在蘋果宣布停止公布手機(jī)銷量，以富士康和和碩為代表的供應(yīng)商下調(diào)新款iPhone銷售預(yù)期，市場(chǎng)一致看衰的背景下，蘋果用什么來提振投資人的信心呢？

　　無人駕駛被蘋果拿出來說事了。也是在上周，有媒體報(bào)道，庫(kù)克證實(shí)蘋果正在研發(fā)用于無人駕駛汽車的自主系統(tǒng)，這也是庫(kù)克為數(shù)不多的第二次公開披露蘋果關(guān)于無人駕駛方面的計(jì)劃和進(jìn)展。或許蘋果要為它的無人駕駛項(xiàng)目提速了。

　　蘋果無人駕駛研發(fā)成果秘而不宣

　　相比Google、特斯拉這類競(jìng)爭(zhēng)者，蘋果進(jìn)入無人駕駛的賽道稍晚，2014年才開始組建團(tuán)隊(duì)，以“Project Titan”作為內(nèi)部代號(hào)。進(jìn)入的時(shí)間晚，并不意味著蘋果對(duì)無人駕駛項(xiàng)目不重視，當(dāng)庫(kù)克在2017年6月首次對(duì)外公開其無人車戰(zhàn)略的時(shí)候，將無人駕駛技術(shù)拔到“所有AI項(xiàng)目之母”的高度。

　　于是蘋果挖來了特斯拉負(fù)責(zé)整車研發(fā)和制造的高級(jí)副總裁DougField、大眾汽車集團(tuán)的首席數(shù)字官JohannJungwirth、福特車身結(jié)構(gòu)和沖壓專家AindreaCampbell、保時(shí)捷919技術(shù)總監(jiān)AlexanderHitzinger、特斯拉負(fù)責(zé)工程研發(fā)的副總裁ChrisPorritt……

　　今年7月，美國(guó)聯(lián)邦調(diào)查局指控蘋果前員工竊取商業(yè)機(jī)密的訴訟文件曝光了蘋果“Titan”項(xiàng)目的團(tuán)隊(duì)規(guī)模——5000人。

　　一開始，蘋果就把“盤子”鋪的很大。可是蘋果除了逐漸擴(kuò)大自己的測(cè)試車隊(duì)外（截止今年9月已達(dá)70輛，這個(gè)規(guī)模僅次于通用汽車的Cruise和Waymo），向外公布的研究成果對(duì)于無人駕駛技術(shù)并沒有突破性的指引。

　　比如類似于飛機(jī)的空中加油機(jī)一樣，讓汽車在行駛時(shí)通過“連接臂”共享電池系統(tǒng)；讓無人駕駛汽車與iPhone、iPad或MacBook等蘋果設(shè)備同步，當(dāng)汽車遇到緊急情況需要人類接管時(shí)，發(fā)送警報(bào)提醒正在使用這些設(shè)備的用戶及時(shí)接管汽車。

　　根據(jù)自動(dòng)駕駛初創(chuàng)公司Voyage聯(lián)合創(chuàng)始人MacCallister Higgins在網(wǎng)絡(luò)上放出一段蘋果第三代自動(dòng)駕駛測(cè)試車的視頻來看，相比前兩代測(cè)試車，蘋果也只是對(duì)毫米波雷達(dá)數(shù)量進(jìn)行調(diào)整，對(duì)傳感器列陣進(jìn)行優(yōu)化。

　　此外還有一些天馬行空的想法：怎么搞一個(gè)靜音車門，沒有方向盤和油門的情況內(nèi)飾怎么設(shè)計(jì)，怎么把AR/VR設(shè)備放到車?yán)铮趺磻?yīng)用球形輪胎、甚至還準(zhǔn)備重新設(shè)計(jì)一款更美觀的激光雷達(dá)……

　　迄今，蘋果無人駕駛技術(shù)展現(xiàn)給大眾的印象是，它的研發(fā)更多停留在硬件和設(shè)計(jì)層面，蘋果最為擅長(zhǎng)的軟件開發(fā)、生態(tài)構(gòu)建等還沒有任何風(fēng)聲透出。值得玩味的是，蘋果在2015年買下了3個(gè)與車相關(guān)的頂級(jí)域名：apple.car，apple.cars和apple.auto，但是至今還未啟用。

