前些天，和公司的小伙伴們體驗了一下某品牌新車的自動泊車功能，說實話，這款車的表現(xiàn)像極了我練科目二倒庫的樣子,。我就納悶了，好歹是個具有L2級別的自動駕駛,，咋就連個白線和黃線都分不清楚呢,？當然，我不是在刻意黑這個品牌,，因為自動駕駛汽車識別能力差的問題還是普遍現(xiàn)象,。

　　自動駕駛汽車的識別能力主要還是來自于視覺智能系統(tǒng)，視覺智能系統(tǒng)則是需要不斷地進行學習才能擁有正確識別的能力,。而現(xiàn)階段視覺智能系統(tǒng)與其他AI相同,，都需要采用大量的人工標記數(shù)據，而人工標注數(shù)據的方式既費時,，又昂貴,。

　　為解決這一問題，以色列Cartica AI公司開發(fā)了一款可進行無監(jiān)督學習的視覺智能系統(tǒng)平臺,，并且已在9月4號獲得了寶馬與豐田兩家車界大佬的投資,。

　　為什么要無監(jiān)督學習？

　　監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習最大區(qū)別就在于,，無監(jiān)督學習不需要大量的數(shù)據標記，而監(jiān)督學習就如上,，需要進行大量的人工標注數(shù)據,。因此無監(jiān)督學習常常被用于數(shù)據挖掘，能在沒有被標記的數(shù)據中進行樣本識別分類,。

　　通俗來說,，監(jiān)督學習就是手把手教學，把一條狗放在AI面前并告訴它這是一條狗,，那么下次AI見到狗就能分辨出來,。而無監(jiān)督學習方式,，僅需要把狗的特征告訴AI，AI在見到一個動物后就能分辨該動物是不是狗（如果這個動物不是狗,，那么它該是什么）,，進而產生一種類似于主動學習的思想。但無監(jiān)督學習會存在一些不準確性,，比如把狼認作二哈,。

　　現(xiàn)實的情況是，大量的邊緣案例都未被人工標記,，而自動駕駛最需要的就是車輛識別系統(tǒng)能夠與環(huán)境實時融合,。顯然，無監(jiān)督學習方式更適合自動駕駛的識別系統(tǒng),。

　　為什么投資Cartica AI?

　　據了解,，Cartica AI視覺智能平臺的開發(fā)基于日本瑞薩電子芯片，該平臺運行所需的功率不到0.5W,，而包括Mobileye在內的現(xiàn)有解決方案則需要5W至10W瓦,，單功耗方面，Cartica AI就已經領先其他視覺智能平臺,。

　　此外,，Cartica AI基于計算機視覺的感知堆棧的透明決策過程也得到了優(yōu)化，系統(tǒng)也能在幾分鐘內完成更新,，無需重新運行大量的訓練數(shù)據,。

　　而最重要的一點是，Cartica AI無需進行大量的人工數(shù)據標記,，這意味著Cartica AI能省去絕大多數(shù)的人工費,，成本低了自然不缺投資。寶馬風險投資公司的合伙人Kasper Sage稱:"在新的系統(tǒng)發(fā)布之前,，Cartica AI將會具有巨大的價值,，我們相信Cartica AI將在自動駕駛方面發(fā)揮關鍵作用"。言外之意就是,，在沒有更便宜的智能視覺平臺出現(xiàn)前,，Cartica AI就是最好的選擇。

　　看來,，為應對汽車行業(yè)的低迷,，汽車制造商已經開始對零部件成本下手了。寶馬和豐田投資Cartica的行為,，似乎在預示著自動駕駛的一個全新趨勢——最早的自動駕駛需要昂貴的激光雷達來識別環(huán)境,，后來有人說GPS+高精地圖就能搞定自動駕駛，如今寶馬豐田把寶押在了視覺AI邊緣計算領域。

　　這個技術不需要識別出前面的車是豐田還是寶馬,，不需要識別出路邊的障礙是人還是樹,，只需要知道前面是輛"車"，路邊的障礙碰不得就行了,。所有的識別技術,，都不如人眼——或者說是在障礙識別方面接近人眼的視覺AI來得實在。