异想不到的自驾车领导者，微软如何用「高效云

 

提到自驾车，人们第一个想到的可能是传统汽车大厂，例如：丰田、奔驰、奥迪等，或是以共享为出发点的手机叫车服务业者 Uber、Lyft 等。

 

但其实近年转型云端的微软也早已布局自驾车领域且成绩斐然，微软的 Azure 云平台不只提供大量储存空间、高速运算能力，再加上内建的 AI 解决方案，可以提高自驾车软件的智能化程度，因而吸引许多企业选择采用微软解决方案进军自驾车市场。

 

在 2017 年国际消费性电子展（CES）上，半导体大厂恩智浦（NXP）便选择与微软合作展示自驾车。

 

其中，恩智浦芯片负责处理车对车（V2V）、车对基础设施（V2I）的安全通讯，而微软则应用 Azure 云平台，搜集雷达、摄影机、以及激光雷达（Lidar）等传感器数据，据此分析交通状况和行人密度，并即时反馈给驾驶，同时还结合 AI 技术来提高驾驶的人身安全，并打造个人化自驾车体验。

 

微软 Azure 如何协助自驾车系统业者进行开发

 

恩智浦与微软的合作，还只是在概念展示阶段，欧洲 FEV Europe GmbH 集团则将合作拉高到商品化阶段，FEV 结合微软 Azure 的 AI 解决方案，开发出适用於先进驾驶辅助系统（ADAS）的标签工具 Annotation Tool，并在 2018 年 CES 展上公开亮相。

 

ADAS 是自驾车顺利上路的重要关键，而标签则是 ADAS 的基础，ADAS 必须从车辆数据中去识别物体，例如：移动中或静止不动的汽车、脚踏车、行人…等，并贴上标签，才能执行后续的资讯分析、危险预警等服务。

 

由於一辆汽车上通常会有 2 个或以上的摄影机，再加上其他传感器所蒐集到的数据，庞大的数据量，导致 ADAS 软件开发工程师得花费很多时间来建立标签数据库。

 

为了提高贴标的效率与正确度，FEV 推出内建标签数据库的工具 Annotation Tool，数据库内有道路上经常会看到的物体，同时应用微软 Azure 云端上的 Nvidia GPU 集群图像处理进行运算，使得传统要在本地端花费数小时、由工程师手动贴标的作业，现在可以在数据上传后由云中的 FEV 软件自动完成比对，无论何种规模的标签任务都可以在短时间内完成。

 

LG 宣布微软策略合作！共同开发先进自驾车系统

 

除了 FEV 之外，韩国电子大厂 LG 也看中微软 AI 与云平台的技术，在今（2019）年初举办的记者会上，LG 宣布将与微软合作共同进行自驾车软件开发工作。

 

根据 LG 规划，未来除了在 Azure 平台上开发、测试自驾车算法之外，还会应用 Azure Data Box 服务，让自驾车传感器所蒐集到的数据可以自动上传云端，并存放在特定数据库，帮助自驾车软件变得更加智能化，以往 LG 自动驾驶平台要行驶一整天才能理解的城市道路及交通模式，如今只要几分钟就可以分析完成。

 

此外，LG 也计划将 Azure 的 AI 解决方案结合先进驾驶辅助系统、疲劳驾驶侦测系统（DSM）、多用途前向摄影机上，让人工智能教导 LG 软件区分行人与物体、学习路上其他车辆的驾驶模式等。

 

由於微软 AI 服务已经内建语音助手元件（Virtual Assistant Solution Accelerator），因此 LG 也规划结合车载影音系统，让驾驶可以用声控的方式去搜索附近餐厅、了解交通路况、播放喜欢的歌曲等。

 

自驾车 AI 的应用难处：为什么微软 AI 能用在自驾车上并不容易

 

人工智能的发展早在 1950 年代就开始，随着电脑运算能力越来越强大，AI 技术也跟着进化，从最开始只有算法，到后来以专家知识为基础、用来解决特定问题的专家系统，再到现今的机器学习，透过大量学习数据，让电脑能够像人脑一样识别声音及影像，根据当下遇到的问题即时做出判断。

 

这种技术上的变革，让 AI 应用越来越多元化，而自驾车则是 AI 应用的终极挑战，因为现实中的交通环境其实非常混乱复杂且多变，再加上不同国家的交通环境也有很大的差异，像台湾就是机车、脚踏车、汽车、公共汽车/游览车混杂行驶在马路上，而东南亚某些国家的马路则如同蚂蚁雄兵般挤满了机车。

 

在此情况下，一般算法无法处理复杂且大量的交通数据，必须靠着类神经网络模仿人脑构造，才能快速处理。

 

除了技术难度高，自驾车 AI 应用还讲求运算速度和数据传输效率，因为自驾车在道路上行驶时，无论遇到何种情况，电脑都必须快速识别并做出决策，否则很可能会发生交通事故，严重一点还会危及人命。

 

而微软能够吸引如此多企业在自驾车领域上合作，显见其在 Azure 云平台上的服务能量与人工智能解决方案，能够满足自驾车 AI 应用的各种需求。

 

过往提到微软云端应用，大多集中在企业 IT 类，像是数据储存、零售数据分析、客服机器人…等，随着技术成熟，微软云端应用早已延伸至自驾车领域，建构出比一般想像中更广更宽的云端应用范畴。

时间:2019-03-21 22:56  来源:    转发量:次