この記事は、網易スマートスタジオは、AI、偉大な時代:!教授アモンShashua、インテルコーポレーションおよび子会社のインテルモービルの最高経営責任者（CEO）兼最高技術責任者の上級副社長の次の読み取りを作成焦点を当てています。
一般市民のために、彼らは自走車が人間のドライバーよりも厳しい基準に従うことを願っています。先週、Elaine Herzbergさんは残念ながら、Uberのアリゾナ州でオートパイロットモードでノックダウンされました。結局のところ、悲劇が起こった後、それはセキュリティのための感知と意思決定の意義を反映する時が来た。
まず最初に、私たちが直面している課題の1つは、センサ情報を解釈することです。警察の公開ビデオから、物体を検出し分類する能力が自律走行車システムの最も基本的な構成要素であるとしても、これは事実です。しかし、この機能は、自動緊急ブレーキング（AEB）や車線維持などの機能を備えた現在のアドバンストドライバーアシスタンスシステム（ADAS）の中心にあります。 ADASの高精度センシングシステムは命を救っています。同様に、より大きな課題を克服する前に、この技術は将来の完全自動運転のための必須要素です。
電流容量およびADAS技術の機微ことを証明するために、我々は悪い状態にもかかわらず、警察が提供する事故の断片を果たし監視モービルソフトウェアでテレビモニタでビデオを実行する - 事故のシーンがたくさんあるかもしれません高ダイナミックレンジデータが失われたが、衝突前、それは明らかに検出したときモービルのソフトウェアは、約1秒のままである。画像は、以下の検出自転車バウンディングボックスとさんHerzbergの上記3つのスナップショットを示す。検出器が有しています二つのソースの独立した動作：移動装置（技術用語」を用いたパターン認識（生成されたバウンディングボックス）と「自由空間」検出モジュール（赤線の赤色部分の上面を表す図生成レベル、「通行人」）。左上は、画面に表示され、「低：プレーン+視差「）は、第3のモジュールは、道路を区別することができるので、物体検出されたオブジェクトが3Dであるが、信頼性が低い、それは以下のように記載されていることを確認するために」fcvValid側が低いため信頼発生、削除製品は一般的に入手可能な車両情報、及び画像品質は、すべての後に、撮影視野タコグラフ悪いです再び撮影に基づいて、いくつかの未知のダウンサンプリングがあるかもしれません。
。重畳画像解放TVモニタ警察のビデオクリップからの画像は、応答モービル？ADASシステムを示しています。緑と白のバウンディングボックスが水平の図は、道路や障害物を示し、出力検出モジュールの自転車と歩行者の結果であります、私たちは「フリースペース」と呼ぶの境界。
ソフトウェアは現在、同じADAS装着車に使用されるソフトウェアで実験に使用し、かつ燃費ユーザーにおけるマイル数十億に検証されています。
今や、深いニューラルネットワークのような人工知能技術の開発により、高精度の物体検出システムが既に容易に開発され、10年以上の経験を有するコンピュータビジョンの専門家が大幅に減少していると多くの人が信じている。これらの新技術は本当に有用ですが、何百もの極端なテストケースの特定と完成、何千万件ものデータセットや数十件のADASのコメントなど、多くの伝統を無視することはできませんこのプロジェクトでは、試作検証テストが挑戦されています。特に安全が最前線にある分野では、経験が不可欠です。
私たちは、セキュリティを最も重要な位置に置いていると言いましたが、公衆の信頼を得るためには、昨年10月にMobileyeで発表したように、より透明性がなければなりません。 「危険な状況」や「正しい応答」などの常識概念を数学的に定式化し、数学的に保証された定義に準拠していることを証明しました。システム。
真の感覚システムは、冗長設計が必要であり、独立した情報源（カメラ、レーダー、ライダー）に依存しなければなりません。実用的な冗長性を達成したことを実証するために、Mobileyeは独立したカメラのみのエンドツーエンドシステムと独立したライダーとレーダー専用システムを開発しました。
先週の事故のようなものが再び発生した場合、ユーザーの脆弱な信頼がさらに低下し、受動的な監視につながり、最終的にはこの重要な仕事を抹消する可能性があります。自動車メーカー、自動車メーカー、規制当局、関係当事者などが協力してこれらの重要課題を解決することを呼びかけています。