讓自動化更安全，Hologram依靠模擬工具助力無人駕駛未來

【獵雲網（微信號：ilieyun）】6月16日報道（編譯：葉展盛）

編者註：本文的作者Junko Yoshida是AspenCore Media全球聯合主編以及EE Times的首席國際通訊員。

對於試圖通過人工智慧實現無人駕駛的設計師來說，「如何讓自動化更加安全」已經成為他們面臨的最大難題。

即使你的無人駕駛汽車在駛過街道時並沒有撞上行人，你也沒必要沾沾自喜，盲目自大地認為你的汽車已經是道路上最安全的了。這並不能說明你的神經網路真的「認識」攝像頭看到的東西。

眾所周知，行人不會被汽車撞上，可能只是因為你的運氣好。也許你的無人駕駛汽車認出了一位母親，但它並沒有認出她身邊那個蹦蹦跳跳的小孩。這些感測器甚至可能會把小孩認成一隻普拉達挎包。

那麼問題來了：你所擁有的工具是否能夠有效地識別出錯誤，並在神經網路中加以修復，這樣你的無人駕駛汽車在將來能夠認出小孩和挎包之間的不同？

Aurora和Ansys對Hologram的投資

匹茲堡創企Edge Case Research是由一批卡內基梅隆大學的無人駕駛及安全軟體專家所創立，最近它開發出來一個名為Hologram的評估平台，能識別出感知重疊時的「極端案例」。

Edge Case是眾多試圖解決安全和自動化矛盾的創企之一，本周這家公司取得了一定的進展。這家公司獲得了700萬美元融資，領投方為無人駕駛創企Aurora的首席執行官兼聯合創始人Chris Urmson和Ansys，後者是全球火箭、飛機和車輛工程模擬領域的領導者。其他參與本輪融資的投資者還包括Lockheed Martin Ventures、Liberty Mutual Strategic Ventures、Trucks VC和Blue Tree Allied Angels。

Urmson和Ansys的副總裁Matt Zach將會加入Edge Case Research的董事會。Urmson之前參與過Alphabet無人駕駛項目的合作，擁有一定的科研背景。Ansys旗下的同名模擬軟體在工程領域也是家喻戶曉。

這樣一來，Edge Case Research的董事會可謂是匯聚了自動化及安全領域的一大批權威。公司首席執行官Michael Wagner表示：「公司的投資人和我們的看法一致，都認為自動化系統的安全性是最重要的。也正是因此它們選擇了投資我們。」

Edge Case將會利用這筆融資支持Hologram的開發，這也是它的第一筆融資。隨著人工智慧在無人駕駛領域的地位越發重要，Michael Wagner把Hologram稱作是「這個新興領域的新工具」。目前這個軟體已經處於測試階段，公司計劃再增加一些試點項目，擴大規模，讓Hologram於2019年底之前實現商業化。

模擬軟體能夠應對未知的狀況嗎？

對於無人駕駛公司而言，模擬工具一直是一種有效的手段，它能建立虛擬的行程，測試自己的感知軟體、人工智慧和深度學習演算法，以應對各種狀況。

但特斯拉是個例外。埃隆·馬斯克並不喜歡這些模擬工具。今年四月，在特斯拉的Autonomy Day上，馬斯克又發表了著名言論：「這些工程師通過模擬軟體建立了自己的虛擬車輛，並在軟體中測試了數百萬次『極端案例』，跑了數十億英里，他們做的不錯，但還遠遠不夠。我們公司的模擬結果也很不錯，但它模擬不出現實世界層出不窮的奇怪案例。」

馬斯克說錯了嗎？

Wagner認同了馬斯克的觀點，但他認為馬斯克的說法低估了模擬軟體的能力。他表示，想要獲得數十億公里的行駛數據，這需要真實車輛去跑好幾個月，甚至好幾年，無人駕駛公司才能確保產品的安全。所以模擬工具就很重要，但馬斯克說的也沒錯，「模擬工具的確預測不了我們沒想到的情況」。

回到我們一開始提到的「小孩變挎包」案例，Wagner解釋道，Hologram會通過神經網路計算出母親的包圍盒（一種求解離散點集最優包圍空間的演算法），這個包圍盒是固定的。但給她的小孩所計算出的包圍盒就一直在變化，時隱時現。這樣一來，Hologram就能幫助開發人員確定哪些狀況中，演算法的結果會變得模稜兩可，也就是無人駕駛汽車識別不出小孩的情況。

Wagner稱Hologram並不是一款模擬軟體，它更像是一種分析神經網路處理現實數據的工具。

通過對比神經網路和物件的標籤，理論上每個人都能完成一樣的工作。但這種方法難以推廣，因為太多的東西需要貼上標籤。而Hologram能提供一個平台，「智能地測試感知軟體在不同情況下的表現」。無人駕駛汽車可以通過感測器數據，激活Hologram來識別風險。這個平台本質上就是為開發人員提供演算法再訓練所需的信息，提高其可靠性。

那麼Hologram應該如何使用？

說了這麼多，Hologram的應用場合在哪裡？Wagner認為，Hologram可以集成到數據中心，分析特定軟體對現實數據的反應，這種分析可以用於將來的學習。

他表示，從長遠的角度看，「我們需要將Hologram集成到攝像頭或無人駕駛汽車上，它能實時捕捉和識別任何一種突髮狀況」。在無人駕駛汽車停下來後，這些數據會第一時間上傳到數據中心去。

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