随着人工智能逐步走入大爆发时代, 自动驾驶技术的轮廓亦趋鲜明. 不过, 自动驾驶的AI学习需要大量数据及模拟测试, 日本经济新闻(Nikkei)20日报导, 现在日本一家AI新创公司, Ascent Robotics, 考虑到真实道路测试数据毕竟有限, 开发出以AI技术创制虚拟3D道路资讯, 让自驾系统进行深度学习. 这套不需要道路实验, 'AI向AI学习' 的系统, 受到众多车厂注目. Ascent Robotics成立于2016年9月, 集结来自日本, 美国, 以色列等11个国家的技术开发人员. Ascent引进原任职于Google的Goodfellow所开发的深度学习模型, 生成对抗网路(GAN), 开发出可自动模拟生成自动驾驶相关数据的软件, ATLAS. GAN的原理为, 活用两组AI, 一组称为生成器(generator), 可创制图像; 另一组则为判别器(discriminator), 对生成器的产出进行评价或判断. 透过不断的生成与评价的过程, 提升生成器AI的精度, 使其产出更接近现实的图像. Ascent应用这套技术, 先以相机拍下路上行人或车辆的动作, 再据其画出3D的CG图像及动画, 让ATLAS软件内的生成器AI可依据图像或动画, 在软件内再现出道路周边环境状况. 此时ATLAS内的判别器AI再针对图像, 动画进行判别, 辨识其为路人动作或车辆动作等. 透过此过程提高生成器精度后, 便可在电脑上重现出无数组的路人与车辆动作组合. 这些道路资讯数据组合, 便可作为自动驾驶AI系统的学习数据来源. 也就是说, 不需要让车辆在路上跑几万甚至几十万公里, 也能得到各式各样的行车实验数据. Ascent方面透露, 以AI模拟道路实际状况, 让自动驾驶系统进行学习的作法, 目前全世界只有Ascent着手进行. 创业人兼技术责任者Almeida表示, 预计在2020年前可以推出适合自动驾驶Level 4的AI系统. 据报导, 现阶段Ascent已取得日本国内数家业者注意, 正进行合作讨论中. Ascent的另一名创业人, 兼任社长的石崎雅之表示, 虽然Ascenty在自动驾驶及AI技术的起步比英DeepMind, 美Waymo要晚, 但Ascent希望能在2020年推动海外IPO募资, 证明日本也能发展出不输给欧美的自动驾驶技术.
