自动驾驶|190亿美元的自动驾驶公司，如何训练自己的汽车，具备超人能力 |通用汽车|wa

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制造一款完全“听话”的自动驾驶汽车，是目前人工智能领域开发者们，普遍面临的最困难的技术挑战之一。这些冰冷的机器，必须能够在毫秒之内，对一连串的外部来源做出反应，包括路上的其他司机和行人的活动等等。
估值 190亿美元的自动驾驶公司正在美国路测
日前，通用汽车旗下自动驾驶公司Cruise ，估值已经高达190亿美元，它依靠一台持续学习机器，正在训练旗下的汽车，使其基于人工智能的算法服务用户。
这是一支数量多达200辆汽车的车队，他们的主要工作就是在路上收集大部分典型的驾驶行为信息，目标是通过“大海捞针”的方式，来进行数据收集，这就像十字路口的红绿灯亮了一样周而复始。
“任何时候我们看到问题，这都将是一个有用的案例， ”Cruise公司的高级经理肖恩·哈里斯（Sean Harris）告诉采访人员称，即使只是稍微错了一点，它总是一个有实用价值的案例。 ”
最近， Cruise车队中的200辆自动驾驶汽车中，有一部分在旧金山的街道上漫游，每辆车每次行驶数小时，不断收集道路状况、行人活动和其他司机行为的数据。虽然前座上有人，但大部分时间汽车都是独立运行的。
从每辆车的40个不同的传感器收集到的数据，被输入Cruise所称的“持续学习机器（continuous learning machine）” ，也称为CLM 。该系统是关键的信息源，可以自动标记汽车收集的数据，并将其输入到Cruise的所有人工智能模型中。

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作为通用汽车重金投入的自动驾驶子公司， Cruise的核心是依靠三种不同类型的软件系统来驱动它的车辆：感知、预测和规划。感知是系统的“眼睛”：可以精确定位某个物体是汽车、人还是其他物体的技术。预测试图破译这些物体的未来行为，而规划则将两者结合起来，以帮助告诉车辆如何运行。
所有这些程序都被不断更新的机器不断学习，以反映车辆收集到的最新数据，从而加强和增强这些程序的功能。
两位Cruise的员工中，高级经理肖恩·哈里斯和首席研究科学家贾兆印（Zhaoyin Jia）向采访人员透露了该公司完善技术的战略，在那些希望将产品商业化的资金雄厚的初创企业（和大公司）中，这些细节仍然相当隐秘。
提升自动驾驶算法的 “99-100%”解决方案
按照哈里斯的说法，将一台机器通过AI进进行编译，使其遵循标准的道路规则，这样就可以实现80%的全功能自动驾驶汽车。
但80%的比例还不足以让自动驾驶汽车上路，这正是持续学习机器的用武之地：“CLM在我们从80%的解决方案扩展到真正的99-100%解决方案方面起到了非常重要的作用， ”哈里斯说。
其他司机可能会在一瞬间违反交通法规，比如一辆打着左转向灯，却在右转的车辆，如果机器不能快速响应，后果可能是灾难性的。这就是汽车数据的来源：它有助于训练系统应对所谓的“大海捞针”事件，或是非典型情况，比如当另一辆车转弯，或在过十字路口时，绿灯却突然熄灭时，车辆不得不突然停车。
在无人驾驶的情况下，驾驶人很快就能掌握驾驶数据，这对驾驶人来说是至关重要的。
“任何时候我们看到什么地方出了问题，这可能都是一个有价值的案例， ”哈里斯说，在谈到其平台汽车收集的数据时，即使它只是有一点错误，它始终是有用的，可以帮助我们更好地训练我们的自动驾驶模型，或者在将来验证某些东西。 ”
而作为美国加州的重要路测地点，旧金山是获取此类数据的好地方。
Cruise官方认为，它们的车辆遇到挑战的情况，比其他正在进行自动驾驶路测的品牌高出46倍，比如谷歌在凤凰城郊区的Waymo测试。

自动驾驶|190亿美元的自动驾驶公司，如何训练自己的汽车，具备超人能力

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