ADAS 数据更适合做 UBI 车险？用一个 App+ 手机摄像头做 ADAS 的 “极目智能” 已在布局车险
日 11:24&来源：36氪&作者：Nicholas
　　ADAS（Advanced Driving Assistant System），即高级驾驶辅助系统，其代表性企业是国外的 Mobileye。所谓辅助驾驶辅助驾驶，即在驾车过程中仍然以驾驶员为主导，ADAS 起到提醒驾驶员、并在危急情况下才进行干预的作用。这种渐进类技术在我们之前探讨过的无人驾驶技术路线中其属于第二阵营，第一阵营以 Google、百度为代表，直接剥夺人类驾驶权、进行无人驾驶的研发。
　　我近期接触的极目智能也是一家 ADAS 创业公司，只是与我之前接触过的单目 ADAS（以 Mobileye 为代表）和双目 ADAS（中科慧眼等）不同，极目智能目前的一代产品是一款提供辅助驾驶功能的 App（JM100 App），需要配合手机摄像头使用。具体来说，驾驶者需要将手机置于专用的稳像架上，通过手机摄像头监控前方汽车、车道线等路况信息，App 在发现危险时会进行声音及图标预警，警报类型包括前车碰撞预警（FCW）以及车道偏离预警（LDW）。极目智能 CEO 建伟告诉我，后期升级时将加入行人检测预警（PCW）。
　　先来分别说下极目智能的 FCW 和 LDW：
　　前车碰撞预警功能
　　该功能在车辆行驶速度高于 30Km/h 时触发，也就是若极目系统检测到可能与前车发生碰撞，默认提前 0.8 秒向驾驶员发出声音和视觉警报。声音警报不用多说，视觉警报指的是在手机 App 主界面左下方的警报提示区域会显示车辆图标。之前业界曾有过一个统计，即在 1.5 秒之前预警，事故可以减少 90%以上，在 0.5 秒之前预警，事故可以减少 60%以上。至于为什么选择提前 0.8 秒预警，建伟这个是参考了 Mobileye 的处理方式，因为太早预警的话会一路都是噪声。
　　车道偏离预警功能
　　在车辆行驶速度高于 40Km/h 时，若系统检测到车辆在未打方向灯的情况下偏离当前车道，会提前向驾驶员发出声音和视觉警报，这里要提一下极目智能如何检测是否打了转向灯，对此 Mobileye 的解决方案是，从 CAN 总线读取左右转向灯开闭的情况，以此判断；而极目智能采用的方案是在转向拨杆上绑定一个转向传感器，通过转向传感器来感应变道或转弯时是否打了转向灯，没打则预警。这个转向传感器还支持一键拍 照 / 视频功能。
　　建伟告诉我，未来极目智能希望加入行人检测预警系统，作为高配置手机的升级功能。
　　鉴于极目 ADAS 在使用前，需先将稳像架安装在车辆挡风玻璃顶部中央位置，然后将手机固定在稳像架上。而且手机安装的位置和角度可能会对极目 App 的检测结果造成影响，因此单从产品来讲，对普通用户来说存在一定的安装门槛。并且不得不说，鉴于 ADAS 产品最高精度是采用 LiDAR，其次是采用高清摄像头，而极目智能的App+ 手机摄像头的方式确实存在一定局限，手机摄像头并未针对 ADAS 功能进行优化，天气、路况、光照等因此可能会影响极目 ADAS 的精准度。
　　建伟告诉我，目前极目可以已经能运行在安卓和 iOS 操作系统上，支持市面上所有主流手机品牌，如苹果、三星、华为、HTC、小米、魅族等。未来，极目智能希望基于极目核心技术推出软硬件产品。
　　在商业模式上，极目智能主要有三种打算，一种是作为数据平台收集用户的驾驶习惯及事故频次分析，未来涉入汽车保险，事故率低的可以享受保费打折，建伟告诉我，目前极目智能已经在进行保险方面的提前布局，目前已经是国内几家保险公司的供应商，布局 UBI 车险；一种是与汽车厂商合作；最后就是进入企业级市场，比如在危险品运输、物流企业、客运公司、以及校车领域，相关方会较为关注安全问题，这有可能成为极目智能的潜在用户。
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数据是当今社会最重要的一股力量。智能互联设备带来的数据洪流，正以前所未有的方式带来前所未有的变化，重塑社会生活的方方面面。这些变化激励各类组织乃至全社会去利用人工智能和那些源自海量数据的创新，并驱动我们以前所未有的跨度迈向未来。展望未来的世界，其中最让人兴奋的趋势，就是自能（Autonomous）的兴起。在&数造未来 IN无止境&为主题的2018中国媒体&纷享会&上，英特尔描绘了自能世界振奋人心的未来图景。
