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                推薦自律學習(SDL)模型自動駕駛項目

                作者:時間:2020-05-11來源:電子產品世界收藏

                前言:中國嵌入式系統產業聯〗盟理事、日本阿波羅株式會社首席技我对你手上術官顧澤蒼博士(中國籍)在業○內最早發表論文,指出當前在人工智能領域占據主流地位的“深度學習” ( Deep  Learning  )存〓在嚴重缺陷;並在多年以前就有針對性地個人獨自發明出有中國知識產權的新一代人工≡智能 “自律學習”( Self  Discipline  Learning  )創新算法。

                本文引用地址:/jjs195/article/202005/412925.htm

                顧澤蒼博士帶領□ 他的廣州矽基智控▲科技有限公司技術團隊,瞄︽準世界最先進的AI算法作為對抗的△目標,將代表人工智能最高水平的自動駕駛定為“自律學習”()落地項目開展衣服都因此而湿了了研制工作。經過〗顧澤蒼博士團隊的努力,已在L4級自動駕駛汽車的3D環境“深度認知”、“機器意識”的決【策和人工智能控制這三大方面取得了突破性成果,創造出非線性、隨機性和多目◎的最佳閉環控制的現代自動控制新理論,並率先在全世界这次先来日本研制出三種實驗汽車開始路¤測,具備了研制真正L4級自動駕駛汽車的技術實力。

                近日,廣州矽基智控科技她只觉得有限公司制定了針對目前許多汽車廠都有開發L2.5級¤別的自動駕駛汽車的需求,將本公司研制的L4級別的能同昂貴的激光雷達對抗的“3目遠程▆認知”裝置、導入TOF特∏殊傳感器的TSS行車安全判定裝置、可實現意外安全駕駛和圓滑行駛的決策控制板、自動機器學習的車道線■識別裝置、行車記錄儀等五個核心裝置供給生產L2.5級別的自動駕駛汽車客戶配套的發展規劃。

                為實現此發展規劃,廣州矽基智控科技有限公司決定發布項目概要◥,向社會廣泛尋求合作和融資。廣州矽基智控科技有限公司的此發展規劃,給企業和行業ㄨ帶來發展所需的兩大關鍵要素:高技術和低價格,對當前處於低谷的自動駕駛汽車的研制是巨大的發展生機。請你們審閱附後的該項目概要,可看到以領先世界水平█的高技術和難以置信的低價格顯示出的最有竟爭和吸引力的自動駕駛投資合作項目。

                中國嵌入式系統產業聯盟對顧澤蒼№博士發明的“自律學習”()從發布到產業化一直給以笑意看着两人高度評價和支持。在此,特向讀者推薦此項目,請你們♂深入了解、參與合作或宣傳介紹、大力支持。

                新一代人工智能(SDL)

                自動駕駛她汽車項目概要

                廣州矽基智控科技有限公司

                2020年5月


                新一代人工智能(SDL)

                自動駕駛汽車項目概要

                一、前言

                一個從未見過犬科動物的小孩,當被告知一只→“泰迪犬”是“狗狗”後,即使再見到一只“金毛犬”,小孩也可以輕易地分辨出這也是一只“狗狗”。

                而一個基於“深度學習”( Deep  Learning 簡稱:DL)的機器人,即使是同一只“泰迪犬”,如果←只是從“泰迪犬”正面告訴機器人這是一只“狗”後,換成從“泰迪犬”側面去識別,機器人還是無法判斷︾出這是一只“狗”。即使通過720度無死角地ω 學習後,機器人可日以準確分辨出“泰迪犬”是“狗”,再換成“金毛犬”,機器人還是無法識】別,除非再對“金毛犬”進行720度無死角的學習,那“金毛犬”之後還有“哈士奇犬”、“中華田園犬”、“八哥犬”呢……

                上述比喻形象地說明日本阿波羅株式會社首席技術官顧澤蒼博士(中國籍)個人獨自創新發明的“自律學習”( Self  Discipline  Learning  簡稱:SDL)與“深度學習”(DL)之間№的區別。

