為什麼特斯拉不用光達?首席 AI 科學家指出原因:通用性

Tesla self driving

自駕車可以透過光達、雷達、攝影鏡頭、超聲波等工具來探測環境。大多數自駕車公司會使用光達,然而特斯拉卻堅持不用光達;近期,特斯拉更將部分新車的雷達拿掉,要用純鏡頭來感測道路環境。

為什麼特斯拉不用光達?在今年的電腦視覺暨模式識別會議(Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,CVPR)上,特斯拉首席 AI 科學家 Andrej Karpathy 解釋了原因。

純視覺辨識具有通用性,可以在地球任何角落運行

深度神經網路(deep neural networks)是自駕技術的核心,它的功能,是分析車載鏡頭傳輸的影像,識別道路、標誌、汽車、行人等資訊,讓汽車適當的行駛。然而深度學習可能會判斷錯誤,因此多數自駕車公司會使用光達來建立汽車周圍的 3D 地圖,以填補神經網路判斷的缺口。

但導入光達也有其複雜性。Karpathy 指出,汽車必須用光達預先繪製環境地圖,然後再建立高解析度地圖,將車道、紅綠燈等資訊納入其中,並且了解它們如何交互作用。測試時,汽車只需定位到地圖即可行動;但實際上,要繪製每個地點的地圖很困難,而且收集、建立與維護這些光達地圖是無法擴展的,難以保持更新。

因此,特斯拉不使用光達與高解析地圖,而是使用圍繞在車體上的 8 個攝影鏡頭接收環境資訊,再交由深度神經網路分析。Karpathy 承認,開發基於視覺的自駕技術更困難,因為需要僅根據影像就能運行的神經網路。但 Karpathy 說道,只要開發成功,它就是一個通用的視覺系統,可以在地球的任何角落運行,也不需要在汽車上安裝額外的感測設備。

近期,特斯拉推出沒有雷達的汽車,讓它僅靠視覺駕駛。Karpathy 表示,目前特斯拉的深度學習系統已經能達到比雷達好 100 倍的程度,雷達已開始扯後腿,提供系統噪音。

神經網路已具備處理深度、速度資訊的能力

反對純視覺自駕的主要論點是,在沒有光達、雷達的協助下,神經網路在測距與深度估計上存在不確定性。但是人類也是靠視覺來開車,並沒有光達、雷達之類的感官。Karpathy 表示,神經網路已具備處理深度、速度資訊的能力。

為了訓練能判斷深度、速度與加速度的深度學習系統,特斯拉團隊需要內含數百萬支影片的龐大數據集,並標註其中的物體與屬性。除了常見的路況,工程師也必須確保影片的道路資料多樣性,並且包含少見的路況,讓深度學習在各種道路,各種路況下做出正確判斷。

接著,特斯拉團隊就必須替數據貼上標籤。但特斯拉累積了 1.5 PB 的數據,要為它們貼標籤是巨大的挑戰,若使用人工標註,就要耗費大量的資金與時間。因此,特斯拉開發自動標記技術,並將它安裝在消費者的車輛中,默默執行標記的工作。

建立數據集後,特斯拉建立了一個分層的深度學習架構,它由不同的神經網路組成,處理訊息並輸出資訊給下一組網路。採取分層結構,讓系統能為不同的任務重用組件,並在不同的推理途徑間共享特徵,實現分散式開發。

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垂直整合是特斯拉的優勢,讓其開發純視覺自駕技術

而「垂直整合」是特斯拉開發自駕車的優勢。由於特斯拉製造汽車,因此能夠從銷售出的汽車收集數據。另外,特斯拉也在專有的數據集上建立並訓練神經網路,並透過汽車上的影子測試來驗證功能,再據此優化。Karpathy 表示,特斯拉可以在所有的層面上設計與測試自駕,完全掌握自己的命運,沒有第三方的阻礙。

這種垂直整合模式,以及建立數據、調整機器模型與佈署在汽車上的循環,讓特斯拉實現純視覺的自駕技術。而多數自駕車公司沒有垂直整合的優勢,因此難以複製特斯拉的訓練方式。

深度學習模型難以執行因果推理,是純光學辨識技術的難題

但需要思考的議題是,純視覺自駕能否克服自動駕駛的所有挑戰。除了辨識物體與判斷速度之外,人類視覺還執行許多複雜的功能,目前的深度學習可能尚無此能力。另外,深度學習模型也難以執行因果推理,當前所未見的狀況發生時,模型可能就會有判斷上的障礙。

關於因果推理障礙,目前 AI 界有兩大分歧,一派認為需要將因果關係與推理整合到深度神經網路中,另一派認為可以透過直接擬合(direct fit)的方式來克服。特斯拉目前傾向於後者。

由於純視覺自動駕駛具備通用性的優點,因而受到特斯拉採納,並且捨棄光達。而特斯拉具有垂直整合的優勢,讓它能獲得大量數據並訓練、驗證神經網路,因此得以實現純視覺自駕。但深度學習模型在因果推理上有限制,是特斯拉開發自駕需要克服的問題。

參考資料

Tech Talks

(本文提供合作夥伴轉載。首圖來源:flickr CC Licensed

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