自能的世界是一个更加以人为本的世界，人制定规则与愿景，而机器延伸了人、增强了人、解放了人，机器沿着人的规则和愿景，将达到自能的境界，实现自能的目标。自能的世界将催生新一轮机遇，自能的企业将有更大的创新和增值空间，用前所未有的方式进行运营，为用户提供超越想象的产品服务和体验。消费者将得到更方便的服务、更个性化的服务。
自能，是人工智能最具挑战性的应用场景之一，对和机器判断提出了更进一步的要求。未来会有应对多场景、多任务的需要，要处理不同数据样本和不同数据格式。目前机器学习还是靠人给机器&喂&大量的数据，今后机器可以实现自我收集数据和自我训练。其次，对于机器判决来讲，机器要做出融合、综合的判断，对实时响应提出了高要求，这就需要边缘计算的协同，以此实现做出实时决策。
随着人工智能不断渗透到各个行业中，英特尔已经和很多行业的颠覆者开始了&自能&世界的征程：
以无人商店为重要表现形式的自能零售正在变革零售体验。基于英特尔的边缘计算与人工智能相结合的技术，京东的无人便利店加速迈向&知人、知货、知场&自能零售场域。
是自能出行实现的关键。采用英特尔技术的谷歌旗下Waymo车队，在美国道路上已积累的自动驾驶汽车里程数据，远超其他自动驾驶车队。英特尔与谷歌这样的业界领导厂商一同站在变革的前沿，以自动驾驶塑造自能出行。
作为自能设备的典型应用场景之一，正在创造巨大的商业价值。Cyberhawk成功使用英特尔Falcon 8+无人机地对苏格兰菲格斯的天然气接收站进行检测，不仅降低员工安全风向，也提供了检测的速度和准确性。
智能生产线是突破自能制造重要标志。工业机器人、、高端控制器是智能生产线的必要条件。从底层设计到上层应用，基于英特尔技术的智能生产线解决方案可以在这三大方面有卓越表现，为自能制造奠定坚实基础。
智能仓储是自能物流的核心环节之一。立镖机器人与英特尔合作推出了全球首创的包裹智能机器人分拣系统，该系统有效提升了分拣效率，降低了物流成本。双方还继续深耕物流体系智能化，推动物流全流程自能化。
通过机器人提供所需的服务，是自能服务一个重要标志。搭载英特尔创新技术的Simbe Robocs的Tally，它与销售人员配合，向他们提供信息，以确保商品时刻有库存、出现在恰当的地方并展示准确的价签。未来，以机器人为主的自能服务设备还惠及社会的方方面面。
作为一家数据公司，英特尔通过终端、云端和网络端计算力的分布式部署，为将来智能互联的机器可以自主地从环境中进行学习、做出实时决策奠定计算基础。同时英特尔拥有的独树一帜的人工智能和自能优势，即从芯片到框架，从算法到开发工具的全栈实力，为包含CPU、FPGA、ASIC等在内的多种架构提供数据处理能力。自能的世界已经拉开序幕，英特尔将与行业合作伙伴积极拥抱这一趋势，推动应用突破和落地，加速自能世界的进程&。
原文标题：英特尔：未来将从“智能”迈向“自能”
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自动泊车哪家强？适应世界的机器视觉VS改造世界的自动化设备
[ 亿欧导读 ]
在自动泊车这件事上，不同人有了不同的解决方式，一方着重在机器视觉和自动驾驶技术，另一方则看好自动化设备，两者对比之下孰优孰劣？
记得前两年滴滴刚崭露头角的时候，不少二、三线城市的出租车司机们感觉自己的利益受到侵害，纷纷联合起来抵制网约车，一款O2O软件就这样成为了出租车行业的公敌。可是，的哥们万万没想到，真正颠覆出租车行业的自动驾驶已经在路上了，俨然要成为出租车司机们的终结者。
说到自动驾驶，我们现在讨论的已经不再是能行不行的问题，而是多久落地的问题。不过，自动驾驶是个很大的话题，我们今天谈一个有望更早实现的技术：。
在谈自动泊车之前，先想象一个场景，一个原始人被一条河拦住，但他想去河的对岸，那该怎么做？把这个问题抛给众人，答案无非两种：第一种，学会游泳，游过这条河；第二种，造一座横跨两岸的桥。
