在未来几年苹果无人驾驶汽车能正式跟大家见面

 
一贯以来封闭的生态并不利于未来 AI、自动驾驶等前沿技术的发展，苹果正在为奋起直追而改变自己。

近日，一篇关于苹果无人驾驶技术研究进展的论文引发了关注，该论文标题为“End-to-End Learning for Point Cloud Based 3D Object Detection”，作者是苹果的 AI 科学家 Yin Zhou 和 Oncel Tuzel，于 11 月 17 日提交给在线独立期刊 arXiv 的。

这也是苹果第一篇公开披露无人驾驶技术的论文，论文中描述了科学家如何通过软件来改进激光探测系统，以实现更为准确的远距离识别行人、骑车人等等。

无人驾驶汽车系统包括感知、决策和控制这关键 3 步，其中感知系统是无人驾驶技术最为基础最能影响结果的一步。目前现有的无人驾驶技术，基本都在感知系统上做积累，可以说感知越准确，感知能力越强，无人驾驶判断的结果就越可信，从而决定了无人驾驶汽车是安全的。另外，对于各家自动驾驶研发团队来说，在保证能够收集足够的信息前提下，将传感器方案尽可能简化，能够大幅提高自动驾驶算法的整体运作效率。

这篇论文理论程度比较高，概括起来研究的成果是：

提出了一种基于点云的三维检测的新型端到端可训练深度架构 VoxelNet，可直接在稀疏 3D 点上操作，避免了手动特征工程带来的信息瓶颈。相比于基于图片的探测，LiDAR 提供了深度信息，可以精确确定物体的位置和形状。然而由于 3D 空间采样不均匀、传感器有效范围的限制等因素，LiDAR的点云非常稀疏，密度也容易改变。而论文中提出的方法可以基本上解决这个问题，它让 VoxelNet 可以从三维像素网格上的稀疏点结构和高效的并行处理中受益。

科学家对此进行了 KITTI 基准测试，结果显示 VoxelNet 在基于 LiDAR 的汽车、行人和骑车者的检测基准方面达到了最领先的水平。

可以确定地说，这是苹果无人驾驶技术的一次重大突破。不过我们也十分惊奇于苹果这种似有意而无意的信息透露手段。

在以往的印象中，苹果是“远离学界”的，为什么这么说呢？因为当下很多前沿科技领域，都和科学界联系非常紧密，许多大公司招揽的 AI 项目、无人自动化项目的领军人物，同时也是学界数一数二的大牛，人工智能学界盛传的深度学习“四大天王”中，Geoffrey Hinton 在 Google，Yann Lecun 在 Facebook，Andrew NG 在百度。

谷歌、微软和 Facebook 等巨头，他们旗下那些黑科技研究所研究员们扎堆在一起捣鼓出来的论文，往往占前沿科技领域（比如 AI）论文发表数的大半。

至于苹果呢？根据 BuzzFeed 的报道，苹果在 AI 领域仅仅发表过三篇论文，虽然有一篇拿过大奖，但数量依旧太少。

这跟苹果此前一直做封闭生态的消费电子产品不无关系，而到了 AI 这个平台，封闭只会让技术发展变得缓慢。想要吸引人才，得到更多研究成果，就必须更加开放。这是苹果和其他几家硅谷科技公司之间的差距，不过我们可以看到，苹果正在奋力追赶了。

2016 年 10 月份，苹果聘请了卡内基梅隆大学（CMU）的副教授 Ruslan Salakhutdinov 负责 AI 项目，从 2006 年的标志性论文发表到现在为止的十年中，Ruslan Salakhutdinov 的研究成果层出不穷，一直活跃在深度学习的前沿领域。他所负责的 AI 项目便是苹果自动驾驶技术的起点。

　　根据有关资料显示，本次苹果无人驾驶论文的作者之一 Yin Zhou 也是苹果在两年前挖过去的高级 AI 研究员。

随着人才问题的解决，苹果的 AI 实验室将会有更多成果发布，而这些成果，有的可以最终推动实现苹果无人汽车项目，有的则为 AI 应用研究打下实验室基础，让其有实力在未来的 AI 舞台上与对手一战。

关于无人驾驶汽车，苹果的保密工作一直做得很好，这次研究曝光有可能是个意外，也可能是苹果有意在向外释放信息，展示力量。随着不断的研究突破，相信在未来几年苹果无人驾驶汽车能正式跟大家见面。