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地平线机器人余凯:新物种将具有人工智能

2016-08-20 08:51
龙凰
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  再看一个例子,大家可能自己会觉得很吃惊,怎么会这样,这里面反映大脑处理信息的结构,实际上是并行处理空间序列,不是按照顺序,所以我们其实对顺序不敏感。有一个时序的网络结构把这个做自我修正,反正大脑在处理信息的时候有特别特殊的结构,这些结构使得我们处理比如说图像信息,并行处理,所以你效率更高,所以大脑的功耗是特别低的。比如我们现在大脑每秒钟的运算次数跟天河二号是相当的,但是我们只用20w的功耗,天河二号用1000万。这个人讲,预测未来最好的方法是创造未来,这个人叫AlanKey,他发明了图形用户界面,他构建了两个操作系统的基础。他说了一句话,软件和硬件的结合,只有一个公司follow,这个公司是苹果。重新思考计算机产业,你需要思考计算,你要回到本原,你的计算机处理器的架构是不是这样的,大家听起来会觉得很奇怪,但实际上这个事情已经发生了,2011年,谷歌当时做大规模的深度神经网络,当时他们相信用CPU可以做所有的事情,但是这个项目失败了。在百度的时候,2012年,当时我在百度工作,负责人工智能这个项目。在2014年我们意识到GPU只适合做训练,不适合预测。在2015年7月份,我们出来创业,当时所有人觉得很奇怪,你干吗做人工智能的芯片。到今年的时候,投资人不再问这个问题了,谷歌也在做,英特尔也在做,看起来好像大家都在做。这是一个大趋势,地平线还是站在一个世界的起点,我们是最早的做深度神经网络芯片,我们要做的请是构建这样的软硬件平台,应用我们的平台他可以有一千倍的效率的提升。

  面向的是两个应用场景,车和家。这个是我们跟美的今年推出来的智能的空调,这样的智能产品会在生活中将来无处不在,这是我们改造的第一个产品。更多的讲一讲驾驶这个问题,因为驾驶实际上是综合的,从感知到认知到理性决策,从深度神经网络到理性决策,都包括。在这样一个问题上,在过去的一年时间里,基于深度神经网络去理解实时的路况做决策,我们是世界上做得最好的。在中国这样复杂的路况上,我们跟国外同期的技术比,我们对路况的理解,对车、人、复杂路况、实时检测、跟踪,我们比他们更准确稳定。最重要的是他们在欧洲在美国的路况上根本没有这么多人,没有这么复杂的挑战。所以我有时候在团队里说在中国做无人驾驶的技术,那一定是世界上最好的技术。这个是在德国路况做的实验,这个实践实际上是说我们做车道和车的检测,我们加了一个东西,很独特的,叫可行驶区域的检测。这里面车的形态是千变万化,但是路是相对稳定,如果去检测这个路,能够让大家得到更加理性的判断,比如说最近大家可能也关注到特斯拉的accident,它的情况相当于是一个大卡车突然横切到路面,展现在你面前,不是车的全貌,像一堵墙一样展现在特斯拉面前,所以你没法检测这个车。如果检测到这是不可行驶区域,实际上可以在这个场景下做出理性决策。特斯拉致命的事故是能够被避免的。再看一个例子,在这样一个例子里面,我们要区分,尽管这个也是可行驶,但是我们需要去区分什么是法律上面可行驶的区域,什么是物理上面可行驶区域,这个上面实际上已经到了岔道,尽管是物理可行驶,但是在德国每小时200公里、300公里的速度,反正我是开过200公里以上,这肯定是导致车毁人亡。美国的福布斯杂志最近对地平线做了一个专门的报道,一开始说谷歌在做人工智能的芯片用于比如说自动驾驶,中国的一个创业公司叫地平线机器人,他说有同样的。他的这个评价是恰如其分的,包括Facebook人工智能实验室主任,他在Facebook上转载了这个报道。

  我们面临怎么样的未来,未来这样的新物种还有好多例子,这样一个时代,比如我们今天看深圳机场或者北京机场,最多的广告是手机广告,手机催生这么大的产业,因为每个人一台,现在量这么大。未来这种具有人工智能的新物种,它的数量是今天手机的数量10倍以上,它催生整个产业革命的规模,它是今天移动计算的10倍以上。这是我们地平线和同行面临的一个未来。

  谢谢大家。 

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