「自動駕駛擺脫路測依賴」,這家公司做了一個違背祖宗的決定
她做出了一個違背無人車祖宗的決定。
她的自動駕駛公司,沒有車隊,甚至不打算組建車隊。
產(chǎn)品交付的最終性能,一切以仿真成績?yōu)闇?/strong>。
研發(fā)、迭代、測試、找bug,全在虛擬世界中。
這其實才是一家真正的“元宇宙”自動駕駛公司。
它的同行對此不予置評,但福布斯、MIT科技評論等等在內(nèi)的媒體,熱衷于把Waabi和Waymo、Cruise、Zoox放一起比較:
一眾榮譽光環(huán)幾乎等身的無人車前輩,融了數(shù)十億美金,為什么在商業(yè)部署上進展寥寥?難道Waabi的路線才是自動駕駛黃金法則?
仿真取代實際路測,會是自動駕駛的下一波大趨勢嗎?
Waabi world怎么工作?
Waabi,是一家成立還不到一年的加拿大自動駕駛公司,專攻無人卡車。
官宣成立之時,創(chuàng)始人Raquel Urtasun(拉奎爾 · 烏爾塔松)就說過去和現(xiàn)在的自動駕駛,很多測試和調(diào)參都太依賴人工了,而Waabi則希望用自動化解決更多系統(tǒng)開發(fā)中的問題。
具體來說,一是端到端軟件,可以完成自動駕駛模型的訓(xùn)練、推理和優(yōu)化。
二是仿真器,能大大提升虛擬路測和自動駕駛進化速度。
最新公開的進展,是仿真器。
Waabi World,官方稱其為有史以來可擴展性最高、保真度最高的閉環(huán)模擬器。
具體來說,有四個核心功能。
首先是自動構(gòu)建真實世界的數(shù)字孿生,作為仿真測試時的場景。
目前,大部分自動駕駛公司的仿真環(huán)境,都是先單獨采集道路、景物、車輛等等信息,將每種不同目標的信息保存在系統(tǒng)中后,再通過人工或算法將各種目標整合生成。
Waabi認為,這樣的方法耗時且成本高昂,其輸出也缺乏保真度,無法涵蓋現(xiàn)實世界中所有對象或場景。
所以,Waabi的方法是直接利用車輛上的激光雷達和攝像頭來采集數(shù)據(jù),然后重建一個在幾何形狀、外觀、材料屬性都和現(xiàn)實世界相差無幾的數(shù)字孿生。
重建之后,Waabi World的第二個核心,就是在測試中模擬真實的傳感器反饋,也就是讓AI司機看的更真實。
傳統(tǒng)的傳感器模擬使用基于物理學(xué)的渲染引擎,模擬光線在虛擬世界的互動。
但是,這種方法要準確地模擬影響傳感器的所有不同的物理現(xiàn)象(如相機中的鏡面反射、霧霾中造成的假雷達信號,以及雷達中的多路徑返回等等)仍然很困難。
相反,Waabi World利用人工智能和簡化物理渲染,以接近實時的方式模擬真實的傳感器數(shù)據(jù)。
Waabi 認為,這項技術(shù)帶來的根本性的改變,在于可以用來測試不同的車型的多種傳感器及其配置,大大簡化了設(shè)計論證的成本。
第三個核心,就是自動創(chuàng)建場景進行閉環(huán)測試。
模擬器告訴場景中的AI司機去哪里,在此過程中,模擬傳感器會告訴AI司機它在路上都看到了什么,再由AI做出相應(yīng)的動作。
在此過程中,系統(tǒng)會有意避開AI已經(jīng)熟練掌握的場景,專門與它作對,找出弱點,針對性提高AI司機的能力。
這也是Waabi World最關(guān)鍵的核心功能。
采用實際路測方式當然也能逐漸提高系統(tǒng)能力,但隨著AI司機的能力越來越強,路測數(shù)據(jù)的有效率會大幅下降,發(fā)現(xiàn)corner case就像在 “大海撈針”。
但真實路況永遠是千變?nèi)f化的,真正上路,不知道何時就會遇到以前從未見過的極端場景。
而廉價高效的成本獲取,是自動駕駛迭代加速、更快進入規(guī)模量產(chǎn)的關(guān)鍵。
馬斯克之所以全球建廠保交付,背后的核心思路也是規(guī)模量產(chǎn)加速迭代,這也是其他做Robotaxi的公司羨慕不已的。
但之所以說Waabi離經(jīng)叛道,是因為它完全拋棄路測,以仿真為主要開發(fā)手段。
Waabi認為,采用仿真方式來代替?zhèn)鹘y(tǒng)路測,是自動駕駛未來的一個大趨勢。首先仿真沒有路測的那么高的風(fēng)險。
其次,仿真測試的硬件投入更低,屬于一種“輕資產(chǎn)”模式,這也就意味著它獲取數(shù)據(jù)的成本遠遠低于傳統(tǒng)自動駕駛研發(fā)模式。
而廉價高效的成本獲取,正是自動駕駛迭代加速、更快進入規(guī)模量產(chǎn)的關(guān)鍵。
違背祖宗的決定,從何而來?
