在今年年中的深圳市政协会议上,大疆CEO汪滔对无人机的禁飞令做过一次表态:很多地方不熟悉无人机产业,提起无人机监管,多数只能一禁了之,大大限制了无人机的使用场景,使得新技术无法充分应用。
确实,大疆无人机想要上天越来越难了,尽管在技术上,大疆是绝对的业内领先,甚至已经挤压了圈内很多无人机品牌的生存空间,但从政策层面,大疆和整个无人机行业面临着同样严苛的禁令。四川、重庆、福建、云南、北京等12个省市区陆续出台无人机相关的禁飞、限飞的命令;深圳、石家庄、黄山等十余个城市也在相关区域内禁限飞,或者在机场周边划出了大面积的净空保护区。
在现在这个政策限制下,想要在城市飞个无人机,可真是太难了。
然而从技术层面上来讲,大疆并不是一家绝对的无人机公司,大疆在技术领域上的一些领先优势,仍然能让大疆在目前人工智能大潮下的一些热门领域获得优势,而从大疆的角度来说,显然也是有入局的想法以及准备。
我们从秘密招聘中,发现了大疆秘密项目的玄机。
在上天飞越来越困难的政策限制下,大疆要做些地上跑的事情了。
不过不是造车,是自动驾驶。
据虎嗅独家消息,大疆目前在招聘汽车测评编辑这一职位。在与进行相关招聘HR交流的过程中,大疆HR说了这样几句话:
你不知道大疆的业务有多大。从大了说,都是人工智能产品。
......
因为是特殊项目,所以我们目前没有做公开招聘。
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现阶段还不会让你测大疆自家的产品,会从其他品牌开始
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据说现在一周可以拿到4、5家品牌汽车的资源。
种种迹象表明,大疆在进行智能出行相关的业务研发,而从招聘汽车编辑作为产品文案的招聘节奏来看,大疆自家的智能出行产品很有可能已经进入了研发尾声,准备在推向市场之前招聘专门的汽车编辑来转写产品或者技术文案。
无人机的绝对领先者大疆入局自动驾驶,对于目前人工智能以及自动驾驶热潮来说绝对是一个重磅消息,从技术的层面上,大疆一直用在无人机上的视觉识别技术积累,也将成为大疆在自动驾驶领域最为核心的优势技术。
虽然产品和技术遥遥领先,但在产品的推出和公司的未来战略上,就像自家的CEO汪滔一样,大疆一直保持着相当低调的姿态。
大疆对“车”的野心,从两年前就开始了
2015年的时候,大疆位于美国硅谷的研发中心聘请了之前在特斯拉负责自动驾驶技术的戴伦·里卡多(Darren Liccardo)和苹果公司资深工程师(主要负责天线设计)罗布·施拉博(Rob Schlub),其中戴伦·里卡多将担任大疆创新全球工程副总裁,罗布·施拉博担任全球研发副总裁。
而从Lindedin上的就职信息来看,Darren Liccardo目前仍然在大疆供职,从2015年8月到现在,已经过了2年零1个月的时间。
当时大疆挖角特斯拉团队负责人的事情并未引起太多的波澜。但事实上,Darren Liccardo 的个人经历是很值得关注的,因为这是个自动驾驶和无人机领域的双栖人才。
在加盟大疆之前,里卡多是特斯拉自动驾驶团队负责人,也有过宝马的自动驾驶技术研发团队负责人的经历。更早之前,里卡多还在一家智能传感器企业——克尔斯博科技公司(Crossbow Technology)工作,开发出首个获得美国联邦航空局认证的用于飞行器的惯性导航系统。
既然谈大疆在做自动驾驶,我们就先把里卡多在飞行器领域的经历抛开,主要关注下他在特斯拉和宝马做自动驾驶研发团队负责人的经历。要知道,尽管特斯拉的autopilot 在本质上是高级别的驾驶辅助,但特斯拉实现这种功能,主要在感知层面靠的,其实就是摄像头的视觉识别技术。这也是特斯拉在自动驾驶研发领域作为领先的部分之一。
而大疆呢?大疆虽然是家无人机公司,但本质上,大疆在视觉识别技术上的技术积累相当丰富,做自动驾驶基本上就是个迁移应用场景的工作。
看,似乎大疆做自动驾驶的布局在两年前就已经开展了。
你以为大疆是家无人机公司,但实际上是以视觉识别为核心的人工智能公司。
做个简单的科普,如果把自动驾驶分成最主要的三部分,可以分成:感知、决策和控制三大块。感知是最基础的自动驾驶技术。
目前各家都在研究的主流自动驾驶车, 一般会使用三种传感器来获取车辆周围环境的信息:摄像头、毫米波雷达、激光雷达。这三种传感器各有优势和劣势,会将车辆周围的信息进行记录后传回车载电脑来进行计算,车载电脑在掌握车辆周围环境后,会根据自动驾驶算法来给出自动驾驶决策,之后操控车辆控制驾驶。
重点来说说感知这一块,三种传感器各有各的优势,早就运用在车辆倒车雷达上的传统雷达成本相对较低,穿透性较强且不受雨雾等环境的影响,但弱点在于覆盖范围较小且难以对周围物体做出精准的判断。LiDAR 激光雷达的优势在于可以通过旋转的激光射线束,构建出车辆周围的3D 影像图,但缺点是由于激光的特性,容易受到雨、尘埃、雾的影响。且最主要的,由于激光雷达加工难度比较高,产量小,所以售价最贵。一颗64线激光雷达的售价就得四五十万人民币。
摄像头同样也是自动驾驶车所必备的传感器,与两种雷达不同,摄像头没有任何穿透力且需要光线,用于自动驾驶的数据是通过对摄像头的图样识别得出的。不过摄像头也是最容易受到干扰的一种自动驾驶传感器,且一旦获取的图像有误差,对最终的识别结果就会产生极大的影响。唯一的好处在于成本低,且目前视觉识别的方案相对来说发展得比较成熟,做无人驾驶汽车可用的也比较多。
在2015年6月的时候,大疆曾经推出过一个全新的方智能避障系统“Guidance”。其中就包括超声波和机器视觉两部分识别机制,其帮助无人机感知周围环境,避障,并且在无 GPS 的前提下进行定位。
功能性上是不是与自动驾驶汽车的传感器有些相近?
