蘋果公布了一些最新無人車進展，但，研發依然緩慢

允中 編譯 wired

量子位 出品 | 公眾號 QbitAI

早在上個月，Ruslan Salakhutdinov就預告說，蘋果會在NIPS上搞一個技術交流活動，不過可能少有人想到會與蘋果無人車的進展有關。

Ruslan Salakhutdinov何許人也？蘋果AI研發主管是也。

在NIPS 2017現場，Salakhutdinov透露了一些蘋果無人車最新進展。

主要涉及感知和定位環節，Salakhutdinov的大部分講話都圍繞機器學習對自駕車系統的影響展開。例如，在繁忙街道上檢測汽車和行人，在位置街道感知定位，以及如何製作詳細的城市3D地圖等。

也不算完全首次公開的新內容。

演講的核心還是圍繞蘋果上個月在arXiv發表的論文。當時談到了3D點雲在自主導航、家庭機器人方面的作用。還談到了基於激光雷達的3D檢測的端到端訓練框架VoxelNet。

Salakhutdinov現場展示了蘋果如何從道路上搜集汽車數據，並利用這些搜集而來的數據構建廣泛而詳細的3D地圖，交通信號燈、道路標記等各種信息均在其中。

他也提到了之前談過的SLAM在自動駕駛中的應用，以及如何用裝載感測器的貨車收集數據生成詳細的3D地圖。

總之，主要還是機器學習是如何在蘋果的AI項目中發揮作用的，比如雨滴濺到感測器鏡片時仍能讓系統保持良好，還有如何對大量數據進行分析的研究。

而更多蘋果無人車的具體進展，比如無人車項目的規模、適用範圍等，均屬於「無可奉告」。

蘋果AI進展緩慢

所以，也不難理解為啥外界認為蘋果在AI方面繼續掉隊，沒有解凍跡象。

甚至沒太多內容與外界分享，比如一年來論文發表數也就5篇。

這跟去年Salakhutdinov剛加盟時的信心，相去甚遠。

量子位之前報道過，去年10月，蘋果宣布將Salakhutdinov招入麾下，任AI主管。當時在AI研究界引起的波瀾甚至不亞於2013年Yann LeCun加入Facebook、Geoffrey Hinton加入谷歌。

不久後，NIPS 2016上，Salakhutdinov就宣布說蘋果搞AI也是能發論文的，緊接著在arXiv上，蘋果第一次公開了自己的AI研究論文，提出用模擬和無監督學習來改善合成圖像的質量。該論文還在CVPR上榮獲「最佳論文獎」。

算是搞了一個大新聞。

但然後也就沒太多然後了，從NIPS 2016 到NIPS 2017，蘋果在機器學習方面的論文總數，一共5篇。蘋果官方專門開設的機器學習博客，進展也不多。

所以這個數字屬於什麼水平呢？不對比不知道。

Google母公司Alphabet，光本周在NIPS 2017發表的論文數，就超過了60篇。

驚不驚喜？意不意外？

希望蘋果真是在悶聲醞釀大消息。

—完—

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