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索尼大法又出装逼神器,隔空操控汽车展露黑科技

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日本科技公司索尼在近日推出一款在汽车上使用的黑科技——隔空操控汽车控制台,该技术称之为DepthSense® CARlib。

该公司名称是SoftKinetic,是一家体感公司,最初成就还是在娱乐中,包括VR头显,还有立式摄像机等,可以替代掉鼠标、键盘、遥感等物理操作,更换成手势操作。这家比利时公司在15年正式被索尼收购,索尼大法也是看中了这家公司的专利“DepthSenseRM飞行时间传感器技术的传感器至软件3D手势解决方案”。

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DepthSense®525

前端时间的2017CES上,有人说这届CES最多的就是汽车了,像以前手机灯电子硬件都不是关注的焦点。索尼也展示了他们收购SoftKinetic的成果。

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两指点击打开导航页面

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旋转调整多媒体音量。

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 单指点击接听拨打电话

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  滑动查看泊车位置的周边环境

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注意看,所有的操作都没有接触到汽车的任何界面或按钮。真的是通过隔空操控完成的。

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传统的触碰交互太不酷了,语音交不灵敏,还容易发生尴尬的事情。而隔空操控就不一样了,感觉自己拥有超能力一样。原理也很简单,索尼在车灯顶部安装的传感器可以用来追踪我们手掌的相对位置以及触控深度。

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上图摘抄自Internet,手势操控已经不是新内容了,传感器感知一段距离内的物体,来做出判断。我们之前评测过的米家记录仪在手势方面也较为敏感,但像国内的思必驰和科大讯飞等都希望可以解放双手,他们致力于将语音更加智能化。在之前科大讯飞的科学家在做深度分享的时候我们也看到,关于语音最理想的境界就是达到人类的说话思维和人类之间的分析。但如何能让机器正确识别是否在跟其对话呢?现在的语音交互方式还是很机械化,通过预先设定的名称作为唤醒点,但无意识的说出唤醒点就会打开语音,这就无法表现出智能语音的优点。

既然语音还不能很好的解决问题,那如何做出更有潮流范的电子科技呢?索尼公司提前将SoftKinetic收购,做好软件上的布局。除此之外,还有一家公司则是该装逼范技术的核心之一,那就是能够全分辨率测量距离和反射率的MLX75023传感器。

这是由Melexis公司生产的,该公司主要生产飞行时间传感器(TOF是Time of flight的简写,直译为飞行时间的意思。所谓飞行时间法3D成像,是通过给目标连续发送光脉冲,然后用传感器接收从物体返回的光,通过探测光脉冲的飞行(往返)时间来得到目标物距离。)

MLX75023-Time-Of-Flight-Sensor-Melexis

Melexis公司在手势识别领域的一个旗舰产品是MLX75023——世界上第一款量产的汽车飞行时间传感器。该Melexis MLX75023是一个QVGA(320×240像素)分辨率光学飞行时间(ToF)相机传感器,使客户能够开发出紧凑、日光鲁棒的汽车3D摄像头。MLX75023可在全日光条件下工作,从而成为了汽车驾驶舱的完美解决方案。它可以用于自然的3D手势识别和鲁棒的驾驶员监测,从而带来了一种新水平的信息娱乐导航控制和安全功能。

索尼大法虽然不能很好的解放双手,但这么酷炫装逼的科技还是让人眼前一亮。说到这个科技巨头还有个消息,那就是近期原索尼银座大楼要重建,趁此机会官方举办了索尼历史展,展品都是在那个年代傲视全球的经典回忆。

在大楼被拆除之前,索尼在这里举办了一个名为“ It’s a Sony ”的展,用来向旧的索尼大楼告别,也宣示着索尼公司的新开始。

展览的名字“ It’s a Sony ”,是索尼从 1970 年开始在美国使用的广告标语。在日本,从 1982 年至 2000 年“ It’s a Sony ”一直作为声音 logo 出现在索尼的电视广告中,也代表了索尼在那个鼎盛时代的一段值得怀念的历史。

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这个展览分为了两个部分,第一部分于 2016 年 11 月 12 日开始,2017 年 2 月 12 日结束,用于回顾索尼的过去。第二部分将在今年 2 月 17 日开始,直至大厦拆除前一天,是向公众展示索尼的“未来 Park ”。
在现已公开的第一部分展中,除了回顾索尼大楼过去五十年间的历史性时刻,展出索尼那些令人怀念的经典产品之外,还特别邀请了日本的生活方式杂志《POPEYE》,在大楼的一楼举办的“ My Favorite Sony ”展。
关于索尼的历史,它的产品,以及一些名人眼中的索尼,在这场展览中,都涉及到了。

1950 — 1970 收音机时代

在展馆的二楼和三楼,按照年代和产品类别,集中展出了 730 件索尼的历代产品,这也让它成为了迄今为止最大规模的索尼产品展。

这些展品按照年代的顺序依次摆放,在 1950—1970,索尼公司的幼年期,它的收音机产品,带领它走向了日后的繁荣。

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这是 1950 年时初次在日本出现的录音装置 Open Reel,也称卷盘磁带机,它同时具备录音和播放两种功能。
当时,由索尼的创始人井深大制造的这款磁带机名为G型录放音机的设备,在制造技术上是极为优秀的,它重达 35 公斤。但是高达 16 万日元的售价,在那个平均月薪不到一万日元的年代,显得过于高昂。这成为了索尼在由“东京通信工业株式会社”转变为自有品牌公司初期的一次失败,不过,却也是井深大第一次学到的宝贵经验。

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索尼的盒式录音带。虽然说盒式录音带的标准,是由飞利浦公开的。事实上,标准的盒式录音带,正是以索尼的这款录音带为基准的。

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TR-52(1955年)

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TR-55(1956年)

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TR-63(1957年),这是当时世界上最小的收音机,也是索尼第一次大规模对外出口的录音机。
收音机开始变得小型化了。直到 1956 年,索尼开发出世界第一台晶体管收音机“ TR-55 ”,这台收音机标志着索尼过硬的技术,不仅让公司获得了世界范围内的关注,更是成为了索尼运营渐入佳境的重要转折点。

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索尼的第一台家用盒式磁带录音机。

 1979 — Walkman 带来的随身听时代
作为索尼长达 70 多年的历史中,绕不开的一个部分,在“ It’s Sony ”展的现场,还重点展出了历代的 Walkman。
说起来,Walkman 算得上是索尼最为伟大的一个创新。这个日式英语词汇被收录进了《牛津大辞典》,它所代表的不仅仅是索尼公司生产的这款产品,更多是一种特定的文化现象。

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展览现场的 walkman 墙,尽数了包括磁带类 walkman,CD walkman,以及 MD walkman 在内的所有种类的 walkman。