自动驾驶远比空中飞行难,但也有共通之处
不过从技术层面来讲,自动驾驶的视觉识别和避障要远比无人机难的多。
说回到摄像头的最大问题,容易被干扰。这也就意味着一般自动驾驶汽车往往会采用毫米波雷达来进行避障而非摄像头。这样才能保证避障系统的稳定和可靠性。整个自动驾驶的传感器方案也是按照不同传感器的应用特性来组合发挥作用的。
另一方面,空中环境的环境测绘和路线规划也要远比道路上简单,道路交通有复杂的交通规则,需要在传感器对周围环境进行全面感知之后系统才能进行处理,而空中的环境则要单纯很多,环境内可能会影响到飞行的参与者的复杂程度也要简单于道路系统。所以虽然大疆在视觉识别上技术积累十分充足,但是想把无人机应用的视觉识别技术用在自动驾驶方案上,仍有挺大的难度。
但如果大疆真的在做自动驾驶,有哪些技术细节是大疆所擅长或者是适合研发的?
这要回到大疆已经发布的产品中看。大疆的折叠无人机 Mavic Pro 在发布后,大疆的一名视觉工程师向媒体说过这样一句话:其实,Mavic 最核心的地方在于计算机视觉。
Mavic Pro 相比之前产品增加的手势自拍、物体识别、视觉跟随中的平行跟随、焦点跟随、自动环绕以及精准降落这些功能,其实都是在试图解决计算机视觉和机器人学领域里最核心也是最艰难的问题,这些难题同样也是在自动驾驶方案研发中会遇到的。
大疆在无人机上主要使用2D 摄像机来实现这些视觉识别的功能,在难度上比3D 摄像头要大很多,另一方面,Mavic Pro 据称会用深度学习的方式来优化视觉识别功能,而深度学习对于计算机设备有很高的要求,这意味着大疆在神经网络的设计,训练的技巧,模型的精简和压缩以及底层的深度优化上要下很多功夫。
将尽可能多的数据用尽量低的运算能力处理好,这也是目前自动驾驶感知上面临的实际实际问题,大疆在空中已经实现的感知、规划以及决策,放到自动驾驶上时,完全不需要像无人机一样把所有功能都交给摄像头的视觉识别,直接发挥摄像头最优势的功能,剩下功能交给毫米波雷达或者是激光雷达即可。
从无人机到机器人,从机器人到人工智能
在大疆精灵4发布时,大疆创始人汪滔曾以“欢迎来到计算机视觉时代”一语点出了精灵4的核心所在,同时大疆默默把自己的描述从以前的“Flying Camera”变成了“Fly Robot”。如果大疆真的推出了自动驾驶相关方案,那么这家“机器人公司”还会再一次转型,成为一家彻彻底底的“人工智能公司”。
大疆会不会真的推出自动驾驶方案,从目前的招聘信息中,其实还不能探求到更多的信息,但从大疆近几年在计算机视觉研发的布局上,刚好与自动驾驶的技术需求有了相当多的交集。
办机器人大赛,与福特汽车合作办 SDK 开发者大赛,赞助视觉识别领域最顶级的会议 CVPR,大疆显然是不满足将自家在机器视觉上面的技术积累仅仅用在无人机这一项应用场景并不广泛的智能硬件上的。如果给目前人工智能的三个方向指出明确的应用方向,深度学习是大数据处理的基础,语义理解适合智能音箱,机器视觉则是自动驾驶的必备技术,也是可能改变未来交通形态的重要推动力。
说回到最初的爆料,如果真按照大疆 HR 所说的目前一周能拿到4、5家汽车品牌的资源,接下来,就要看大疆会公布和哪家汽车厂商合作了。