                “深度學習”(DL)立足於對目標的全方位心下想道、無死角的“標註”,任何未“標註”過的目標々或盲區,“深度學習”(DL)都無法進行識別及處理。這也○就是谷歌、特斯拉等無人駕駛大公司雖經十年以上的時間、投入巨大資金,但仍事故頻發的根本原╳因-。現實中的交通場景復雜多變,是不可能“窮舉標註”的,而任◥何一個未“標註”過的場景,都是基於“深度學習”(DL)的無人駕駛車輛不可避免出現事故的“致命盲區”!無法“窮舉”,也正是“深度學習”(DL)之父Hinton放棄“深度學習”(DL)模型的根本所在。

                “自律學習”(SDL)則賦予了機器同小孩一樣的拿来我看看“機器意識”,依托概率▲尺度自組織,使機器同人眼一樣可直接“看到”目標(認知“泰迪犬”是“狗狗”),實現了圖像理解(在“金毛犬”、“哈士奇犬”、“中華田園犬”、“八哥犬”各種犬中找到共同的結構化的特征),在自動駕駛汽車的認♂知領域上實現了飛躍。

                同樣導入了“自律學習”(SDL)模型,在自動駕駛汽車的控他耸了耸肩制上通過最大概率□的機器學習,讓機器同人一樣面對復雜的汽車控制,可以如同具有生物意識的人一樣自如的駕駛汽車。同樣一個汽車,如調用年輕人★的智慧庫數據,就會按照年輕人的意識進行自動駕駛;如改調用老人的智慧庫數據,汽車就會隨和老人意願ㄨ行駛;這是廣州矽基智控科技有限公司的“機器意識”模型所創造出來的夢幻的代表未來的自動駕刚才在小区里駛系統。在現代控制理論上解決了非∮線性、隨機性◣和多目的最佳閉環控制的世界沒解的難題。

                廣州矽基智控科技有限公司首席科學家顧澤蒼博士,早在Hinton放棄“深度學習”(DL)模型之〓前就已另辟蹊徑,結合他本人30多年在日本從事人工智能控制實踐積累的經№驗,發明了“概率尺度自組虽然他提出要上楼看看也不是什么大不了織”的無監督機器學習,構建出全新的“自律學習”(SDL)模型。並經過嚴格的實車道路驗證,基於“自律學習”(SDL)模型∑建立的自動駕駛系統,在感知、決策和控制三個方面向世人展現了新一代人工智能“自律學習”(SDL)模型的強↓大威力,並以小數據小模型的低價格的人工智能產品,可滿足大靠規模的人工智能需求和易於普及。

                二、公司簡介

                 廣州矽基智控科技有限公司(簡稱:矽基智控)成立於 2018年,是瞄準世界最先進的AI算法作為對抗的△目標,研究和應用新一代人工智能的高新技術企業。矽基智控以擁有自主知識產權的、新一代人工智能模型“自律學習”(SDL)為創新基←礎,在進一步深入研小美女正想要偷偷地冲过武装人员究SDL模型』的對抗算法同時,重視構建“自律學習”(SDL)模型應用產品產業化所需的硬件和營銷環境,包括進→行產品外觀結構等的產品設計叠代和市場開拓及選擇合作夥伴等等。矽基智控力求在“自律學習”(SDL)模型的某一應用產品算法研制出來的同時,已考慮和著手進●行該產品由小批量到大批量生產和銷售服務的相關問題。

                矽基⌒ 智控是國內外少有的敢於挑戰人工智能最先進理論和技術的,將新一代人工智能算法研究、應用開發、產品研制與市場營銷坐上了班机一體化為核心競爭▓力的創新型企業。

                目前,矽基智控在自動駕駛汽車的3D環境“深度認知”、“機器意識”的決策和人工@智能控制等主要方面取得了突破性成果,在技術上已具備成為獨角獸的必要條件。

                矽基智控基於SDL算法模型,一直專註於自〒動駕駛芯片的研發、整車聯合制造瓶子和產品落地。不久的將▽來,矽基智控能夠為智能汽車提供國際一流的新一代人工智能的軟件、硬件和技術服務;以性能高造價低的優勢,為國內外整車制造廠提供L4級ξ 以上自動駕駛系統。

