AI人工智能實戰 中小企全方位受惠(上)

| 彭振濠 | 02-09-2018 20:00 | |

科技潛力往往能在市場投資體現,近年熱門的投資項目,除了金融科技(FinTech),就是人工智能(AI);市場數據更顯示,中國去年在全球 AI 投資佔最大比重,達 48%,比美國的 38% 更多,足證其技術潛力。

人工智能與其他傳統科技一樣,亦是一項技術基礎,可以預期,不同行業部署人工智能的形式及發展速度有別。自動車開發是近年汽車行業近年受關注的一環,傳統汽車生產商豐田汽車(Toyota Motor)亦要引入新技術推動業務。

人工智能與機器學習的關係不可分割。

自駕車靠 AI

豐田 2015 年投資 10 億美元成立 Toyota Research Institue,專門研發自駕車、機械人及人工智能,後者的執行長正是從 Google 過檔的 James Kuffiner,故自動駕駛理所當成為該公司的研發項目。豐田自動駕駛及創新部環球主管 Mandali Khalesi 指出,自動車市場向不同方向發展,有些項目針對高速公路上的自動駕駛,但在城市內,自動駕駛最可能發展反而是在公共運輸方面,即自動巴士或小巴等方案。

機器學習成重點

Mandali Khalesi 早前在香港的人工智能會議中展示豐田的自駕車概念圖。從示範可看到在市區內,自駕車扮演運輸市民及貨物的角色,更可以是送餐等。他解釋,在 TRI-AD(Toyota Research Institure Advanced Development)而言,私家車及提供公共服務的自駕車均屬首要發展目標。

另一方面,Mandali Khalesi 認為,技術上,自動化地圖產生技術亦是自動駕駛的重要部分,故若無相關技術自駕車亦不可能有效運作。最後是現代化的雲端工具及基建,提供的訓練數據及機器學習(Machine Learning)能力亦是該公司發展的主力。

VR 幫助汽車人工智能學習應付路面情況。

自動化地圖系統

傳統上任何創新科技部署或推出,皆要經過不斷的測試及除錯;自動駕駛技術屬於關鍵技術基礎,更需要時間讓數據增加及機器學習,才會有受信任的人工智能為市場提供服務。Mandali Khalesi 指出,豐田汽車開始採用傳感器建立自動地圖,如先用鏡頭拍攝影像,自動整合成地圖,再透過衛星圖像配合。AWS 的 SpaceNET 正好對這個發展方向有幫助。

自駕車應用能否普及,要看人工智能發展的成熟度。

至於目標如何達成,Mandali Khalesi 稱目標是在市場上提供全球高解像度駕駛地圖,範圍希望覆蓋美國、日本及歐洲。要完成這個目標,更透過先前提到的汽車上的感應器、衛星圖像以及現時的高清地圖。可以想像,跟現時的地圖資訊方案不同,要令自動駕駛更可靠,駕駛地圖數據要需更實時或至少提供更緊密的更新。

VR 訓練 AI

實踐及學習是自動駕駛的挑戰之一。Mandali Khalesi 則指,歐洲及美國區的豐田汽車均有不同開發中的項目,如正在歐洲開發中的技術,透過準確的車道檢測,為自駕車提供準備的行車綫,建議行走路綫,避免行錯路;美國方面則採用虛擬實境(VR)技術讓自駕電腦有更多機會學習。他表示,要讓自駕車經常在實際道路上測試並不容易,但機器需時學習,所以 VR 技術可直接複製道路模型及汽車,複製真實的道路環境供自駕系統學習。

Mandali Khalesi 認為,地圖自動生成技術對自駕車發展尤其重要。

Source:ezone.hk

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