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世界上第一台 Walkman
1979 年,第一台 Walkman 诞生。它强调年轻活力与时尚,不仅标志着便携式音乐理念的诞生,这个有两个耳机接口的随身听,更是创造了耳机文化。

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Discman D-50

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1984 年,索尼推出了世界上第一台便携式 CD 随身听 —— Discman D-50。当时,为了区分磁带机与 CD 机,索尼给这种便携式 CD 随身听起了另一个名字——Discman,但是到后来,它还是被称作 Walkman。
“ My Favorite Sony  ”与生活方式杂志《POPEYE》的合作,是这次展览的另一个亮点。

我们之前曾写过《POPEYE》的历史,这本杂志引领了日本的流行文化,在日本人的心中,是犹如圣经般的存在。
而索尼与《POPEYE》的合作,展示的是一些文化名人眼中索尼。因为这个特别展的存在,让展览本身不再是一个单一的产品展,而是借用了其它人的视角,来进一步阐释索尼的历史,从而使得展览更加的丰富有趣。

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这个“ My Favorite Sony ”特别展,位于展厅的一楼。它展出了十位日本名人“最爱的索尼”,包括日本潮流教父藤原浩、日本说唱组合 SCHA DARA PARR 的松本洋介,以及索尼现任总裁平井一夫。

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在平井一夫的眼中,他手中的这部 5 波段的收音机 ICF-5800 是他“最爱的索尼”。据说,这是他在中学时期怀揣着对索尼的崇敬之情,用攒下的零用钱买的第一台索尼产品。

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说唱歌手松本洋介最爱的索尼,是一台 handicam,上面贴了一些酷酷的贴纸,也是松本洋介自我个性的一种彰显。

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有着日本潮流教父之称的藤原浩,则分享了他收藏的索尼 Walkman,立体声卡带机“武道馆”,以及 Scoopman 随身听。

说起来,藤原浩与索尼还有一段故事,在去年,他在这栋索尼大楼的地下停车场里,开了一个名为 The Parking Ginza 的潮店。

还有一些值得一看的:现场所展出的索尼产品多达 730 件,在这里不能一一尽数。我们从中挑选了一些,或许是你感兴趣的:

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索尼初代 PS1。

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索尼音乐的唱片墙。

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1996 年,索尼发布第一台 VAIO 电脑。VAIO 即 Video Audio Integrated Operation,于 2014 年,VAIO 被索尼出售。

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1999 年,索尼的 AIBO 机器狗面世,它曾经风靡一时。在1999 年至 2006 年之间,索尼曾推出过好几代 Aibo 机器狗产品,迄今为止他们卖出的 Aibo 机器狗总数已超过 15 万只。

但是,由于公司业绩不佳,索尼为了削减开支,最终在 2006 年停止生产 AIBO,并于 2014 年停止维修服务。
在 2015 年,这个机器狗被日本国立科学博物馆列为“重要科学技术史资料”之一。也许对于那些曾经拥有过它的人来说,它旧像是家庭成员一样,也创造了不可取代的回忆。

以及一些值得纪念的失败之作,在过去的 70 多年间,索尼的历史也并不总是辉煌的,它仍然经历了一些在我们现在看来,有点可笑的失败。

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1945 年,索尼的前身——“东京通信研究所”,研发出来的木制电饭煲。
因为不实用,这个木制电饭煲被证实是失败的。不过它也是井深大在索尼创办初期,急于突破创新,“脑洞大开”的一种体现。

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1967 年,索尼推出的型号为 ICC-500 的电子计算器,可以取代算盘的功能。但是,这款计算器重达 6.3kg,售价高达 26 万日元。
很显然,因为它的笨重和过高的售价,这个电子计算器并不能激发人们的购买欲。

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1983 年,索尼推出了黑胶随身听 PS-F9。(机身中间的大卡槽,是用来放黑胶唱片的)如你所料,没有人会想要一边走路一边听黑胶唱片。

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回忆过去,展望未来,NEW Sony能否再创当年辉煌,索尼还是很有希望的。

 

黑客猛于虎 汽车安全堪比国家安全

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汽车CAN总线是在最初为了简化汽车繁杂系统而设计出来。但最初方便的设计却逃不过安全的检查,大批拥有一定技术的人通过CAN总线成功的操控了汽车。尤其是在汽车广泛使用的今天,汽车安全成了即将到来的超高速发展链上最必要也是最基础的革命。

在汽车联网的大潮之中,特斯拉是以纯电动汽车面世,以更安全、更智能的招牌迎接各路挑战,结果可想而知。国内腾讯技术团队更是以无物理接触方式突破特斯拉的防护,让人惊叹。

下面的视频是国际顶级黑/白客对汽车安全的一些看法。

腾讯科恩实验室实现“无接触”破解特斯拉

 不知道各位有没有听过iOS的三叉戟0day漏洞事件?

没听过的叔就在这里聊下。三叉戟0day事件就是攻击者通过短信把一个链接发给目标,当目标点击这个有毒的之后,会去访问攻击者构造的网站。攻击者的网站上会放置一个针对手机浏览器的攻击代码,这个程序中,包含javascript引擎的一个漏洞。当程序被执行之后,攻击者会通过浏览器获得手机的执行权限。此时攻击者的权限还只是在沙盒之内,没有到达内核权限。

重点来了,攻击者通过两个内核漏洞(一个内核信息泄露漏洞+一个内核代码执行漏洞)获得内核执行权限。获得内核权限后,攻击者就拿到了手机的root权限。如果攻击是恶意的,这时攻击者就会关闭一些iOS的安全保护机制比如关闭代码签名。完成攻击之后,入侵者就成为了手机的“主人”,可以实现对手机通信、流量的全面监听。

这种破解并不是简单的越狱,因为越狱你还需要碰PC和接触手机,这是一种远程越狱技术。其破解方法价值几百万元,能买得起一辆玛莎拉蒂了。倘若腾讯无接触破解特斯拉的方法曝光,相信也能卖个好价钱,但作为圈内人,当做和不当做则是一直在考验那些一线之间的人。比如,熊猫烧香的作者李俊。

未来的汽车会有集成更多的电子设备,ios和安卓系统最为普遍,可视整车检查的系统中任何一项都将成为黑客攻击的漏洞。曾听过一位国内某杀毒软件的技术专家讲座,他对黑客、漏洞等有了一个无奈的解释,大意是:“只有当遭到黑客攻击后,我们才可去弥补。在被攻击之前,我们预知不到哪里会有危险,只能尽最大努力去发现危险。”

黑客猛于虎,安全需先行。

“汽车电子产业技术创新战略联盟”对未来V2X展望

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“汽车电子产业技术创新战略联盟”年会 暨 汽车电子及汽车半导体发展论坛将于12月16日在重庆召开。

本次活动由汽车电子产业技术创新战略联盟主办,中国汽车工程研究院、佐思产研和IC咖啡承办,得到了英特尔、国科微半导体、佐智汽车、成都天软信息的支持。

“汽车电子产业技术创新战略联盟”活动日程安排:

12月16日上午

主持人:李银国(汽车电子产业技术创新战略联盟 秘书长、原重庆邮电大学校长)

谢飞(联盟 副理事长、中国汽研副总经理)

8:30-9:00 参会人员签到

9:00-9:10  主持人介绍参会嘉宾

9:10-9:15  汽车电子产业技术创新战略联盟 刘波理事长 致欢迎词

9:15-9:40 重庆市及国家有关部委领导致辞

9:40-10:05 中国科学院微电子研究所  陈大鹏副所长 《新能源汽车生态圈》

10:05-10:25 茶歇

10:25-10:50 NXP

10:50-11:15 台湾瑞昱半导体有限公司  廖抱元

10:15-11:40 华为技术 鲍海森

11:40-12:05 清华紫光

12:05-13:30 午餐、休息

12月16日下午

主持人:余杰(佐思产研 总经理)、孙丕宏(成都天软信息 总经理)

13:30-13:50 深圳国科微半导体董事长 杨承晋 《ADAS和自动驾驶时代芯片产业的中国机会》

13:50-14:10 图漾科技创始人兼CEO 费浙平 《3D视觉在汽车中的应用》

14:10-14:30 宁波芯路通讯科技董事长 国家千人计划专家 秦岭

14:30-14:50 上海兴芯微电子科技有限公司CEO 周宇 《图像处理技术在汽车电子的需求与发展趋势》

14:50-15:10 茶    歇

15:10-15:30 北京微云车联科技有限公司总经理 徐超《从Telematics车联网到V2X智能网联的平台及终端演进》

15:30-15:50 中国科学院微电子所 汽车电子中心主任 陈杰

15:50-16:10 北京远特科技总经理 白新平 《智慧汽车时代的智能服务和硬件》

16:10-16:30 国家千人计划专家,西南大学计算机与信息科学学院教授 徐匡一《车联网网关平台》

16:30-16:50 佐思产研研究总监 周彦武《汽车电子与ADAS趋势》

专题分论坛一: 电动汽车智能辅助驾驶技术与产业化(主持人: 白杰 )

专题分论坛二:智能电动汽车电子电器架构 (主持人: 谢飞  高峰 )

 12月17日

参观中国汽研实验室、i-VlSTA智能汽车集成系统试验区、长安汽车、垫江试验场、重庆大学等。

其中北京微云车联科技有限公司总经理 徐超,徐总对车联网的演讲我尤为关注。

演讲稿如下:

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感谢联盟,感谢佐思产研,Intel、佐智汽车。有些同行可能知道,我和余总同时是佐智汽车的联合CEO,最近佐智汽车发布了一个自动驾驶测试车的实拍视频,大家有兴趣可以找余总和工作人员要来看看。

有幸,今天我代表的两家企业,都参与了这个测试车的部分研发。

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这两家分别是,微云车联和创悦致新,在佐智的测试车中,微云配合得少一些,而创悦的工作多一些,当然整部车最主要的成果是佐智团队的辛勤勤劳动换来的,希望大家给我们61岁的项目经理,老司机佟子谦老师一个热烈的掌声。

微云刚刚在深圳收购了一个十多年年通信系统经验的团队,这样从车联网弹性云、操作系统、协议栈到通讯网联IC及硬件设计,微云车联就具备了完整的能力。

创悦则是一个十年以上汽车电子尤其是导航系统、具备深厚测绘行业背景的创业团队,致力于低成本、高精度产品方案、核心技术和产品的实现。


传统的Telematics的困扰和演进

今天我的题目是《从Telematics车联网到V2X智能网联的平台及终端演进》,那么我要说说T的一些困扰和演进。

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第一代基本还是以呼叫中心拨号,短信下发为主。

第二代则加入一些数据交互和回传功能,后台主要还是人工。

第三代则以云-管-端为核心的智能化平台,开始注重安全和精准。

第四代则是具备智能索引的全网聚合云服务加上人性化的在线语音引擎和人工智能,安全性、系统弹性进一步提升、而高精度和无中心的网状通讯,则带来更多安全性提升和智能化的应用场景。

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对海量的内容数据服务聚合,并智能索引,多种语音引擎聚合+多种在线AI聚合,单服务器千万并发的高承载,分布式接入和数据存储,基于区块链技术的安全机制,高弹性高兼容,可与各种部标、企标、非标终端以及不同类型的互联网服务对接。

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所有做过TSP的团队都知道,前装的总量并不大,而且用户增值服务的运营主动权大多数情况不在TSP手中。但做后装,尤其是将先进技术和模式向后装推动,最大的问题就是成本。

当然, 深圳人民都很直接,他们的公式就是“新功能带来的收益大于成本,就可以干”,所以后装不但是T,也是未来V2X的一个很好的阵地和切入点。尤其是我后面将要谈到的自主芯片。

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T2b业务,也逐渐成为车联网的刚需,尤其是针对新能源的定位及工况管理理系统,例如符合工信部推荐标准GBT32960的微云 EVWings平台。


导航和车载终端的演进

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我和创悦的CEO李林峰在一起讨论,我国2025年要实现智能网联的高度无人驾驶,但那时候或者那时候再过5~10年。交通工具是不是只有地面的汽车?那当前火热发展的单目、双目、多目视觉和各种Radar,LiDAR在没有地面参照物的时候,该怎么办?或许需要全部重来,我们认为,无论目前的3D(XY平面加T时间)还是未来5D出行,高精定位和网联通讯都是持续刚需,值得长期投入。当然,以我俩的经验和知识,极难在视觉、雷达和LiDAR成为新的独角兽,这一点非常关键。

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奔着“弄死美军”设计的西直门立交?重庆的超现实立体地面交通,二~三十米内多条双向道路平行?导航引擎不厌其烦的提醒、弱智的提问和不安全的操作请求……这些都将被高精度的定位所解决。

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2014年。GPS的水平精度可达1米,95%情况下水平概率误差3.35米。

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以2014年年数据,北斗系统中国区域基本上达到8-9颗水平,3D单点定位精度在95% CEP圆形概率误差几乎全境达到了10米以内。

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SAE J3016标准制定的6级无人驾驶演进,对应高精定位的需求,如图。

电离和湿度影响,可以用多种遥感和通讯方式消弭。

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实际上,简单来说,通过高精度定位下的网联系统,可以让感知和许多智能单元无需跟车走而是放在路侧,可靠性提升,成本降低,算法简化。

对未来 的高精度导航,网联系统还可以提供分布式导航数据路边存储,随需下载。

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大多数目前的无人驾驶和智能驾驶的发展路径,实际上是基于车辆无法取得厘米级的高精度坐标,无法做到毫秒级的时间轴和有效通讯延迟。所以大力发展单体传感器器和智能系统。而以上问题通过高精度和V2X解决后,宏观调度的上帝视角就可以开启,实现成本可控情况下的传感器器共享和对交通参与者的广泛覆盖。