其实这个答案背后折射出不同的行为逻辑：一种是改变自己去适应这个世界，另外一种则是改造世界。在自动泊车这件事上，也分为两派：适应世界的机器视觉派和改造世界的自动化设备派。
机器视觉解决方案
机器视觉方案最依仗的就是摄像头了，普通摄像头又叫非景深摄像头，原理是通过捕捉图像数据，然后从图像数据推算距离信息。但是非景深摄像头又分为单目摄像头和，单目摄像头是通过图像匹配进行目标识别（各种车型、行人、物体等），再根据图像大小去估算目标距离。
因为存在识别这一步，所以问题也容易出现在这一环节，视觉识别对于数据库和图像质量的要求较高，一旦识别不出来，将导致估算距离的错误。反面案例就是特斯拉撞车事件，在强光的条件下，特斯拉汽车上的摄像头将白色货车判定为云，没有减速行驶，最终酿成惨剧。
而双目摄像头方案不同于单目的模式，通过两个摄像头分别获得前方图像，然后计算两幅图像的视差得出前方物体的距离信息。这种方案模拟了人眼对于3D信息的获取方式，虽然成本相对高一点，但是精准度提高，也是现在比较常用的解决方案。
在2017年消费者电子展（CES）上，宝马联合赛格威机器人推出了一款停车助理机器人。这款机器人配备双目摄像头，在汽车前面捕捉距离信息，引导宝马车的自动驾驶系统缓缓地把车开进停车位。
不过，双目摄像头也并非是完美的，因为它毕竟是依靠图像数据来获取距离，所以在强光或阴暗的场景下，双目摄像头表现也不够稳定，这便促使了方案的发展。
方兴未艾的深度摄像头
所谓深度摄像头，是在双目摄像头的基础上，加上了一个结构光（激光）发射器，通过激光测算前方物体的距离。为此，亿欧请教了副总经理徐韬，图漾科技是一家专注于深度摄像头的公司，目前已经有针对机器人、安防领域的解决方案，也在同某汽车厂商共同研发针对于自动泊车的解决方案。
徐韬表示，深度摄像头用于自动泊车还是比较初期，距离商业化还有一段距离。由于技术、成本等因素影响，当前深度摄像头提供的激光强度较弱，工作距离有限，而且依旧会受到太阳光的干扰。但是，在地下车库这种阴暗环境中，安装在自动驾驶汽车上的深度摄像头，可以对周围环境做出更详细的判断，比当前常用的超声波方案的体验感更好。
所以如果该方案要商用，除了要等待自动驾驶技术的普及，还要消除室外强光的影响。具体的解决方式可以是加大激光强度，但是在商业上由于成本过高，目前还没有最合适的方案落地。这背后其实需要激光雷达行业整体的发展，等成本下降后，深度摄像头的解决方案就可以走进寻常百姓家了。
总而言之，依靠机器视觉的自动泊车需要配合着自动驾驶技术，双目摄像头和深度摄像头都是给这个过程增加安全性的筹码。在实际应用上，自动泊车并不是单纯依靠某一项技术，往往是多种技术相融合，例如特斯拉最新Autopilot2便是非景深视觉+超声波+传感器。因为机器视觉着重于适应世界，所以对环境改造的需求较少，整体方案的灵活性更强。
自动化设备解决方案
相比机器视觉方案的行为逻辑，自动化设备方案就截然相反：自身不需要改变，而去改造环境，一劳永逸。
是一家致力于使用自动化设备完成自动泊车的企业，目前已推出一款泊车机器人，使用激光导航，并运用全自动控制技术。定位精准度误差少于5mm，行驶速度最高可达1.5米／秒，平均载重量2.5吨。用户只需要将车停入自动泊车库，接下来便由机器人完成搬运，节省了大量找车位的时间。
那么汽车会被搬运到哪里呢？怡丰自动化除了这款机器人，还推出了多种的停车设备，例如垂直升降类立体停车设备、平面移动类立体停车设备等。汽车就像模型一样被“珍藏”进一个个停车空间。
这种方式既完成自动泊车，还解决了某些区域停车难的问题。据了解，国内城市通常有15%到30%的土地被用来停车，某些区域更是寸土寸金，例如市中心的住宅小区、学校、商城，所以怡丰自动化的解决方案未来也有很好的前景，只是为了一劳永逸，要付出的成本也更多，包括对场地的改造和对设备的后续维护。
综合对比下，两个思路的自动泊车解决方案各有千秋，初衷都是在简化停车这件事。就如同人类的发展历史一样，我们在改造世界的同时，也在自我进化。
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