从苹果的角度来看机器学习对自动驾驶汽车系统的影响.doc

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1、从苹果的角度来看机器学习对自动驾驶汽车系统的影响　　　　他此次演讲的大部分内容主要围绕着机器学习对自动驾驶汽车系统的影响。例如，他讨论了如何在繁忙街道上检测汽车和行人、在不熟悉的街道上行驶、以及绘制详细的城市3D地图。　　这次演讲为大家了解苹果的自动驾驶汽车项目提供了新的见解。今年4月，苹果正式获得在加州测试无人驾驶汽车的许可；而在今年6月，苹果公司的CEO库克也首次证实了苹果对自动驾驶技术的关注和兴趣。　　会上，Salakhutdinov展示了苹果上个月在网上发表的一篇论文中披露的项目数据。该项目的核心是使用激光雷达

2、来检测行人和骑自行车的人。　　　　同时，Salakhutdinov还讨论了一些苹果此前并未向外透露过的系统。其中，有一个系统是通过创建软件，并通过车辆上安装的单个或多个摄像头获得的图像来识别汽车、行人和道路的可行驶路段。　　据Salakhutdinov展示的图像显示，即使雨滴溅到摄像头，该系统的表现依然出色。在一些危险情况下，如行人被部分停放车辆遮挡而不在视线范围之内，该系统也能推断出行人在人行道上的位置。为此，Salakhutdinov还调侃道：“如果你五年前问我，我也会非常怀疑这是否能做到。”　　在展示完成后，Sa

3、lakhutdinov讨论的另一个项目是，如何让安装了新系统的车辆在世界各地移动时保障运行。为此，他提到一种SLAM的技术，该技术可以用于即时定位和地图构建，并进行本地化的同步和映射。SLAM被用于机器人和自动驾驶汽车，并且在地图制作和增强现实方面也有应用。　　最后，Salakhutdinov还展示了苹果如何从路上的汽车中收集数据，并利用这些数据建立广泛而详细的3D地图，并提供交通信号灯和各种道路标记等信息。大多数的自动驾驶汽车原型需要详细的数字地图才能操作。Salakhutdinov还提到了在动态情况下进行决策的工作

4、，在他的演示PPT里，有一个主题是关于一辆汽车环绕着行人的道路图。　　苹果一直在慢慢展露其人工智能领域的研究成果，但目前还不清楚将曝光多少。苹果一贯的神秘风格，导致并没有很多学术和行业出色的研究人员向其靠拢。但苹果表示一直在努力吸引AI方面的人才，萨拉赫丁诺夫这次的谈话，或可让苹果的AI小组成为聚光灯，吸引更多科学家。