周因 (Yin Zhou, 音译) 和昂塞尔·图泽尔 (Oncel Tuzel) 于11月17日向独立在线期刊arXiv提交了这篇论文. 由于苹果向来对外保密未来的产品计划, 导致该公司难以吸引人工智能和机器学习领域的研究人员, 所以这篇论文可谓意义重大.
研究人员提出了一种名叫VoxeNet的全新软件方法, 可以帮助电脑探测3D物体.
苹果拒绝对此置评.
学术人士已经习惯了与其他组织的同行分享自己的研究成果. 而为了顺应这一趋势, 苹果今年7月也为该公司的研究人员发起了《苹果机器学习期刊》. 他们的成果很少会发表在这份期刊之外, 而该期刊迄今为止尚未发表任何关于无人驾驶汽车的论文.
无人驾驶汽车通常使用常规的2D摄像头和深度感应LiDAR模块, 以此识别周围的世界. 虽然这些模块可以提供深度信息, 但由于分辨率较低, 因此, 如果没有常规摄像头提供的实时数据, 就很难探测远距离的小物体.
但苹果研究人员表示, 借助新的软件, 他们可以获得 '极其令人鼓舞的结果' , 仅仅借助LiDAR的数据即可识别行人和骑行者. 他们还表示, 这种方法可以击败其他只用LiDAR识别3D物体的方法. 该实验完全采用计算机模拟进行, 尚未上路测试.
尽管苹果CEO蒂姆·库克 (Tim Cook) 曾经将无人驾驶汽车称作 '所有人工智能项目之母' , 但他们却并未披露该公司在这一领域的研究成果.
苹果去年12月对美国监管者表示, 该公司对这项技术感到振奋, 希望监管者不要限制相关测试.
苹果今年4月还向加州监管机构提交了无人驾驶汽车的测试计划.