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我们乐见自主可控的技术例如LTEV,但也不否认DSRC当前的优势以及应用现状,所以我们认为这两个技术,未来将极有可能融合。

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从一些资料和实际测试的数据来对比一下各种通讯技术在V2X中可能的应用。从:中心化、传输距离、运动速度、传输延迟、带宽等角度……这些数据 是2015年的,随着各个标准的演进,可能需要更新。

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微云和创悦合作的第一代产品,是一个DSRC结合GNSS  RTK的高精度网联模块,目前已经在某主机厂商用(DSRC还未组网,仅工作在ETC2.0模式)。

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按北京的情况,做到10厘米及以内精度的覆盖,用我们设计的RTK系统和CORS连续地面参考站系统做对比。从基站个数,成本,覆盖,维护和运营几 个角度来看。

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右侧框图是我们2020年年计划量量产的一颗V2X芯片,或者说部分会做成SoC,其他会采用SiP的方式封装到一起。怎么封装,取决于那个时候倒推16个月左右时的工艺水平和设计成熟度。

有几个关键点和大家分享。

1、5G LTE基带目前我们还未掌握,但我们的LTE Cat-0已经跑完FPGA仿真了了,在国外同行 1/3的芯片面积和1/5的功耗情况下性能完全达标;

2、LNA/PA是否集成在封装里面,取决于量产时改部分的体积、功耗和成本;

3、链边安全作为未来 V2X单元数据和安全的支撑技术,目前我们投资的种子团队已经开始做第二版的设计和验证,此前基于比特链做了仿真和测试,效果不错,第二版开始,会采用更广泛被信任的以太链为基础,独立的量产IC应该会在明年四季度交给第一个国内金融客户。23

明年开始微云和创悦两个团队,会首先合作推出基于可切换的Wi-Fi/WAVE短距以及LoRa长距通信的GNSS  RTK模块,终端市场做到120美金以内。18年年会加入IMU和LTE-V,总体成本在85美金以内,19年会加入链边安全芯片和5G的支持,成本进一步下降(不不过5G的自有IP需要取得关键突破,否则这部分成本还是无法控制)。

2020年希望做出单芯片或单封装的方案。当然,我们的弹性云平台和安全架构会不断跟进升级。

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谢谢各位!


在徐总的演讲中,我也看到佐智汽车技术有限公司发布了一款自动驾驶测试车,该车具备初步的自动驾驶功能,可载客10-12人,沿固定线路低速自动驾驶。

该车主要应用于测试场和封闭园区,可以用于自动驾驶展示,传感器、车联网系统、自动驾驶系统的测试验证等。该车经过改造升级,还能应用于景区的固定线路自动驾驶。

佐智汽车是继百度、腾讯等科技大佬之后,又一个自主研发无人驾驶汽车的公司。通过视频我们可以看到该企业以及积累了一定的技术和研发实力,相信在未来会有更好的突破。

国内ADAS企业初露锋芒 挑战Mobileye王者地位

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昨天拆完韩国的ADAS产品,今天就跟一位在北京做ADAS的朋友接触了下。这家公司名叫“中科慧眼”,是在今年获得投资的科技企业。近期他们新产品已经完成,一直在实际测试中,所以我暂时还无缘拿到这款产品做体验。但哥们直接给我个视频,是型号为Smarter Eye与Mobileye 560做的对比测试。视频如下:

这段视频共分成15个测试内容,分别与Mobileye进行在不同路面上的实际测试效果。

从视频中我们可以看到测试项目和方法都很公平,所以我们发现Mobileye在一些环境下并没有报警,这就让人联想到在之前国内和美国发生的两起特斯拉自动驾驶下死亡的事情。【视频】全球特斯拉自动驾驶死亡事件第一起发生在在中国和发生在美国的特斯拉司机命丧于无人驾驶 现场解析事故发生原因

鉴于为什么Mobileye在测试时并没有警报?原因在于单目摄像头。

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双目摄像头测距更像一个数学问题,主要是依靠两个平行布置的摄像头产生的「视差」。把同一个物体所有的点都找到,依赖精确的三角测距,就能够算出摄像头与前方障碍物距离。使用这种方案,需要两个摄像头有较高的同步率和采样率,说起来简单,做起来并不容易,特别是对于驾车场景来说。

「双目测距算法」和「实时计算效率」“中科慧眼”公司有着独自的技术,并且已经申请专利。

而单目摄像头方案很大程度上是依靠「图像识别」,也就是把采集到的信息与标定信息进行比对、识别,所以需要依靠大量的数据训练。而特斯拉在早期的自动驾驶主要依赖于摄像头,Mobileye在近代产品中需要在内部建立库,但有一些东西则不好归纳,比如,美国出事故的大型车,国内事故中的道路清扫车,我突然发现这些事故的发生都是鉴于被撞汽车的一部分而已,或许就是这一部分没有让特斯拉去理解,悲剧就此发生。

而双目摄像头方案,本质上是对「距离」的探测。通过双目实时深度计算,可以计算出视野内障碍物每个点到摄像头的距离,然后可以快速划分出障碍物平面。如此一来,数据训练就显得不是那么重要了(相对于单目来说)。

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中科慧眼辅助驾驶设备

中科慧眼在推出的设备有OBD供电线,后视镜和双目相机。具体测试还要等官方在评测结束后才可以拿到产品。通过官方给出的资料我们可以看到一些基本参数。

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Mobileye 也在不断更新,最新新闻表示即将在2018年推出EyeQ5。EyeQ5独有的优化的加速器内核可执行各种计算机视觉、信号处理和机器学习任务,包括深度神经网络。EyeQ5集成四种完全可程序设计的异构加速器,每种加速器各自优化执行专用算法集。多元化的加速器架构使应用设计能够为每项任务选用最适合的内核处理器,从而节省运算时间和电能。这种优化的资源分配方法确保EyeQ5在低功耗范围内拥有“超级计算机”的运算能力。

此外,Mobileye还将支持汽车级标准操作系统,并提供一整套软件开发工具(SDK,software development kit),让客户在能够在EyeQ5上部署自己的算法,实现解决方案差异化。EyeQ5的专用输入输出埠支持至少40Gbps的数据带宽。EyeQ5提供两个PCIe Gen4埠,用于处理器之间的通信,实现系统扩展,比如连接多个EyeQ5芯片或其他应用处理器。

