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2018-09-12 10:33:00 有 0 人按讚

智慧車需具備PACCE五大特點方能從Car 1.0進化至2.0版

林芬卉 2018-09-12

Semicon Taiwan 2018智慧汽車國際高峰論壇，從汽車產業鏈上、中、下游主要業者觀點，提出未來智能車由Car 1.0版進化至2.0版，需朝幾個方向發展，包括駕駛方式改變、車聯網的普及、新移動概念等，而汽車未來將具備「PACCE」五大特點。

現在智慧汽車以搭載ADAS功能為主(又稱Car 1.0版)，未來5~10年具Level 2~3等級自駕車成長將顯著，最終目標為開發Level 4~5自動駕駛汽車(簡稱AD，又稱Car 2.0版)；ADAS與AD不同處在於，前者資料主要在Edge端處理，後者則由中央超級電腦處理所有匯集的資訊。

從製造觀點來看，傳統汽車大廠先以ADAS為基礎，再以step-by-step方式向上做到AD等級，也就是由Car 1.1、Car 1.2、Car 1.n、再進化至Car 2.0版；相對的，科技大廠採取一步到位方式，直接開發Car 2.0版的全自駕車款。

由上述可知，汽車產業在正進行極大變革，而未來汽車將具備「PACCE」五大特點，包括Perception(感知)、Assessment(評估)、Control(操控)、Communication(通訊)、Expectations(期望)。

Perception方面，未來智慧車會使用多重感測器，其中，車用相機模組需求量顯著增加，以產值計2016~2020年複合成長率將達24%。現常與相機模組搭配的感測器為毫米波雷達，其優勢為即使在大雨中惡劣環境、物件辨識效果僅減損10%，也就是說可補足其他感測器易受外界環境影響的缺點；而超過75%車用毫米波雷達系統會結合軟體演算法，靜態物件主要以卷積神經網路(CNN)辨識，動態物件則主要採用循環神經網路(RNN)及遞歸神經網路(GNN)等技術。

目前光達(LiDAR)價格雖然偏高，但車廠會優先採用成本較低的固態光達，預估大量生產下固態光達價格將可降至200~250美元，而光達好處是影像可作到無縫接合。

汽車如同人類一般具有感知功能，接下來就需進行路況的評估(Assessment)，也就是車子需瞭解交通規則、知道可行駛的路徑、作到即時辨識及適應路況等。有了感知及評估能力後，汽車亦要能自動操控(Control)各種動作，如前進、煞停、轉向等。

當汽車要作到良好的自我操控性，需經過不斷的深度學習及路測。據車廠統計，當100輛的自駕車隊以每小時25英哩速度行駛，並以1年365天、1天24小時進行路測，即可蒐集到足夠的數據量，信心度可達95%。

為強化汽車信賴信及補足感測器無法全面偵測的缺點(如轉角處車輛被大樓檔住)，未來汽車亦需具備通訊(Communication)及聯網功能；又因車子會與車、路、人、基礎設施等連網，故每輛車每天蒐集到的資料量高達4,000GB，此時車聯網需導入共通標準，以確保各裝置間能以共通語言進行對話。

值得注意是，現車聯網兩大技術DSRC及C-V2X正在推行，兩者各有其優缺點，晶片業者如以色列商Autotalks為解決車廠或Tier 1業者選邊站的難題，因此發展出雙模V2X晶片組。

除自駕車技術不斷往前推進外，車廠亦需考量到消費者對於自駕車的期待(Expectations)及看法。據市調機構針對主要國家消費者調查，若是完全自駕功能的汽車(Full Autonomous Vehicles)，有6~8成的人認為安全上仍有疑慮；此時需要仰賴AI技術不斷對自駕車進行深度學習及訓練，以優化其自我駕車能力。

目前已商用化、並在路上行駛的最高等級自駕車為奧迪(Audi)A8的Level 3車款，隨著AI將滲透到人類生活各層面(包含行動運輸工具)，預估2035年將有5,400萬輛自駕車上路。

為因應完全自駕車時代來臨，未來汽車產業由「3S」所組成，包括Semiconductor(半導體)、Software(軟體)、System(系統)，而對3S掌握度愈高的業者，未來在汽車生態系中愈有勝出機會。

