總有人說蘋果瞧不起學術界，結果蘋果又發了篇論文

往往每隔幾個月，就會有蘋果汽車的消息冒出來一些，最近倆月，有關蘋果的新聞主角似乎只有一個：iPhone X。

但好在，蘋果在汽車領域的進展沒有被完全淹沒，據路透社報道，兩名正在研究自動駕駛技術的蘋果計算機科學家，最近在網上分享了一篇描述自駕車如何使用更少的感測器來發現騎車人和行人的研究論文。

無人駕駛車的感知、決策和控制，是無人車模擬人類司機駕駛行為的的關鍵 3 步，其中感知是最為基礎也最決定最終控制結果的一環。

車載電腦的計算能力有限，如果感知時用的感測器多，雖然可能會收集到更多的周圍信息，但是大量的數據對於車載電腦的處理能力要求更大，同時在目前的車載電腦計算能力下， 需要運算的時間就更長，進而耽誤最終的車輛控制。所以對於各家自動駕駛研發團隊來說，在保證能夠收集足夠的信息前提下，將感測器方案儘可能簡化，能夠大幅提高自動駕駛演算法的整體運作效率。

蘋果提交的論文是 11 月 17 日提交給在線獨立期刊 arXiv 的，這也是蘋果首篇公開披露自駕車技術的論文。這篇論文中最關鍵的技術，是蘋果科學家研發的全新軟體是如何改進 LiDAR 系統的功能以遠距離識別行人和騎車人的。

這可以說是蘋果無人車技術的一次大突破了。要知道在前段時間被人抓拍到了蘋果無人駕駛路試車上，蘋果在正式路試無人駕駛時使用的感測器方案看上去相當繁瑣和落後。如果之後能夠將論文中的方案運用，蘋果無人車應該說還有機會繼續無人駕駛的行業競爭。

從目前的技術方案來看，各家的無人駕駛車一般都使用的混合感測器的方案，用激光雷達，攝像頭和毫米波雷達三種主要感測器，來感知周圍道路，實現全自動駕駛。原因就在於，這三種感測器各有優勢也各有劣勢，組合起來用取長補短。LiDAR 激光雷達通過向物體表面發射光束和計算返回的時間，來測量與目標物體之間的距離以及物體的形狀。

相比於基於圖片的探測，LiDAR 提供了深度信息，可以精確確定物體的位置和形狀。然而由於 3D 空間採樣不均勻、感測器有效範圍的限制等因素，LiDAR的點雲非常稀疏，密度也容易改變。

然而，蘋果的團隊說自己基本上解決了這個問題。

蘋果的研究團隊表示他們在使用 LiDAR 數據發現騎車人和行人時能夠獲得「高度可信度的結果」，並且還能在僅依靠 LiDAR 技術的條件下在偵測 3D 物體的方式上勝過其他的方式。不過試驗現在只限於計算機模擬，並沒有進行路測。

但實際上，蘋果已經對自家的自動駕駛車進行了調整，重點依賴激光雷達作為主要感測器。

在一個月前，初創公司 Voyage 聯合創始人 MacCallister Higgins 放出了一段視頻，曝光了蘋果自動駕駛車的 3.0 版本。視頻顯示，蘋果在雷克薩斯RX450h的車頂安置了白色支架，支架前後各包含了3組十字形排布的感測器陣列。其中垂直方向是兩枚Velodyne的16線激光雷達PUCK（也可能是32線的VLP 32C），水平方向為兩枚毫米波雷達（清晰度不足以分辨具體型號），而垂直與水平的交叉中心則為一枚攝像頭。總共六組感測器陣列分別面向左前、正前、右前、左後、正後、右後六個方向，形成環視的探測能力。

好不好用先不說，這個感測器方案的成本還是相當高的，因為在三種感測器中，激光雷達的成本最高，也最難隱藏起來，讓無人駕駛車看上去真的像「測試車」而非正常車輛。

也就是說，相對於各家都在主推的無人駕駛車，蘋果的無人駕駛技術的測試意味要比落地意願更濃。當各家都在想盡辦法用儘可能低成本且簡化的感測器方案，來儘快將高級別駕駛輔助或者是全自動駕駛落地時，蘋果的科學家依然在琢磨如何讓激光雷達更好用。

進展還是有點慢了。

蘋果的封閉在消費電子領域，確實打造出了一些在消費電子領域真正改變世界的產品。但是在自動駕駛這種人工智慧前沿領域，蘋果的封閉似乎並不能吸引更多的人才，甚至因為進展緩慢還會丟掉不少人才。

矽谷初創企業 Aeva 在兩個月前發布了一款全新的感測器，該感測擁有高精度測距能力的同時，還能測量物體的行駛速度，基本滿足了自動駕駛車輛對感測器的需求。而這個公司的兩位創始人，都來自於蘋果在自動駕駛項目。

自動駕駛目前成了紅海，各家都在朝著 2021 這個全自動駕駛初步商用的時間點跑。蘋果雖然起步晚了，但是在不到一年的時間裡，已經呈現出了截然不同的 3 個版本的自動駕駛車方案，足以看出發力慾望之強。

雖說各位自動駕駛人才都急忙創業，吸納融資，但自動駕駛是個長遠燒錢的活兒，投資人不會對大量的小公司保持耐心，大量人才終究會被一些大公司大集團收納進自家團隊。

亂戰剛剛開始，但不久就會見分曉。

還是期待下蘋果下一篇自動駕駛論文。

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