自动驾驶|中国公司霸榜谷歌Waymo自动驾驶算法挑战赛!五个赛道,四项冠军


金磊 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
当今之世 , 最新证明自动驾驶实力的方法是什么?
Waymo开放数据集挑战赛上一较高下 , 肯定是最具说服力的一种 。
这不 , 作为全球自动驾驶公司王者 , Waymo借势CVPR 2020发起了业内最具含金量的挑战赛 , 并且广发英雄帖 , 邀请了全球各路算法玩家一较高下 。
自动驾驶|中国公司霸榜谷歌Waymo自动驾驶算法挑战赛!五个赛道,四项冠军
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群雄逐鹿后 , 来自中国的独角兽公司成为最大赢家:
五项挑战 , 四项第一 , 一项第二 。
他就是地平线 , 中国估值最高的AI芯片独角兽 。
我们所熟知的地平线 , 近几年都是在芯片量产上砥砺前行;而我们所不熟知的 , 是他在算法上的深厚积累 。
这次在挑战赛中取得如此一鸣惊人的成绩 , 便是很好的证明 。
看起来有些意料之外 , 但却是情理之中 。
意料之外:一家芯片公司成Waymo挑战赛最大赢家
地平线 , 作为一家以硬件芯片为核心的公司 , 能够成为此次挑战赛最大赢家 , 看起来有些意外 。
因为Waymo举办的这场开放数据集挑战赛 , 可以说是模型导向、算法为王 。
【自动驾驶|中国公司霸榜谷歌Waymo自动驾驶算法挑战赛!五个赛道,四项冠军】这场挑战赛开放的数据集 , 是Waymo自动驾驶汽车 , 在25个城市 , 行驶超过1000万英里后的「数据宝库」 。
而挑战赛总共设置了五个项目:
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2D检测:给定一组摄像机图像 , 为场景中的对象生成一组2D框 。
2D追踪:给定摄像机图像的时间顺序 , 生成一组2D框以及框与框之间的对应关系 。
3D检测:给定一个或多个激光雷达测距图像和相关的摄像机图像 , 为场景中的对象生成一组3D垂直框 。
3D追踪:给定激光雷达和相机数据的时间序列 , 生成一组3D垂直框以及框与框之间的对应关系 。
域适应:类似于3D检测挑战 , 但Waymo将提供华盛顿柯克兰地区(Kirkland)的特定细分场景 , 且其中100个带有3D框标签 。
从设置项目的复杂性来看 , 不难看出其挑战难度之高 。
如此的数据量 , 如此的难度 , 也让Waymo开放数据集挑战赛成为当前业界含金量最高的挑战赛 。
也正如Waymo首席科学家兼项目负责人Drago Anguelov表示:
该数据集是有史以来规模最大、场景最丰富、最多样化的自动驾驶数据集之一 。
除了项目本身 , 更大的挑战性来自参加选手 。
比赛吸引「自动驾驶领域中的玩家」包括:
阿里巴巴达摩院、柏林工业大学、Google大脑团队、加州大学伯克利分校、密西根州立大学、商汤科技、香港中文大学、图森未来 , 图宾根大学、中山大学等 , 全球学术界和产业界顶级自动驾驶研发团队 。
同时 , 也包括相当一部分Waymo自身的个人参赛者 。
这些玩家 , 大多已在自动驾驶领域深耕数年 , 尤其是在软件算法这一块 , 实力着实不容小觑 。
然而 , 就是在内、外竞争压力都如此之大的情况下 , 地平线就这样杀了出来 。
在这五项挑战中 , 斩获四项第一 , 一项第二 。
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在3D检测和域适应方面 , 地平线采用了自主创新的「HorizonLiDAR3D」的方法 , 拿到了2项第一 。
值得一提的是 , 这个方法在域适应任务的特定场景中 , 仍然保持高准确率 , 具有强大的泛化性 。
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