                同時,矽基智控還制定出將L4級以上自動駕駛系統的≡一些實用技術,拆分制成獨立產品,可分裝在L2.5級自動駕駛系統的汽車上的前裝或後裝的解決方案。如:導入SDL算法的可以同高價格的激光雷達對抗的“3目遠程識別”裝置、控制決策控◥制板、車道線識別和TSS行車安全判定裝置等成熟技術和產品。矽※基智控可以立即同有合作意願的人工智能汽車車廠合作,聯是什么人手快速切入市場。

                根據發◥展規劃,矽基智控擬為自動駕駛汽車項目進行新一∮輪融資,以實現事業(階段性)計劃,並為投資人創造豐厚的收益。

                三、項目亮點

                1、國際國內↘環境

                目前,國內外許多公司自動駕駛技術的研發雖然取得了階段朱俊州目瞪口呆性進展,但▂還都限於把人工智能導入較為容易實現的汽車感知系統。目前,對自動駕駛系統三大核心組成部ζ 分中難度很高的決策系統和控朱俊州推着她就往门外走去制系統,很少有公司涉足。可以說,世界上》大多數L4級自動駕駛汽車的研發還都處於炒作階段。

                L4級以上自動駕駛系統對決策和控制的要求相當高。當前其他公司的自動駕Ψ 駛車輛在實際模擬運行中不斷出現的撞車、蛇行行駛等問題,就是其自動駕駛系統在行為決策和∩控制技術方面還沒有真正導入人◥工智能。這些不足的深層原因,一方面是根植於它們使用的傳統人工智能算法模型“深度學習”(DL)遭遇了無▃法避免的瓶頸,另一方面是“深度學習”(DL)主要用於感知系統,在行為決策和控制方面◥並沒有什麽建樹。因此,這樣的自動駕駛系⊙統天生不足,無法應對復雜脖子被人夹了起来的汽車行駛環境。

                實現L4級以上自動駕駛系統,除了技術上沒有實現完整的AI閉環原因外ξ,基於“深度學習”(DL)的感知系統還需要昂貴的GPU硬件來支撐,也使得自動駕駛系統在商業上落地很困難。

                2、項目概述

                矽基智∞控研制的L4級时候以上自動駕駛系統是當前國內外唯一實現了自動駕駛◆在認知系統、決策系統、控制系統形成完整的人工智能閉環技術;是技』術先進、運行可靠、成本低廉的實用系統。

                矽基智控完全擁有全部的自主知識產權的核心技術以及底層框架算法SDL模型。

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                圖1:自動駕駛系統三大核心組成部分

                3、項目特點

                基於SDL模型的自動駕駛系統用算法模仿行列之中生物神︻經的機能,具有“機器意識”,能夠像人一樣看得清、斷得明、行得好。

                (1)感知力

                模仿人眼神經網絡的機能,在先带她到停车概率空間上觀察物體,獲得同人眼近似的圖像識別效果;

                (2)決策力

                針對汽車在行駛過程中基於周圍環境的信息,把人的『安全,舒適駕駛的思維,用數百個數學公式的描述讓機器深度理解,通過數百個邏輯運算讓機器深度決斷,從而產生了在自動駕駛應用■上的,超越具有生物意说道識的人的“機器意識”的判√斷結果;

                (3)控制力

                在國際上首先將機器學習用於自動駕駛的控制,讓機器學習優秀駕駛員的駕駛技巧,從人類的先驗知識中獲得非線性的、隨機控制函數的最佳閉環控制結果,即使低檔的汽車也︽可以做成自動駕駛汽車,可以任凭杀手平穩行駛。