最要命的不仅仅是其深厚的技术研发实力还有对合作伙伴的的技术支持,国内企业想赶超它难度可想而知。

但“不积跬步,无以至千里;不积小流,无以成江海”即使面对神一样的对手,国内企业逐步开拓自己脚下的路,超越是有希望的。

来自韩国的ADAS设备拆解

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最近有段时间没有更新电子类的评测或者拆解,原因是我对现有产品实际评测到了一个峰值,行业内很多产品在实路测试差距不大,同时在我观察下大多也都是上线已久的品牌产品,所以一直在寻找有特点、大众又能有需求或者有前瞻潜力的玩意。

在之前我有机会得到一款来自韩国在记录仪和ADAS集合一身的隐藏式设备,但实际上路却发现并不那么顺利,官方的软件也在进行更新,既然暂时无用,那就拿来拆解咯,如此清晰明了的方法我却一直忘记做,今天就拿来拆一拆。之前的开箱可以看这里:首款韩国ADAS记录仪开箱简评

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这款有ADAS功能的产品整体并不厚,从背后拆掉四颗螺丝钉后即可拆下,拆分开整体分为两部分。板子和屏做一体,GPS在另一边。

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板子和模具使用三个倒钩勾住,在刚开始拆的时候并没注意,这样很容易造成损坏。USB口表面贴有绝缘膜,零件布局还算可以。

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拆掉镜面外壳

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正面

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侧面

侧面是那三个实体按钮,喇叭在机身内侧,靠背胶粘贴,有些不是很牢靠。

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侧面

对面是DC口,T卡槽,中间按钮则是reset键。

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屏蔽罩下是主控,所以降温材料必不可少。从屏蔽罩下可以发现给芯片降温的是硅脂,并且这体积可不小,厂家在硅脂散热上下的料还是挺多的。

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硅脂厚度

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硅脂散热片长度

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正面图

我们看下正面的主要几个芯片都有哪些:

1、Corelogic(韩国公司?),CLM9722 N6RN4MQSSX 1520 ARM。根据查到的资料显示,clm9721是Cortex A8,采用 MPEG4/H.264 视频格式,同时支持 Full HD(1080p) 编码及解码 . 它可以完美支持2D 引擎 OpenVG 1.1和3D 加速引擎 OpenGL-ES2.0,是一款特别适合 3D 导航器,平板电脑等高品质多媒体产品的芯片。

2-3、两颗三星DDR K4T1G164QF-BCE7,1G DDR2内存芯片。

4、ACT8840QM:ACTIVE 8840QM高级电源管理芯片(PMU)

5、ACT4070C YHJD431:是一款降压型DC-DC变换器,应用领域:TFT液晶显示器或电视机和高清晰度,电视机、便携式          DVD播放器、汽车供电或电池供电设备、机顶盒、通信电源、DSL(数字用户环路)和电缆调制解调器以及路由器

6、泰克威尔 TW9900 该芯片资料较少,能查到的貌似是一款视频处理功能的芯片。

7、资料不全,貌似是美国微芯科技公司生产,18F26K22 -I/ML,8位微控制器?

主芯片为韩国电子公司,性能不敢确定,但定义在A8,800MHZ~1GHZ主频,在12年应该属于顶配的。在其刚出的时候还更多出现在PAD,手机上。这次与这么多较好的芯片方到这款设备还是不错的。到16年我认为应该还属于中配吧。

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两颗大号防爆法拉电容3.0V 10F

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从这个角度可以看到法拉电容下的绝缘棉,这个绝缘棉与硅脂一样,是大号的。因为不方便取下来具体拍照,但可以很负责的说,厂家在这里的保护层上有特别注意。

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该面还有个电路板是接口按压式的,可以直接扣下来。

左侧小板子上的主要芯片不多,我这里也说下:

1、大号的是飞索半导体的S34ML01G100TFI000,1Gb 闪存芯片。

2、小号的是realtek的音频芯片,ALC5633 F4L6601 GF18C。

小板并没有跟贴在主板上做,反而采用另开一块,类似于联想那款记录仪,在不是很宽影响视觉情况下,做厚一点,对大局不影响。

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模具做的比较特点,前置摄像头与屏的模具是一套,但将摄像头通过滑轮的方式贴合在前端。

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将摄像头的支架做成“齿”状,即可调整摄像头位置。具体可以参考开箱篇。

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但遗憾的是,摄像头的外壳貌似只能从镜头处下手,但有贴合的紧密,很不能保证无伤分离开,只能暂且作罢。待正式测试后再拆开看看sensor是哪家的。

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上文我们提到,GPS和主机是分开两个模具内。GPS模块外有一层不知道什么材料的绝缘层,同时很兼并韧性和柔软度。

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GPS模块,产地来自韩国,公司名称是KORNIX,百度上看到该网站,但从国内走打开的速度真特么慢。不管他了。

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全家照

目前据我所知,上海有一家公司代理该产品,产地来自韩国。用途与Mobileye类似,皆只在汽车驾驶安全领域,智能行车预警系统,ADAS的韩国竞争者。

因为是第一款有实际意义的国外ADAS产品拆解,所以没有更多经验来评价其好坏。而且,本人在测试时也没有真正意义的发挥其性能,所以不好评价实路测试。但留硬件来说还是不错,如果有机会拿到Mobileye或者北京一家做同样产品的样品,即可分出好坏,高低。

奥迪在拉斯维加斯率先实现V2X雏形 驾驶员可预知前方红绿灯信号

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奥迪陆续启动联网交通信号灯系统,在拉斯维加斯地区部分2017年款车型能够提前知道前方红绿灯变色时间。该系统名为Traffic Light Information(交通信号灯信息,下文简称TLI),是联网汽车服务PRIME的分支,依赖于智能城市基础设施,未来将进一步在美国地区扩展。驾驶员的仪表盘上能够显示前方交通信号指示灯的变色倒计时,方便驾驶员合理的调整车速,从而达到省油等目的。

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事实上奥迪在2014年就提出了这项概念,经过长期测试终于在今年8月份宣布,将会在2016年年底之前进行公开试用。由于和内华达州政府的紧密合作,拉斯维加斯成为了首个获得这项能力的城市。


目前,2016年6月1日生产销售的2017年款的奥迪A4、Q7和所有全地形车型都支持TLI的。驾驶员只需要一个奥迪PRIME订阅就能享受这项服务,通过汽车内嵌的4G LTE连接奥迪能够自动刷新软件。

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不要用来历不明的U盘 它能分分钟烧掉你的电脑

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不要随便将不明来源的U盘插到你的计算机上,因为你的电脑有可能会被烧掉。被称为USB Killer的U盘杀手开始大规模生产,网上的零售价大约为50美元。

当它插到电脑上,内置电容器的致命U盘会在充满电后向USB端口释放220v的负电涌,烧毁USB端口和主板,如果一次没烧毁它会多次释放负电涌,直到电容器没电为止。

它在测试和使用中已经成功烧毁了 ThinkPad旧笔记本电脑,全新的苹果MacBook Pro笔电,Xbox One,游戏,Google Pixel手机。

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看奥迪出轨好比爱情剧 一汽造反引高潮

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昨天看到汽车圈一条小消息,是奥迪官方向中国汽车流通协会奥迪经销商联会发出公函,确认将中断与上汽集团的合资谈判。这件事从何而来呢?w600_h651_fde03105cb814d83a5c9cb80c3e87e27

