從傳感器到人工智能(AI)，經(jīng)典的電子供應(yīng)鏈已經(jīng)形成了一個(gè)協(xié)作矩陣，致力于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車(chē)輛的安全性。為此，還需進(jìn)行大量硬件和軟件開(kāi)發(fā)工作，以確保駕駛員、乘客和行人受到保護(hù)。盡管機(jī)器學(xué)習(xí)和AI可以發(fā)揮作用，但其有效性取決于輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量。因此，除非自 動(dòng)駕駛車(chē)輛建立在高性能、高可靠度傳感器信號(hào)鏈的基礎(chǔ)上，始終提供最準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)作為生死決策的依據(jù)，否則便不能被認(rèn)為是安全的。

最近發(fā)生的涉及自動(dòng)駕駛車(chē)輛的事故助長(zhǎng)了唱反調(diào)者的聲勢(shì)，他們認(rèn)為車(chē)輛及其行駛環(huán)境太復(fù)雜，變數(shù)太多，而算法和軟件仍然錯(cuò)誤太多。對(duì)于參與了ISO26262功能安全合規(guī)性驗(yàn)證的任何人來(lái)說(shuō)，他們對(duì)此持懷疑態(tài)度是可以理解的。

通過(guò)將協(xié)作和新思維放在第一位，汽車(chē)制造商將直接與芯片供應(yīng)商洽談；傳感器制造商將與AI算法開(kāi)發(fā)人員討論傳感器融合；而軟件開(kāi)發(fā)人員將與硬件提供商建立聯(lián)系，充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢(shì)。舊的關(guān)系正在改變，新的關(guān)系正在動(dòng)態(tài)地形成，以?xún)?yōu)化最終設(shè)計(jì)的性能、功能、可靠性、成本和安全性。

車(chē)輛的認(rèn)知能力是預(yù)測(cè)性安全的基石車(chē)輛的智能化程度通常用自動(dòng)駕駛級(jí)別來(lái)表示。L1和L2主要是預(yù)警系統(tǒng)，而L3或更高級(jí)別的車(chē)輛被授權(quán)控制以避免事故。隨著車(chē)輛發(fā)展到L5，方向盤(pán)將被取消，車(chē)輛完全自動(dòng)駕駛。

高質(zhì)量數(shù)據(jù)可節(jié)約時(shí)間，挽救生命和這些傳感技術(shù)一樣重要的是它們的可靠性，如果傳感器本身不可靠，輸出的信號(hào)沒(méi)有被準(zhǔn)確捕獲以作為高精度數(shù)據(jù)提供給上游，那么這些關(guān)鍵的傳感器將變得毫無(wú)意義，也正應(yīng)驗(yàn)了那句話(huà)，“如果輸入的是垃圾，那么輸出的也一定是垃圾”。
為了確保傳感器的可靠性，即使是最先進(jìn)的模擬信號(hào)鏈也必須不斷改進(jìn)，以檢測(cè)、獲取和數(shù)字化轉(zhuǎn)換傳感器信號(hào)，使其準(zhǔn)確度和精度不會(huì)隨時(shí)間和溫度的變化而發(fā)生偏差。采用合適的器件和設(shè)計(jì)方法，可以大幅緩解一些出了名的難題（如偏置溫漂、相位噪聲、干擾和其他不穩(wěn)定現(xiàn)象）。高精度/高質(zhì)量的數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能處理器得到適當(dāng)訓(xùn)練并做出正確決策的基礎(chǔ)。一般不會(huì)有第二次機(jī)會(huì)讓你重頭來(lái)過(guò)。

數(shù)據(jù)堂自有數(shù)據(jù)集的“智能駕駛數(shù)據(jù)解決方案”中掌握著駕乘人群的行為數(shù)據(jù)，不僅包含駕駛員行為標(biāo)注數(shù)據(jù)50種動(dòng)態(tài)手勢(shì)識(shí)別數(shù)據(jù)，103282張駕駛員行為標(biāo)注數(shù)據(jù)等，還包1300萬(wàn)組人機(jī)對(duì)話(huà)交互文本數(shù)據(jù)，245小時(shí)車(chē)載環(huán)境普通話(huà)手機(jī)采集語(yǔ)音數(shù)據(jù)。不管是街景場(chǎng)景數(shù)據(jù)，駕駛員行為數(shù)據(jù)，還是車(chē)載語(yǔ)音數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)堂基于Human-in-the-loop智能輔助標(biāo)注技術(shù)”和豐富的AI數(shù)據(jù)項(xiàng)目實(shí)施經(jīng)驗(yàn)及完善的項(xiàng)目管理流程，支持智能駕駛場(chǎng)景下駕駛艙內(nèi)、艙外的圖像、語(yǔ)音數(shù)據(jù)采集任務(wù)，輔助智能駕駛技術(shù)在復(fù)雜多樣的環(huán)境下更好的感知實(shí)際道路、車(chē)輛位置和障礙物信息等，實(shí)時(shí)感知駕駛風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)現(xiàn)智能行車(chē)、自動(dòng)泊車(chē)等預(yù)定目標(biāo)。對(duì)于智能駕駛而言將是其他企業(yè)難以企及的優(yōu)勢(shì)。

一旦數(shù)據(jù)質(zhì)量得到保證，各種傳感器融合方法和人工智能算法就可以做出最佳響應(yīng)。事實(shí)上，不管人工智能算法訓(xùn)練得有多好，一旦模型被編譯并部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備上，它們的有效性就完全依賴(lài)于高精度的傳感器可靠數(shù)據(jù)。

審核編輯黃宇