近日，Kyle Wiggers在《venturebeat》发文指出，无人驾驶出租服务的推迟，并没有阻碍Cruise在自动驾驶领域的步伐。
Cruise是通用汽车旗下的自动驾驶公司。今年6月，Cruise宣布将推迟无人驾驶出租车服务的计划。此前，该公司曾表示，将于2019年推出无人驾驶出租车服务。
事实上，此次推迟并没有阻碍Cruise员工从迭代走向公开发布的步伐。
Cruise的人工智能和机器学习部门负责人Hussein Mehanna表示，这几个月，底层系统和基础设施的工作已经在加速进行了。
“我们将继续此进程。过去六个月，Cruise员工的充满热情和动力，他们希望提供有史以来最安全，最舒适的汽车，”Mehanna说。
Mehanna是微软、谷歌和Facebook的资深员工，曾担任Snap的工程总监。“我们更新(这些系统)的速度越快，就能越早推出更安全更舒适的汽车”Mehanna说。
为此，该公司详细介绍了图绘制团队所做的工作，他们绘制了高清晰度的地图，使汽车能够在道路上自动定位。
所涉及的地图包括两种资产类型——由短程和远程激光雷达数据和数据编码标签呈现的3D tiles。
它们提供了诸如车道边界、交通信号灯(及其位置)和道路路沿边缘等特征的信息。
正是这些信息减轻了汽车的处理负荷，使它们能够专注于导航。
Cruise自动驾驶汽车上的视觉传感器生成的点云。
Cruise还利用地图根据以下信息对其他车辆的预期行为进行编码
如果不是针对“复杂的”产品和操作解决方案，这些地图很快就会过时。它们能探测到现实世界的变化，比如建筑和再开发项目，并在几分钟内向每辆Cruise汽车发送更新信息。
持续学习和姿态检测
Cruise发起的另一项被称为“持续学习机器”的计划，旨在将通用汽车子公司的AI“驾驶员”的控制政策更新为每周两次以上。
其目标是自动检测在驾驶过程中遇到的边缘情况，并将这些例子传输给AI驱动程序，以便其算法可以算法自我完善。
“Cruise一年的行驶距离可能比一个人一生开的路程还要远，而且我们的人工智能和系统正处在从中学习的阶段。”
Cruise汽车在路上遇到无数障碍，包括莽撞的行人。为了追求冗余，分析视觉传感器数据的系统缩小了人的头部，以区分他们何时与驾驶员进行目光接触。
Cruise自动驾驶汽车的镜头
这些视觉算法还考虑姿势，通过这些姿势，他们可以预测视野中的人在过马路之前或通过马路之后可能采取的动作。
例如，他们能够检测到某人何时在看他们的电话，并推断他们可能会分心或者不太可能立即过马路。
Mehanna说，算法甚至有敏锐的洞察力，能认出装扮成巨型棕榈树的人——这是多年来Cruise汽车在公共道路上行驶时遇到的许多不寻常场景之一。
“这是一个谈判过程，”他补充道。“我们认为，在旧金山这样的城市里，了解人的姿势对安全驾驶极其重要，我认为这不是多虑的。”
一年前，Uber的一辆自动驾驶汽车导致行人死亡，这一消息突显了姿态检测的重要性。
美国国家运输安全委员会(National Transportation Safety Board)上周公布的文件显示，Uber的自动suv没有配备识别行人的功能。
Mehanna断言，从广义上讲，即时的最新的场景在真正的自动驾驶环境中至关重要。
今年早些时候透露，Cruise正在测试计算机视觉和声音检测人工智能，以帮助其应对过往的紧急车辆，这是旨在增强其汽车的态势感知能力的多项努力之一。
自动驾驶汽车是AI最令人兴奋和最困难的问题之一，其原因就在于自动驾驶的长尾问题，这也是机器学习和应用的挑战之一。
还有一个事实是，我们期望自动驾驶汽车及其底层模型具有极高的性能，” Mehanna说。
“与大多数机器学习应用程序不同，非机器学习的应用程序可以是电影或亚马逊广告或推荐，如果推荐了不好的电影或对搜索结果不满意，也不会有人受到伤害。但对于自动驾驶汽车，其门槛要高得多。”
Cruise在斯科茨代尔，亚利桑那州和底特律大都会地区继续测试其汽车，主要部署在旧金山。
该公司的规模迅速扩大，到2017年6月，已经从30辆无人驾驶汽车增至130辆左右。
Cruise没有公开透露确切的总数，但该公司在加州DMV有180辆注册的自动驾驶汽车，三年前，IEEE Spectrum获得的文件表明，该公司计划在全国部署多达300辆测试车。
原文链接：
https://venturebeat.com/2019/11/13/cruise-updates-the-ai-brains-behind-its-autonomous-cars-twice-weekly/
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