本月中旬,我看到德国大众公司欲牵手中国上汽,在国内成立一家中德合资公司的事情,据说用以拯救持续低销量的奥迪汽车。当然德国要出技术在中国办厂子,这一利好广大喜爱奥迪汽车的车友们。因为很多技术上问题和与国外同步的问题都有能得到好的解决方案,同时还可以降低费用,提高销量。但上汽却在最后一句话中强调了“上述事项存在不确定性”,不知有意还是无意的埋下了伏笔。

因为德国大众在汽车界的地位,国外媒体对此也有报道(来源于互联网):

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路透社报道:研究公司伯恩斯坦发布的一份说明中说:“这样一个举措(奥迪在上汽集团在中国生产汽车)的影响如果实现将是深刻的”。它将使奥迪及其母公司大众在中国获得更多的利润。

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德国媒体“finanzen.net”:上汽和奥迪的合作表明,德国人不满和一汽的合作。在过去的两年里,一汽一直陷入众多腐败丑闻事件。所以,当一汽反对奥迪和上汽合作时,德方立即驳回了一汽的反对。

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德国图片报(Bild):虽然奥迪在中国还处于领先地位,但过去几个月一直销量下滑。奥迪要克服近期销售疲弱的问题,今年奥迪落后宝马和奔驰近6%的增长。
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新加坡商业时报:奥迪中国的销量自1988年以来首次下降,它试图重塑其作为中国政府官员最喜欢的车型的形象,但是合作伙伴一汽陷入了腐败调查中,它的多个高级管理人员被处理。

吃瓜群众的消息只能从大媒体得来,所以由此而知,一汽的腐败和在内地毫无创新的销售模式和业绩,还有上汽的态度促使大众在中国战略上的改变。

因为奥迪的快速决定和即将正式对外公开合作,让一汽的经销商们十分无奈,使得发生在前几天的“逼宫”行动。

经销商们表示,如果奥迪未能在12月1日前就他们的要求做出答复,将停止奥迪新车进货,包括进口车和国产车型。
经销商们还表示,他们将要求奥迪赔偿数千亿人民币,以弥补近年来的新车销售损失。

获得了一封由奥迪中国总经理魏永新签署的内部绝密文件,文件中称,在11月21日佛山沟通会的基础上,几方在经销商的三个主要诉求方面达到共识。

1、确保现有一汽-大众奥迪经销商网络现有和未来的竞争力和盈利能力;

2、提高奥迪销售事业部区域销售网络经营管理能力;

3、奥迪和上汽集团合作计划的后续步骤。

在现有的经销商网络有长期和稳定的盈利情况下,并与经销商联会达成共识后,再与上汽集团进行下一步的谈判。在2017年3月底之前开始奥迪、上汽集团和一汽奥迪经销商联会商谈,如有需要,一汽集团也会被邀请参与。

其中,经一汽集团同意,一汽大众奥迪销售事业部总经理任思明和副总经理荆青春已经开始组织商谈团队处理议题1和2。

至于议题3,鉴于一汽大众奥迪经销商就奥迪AG与上汽集团合作未达成共识,奥迪AG同意暂停与上汽集团关于销售和网络的谈判。在现有的经销商网络有长期和稳定的盈利情况下,并与经销商联会达成共识后,再与上汽集团进行下一步的谈判。

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没有找到原图,网图很模糊

想一想,经销商们哪能统计所有一汽下的老产品型号汽车的价值,所以都是一条绳上的蚂蚱,关键时刻一汽喊这么多经销商过去当啦啦队,以其北方地区的数量强迫大众做出选择,光是千亿的赔偿就让大众吃不消。了解大众在近两年境况的朋友都知道,大众排放门已经赔偿巨额赔款还是美元,再闹腾大众就更雪上加霜。何况失去那么多经销商也是大众非常不想看到的,尤其是各种错综复杂的关系网上。

这里要知道一汽是在东北长春,且有着国企背景。东北经济实力最强的东三省近年来也是GDP不尽人如意(排名倒数),长春等多地都指望一汽继续成为增长点。而奥迪看上南方经济发达,想大力扶持,让上汽抢更多的饭碗,这在北方政府看来是不爽的。

叔上个月到长春出差,长春这个城市面积不大,很有意思的是长春大街上出租车很密集,但出租车的起步价却很便宜。当地司机表示曾经闹过一次罢工,司机希望能提高起步价和每公里的价格,但并没有通过,原因在于当地经济消费不高,人们出行要是提高价格就更少人乘坐出租车了,所以当地政府无奈不让出租车公司提高价格。司机还表示当地是一汽的发源地,出行费用上自然会要求便宜一些来体现北方汽车之都,虽然不可理喻,但还是看到经济不好的一面。

而奥迪给上汽的亮点就在国内办厂,降低一汽的售车价格和让广大客户有更多的选择性,这绝对刺激到了一汽。所以,一荣俱荣,一损俱损。抛开商业不提,就地域上经济上都不能轻易答应。国有品牌近年来成长迅速,以当地的价格优势占据很多二三线主购买力城市,一汽自主品牌的汽车销量并不怎么样,全指望国外品牌撑腰,所以奥迪也是被逼无奈。

再说上汽,本来到手的肥肉和美好的前景被搅黄了,自己不能独享,苦心做的市场关系搞得今年的事搞不定了,还要参加什么没什么油水的三方会议,心里别提多郁闷了。

至于怎么解决后续三方的利益安排,我先总结下,这奥迪出轨受正牌媳妇的谴责和要挟,分手费如此高昂和丢掉正牌媳妇家的小弟让奥迪很难选择,但奥迪又表示还会继续疼爱正牌媳妇,会持续补充新首饰,在想分又不敢分的情况下只有可能两家妹子都用同一套房子来安抚,但对正房严加管教,定制几条家规,做不好就扣掉月例钱。

最后:不管结果如何,能看到进口奥迪的设计和制造,国内人民有福了。

ALVINN探秘:一辆来自1989年的自动驾驶汽车

华仔阅读(133)评论(0)

1989年,柏林墙将倾,互联网(World Wide Web)初兴,麦当娜新专辑《Like a Prayer》登顶各大乐榜……那时在匹兹堡,一辆翻新的陆军救护车——ALVINN(Autonomous Land Vehicle In A Neural Network)正在卡耐基·梅陇大学(Carnegie Mellon University,以下简称CMU)校园中行驶着,没有任何人工干预。自动驾驶汽车看上去是最近才热起来的技术现象,但是,研究者和工程师们已经研究和试制这种车辆超过30年。