Waabi創(chuàng)始人Raquel Urtasun,已經(jīng)是AI圈大牛,多倫多大學(xué)計算機系教授,跟Hinton一起在多倫多大學(xué)創(chuàng)辦了 Vector 人工智能研究所。
在自動駕駛領(lǐng)域,拉奎爾也算行業(yè)老兵。
她2017年起在Uber自動駕駛擔(dān)任首席科學(xué)家,直到Uber把自動駕駛業(yè)務(wù)打包出售給谷歌無人車開創(chuàng)者厄姆森創(chuàng)辦的Aurora后,拉奎爾選擇了獨立創(chuàng)業(yè)。
Waabi本身的商業(yè)模式并不新奇——簡單粗暴講就是復(fù)刻圖森未來,主打自動駕駛卡車貨運。
但神奇之處在于,這家公司融資方面吸引的不光有機構(gòu)VC,還有好幾位全球知名的AI大牛。
比如深度學(xué)習(xí)之父\圖靈獎得主Geoffrey Hinton、斯坦福大學(xué)教授李飛飛、UC伯克利機器人大牛Pieter Abbeel,英偉達AI總管Sanja Fidler……
得到業(yè)內(nèi)技術(shù)泰斗的認可,除了自動駕駛卡車本身有落地優(yōu)勢外,最重要的還是Waabi新的技術(shù)范式規(guī)模化解決自動駕駛問題。
拉奎爾說,過去和現(xiàn)在的自動駕駛,很多測試和調(diào)參都太依賴人工了,而Waabi則希望用自動化解決更多系統(tǒng)開發(fā)中的問題。
所以初創(chuàng)僅40人規(guī)模的團隊,也被拉奎爾作為佐證公開披露。
但問題來了,Waabi真有她說的一樣的技術(shù)和能力嗎?
不知道。
然而這種能力和方法,上至Waymo,下至各種自動駕駛創(chuàng)業(yè)公司,也都應(yīng)該在追求……說或不說,能或不能實現(xiàn)就是另一碼事兒了。
但都不重要,因為Waabi的投資人們相信就夠了。
更何況還有一眾大牛站臺。
自動駕駛,是時候改頭換面了
Waabi的AI司機敢不敢用,核心問題就一個:仿真測試能不能真的覆蓋所有長尾場景?
如果可以的話,那所有搞實車路測的公司,是不是都走錯了方向?
哪種技術(shù)模式最終會被淘汰?
這些問題,我們專門詢問了Waabi,得到了官方解答。
首先,Waabi坦承,創(chuàng)辦時選擇仿真為主的技術(shù)路線,既有對這項技術(shù)的信心,當然也有經(jīng)濟方面的考量。
這兩者是相互交織的,技術(shù)實力驅(qū)動經(jīng)濟價值。Waabi World的仿真足夠強大,能夠在保障自動駕駛安全的同時,以初創(chuàng)公司能承擔(dān)的成本快速擴長。
至于在仿真中能不能覆蓋所有場景,Waabi沒有給出yes或no,但是強調(diào)了Waabi World的對抗訓(xùn)練特點,系統(tǒng)會自動生成各種難以應(yīng)對的場景,持續(xù)“堵漏”。
Waabi自己邁出了離經(jīng)叛道的一步,但對于實車路測,仍然沒有全盤否定。盡管不像Waymo、Crusie那樣搞數(shù)百上千輛的車隊,但Waabi目前還是保留了一些路測車輛。
只不過對于Waabi來說,整個開發(fā)工作對路測依賴大大降低,這些車輛更多承擔(dān)結(jié)果驗證的角色。
至于那個最尖銳的問題:以往搞實車路測的公司,是不是都走錯了方向,Waabi的回答耐人尋味:
自2004年第一次DARPA大挑戰(zhàn)以來,不能不說自動駕駛行業(yè)已經(jīng)取得長足發(fā)展。但是,從商業(yè)部署角度來看,無人車仍然限制在非常簡單和有限的場景。
這是因為,自動駕駛車輛的傳統(tǒng)研發(fā)方法不能充分利用AI,反而依賴復(fù)雜和耗時的人工調(diào)整,這使得業(yè)務(wù)擴展的成本居高不下。
至于Waabi的開發(fā)效率比傳統(tǒng)路測方式高多少,官方?jīng)]有定量的結(jié)論。只是從定性角度講,除了在有效數(shù)據(jù)收集方面消費比大大超過傳統(tǒng)方式,在反饋迭代方面,Waabi World也比傳統(tǒng)手動調(diào)參快得多。
Waabi認為高效低成本的仿真路線,能讓它比其他自動駕駛公司跑的更快,那么它有沒有擔(dān)心會被同樣的后來者超越?
Waabi說自己的護城河在于沉浸式和反應(yīng)式的仿真環(huán)境,可以自動設(shè)計測試,評估技能,并實時教導(dǎo)AI”大腦 “迭代進步。
而如今大部分自動駕駛公司進行的仿真,大多還是只具有單一功能的簡單工具,比如場景回放、環(huán)境渲染、行為預(yù)測或規(guī)劃。
這些功能除了需要人工建模、調(diào)參,更大的問題在于所有操作都是預(yù)設(shè)或后修改的,不能像Waabi World一樣做到實時反饋。
最后,對于自己“違背祖宗”的行為怎么看?Waabi絲毫不回避,直言行業(yè)正是到了需要變革的時候:
2021年啟動以來,我們一直堅持認為自動駕駛行業(yè)需要一種更實惠更安全的技術(shù)模式,道路測試的確有價值,但也確實沒有必要以今天這樣的規(guī)模進行測試。
自動駕駛仿真為主路測為輔,Waabi明確打響了第一槍,你是否看好這種模式,它能后來居上嗎?
本文來自微信公眾號“智能車參考”(ID:AI4Auto),作者:賈浩楠,36氪經(jīng)授權(quán)發(fā)布。
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