　　用CarPlay接管無人車？蘋果沒那么天真

　　相信以蘋果公司的高度，它不會(huì)沒有認(rèn)識(shí)到一套充滿智慧的車載系統(tǒng)對(duì)于無人駕駛汽車的重要性。

　　2013年蘋果確定進(jìn)軍汽車領(lǐng)域時(shí)就制定了“iOS in the Car”計(jì)劃，并在次年的日內(nèi)瓦車展上展出了合作伙伴搭載的CarPlay——一套可以將用戶的iOS設(shè)備、iOS使用體驗(yàn)與汽車儀表盤進(jìn)行結(jié)合的車載系統(tǒng)。蘋果能用CarPlay來接管未來的無人車嗎？從目前來看，CarPlay還不具備這樣的能力。

　　用戶對(duì)CarPlay的槽點(diǎn)實(shí)在太多。

　　“支持的APP太少了，最基礎(chǔ)的專業(yè)導(dǎo)航都不支持。每當(dāng)我被迫用起蘋果坑爹的自帶導(dǎo)航時(shí)，就無比懷念百度和高德。”

　　“CarPlay與汽車連接使用時(shí)，經(jīng)常受手機(jī)信號(hào)的影響。手機(jī)信號(hào)不好或者行車抖動(dòng)會(huì)導(dǎo)致鏈接斷開，斷開后正在使用的導(dǎo)航、音樂之類的應(yīng)用也馬上關(guān)閉，好幾次差點(diǎn)出事！”

　　“蘋果系統(tǒng)一升級(jí)，CarPlay系統(tǒng)就變得卡一點(diǎn)，反應(yīng)也越來越遲鈍，點(diǎn)個(gè)圖標(biāo)也要等幾秒。”

　　“升級(jí)iOS 12后，數(shù)據(jù)線連接使用CarPlay時(shí)，另外USB接口的U盤音樂不能播放，只能播放收音機(jī)與蘋果手機(jī)自帶的或手機(jī)app的音樂。”

　　“一連CarPlay，車載藍(lán)牙就失效，這個(gè)Bug好久了也沒見蘋果修復(fù)。”

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　　當(dāng)然最讓人無法接受的是，大量用戶反映連接CarPlay后Siri無法使用，而在蘋果的規(guī)劃中，Siri是CarPlay的核心——讓司機(jī)在眼睛不離開道路的情況下通過語(yǔ)音完成操作。

　　CarPlay這么難用，Google的Android Auto，福特與微軟合作開發(fā)的SYNC也好不哪去。系統(tǒng)崩潰、觸屏難用、反應(yīng)速度慢這些問題也都在它們身上出現(xiàn)過，有些至今也沒解決。至于那些基于Android系統(tǒng)開發(fā)出來的車載系統(tǒng)，其穩(wěn)定性和人機(jī)交互邏輯的槽點(diǎn)就更多了。

　　“小艾你好、小度你好、斑馬你好、Nomi你好……誰(shuí)家的車多了，開車還得記清那些開門暗號(hào)。”無人駕駛賽道玩家太多，車載系統(tǒng)的研發(fā)，究其源頭同質(zhì)化嚴(yán)重，對(duì)于普通用戶來說，要想分清這些語(yǔ)言交互助手和它們所匹配的車型還很有些難度。

　　很顯然，無論是iOS還是Android都是基于手機(jī)的使用場(chǎng)景設(shè)計(jì)開發(fā)而來的，而汽車的使用場(chǎng)景和人機(jī)交互邏輯與手機(jī)完全不同，將iOS和Android稍稍修改就搬進(jìn)車內(nèi)注定是不會(huì)成功的。從庫(kù)克的這次表態(tài)來看，CarPlay可能成為蘋果無人車自主系統(tǒng)的一個(gè)過渡產(chǎn)品。

　　自主系統(tǒng)是蘋果布局無人駕駛的第一步

　　對(duì)于無人駕駛自主系統(tǒng)的研發(fā)，蘋果無疑是有優(yōu)勢(shì)的，在蘋果龐大的商業(yè)帝國(guó)中，蘋果為它的Mac電腦開發(fā)了Mac OS系統(tǒng)；為iPhone開發(fā)了iOS系統(tǒng)；甚至連Apple Watch都有屬于自己的Watch OS系統(tǒng)。那么對(duì)于無人車，蘋果為什么不從底層開始，設(shè)計(jì)一套完全針對(duì)汽車駕駛場(chǎng)景的“Car OS”呢？

