 Azure 如何協助自駕車系統業者進行開發

恩智浦與微軟的合作,還只是在概念展示階段,歐洲 FEV Europe GmbH 集團則將合作拉高到商品化階段,FEV 結合微軟 Azure 的 AI 解決方案,開發出適用於先進駕駛輔助系統(ADAS)的標籤工具 Annotation Tool,並在 2018 年 CES 展上公開亮相。

ADAS 是自駕車順利上路的重要關鍵,而標籤則是 ADAS 的基礎,ADAS 必須從車輛數據中去識別物體,例如:移動中或靜止不動的汽車、腳踏車、行人…等,並貼上標籤,才能執行後續的資訊分析、危險預警等服務。由於一輛汽車上通常會有 2 個或以上的攝影機,再加上其他感測器所蒐集到的數據,龐大的數據量,導致 ADAS 軟體開發工程師得花費很多時間來建立標籤資料庫。

為了提高貼標的效率與正確度,FEV 推出內建標籤資料庫的工具 Annotation Tool,資料庫內有道路上經常會看到的物體,同時應用微軟 Azure 雲端上的 Nvidia GPU 集群圖像處理進行運算,使得傳統要在本地端花費數小時、由工程師手動貼標的作業,現在可以在數據上傳後由雲中的 FEV 軟體自動完成比對,無論何種規模的標籤任務都可以在短時間內完成。

LG 宣布微軟策略合作!共同開發先進自駕車系統

圖片來源:微軟新聞稿

除了 FEV 之外,韓國電子大廠 LG 也看中微軟 AI 與雲平台的技術,在今(2019)年初舉辦的記者會上,LG 宣佈將與微軟合作共同進行自駕車軟體開發工作。

根據 LG 規劃,未來除了在 Azure 平台上開發、測試自駕車演算法之外,還會應用 Azure Data Box 服務,讓自駕車感測器所蒐集到的數據可以自動上傳雲端,並存放在特定資料庫,幫助自駕車軟體變得更加智能化,以往 LG 自動駕駛平台要行駛一整天才能理解的城市道路及交通模式,如今只要幾分鐘就可以分析完成。

此外,LG 也計劃將 Azure 的 AI 解決方案結合先進駕駛輔助系統、疲勞駕駛偵測系統(DSM)、多用途前向攝影機上,讓人工智慧教導 LG 軟體區分行人與物體、學習路上其他車輛的駕駛模式等。由於微軟 AI 服務已經內建語音助理元件(Virtual Assistant Solution Accelerator),因此 LG 也規劃結合車載影音系統,讓駕駛可以用聲控的方式去搜尋附近餐廳、瞭解交通路況、播放喜歡的歌曲等。

除此之外,日產、雷諾、三菱自駕車聯盟也選擇使用 Azure 雲端服務佈建他們的自駕車服務,想了解更多詳情可以到這看: 傳送門

自駕車 AI 的應用難處:為什麼微軟 AI 能用在自駕車上並不容易

人工智慧的發展早在 1950 年代就開始,隨著電腦運算能力越來越強大,AI 技術也跟著進化,從最開始只有演算法,到後來以專家知識為基礎、用來解決特定問題的專家系統,再到現今的機器學習,透過大量學習資料,讓電腦能夠像人腦一樣辨識聲音及影像,根據當下遇到的問題即時做出判斷。

這種技術上的變革,讓 AI 應用越來越多元化,而自駕車則是 AI 應用的終極挑戰,因為現實中的交通環境其實非常混亂複雜且多變,再加上不同國家的交通環境也有很大的差異,像台灣就是機車、腳踏車、汽車、公車/遊覽車混雜行駛在馬路上,而東南亞某些國家的馬路則如同螞蟻雄兵般擠滿了機車。

在此情況下,一般演算法無法處理複雜且大量的交通數據,必須靠著類神經網絡模仿人腦構造,才能快速處理,除了技術難度高,自駕車 AI 應用還講求運算速度和數據傳輸效率,因為自駕車在道路上行駛時,無論遇到何種情況,電腦都必須快速辨識並做出決策,否則很可能會發生交通事故,嚴重一點還會危及人命,而微軟能夠吸引如此多企業在自駕車領域上合作,顯見其在 Azure 雲平台上的服務能量與人工智慧解決方案,能夠滿足自駕車 AI 應用的各種需求。

過往提到微軟雲端應用,大多集中在企業 IT 類,像是數據儲存、零售數據分析、客服機器人…等,隨著技術成熟,微軟雲端應用早已延伸至自駕車領域,建構出比一般想像中更廣更寬的雲端應用範疇。

微軟的 IT 現代化佈局

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(本文提供合作夥伴轉載,首圖來源:NXP Youtube Channel


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