加州拿證 鹽湖城獲獎 滴滴無人車布局加速

一向低調的滴滴自動駕駛團隊，近期不斷有新的動作。繼五月在加州獲得自動駕駛路測許可，近期，滴滴AI Labs研究團隊又現身鹽湖城CVPR2018，攬獲自動駕駛領域世界級獎項。加上此前攜手汽車產業鏈企業成立洪流聯盟，在積極自主研發軟體技術的同時，不斷拓展汽車產業上下游合作關係，並加速在中美多地車輛測試，自動駕駛作為滴滴未來出行版圖的重要一環，整體布局正在慢慢浮出水面。

自動駕駛挑戰賽名列前茅 技術實力凸顯

CVPR是全球計算機視覺及模式識別領域頂級學術會議，其組織的挑戰賽也被認為是全球計算機視覺研發人員踴躍參與的極客「世界盃」，今年則以WAD自動駕駛挑戰賽最受關注。WAD由自動駕駛研討會（Workshop on Autonomous Driving）組織，由於數據規模大、難度高，本次WAD共吸引了全球兩百多家企業、高校和機構參賽。在最終公布的獲獎名單中，記者注意到，滴滴參賽團隊擊敗了眾多競爭對手，攬獲了二、三、四名的好成績。

獲獎名單顯示，來自滴滴AI Labs的研究人員共參與了域適應語義分割（Domain Adaption of Semantic Segmentation）、可行駛區域分割（Drivable Area Segmentation）、實例視頻分割（Instance-level Video Segmentation）三項競賽。其中，域適應語義分割比賽要求參賽者利用遷移學習技術進行視頻圖像的語義分割，在帶有標註的源數據上訓練模型，並將其應用到目標域數據。該項任務的難點在於源域和目標域的地理位置、天氣狀況、時間等條件有顯著差異。如，利用採集自美國加州的路況數據訓練模型並成功應用於北京的路測數據是一項巨大的挑戰。而可行駛區域分割要求參賽者能夠在多種場景下識別出車輛所在的當前車道及同向可行駛的其他車道，尤其考驗演算法在車道線缺失、車輛遮擋、複雜路口等各種困難情況下的表現。實例視頻分割要求參賽者將視頻中每一幀進行像素級分割，識別出圖像中每一個不同的實例物體，如行人、小汽車、自行車等，對演算法的準確率和召回率都有很高的要求。

滴滴AI Labs 研究團隊基於包括 Mask R-CNN、DeepLabv3+等在內的多種當下最前沿的深度學習演算法模型，結合自身在計算機視覺、智能駕駛領域的探究與積累，從模型結構、多尺度融合、訓練流程優化等角度對各項任務的難點設計針對性的方法。最終在三項比賽中名列前茅，分別取得了第2、3、4名。

以參賽隊伍最多的實例視頻分割競賽為例，現有的主流模型能夠在較簡單的場景下表現良好，如識別並分割出道路正前方或較近處的車輛。然而這些模型對於遠處的較小目標和路邊路口等有大量物體重疊和遮擋的複雜場景的處理能力欠佳，模型的漏報等問題較為嚴重。滴滴團隊採取了數據增強方法生成針對小目標物體檢測的大量訓練樣本，為多尺度數據分別設計訓練不同的深度模型，並在各級特徵及最終預測層面進行融合，同時嘗試引入語義分割作為輔助目標與額外特徵用來減少模型誤報率，有效提升了模型對較小目標識別的效果。

技術疊加場景 「洪流聯盟」加速自動駕駛落地

據了解，這是滴滴首次公開參與國際挑戰賽。 今年1月，滴滴正式成立AI Labs，旨在探索AI 領域技術難題，重點發力前瞻技術研究及應用，布局下一代技術，不斷提升用戶出行效率並且優化出行體驗，用技術構建智能出行新生態。以計算機視覺技術為例，滴滴AI Labs就主要聚焦光學字元識別、人臉識別、質檢、感知、理解、交互等技術，提供出行服務標準質檢、出行交通感知理解、智能交互等技術方案。

計算機視覺、深度學習、如何配置感測器等只是智能駕駛核心技術的第一個門檻。第二個挑戰是解決過渡期，行人、無人車、有人車以及自行車等各方混行的問題。最後的挑戰是將這項技術放在各種實際的場景下進行有序的應用。此次在WAD 「首戰告捷」，一定程度彰顯了滴滴團隊在計算機視覺、自動駕駛的各類應用場景中的雄厚實力與技術儲備，也驗證了相關技術在滴滴出行平台未來大規模落地並付諸商用的可能性與前景。

據悉，滴滴一直在積極布局智能駕駛技術研發，希望可以最小化交通出行中人為因素的影響，利用機器學習共享交通信息，告別交通事故，最終實現交通安全的最大化。去年成立的滴滴美國研究院，其中的研發重點就是自動駕駛。而滴滴平台上每天產生的大量數據，則為訓練智能駕駛技術，打造了得天獨厚的基礎。

在今年二月的滴滴 2018年年年會上，張博還首次公布了一段智能駕駛技術視頻。視頻演示了一輛白色汽車在自動駕駛模式下，高效識別行人、靜態障礙物、動態車輛，流暢平順的完成了路口右轉、左轉以及道路規劃等操作。

測試中的滴滴自動駕駛汽車（白色）

不僅如此，今年四月，滴滴還聯合31家汽車產業鏈企業宣布成立洪流聯盟，共建汽車開放平台。在發布會現場，滴滴表示將聯合汽車企業共同定義開發未來共享出行智能汽車。相比於傳統汽車，它更清潔、更智能，也將更適合於未來共享出行場景，方便更多人共享交通資源，提升城市交通整體出行效率。洪流聯盟的成立無疑有效保障了滴滴智能駕駛技術未來的落地應用。

今年5月份，滴滴在加州正式取得路測牌照。隨著此次滴滴亮相自動駕駛挑戰賽，可以預見的是，滴滴也將投入更多資源，更積極開展測試。據記者了解，目前滴滴自動駕駛研究團隊已超100多人，在中美擁有40輛測試車。

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