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使用电脑控制汽车的研究在1984年于CMU开启大幕。1986年制造出一款产品——Navlab 1机器人,具有完成图像处理、图像理解、传感器信息的融合、路径规划和本体控制等功能。NavLab 1系传感器主要包括彩色摄像机、陀螺、ERIM激光雷达、超声传感器、光电编码器和GPS等,在CMU校园网道路运行速度为12km/h,当使用神经网络控制器(ALVINN)控制本体时的最高速度可以达到88km/h。

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而ALVINN则是首辆运用神经网络(Neural Network)控制的陆地自动驾驶汽车,20实际90年代开始用于测试。

这辆祖先级别的自动驾驶汽车最近又被重新提起,是源于两名工程师在推特上的讨论。一个是Oliver Cameron,在优达学城(Udacity)领导一个自动驾驶技术开源项目。另一个是Dean Pomerleau,他是CMU教授,同时运行着一个自动驾驶汽车项目,是ALVINN的缔造者。

事情的起因是Oliver Cameron在推特上分享了他的几个学生上传的一段自动驾驶汽车行驶视频,视频中的这辆汽车仅仅使用了一个摄像头,主要依靠的是神经网络的能力完成自动驾驶(使用了英伟达的Titan X Pascal GPU以及自研的加强型计算机)。

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看到这条推文和这段视频的Dean Pomerleau,产生了一些关于深度学习和神经网络的疑问。此后,两人在推特上展开互动,同时也写文章互相回应,此间,ALVINN被多次提及。这辆自动驾驶汽车的鼻祖的模糊轮廓也越来越清晰。

ALVINN拥有每秒钟百万级别的浮点运算能力,是Apple Watch计算能力的十分之一。这辆车的中央处理器(CPU)有一个冰箱那么大,依靠5000瓦特的发电机进行供电。尽管如此,ALVINN能够在九十年代早期跑到70km/h。

有军方资金的支持,同时也是CMU机器人研究所8年时间的研究成果,ALVINN可以称之为自动驾驶汽车的始祖。对此,Cameron肯定了其为自动驾驶汽车做出的贡献,“ALVINN使用的是神经网络来驾驶,在当时来说,这简直就是小说里面的场景,但是这个技术很快就被投入到自动驾驶汽车的研究努力中。”

当Google自动驾驶汽车依赖于3D地图来进行环境自适应之时,ALVINN对于神经网络的使用意味着这辆车具备“精密智能”(narrowly intelligent),不需要地图来做决策。Cameron补充道,“你可以将一辆使用神经网络武装的车辆扔到一个它完全没有去过的地点,它能够通过学习人类以往的驾驶经验来进行操控,而且表现很出色。”

通过使用神经网络来教车辆自己驾驶,Pomerleau教授当时希望建立一个适应多样化环境的自动驾驶系统——当时的本意是为了控制Navlab机器人。1984年,CMU的自动驾驶汽车项目Navlab正式开启。

“虽然ALVINN的神经网络被完美应用,但是还是受限于硬件”,Cameron在后来的文章中也指出了ALVINN的局限。

这里还不得不提到Chris Urmson,此前他是Google自动驾驶汽车项目的首席工程师,当时也跟Pomerleau在CMU共事过。Urmson在Navlab先进研究的基础之上,带领团队制造无人驾驶汽车在2007年的DARPA城市挑战赛上获胜,后来紧接着就被Google挖走。

与此同时,Uber也挖走了卡耐基梅陇大学的一大批自动驾驶技术方面的机器人专家。现在,许多的上路运营的自动驾驶汽车项目都与Pomerleau教授以及CMU的Navlab有千丝万缕的联系。

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后来,Pomerleau教授在推特上表示,“非常高兴能与优达学城的研究自动驾驶技术的老师和学生们互动,分享过去的一些经验和很久以前的想法。”

1997年,在电视上关于ALVINN的讨论和质疑已经比较丰富,同时很多主流媒体也有报道。里面也提到了很多支持者认为无人驾驶可以帮助减少交通事故和死亡事故的一些数据。而这样的数据直到今天都在被自动驾驶厂商用做背书,比如Google、Uber……

确实,如今的自动驾驶汽车研究者们要感谢ALVINN在上世纪八十年代所作出的贡献。

不成熟的人机交互 那自动驾驶可能就是个陷阱

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2016 年 11 月 23 日,科大讯飞举行了年度发布会。在会上,中国工程院院士、欧亚科学院院士、中国人工智能学会理事长李德毅作了主题为「交互认知」的演讲。以下为有删减的编辑和整理版本:

计算机界对计算认知了解的太多,但对交互认知了解的还不够。

今天我想讲一讲交互认知。为什么要研究交互认知?我们还是从图灵测试谈起。图灵测试本质上就是一个交互测试。

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自闭症是交互认知障碍的一种典型疾病,自闭症就是在交互上遇到了很多困难。如果现在我们把人换成一个聊天机器人,把这台机器换成一个自闭症患者。我想问:测试者还能区分谁是人谁是机器人吗?这就是图灵测试的瑕疵。

我们看看这样一个对话:你今天吃的是什么?

同样的问题,机器人回答的不一样。一开始它很有礼貌回答:蛋炒饭。后来它就开始解释。如果你还一再的问它:你今天吃的是什么?它就说:「你丫有病啊!」

这体现了聊天人的性格,修养和幽默。这就叫做不确定性的交互,我们需要的不是一个「问题-回答」系统,需要一个活生生的聊天机器人。因此我们看到聊天总是在特定的语境和语义下发生的。

在过去的半个世纪的自然语言理解当中,我们对此是不是关注了太多的语法和语构、或是语境和语用、或者是语言交互中的不确定性?

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我们要研究交互,交互认知的外在表现:如何听说、如何看、如何感觉。听说是语言交互,看是图像交互,听是体觉交互。脑认知的内涵应该是三个:记忆认知、计算认知和交互认知,而不是一个。

我们认为研究交互和记忆是有道理的。语言可理解为对交互认知的语义标注,图像可理解为对交互认知的情感标注,体觉可称之为肢体语言。交互认知的度量可用情商和智商表示。

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有一个著名的艾伯特定律告诉我们,语义的作用只占 7%,语言的作用占 38%,面部表情和记忆的作用要占到 55%。能不能把这些情感通过语音表现出来?为什么不做这样的情感研究?语音语调是情感的流露,是言外之意。

因此,我们强调做一个好的机器人,首先要有交互能力。

交互认知的不确定性包括:交互触发的瞬间性、交互方式的随意性、交互内容的未知性。这就要求我们把不确定性人工智能研究好。不确定性人工智能要在看似瞬间性随意性和未知性中,发现交互认知的基本规律性,又能体现不确定性的魅力。

与听觉,触觉等相比,视觉主导着我们的情感知觉,并影响我们的思维方式。因此,生物视觉图像交互的情感表达,成为交互认知的核心。

图灵测试有一个漏洞。如果被测试的一方支支吾吾保持沉默或主动插话介入,就可能颠覆测试者的主导地位,也很难区分到底对方是人还是机器人,再次暴露出图灵测试的瑕疵。图灵测试原本是测试对方是否具有人的智能。如果图灵测试的漏洞被多次利用,图灵测试就转化为比拼测试双方谁更睿智的问题,不在乎双方是生物人还是机器人。

因为这个漏洞,我们开始研究交互认知,研究如何突破图灵测试的漏洞。

对话是最直接最便捷的交互,是几乎所有服务机器人的必备,可否把对话机器人作为研究交互认知的突破口?

