自动驾驶汽车:联合创始人Ashwini Choudhary访谈& CBO, 认出

认出 是一家设计和开发用于自动驾驶汽车的基于AI的视觉感知系统的公司。

我们感谢 阿什维尼乔杜里(Ashwini Choudhary) 分享汽车行业AI领域的一些AI智能之家,包括:

  1. 自动驾驶汽车的能量预算需要极高的计算能力,以及Recogni如何应对这一挑战。
  2. 汽车工业在开发更安全的自动驾驶汽车方面的进步。
  3. 自动驾驶汽车行业中出现的趋势以及AI在该领域的进步如何带来新的商机。

您的背景是什么,Recogni是如何开始的?

我是一位连续企业家,在半导体和系统行业中创立了多家成功的公司。早在2013年,我经历了一场改变人生的摩托车事故,这引发了一个问题:车辆是否可以自动避免碰撞并缓解诸如我所经历的危险情况?

经过几个月的康复和手术,我与一位前同事和我的一个同学聊了一下。深入研究这个想法,我们发现今天没有什么可以使汽车实现自动驾驶并消除或缓解我所忍受的情况。我们发现的这个问题导致Recogni于2017年成立。

认出的任务是什么?

我们的任务是设计一个专门为自动驾驶汽车打造的视觉感知平台,以完美感知周围环境,使它们能够安全高效地行驶。

告诉我们有关Recogni的解决方案及其解决的具体问题的信息。

我们是市场上唯一能够有效解决自动驾驶汽车行业所面临的视觉感知问题的解决方案。

为了在行驶过程中在几毫秒内正确解释视觉提示,您的大脑使用860亿个神经元来计算10000 Tera-Operations-Per-Second(TOPS),同时消耗了几瓦的电能。显然,对于最适合自动驾驶的解决方案,它需要极高的处理能力,同时还要消耗很小的功率范围(考虑到汽车电气化的趋势,这一点尤其重要)。这个未解决的优化问题凸显了实现全自动驾驶汽车的最大障碍:视觉感知问题

认出的平台是专门为解决视觉感知问题而专门设计的。通过利用算法,体系结构和ASIC实现方面的关键创新并独特地应用它们,我们使我们的产品具有1000 TOPS的处理能力,而功耗仅为10瓦。这些无与伦比的功能使AV可以看到200米外的交通信号灯,并能迅速正确地解释视觉提示。

本质上,Recogni是当今市场上唯一可以使全自动驾驶汽车成为现实的解决方案,而我们通过解决视觉感知问题来做到这一点。

您如何将Recogni的产品定位在汽车领域?识别有何不同之处?

认出是市场上唯一能够满足实现完全自治所需的加工要求的产品。因此,我们是唯一能够使汽车制造商既可以开发当今的部分自动驾驶汽车,又可以在将来扩展到完全自主的汽车制造商。

目前,汽车工业正面临两个发展:向汽车自治和电气化的过渡。给定5个级别的车辆自主性,每个级别的处理要求都比前一个级别高出几倍。目前,特斯拉在这两个方面均在传统汽车制造商方面具有主要优势-他们正在内部开发AI Vision解决方案,专门为其电动汽车提供自主功能,并且该平台的性能远远超出其竞争对手。

追赶特斯拉的方法有几种,包括使用Mobileye,NVIDIA或市场上众多加速器之一开发的解决方案。但是,所有这些产品(甚至包括特斯拉的产品)都没有能够使车辆实现完全自动驾驶的架构,这全都归结为简单的数学运算:实现完全自动驾驶的最大障碍是每瓦效率超过75 TOPS需要解决前面提到的视觉问题而不损害电池。

