当汽车遇到「计算机视觉」

（本文作者：沈力强）很多厂商都说要在 2020 年推出自动驾驶汽车，无论这些车的自动驾驶程度如何，都要依靠「 计算机视觉」 技术来实现。 计算机视觉 (Computer Vision，CV)，这是一门研究如何使机器” 看” 的科学，更进一步说就是用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和判别决策等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 作为一个科学学科，计算机视觉研究与其相关的理论和技术，试图建立能从图像或者多维数据中获取「 信息」 的人工智能系统。比尔·盖茨说过：「IT 界的下一次大事将是计算机视觉与深度学习的结合」。 怎么才能让「 机器」 或「 智能汽车」 变得像人类一样聪明？ 首先要让「 它」 感受到这个世界，然后再对感受到的信息处理反馈。从任天堂的 Wii 到微软的 Kinect，再到谷歌的 Project Tango，都是如此。 2014 年 2 月，谷歌已经成功为该项目研发出了一款 Android 手机原型机，配备了一系列摄像头、传感器和芯片，能实时为用户周围的环境进行 3D 建模。另外还有微软的 Hololens 全息眼镜，从这些设备上，我们看到了计算机视觉技术的飞速发展。 视频和图像之中包含了大量的数据，过去我们不知道怎么让机器来捕捉和利用这些数据。但随着「 深度学习」 的发展，「 卷积神经网络」 的提出和运用，这些数据慢慢的能被机器解读到了。这些进步为以后的汽车自动驾驶，打下了获得信息和处理信息的基础。 目前在研究「 计算机视觉」 技术的有很多公司，比如 SenseTime（商汤）、Cogtu（知图科技）、Deepglint（格灵深瞳）等。 「 商汤」 是做计算机学习和深度学习技术的典型公司，核心技术有人脸识别、图像识别、图像处理、智能监控。 此外就是「 格灵深瞳」，这家公司的联合创始人赵勇，在刚刚闭幕的 2015 杭州云栖会议上提到：「 目前绝大多数自动驾驶技术非常昂贵，一辆自动驾驶汽车感知成本可能要上百万人民币，比汽车本身还贵。」 在他展示的视频里，计算机视觉技术让每辆车都有自己的「 眼睛」。这套系统在汽车行驶的时候像人的眼睛一样能看懂交通标识，道路信息和各种不同的路况。 计算机视觉技术除了在汽车上使用外，还可以在智能交通领域帮上忙。在路口的红绿灯可以通过使用该技术，来判断所在道路交通流量，然后自动变灯，增加路口的通行能力。 从论文数量和创业公司数量就可以看出来，近两年计算机视觉发展速度很快。但对于自动驾驶来说，目前仍面临诸多问题，比如对芯片的计算速度要求很高、高昂的成本等等。计算机视觉可以让自动驾驶成为现实，但离「 普及」 的程度还有一段距离。 原创声明： 本文为 GeekCar 原创作品，欢迎转载。转载时请在文章开头注明作者和「来源自 GeekCar」，并附上原文链接，不得修改原文内容，谢谢合作！ 欢迎关注 GeekCar 微信公众号： GeekCar 极客汽车（微信号：GeekCar）& 极市（微信号：geeket）。