　　正如十年前手機(jī)行業(yè)面臨的變革一樣，無人駕駛技術(shù)也將對(duì)汽車行業(yè)產(chǎn)生翻天覆地的變化。在變化來臨之前，是先做車（硬件）還是先做系統(tǒng)（軟件）呢？

　　類似于“先有雞？還是先有蛋？”這個(gè)經(jīng)典的哲學(xué)問題，蘋果用iPhone的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行作答——用軟件定義硬件、用新技術(shù)定義舊行業(yè)。

　　自主系統(tǒng)是蘋果布局無人駕駛的第一步，然后就像用iPhone重新定義手機(jī)一樣，用AI重新定義汽車。未來，汽車除了被用于出行之外，還將會(huì)是移動(dòng)的空間，移動(dòng)的計(jì)算終端，移動(dòng)的能源終端，移動(dòng)的攝像機(jī)，移動(dòng)的溫度計(jì)，移動(dòng)的機(jī)器人……借鑒著當(dāng)前消費(fèi)電子領(lǐng)域的成功，用一套爛熟于心的流程，建立一個(gè)“軟件+硬件+服務(wù)”的全新汽車消費(fèi)生態(tài)。

　　就像iOS（軟件）之于iPhone（硬件），在自動(dòng)駕駛無人車上，蘋果在自主系統(tǒng)（軟件）之后，它的無人車（硬件）在哪？

　　其實(shí)蘋果一直都在尋找制造無人車的合適機(jī)會(huì)。由于蘋果在汽車研發(fā)上缺乏經(jīng)驗(yàn)，在保證現(xiàn)有業(yè)務(wù)體系不受影響的前提下，不可能像特斯拉那樣的初創(chuàng)公司一開始就“赤膊上陣”，蘋果走的是一條委婉的“合作造車”路線。

　　合作伙伴的選擇一度讓蘋果頭痛。早期蘋果選擇的是加拿大的麥格納公司，之后則是寶馬和奔馳，甚至還與日本日產(chǎn)、中國(guó)比亞迪和英國(guó)的邁凱輪有過接觸，但都沒有達(dá)成具體的合作計(jì)劃，其中的主要原因就是蘋果太過強(qiáng)勢(shì)，它想要主導(dǎo)權(quán)，但車廠不愿將自己賴以安身立命的造車數(shù)據(jù)交給蘋果。

　　直到今年5月，蘋果才與大眾達(dá)成合作協(xié)議，共同開發(fā)自動(dòng)駕駛的無人車。不過項(xiàng)目是以對(duì)大眾T6廂式車的改造開始，蘋果重點(diǎn)對(duì)儀表盤和座椅等部分進(jìn)行改造，還計(jì)劃會(huì)加入各種傳感器和電子設(shè)備，底盤、車輪等動(dòng)力機(jī)械部分基本沒動(dòng)。

　　這或許只是蘋果與大眾進(jìn)行深度合作，開發(fā)具有前瞻性質(zhì)的自動(dòng)駕駛無人車之前的一次試探與磨合。根據(jù)蘋果的商業(yè)模式，它無論如何都不會(huì)放棄對(duì)硬件領(lǐng)域的滲透，無人車也是如此。

　　只憑一個(gè)攝像頭 3D目標(biāo)檢測(cè)成績(jī)也能媲美激光雷達(dá)

　　靠一個(gè)攝像頭拍下的圖像做3D目標(biāo)檢測(cè)，究竟有多難？目前最先進(jìn)系統(tǒng)的成績(jī)也不及用激光雷達(dá)做出來的1/10。

　　一份來自劍橋的研究，用單攝像頭的數(shù)據(jù)做出了媲美激光雷達(dá)的成績(jī)。

　　還有好事網(wǎng)友在Twitter上驚呼：

　　這個(gè)能不能解決特斯拉不用激光雷達(dá)的問題？馬斯克你看見了沒？

　　靠“直覺”判斷

　　為何人單眼能做到3D識(shí)別，而相機(jī)卻做不到？

　　因?yàn)橹庇X。

　　人能夠根據(jù)遠(yuǎn)小近大的透視關(guān)系，得出物體的大小和相對(duì)位置關(guān)系。

　　而機(jī)器識(shí)別拍攝的2D照片，是3D圖形在平面上的投影，已經(jīng)失去了景深信息。

　　為了識(shí)別物體遠(yuǎn)近，無人車需要安裝激光雷達(dá)，通過回波獲得物體的距離信息。這一點(diǎn)是只能獲得2D信息的攝像頭難以做到的。

　　為了讓攝像頭也有3D世界的推理能力，這篇論文提出了一種“正投影特征轉(zhuǎn)換”（OFT）算法。

　　作者把這種算法和端到端的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)結(jié)合起來，在KITTI 3D目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)上實(shí)現(xiàn)了領(lǐng)先的成績(jī)。