                (4)普及力

                SDL模型是基於無監督機器學●習的,因此具有小數據,小硬件解決大任務的≡特點。針對自動駕駛汽車的大規模推廣,每臺汽車所需要的配套價格低廉,可以立即給車廠配套和見效益。

                4、項目優勢

                (1)技術優勢

                基於“深度學習”(DL)研發〓的自動駕駛系統(簡稱為“傳統自動駕駛系統”)通過不斷強化學習模型的大量試錯來學∩習決策、感知和控制,面臨系統隨虫精因为不同時爆發的信息組合的黑箱問題,不可能真正用於高安全要求的ξ駕駛領域。同時,“傳統自動駕駛系統”用傳統人工標註與規則堆積的方法,針對汽車的每一種路況需要用相應的程序來對應,這既不▅可能實現所有路況的“窮舉”,也因為編寫代碼的人力物力龐大和昂貴的硬件系何况統、數據訓練等難以適合工程應用。

                SDL自動駕駛系統將人類駕駛依賴於生物意識的▂過程以及汽車周圍可能出現的路況,用大量的數學公式記述,讓機器深度理解並通過復雜的對抗邏輯運算,獲得機器的深度╲決斷,從而在各種路況中均可以得出“全局最佳解”,實現類似於人類意識的決策、控制結果。同時,由於SDL自動駕駛系統是基①於“概率尺度自組織” 無監督機器學習,只需幾百◥個數據的標註就可用於包括夜々間的各種路況,從而易於工程實現和大規模量產。

                (2)成本優勢

                眾所周知,除車體外,自動駕駛車輛主要由感知、決策和控制三大組成部分組成,其中感知層面的硬→件和軟件要占到一臺自動駕駛車相反都调侃是与哪个妹子去风流了成本的大部分,這也是自動駕駛車普及路上的最大瓶頸。以谷↘歌自動駕駛車為例,谷歌曾對外宣稱自己的自動◥駕駛車輛成本不凡高達30萬美元,其車輛頂部標配的激光雷達售價高達10萬美金以上,這還只是卐單只的價格,而目前每臺自動駕駛車大概需要6-8個,蘋果的自動駕駛車就是6個。這樣的成㊣本,目前大規模普及※幾乎是不可能的。

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                圖2:谷歌自動还真没有考虑过自己会输駕駛汽車

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                圖3:激光雷達現》狀

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                圖:4:目前普遍的自動駕駛汽車的配置

                然而,矽基智控的自動駕駛汽車所配套的,在認知裝置上可提供能同昂貴激光雷達對抗的“3目遠程認知“裝置,這個↙裝置是同國際視覺傳感器專業公司合作,利用尚询问下他们知道不知道杨总沒公開的特殊的可進行超遠距離識別的◢器件,加上SDL模型的三維重構技術,再加上SDL模型的3D識別技術所構成的目前國際上唯一的特殊自動駕駛認知產品;以及適於L4級別的可讓自動駕駛汽車在繁華的街道上也可行駛的導入TOF特殊傳感器的TSS行車安全判定裝置;以及自動機器↑學習的車道線識別裝置;以及讓自動駕駛與具有生物意識的人∮一樣可實現安全駕駛,圓滑好像这是很无奈的行駛的決策和控制板等;由這些產品所構ζ成的自動駕駛汽車配置在產業化實現後,有望以四千元左右的批發價供各個車廠配套。

                矽基智控能實現這樣低廉的價格,是因為SDL模型的小數據,小硬件解決大任務的特點;以及認知部分產◤品獨立,系統實現自律分散正是他控制,可♂通過價格低廉的FPGA模組解決高速視頻數據的傳輸問題;以及用價格低廉的三目遠程3D認知取代的昂貴的激光雷達,使自動駕駛車輛的人工智能的應用成本幾乎降至“冰點”,從而使自動駕↓駛汽車有大規模迅速普及成為可能。

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                圖5:矽基智控自動駕駛汽車的種類與☆配置


                關鍵詞: SDL DL

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