苹果首次发表自动驾驶论文，透露秘密计划背后的野心

2017 年 11 月 23 日 新智驾 报道汽车未来的

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文 | Misty

来自新智驾（AI-Drive）的报道

一直以来，苹果都以其追求完美的文化和极度保密的风格著称。虽然外界一直努力捕风捉影，但苹果很少对外披露自动驾驶研发的进展或动态。

不过近日，一向低调且深藏不露的苹果发表了一篇题为： VoxelNet: End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection 的论文，公开了其在自动驾驶研究的最新进展。

据新智驾了解，这是苹果在自动驾驶领域的第一篇论文。论文于11月17日公布在了网络学术杂志arXiv上，作者分别是Yin Zhou和Oncel Tuzel。

论文表明：苹果正在打造一种自动驾驶新方法，通过一个名为“VoxelNet”的全新系统，帮助计算机更准确地识别三维物体。其通过激光雷达传感器读取数据，让自动驾驶汽车理解其他汽车、自行车和行人的精确地理位置。该项研究不仅表明了苹果的自动驾驶汽车研究的确属实，也显示了苹果正在与激光雷达相关公司进行合作。

今年8月，苹果部署的一批自动驾驶原型车被拍到上路测试。照片中显示，这批新型雷克萨斯SUV部署了包括激光雷达和摄像头在内的一系列全新传感器阵列。其中十余个激光雷达采用的是 Veldonye 最新的 VLP 32C （32 线）型号的产品。

激光雷达是目前自动驾驶技术中主要使用的技术，通过向物体表面发射光束和计算返回的时间，来测量与目标物体之间的距离以及物体的形状。

相比于基于图像的探测，激光雷达提供了深度信息，可以精确确定物体的位置和形状。然而由于3D空间采样不均匀、传感器有效范围的限制等因素，激光雷达的点云非常稀疏，密度也容易改变，因此画面分辨率较低。

所以，自动驾驶系统需要额外的摄像头，才能够识别小型物体，或者是更远距离的物体。

而苹果的AI系统将会提供一种创新的、端到端的可训练深层架构，直接在稀疏的3D点上运行，并有效捕捉3D形状信息。它将使用深度神经网络来让数据点变成小集合，以让数据云端更加精确。它可以仅仅利用激光雷达系统，无需额外的摄像头，就能够对行人、骑车人等进行识别。

据新智驾了解，目前，苹果的此项研究仅仅停留在计算机模拟阶段，尚未进行实地马路测试。

现阶段，大部分科技公司的AI计划仍然紧紧和学术界捆绑在一起。Facebook的Yann LeCun是纽约大学的教师，他在纽约建立了公司Facebook AI实验室；Google的AI大牛Geoff Hinton目前仍在多伦多大学执教；苹果的AI项目负责人Russ Salakhutdinov在发表论文时仍然经常以卡内基梅隆大学教授署名。不管是学术家还是业界，AI实验室总是会吸引众多人才。

不过，就目前的表现看，苹果技术与学术界的结合并不那么紧密。虽然苹果已经发表了三篇AI领域的论文，第一篇还赢得了大会奖项。但据外媒BuzzFeed报道：科技公司平均发表了数百篇此领域论文，而苹果仅仅发表三篇，说明苹果在此方面拖了科技公司的后腿。但事实表明，苹果正在穷追猛赶。

去年七月份，据《彭博社》报道：苹果聘请了业内大牛Salakhutdinov负责AI项目，CEO库克也首次证实了苹果在研究自动驾驶技术，而Salakhutdinov负责的AI项目便是苹果自动驾驶技术的起点。

虽然截止到目前为止，苹果尚未透露太多的自动驾驶计划，但目前的消息已经足够证明苹果的勃勃野心。正如苹果CEO Tim Cook所说：我们认为自动驾驶技术是一切AI项目之母。但是，它也是最困难的的AI项目之一。【完】

PS：如果对苹果发布的这篇关于自动驾驶的论文感兴趣，可关注雷锋网旗下新智驾（AI-Drive），微信后台回复关键词“VoxelNet”即可下载论文全文。

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