附圖：Semicon Taiwan 2018智慧汽車國際高峰論壇提出智能車需具備PACCE五大特點。林芬卉

資料來源：https://www.digitimes.com.tw/iot/article.asp…

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By 台灣物聯網實驗室 IOT Labs

2017-01-31 23:33:01 有 1 人按讚

工程師也失業？「會寫 AI 的 AI」效率超越人類，Google、MIT 相繼投入開發

認圖片、辨聲音、下圍棋、玩德州撲克、開卡車 ⋯⋯似乎越來越多人能玩的事情 AI 也能玩，而且玩得比人還溜。但暫時有一部分人還是自我感覺安全的——工程師的工作 AI 還是很難勝任的對吧？畢竟這個東西需要邏輯思考，需要框架和流程設計，哪裡是 AI 能一下子勝任的事情。但 Google 等公司認為，AI 現在可以開始學習一些 AI 專家做的事情了，那就是寫 AI 程式。

Google Brain 人工智能研究小組的研究人員最近就進行了這樣的嘗試。他們在一次試驗中讓軟件設計了一套機器學習系統，然後對這套系統進行測試語言處理方面的測試。結果發現該系統的表現超過了人類設計的軟件。

Google Brain 團隊首先用遞歸神經網絡生成神經網絡（RNN）的描述，然後利用強化學習對該 RNN 進行訓練。其方法可以讓 AI 從零開始設計出一個新穎的神經網絡架構，在利用 CIFAR-10 數據集（含 6 萬張 32×32 的彩圖，涉及 10 類對象，每一類各 6000 張。其中 5 萬張為訓練圖像，1 萬張為測試圖像）進行圖像辨識測試時，其辨識的精度甚至比人類設計的最好架構還要高，錯誤率僅為 3.84%，與目前最先進的神經網絡模型相比，其錯誤率僅低 0.1 個百分點，但速度快了 1.2 倍。而在用於自然語言處理的 Penn Treebank 數據集上，其模型構造出來的一種遞歸神經單元也超越了被廣泛使用的 LSTM 神經單元等最新基準指標，在複雜度方面比後者好 3.6 倍。

類似地，Google 的另一個 AI 團隊 DeepMind 最近也發表了一篇名為《學會強化學習》的論文。其研究同樣針對的是深度學習所需的訓練數據量大且獲取成本高的缺點。他們提出了一種名為 deep meta-reinforcement learning 的強化學習方法，利用遞歸神經網絡可在完全有監督的背景下支持元學習的特點，把它應用到了強化學習上面。從而將用一個強化學習算法訓練出來的神經網絡部署到任意環境上，使得 AI 在訓練數據量很少的情況下具備了應用於多種場景的元學習能力。或者用 DeepMind 團隊的話來說，叫做「學會學習」的能力，或者叫做能解決類似相關問題的歸納能力。

Google Brain 團隊的負責人 Jeff Dean 最近在回顧 AI 進展情況時，就曾經表態說機器學習專家的部分工作其實應該由軟件來負責。他把這種技術叫做「自動化機器學習」，並認為這是最有前途的 AI 研究方向之一，因為這將大大降低 AI 應用的門檻。

當然，創建學會學習的軟件這個想法由來已久，蒙特婁大學的 Yoshua Bengio 早在 1990 年代就提出了這個想法。但之前的試驗結果並不理想，因為 AI 做出來的東西還是比不上人類想出來的模型。但近年來隨着運算能力的不斷增強，以及深度學習的出現，AI 學會學習的能力終於取得了突破。

儘管 AI 的自學能力取得了突破，但是在近期內還無法大量推廣。因為首先這種能力需要龐大的計算資源。比方說 Google Brain 那個設計出辨識率超過人類所開發系統的圖像辨識系統的 AI ，就需要 800 個 GPU。

但這種情況將來可能會發生變化。最近 MIT Media Lab 也開發出了設計深度學習系統的學習軟件，其所開發出來的深度學習系統的對象辨識率也超過了人類設計的系統。MIT Media Lab 計劃將來把它的這套 AI 開源出來，讓大家繼續這方面的探索。

除了 Google 和 MIT 以外，據報導最近幾個月有好幾個小組也在讓 AI 軟件學習編寫 AI 軟件方面取得了進展。其中包括了非盈利的 AI 研究組織 OpenAI、MIT、加州大學柏克萊分校等。

一旦這類自動式的 AI 技術具備實用性，機器學習軟件在各行業應用的節奏無疑將大大加快。因為目前機器學習專家極為短缺，各家企業組織都需要高薪供養這批人才。

資料來源：http://www.hksilicon.com/articles/1260743

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#79. 机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战 - Google 圖書結果

关于 CNN 、 RNN 后续章节会介绍。.值得一提的是,在本书编写期间 ... 优点: •快·模块化好支持命令行模式使用·支持分布式·对 CNN 支持很好缺点: . . . . . ·对 RNN 支持 ...