　　這套算法包括5個(gè)部分：

　　前端ResNet特征提取器，用于從輸入圖像中提取多尺度特征圖。

　　正交特征變換，將每個(gè)尺度的基于圖像的特征圖變換為正投影鳥瞰圖表示。

　　自上而下的網(wǎng)絡(luò)，由一系列ResNet殘余單元組成，以一種對(duì)圖像中觀察到的觀察效果不變的方式處理鳥瞰圖特征圖。

　　一組輸出頭，為每個(gè)物體類和地平面上的每個(gè)位置生成置信分?jǐn)?shù)、位置偏移、維度偏移和方向向量等數(shù)據(jù)。

　　5. 非最大抑制和解碼階段，識(shí)別置信圖中的峰值并生成離散邊界框預(yù)測(cè)。

　　這種方法通過將基于圖像的特征映射到一個(gè)正交3D空間中，打破了圖像的束縛。在這個(gè)3D空間里，各個(gè)物體比例一致、距離也是有意義的。

　　效果遠(yuǎn)超Mono3D

　　作者用自動(dòng)駕駛數(shù)據(jù)集KITTI中3712張訓(xùn)練圖像，3769張圖像對(duì)訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)。并使用裁剪、縮放和水平翻轉(zhuǎn)等操作，來增加圖像數(shù)據(jù)集的樣本數(shù)量。

　　作者提出了根據(jù)KITTI 3D物體檢測(cè)基準(zhǔn)評(píng)估兩個(gè)任務(wù)的方法：最終要求每個(gè)預(yù)測(cè)的3D邊界框應(yīng)與相應(yīng)實(shí)際物體邊框相交，在汽車情況下至少為70％，對(duì)于行人和騎自行車者應(yīng)為50％。

　　與前人的Mono3D方法對(duì)比，OFT在鳥瞰圖平均精確度、3D物體邊界識(shí)別上各項(xiàng)測(cè)試成績(jī)上均優(yōu)于對(duì)手。

　　尤其在探測(cè)遠(yuǎn)處物體時(shí)要遠(yuǎn)超Mono3D，遠(yuǎn)處可識(shí)別出的汽車數(shù)量更多。甚至在嚴(yán)重遮擋、截?cái)嗟那闆r下仍能正確識(shí)別出物體。在某些場(chǎng)景下甚至達(dá)到了3DOP系統(tǒng)的水平。

　　不僅在遠(yuǎn)距離上，正投影特征轉(zhuǎn)換（OFT-Net）在對(duì)不同距離物體進(jìn)行評(píng)估時(shí)都都優(yōu)于Mono3D。

　　但是與Mono3D相比，這套系統(tǒng)性能也明顯降低得更慢，作者認(rèn)為是由于系統(tǒng)考慮遠(yuǎn)離相機(jī)的物體造成的。

　　在正交鳥瞰圖空間中的推理顯著提高了性能。為了驗(yàn)證這一說法，論文中還進(jìn)行了一項(xiàng)研究：逐步從自上而下的網(wǎng)絡(luò)中刪除圖層。

　　下圖顯示了兩種不同體系結(jié)構(gòu)的平均精度與參數(shù)總數(shù)的關(guān)系圖。

　　趨勢(shì)很明顯，在自上而下網(wǎng)絡(luò)中刪除圖層會(huì)顯著降低性能。

　　這種性能下降的一部分原因可能是，減少自上而下網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模會(huì)降低網(wǎng)絡(luò)的整體深度，從而降低其代表性能力。

　　從圖中可以看出，采用具有大型自上而下網(wǎng)絡(luò)的淺前端（ResNet-18），可以實(shí)現(xiàn)比沒有任何自上而下層的更深層網(wǎng)絡(luò)（ResNet-34）更好的性能，盡管有兩種架構(gòu)具有大致相同數(shù)量的參數(shù)。（量子位）

　　資源

　　論文：

　　Orthographic Feature Transform for Monocular 3D Object Detection

　　https://arxiv.org/abs/1811.08188

　　作者表示等論文正式發(fā)表后，就放出預(yù)訓(xùn)練模型和完整的源代碼。