聊天是浅层次,短时长的对话,也是最通用的对话,聊天也许是在讲废话,但可带来亲和感,在社交生活中不可或缺,不会聊天的对话机器人太乏味。所以,交互认知可从研发「互联网+对话机器人」开始。

从对话的语境和语用入手;

优先考虑情感交互;

强调纯净感,交互感和构想感;

关注交互认知环境中的选择性注意;

研究不确定性交互认知中的客观性,普遍性和积极意义,寻找不确定性中的基本确定性。

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对话是所有服务机器人绕不过去的坎。对话机器人自身是活生生的认知主体,不是一个刻板的「问题——回答」系统。充满不确定性和变通,有情感和语言交互能力。我们需要聊天的机器人。利用云模型的不确定性研发对话机器人。

对话机器人的形式化约束有:

特定的对话背景;

对话双方是有个性的机器人;

用动画体现情感交互语音交互和文字交互,话题情感性格等不确定性。

随着对话的深入,不确定性会大幅度降低。所以我们提出不要老是关注语义和语构,我们现在要关注应用和语境。在这种情况下,我们要研发对话引擎。

基于检索搜索引擎生成可选到答句集;
借用机器翻译技术润色答句,保持个性。

重视语境和语用
有社交的技巧背后是与特定的语用相关。举个例子,一大早睡觉被吵醒,听到楼下有人大喊:
「打死,打死,往死里打!」
「反了,反了,反了你。」

怎么去理解这个语义?到窗户一看,原来是正在指挥倒车。所以我说要研究语用和语境,重视语境和语用。不要老是停留在语义和语构里。说话人的身份、年龄、对话和时间与用语语调、用语习惯,都很重要。

对话一般是两个人的,实际上,还要研究三人对话多人对话和复杂系统涌现中的交互认知。

2006 年,我们研究过掌声之间的交互。人们有过这样不常有的生活经历:音乐厅音乐厅里有一个精彩的节目结束后,观众会爆发出雷鸣般的掌声在很短的时间内,这种嘈杂的掌声会突然转变成有节奏的掌声,似乎有一股神秘的力量驱使观众一致的鼓掌,这是一个典型的复杂系统交互认知导致的自组织同步现象。

一个值得警示的现象:如果连浅层次短,时长的对话机器人的交互认知都做不好,如果机器人不具备最基本的语音交互,图像交互和体感交互能力,中国的服务机器人产业就跳不出同质化,玩具化低端化的怪圈。高开低走,只能把服务机器人行业推入血腥的红海。

交互认知的本质:协商和学习

协商包括:协商达成共识、协商达成一定程度的共识以及没有共识,但知晓了对方的认知力与下一次交互。共识是交互认知的结果,是认知主体,任何一方单独进行计算或推理,无法得出的新的认知,是计算认知记忆认知替代不了的。

学习包括:一方可从另一方获得新的认知、学习是相互的。人类社交活动中的交互认知,以及人和自然自然人机器人之间的交互认知,大大扩展了三个人一群人,乃至整个人类的智能。

案例一:
机器人来到一扇门前问,这门怎么开?

作为物联网的终端门答:我是一个滑动门。

案例二:智能驾驶中的交互认知

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智能驾驶中的交互认知非常重要。

比如无人车上路,老百姓觉得它是幽灵,不敢乘坐,因为它没有交互。驾驶员的环境和周边车辆群体的交互认知。每一个司机都认为是最合理的,在客观上就会造成一个交通拥堵。这就是交互认知的结果。

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再比如,两辆人驾车和多辆带有自动驾驶模式的车混合行驶,由于自动驾驶模式缺少交互认知能力,受到人驾车干扰,预设的自动驾驶门槛立马崩溃,几乎全部转为人工驾驶。所以我把它叫做:自动驾驶亦或是个陷阱。

怎么办?我们要让智能车成为可交互的轮式机器人:人轮式机器人是一个认知主体,有一个驾驶脑,同时我们还允许双驾双控。我们允许驾驶位上,可以有驾驶员或者可空缺。

与程序调试,试验和维护人员、与乘客、与执勤交警有交互,如果这样的车不能做到与人之间的交互,那怎么能成一个产品?所以要让智能车成为可交互的轮式机器人。交互认知是非常重要的。

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移动互联网的终端已经从 PC 转变为手机,进而转变为机器人,在机器人联网的时代,人工智能是否应该更多地关注交互认知?研究人与人、人与机器人、机器人与机器人或者混合的认知主体之间的交互认知。

 


AI人工智能,这是早前就有了很多的概念问题,从“深蓝”到“阿法狗(AlphaGo)”科研人员总会将某一方面作为起点,以此来超越人类。智能语音按照中国人工智能学会理事长李德毅所说的表现其实就是再造一个没有肉体的人类。我们从小学习到的是正统的语言,因为老师是不会教给你土话,脏字以及绝大部分负面情绪的东西,那你是如何学习到脏话的?你是如何与人交往?看脸色,听语气的?

神奇小子霍兹的理解就是,让机器自己去学习。他开发出一个类似Mobileye的智能行车预警系统,让机器模仿车辆如何开车、并道等开车行为,虽然目前并没有顺利上市,但这是一个另辟蹊径的方法。

李德毅院长最希望开发的语音可以完全模拟人类的日常,机器与人的对话就像是人与人的对话。现在的移动应用领域(手机、学习机、平板电脑、车载系统等移动设备)如果谁具有完善的语音交互那就可以成为一枝独秀,改变人们生活习惯,快捷便利。

不过也有反方向的代表,马斯克等科技大佬就对过于智能的机器报以谨慎态度。

不知道各位有没有关注美剧的,近期有一部《西部世界》的美剧,短短几集就将全球收视率掌控在前几名。这是一部最好由电影的形式表现出来的电视连续剧,属于偏黑暗的科幻类型。该剧内容是一群现代人具有超高的人工智能科技手段将一群机械人模拟成人类,“圈养”在一个西部小镇里,每天会根据客户的需求来进行日常活动,目前还没有结局,不过HBO的预告就是机器最终起来反抗人类。

电影生化危机和终结者就是个影视界的例子。

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