#80. 智慧影像辨識與自然語言處理 - - 使用tf.Keras

上圖上方是 RNN 構造,下方是 LSTM 構造,兩者做一比較。 ... 11-3 節 GRU(Gated Recurrent Unit) LSTM 同時改善了長短期記憶的功能,但有個小缺點,它的長短期記憶總共佔 ...

#81. 深度學習：常見算法(CNN,RNN)比較 - PCNow

#82. RNC55H5903BPBSL

Vishay Angstrohm's HDN (Military RNR/RNN) datasheet. (www.vishay.com/doc?66001). STANDARD ELECTRICAL SPECIFICATIONS. GLOBAL . MODEL. ERC50,. ERC50..31.

#83. 深度学习 - Google 圖書結果

(4)理解循环神经网络的变种网络(如双向RNN、长短期记忆网络、回声状态网络等)的 ... 但是这种方法的缺点也是显而易见的,它通常可能需要更长的训练时间以及固定的、 ...

#84. Python資料科學自學聖經：不只是建模！用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值(電子書)

循環神經網路(Recurrent Neural Network),簡稱 RNN,它是自然語言處理(Natural ... 深度神經網路處理資料時,有兩個缺點: ·資料沒有順序性:深度神經網路是將每一個資料 ...

#85. 機器學習（Lasso推論模型）：使用Stata、Python分析（附光碟）

然而,深度學習也有自身的缺點。 ... 為了解決這些問題,很多針對性的模型被提出來,例如:LSTM(長短期記憶網路)最早被提出,最近 recurrent neural networks(RNN)跟著出名 ...

#86. 人工智慧導論 - Google 圖書結果

深度神經網路是無監督學習的一種,唯一的缺點是訓練需要耗費大量資源,主要應用的領域包含 ... RNN)遞歸神經網路(Recurrent Neural Network, RNN)是一種人造神經網絡, ...

#87. 語音識別模型優缺點簡介（一） - 程式人生

這裡的DNN主要採用的是DBN，即深度置信網路。隨著語音識別以及深度學習的發展，研究人員發現將CNN和RNN模型應用於語音識別領域可以取得更好的效果。

#88. 光學感測與測量 - 第 436 頁 - Google 圖書結果

最後 W = ( Rnn ) / 1 ( 6.1-4 ) 0 這就是雷射繞射感測器檢測的基本原理。 ... 分析顯示,方法( 1 )有一個嚴重缺點:雷射功率不穩定,或被測物件在光束中的移位將造成較大 ...

#89. RNN缺点 - 简帛阁

RNN缺点. 梯度爆炸，进行梯度修建（Gradient Clipping）. for循环用来观察梯度状态，是否发生爆炸（运行时可以注释掉），然后利用torch.nn.untils.clip_grad_norm_(p ...

#90. 循环神经网络（RNN） - 1024搜-程序员专属的搜索引擎

一、RNN简介循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一类专门用于 ... 缺点：. 序列太长时，容易导致梯度消失。参数更新只能捕捉到局部依赖 ...

#91. rnn和cnn优点缺点对比- 程序员信息网

DNN,CNN和RNN优缺点/区别. 标签：神经网络深度学习. 包含有输入层、输出层和一个 ...

#92. 神經網路RNN圖解！ - sa123

它們通常如下所示：. 對於每一時步, 啟用函式，輸出被表達為: 這裡是時間維度網路的共享權重係數. 是啟用函式. 下表總結了典型RNN架構的優缺點： ...

#93. 深度學習-- TensorFlow（9）回圈神經網路RNN - 有解無憂

二、Elman network && Jordan network. 三、RNN的多種架構. 1、一對一. 2、多對一. 3、多對多. 4、一對多. 5、Seq2Seq. 四、傳統RNN的缺點 ...

#94. lstm 參數

rnn = nn,LSTM10 20 2 # 一个单词向量长度为10，隐藏层节点数为20，LSTM有2 ... 如下圖所示1 RNN 示意圖RNN 缺點而隨之帶來的問題即是梯度消失or 爆炸的問題因RNN 在 ...

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