尽管特斯拉尚未完全解决视觉问题,但他们在开发视音频解决方案方面的显着优势给传统汽车制造商带来了难题。由于当今的产品不能满足完全自动驾驶的处理要求,因此公司将不得不花费大量时间和金钱来研究和开发自动驾驶汽车技术,以缩小自身与特斯拉之间的差距。这些公司不是通过这种方式,而是希望使用一个新的,专门构建的平台来节省资金–可以解决未来的完全自治问题,以及固有地解决当今的部分自治问题的解决方案。

我们的产品专为解决视觉问题而设计,同时考虑到电气化-我们的芯片具有超高效率,每瓦100 TOPS,并且具有巨大的计算能力,芯片上具有1000 TOPS的总处理能力,这表明我们满足处理视觉感知问题的处理能力。此外,就“每TOPS美元”而言,我们的产品比市场上的任何产品都便宜几个数量级,证明了其无与伦比的可扩展性和可承受性。

长话短说,我们的产品是当今市场上唯一能够实现车辆完全自治的解决方案。通过为汽车制造商提供当今实现部分自主以及未来实现完全自主所需的技术,我们可以使汽车制造商获得超越特斯拉的竞争优势。现有解决方案无法做到这一点;因此,随着行业向汽车自治和电动化发展,它们将在未来给汽车OEM带来巨大的负面负担。

到目前为止,您最大的挑战是什么?

我们最大的挑战是,我们是新手。

已经有财富100强企业支持的行业巨头,他们正在努力解决视觉感知问题,以使自动驾驶汽车成为现实。但是,我们相信可以克服这一问题,因为我们相信我们产品的技术和性能优势将推动汽车制造商集成我们的解决方案。

告诉我们关于Recogni团队的信息。

我们在汽车,人工智能,传感器和半导体行业拥有一支跨职能的专家团队。我们还有一支管理团队,在将改变游戏规则的产品推向市场并监督无数初创企业的成功退出方面有着良好的记录。

自动驾驶汽车行业比自动驾驶汽车更安全的程度有多高?

如今,无人驾驶汽车行业要使自动驾驶汽车比人类驱动的汽车更安全,还有很长的路要走,因为没有能够实现完全自动驾驶的技术,从而消除了人类非零反应时间。

在事故情况下,人的反应时间不利于驾驶员。因此,在驾驶员做出避免事故的动作时,通常为时已晚。为了使自动驾驶汽车比人类驾驶汽车更安全,他们需要一种解决方案来消除非零的人类反应时间。这样,汽车将有足够的时间来制定安全的路线计划,以避免致命的情况,例如致命的正面碰撞以及与易受伤害的道路使用者(如骑自行车的人和行人)的碰撞。

当今的解决方案无法通过实现完全的车辆自主性来消除人类的反应时间-它们只能实现部分自主性,这需要驾驶员进行必要的操纵。为了实现自动驾驶汽车的安全性,必须开发一种新的专用解决方案,该解决方案能够在短短几毫秒内检测,解释和传递视觉提示,从而使汽车能够以比人车安全得多的方式自行驾驶,今天的汽车。

您认为自动驾驶汽车行业出现了哪些趋势?

自动驾驶汽车行业及其在物流和乘车共享行业之间的交叉点对我来说是有趣的趋势。

由于人工驾驶,最后一英里和本地送货公司面临高昂的运营成本。然而,自动驾驶汽车可以替代人类驾驶汽车,并提高这些公司的利润率,使它们在长期内可持续发展。

除了最后一英里,自动驾驶汽车还为长途运输带来了好处。考虑到卡车司机短缺的事实,物流公司需要找到一种解决方案来满足不断增长的交付需求。自动驾驶汽车不仅可以缓解这一问题,而且还可以带来节油和安全效率方面的好处,这两者都可以提高利润率。

为了研究乘车共享,Uber和Lyft都投入了数百万美元来开发其车辆的自动驾驶技术,其原因与最后一英里和本地交付的原因相同–人工给这些公司的运营费用带来了沉重负担。因此,他们正在寻找一种自动驾驶出租车解决方案来替代其当前的驾驶员模型并提高其利润率。

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