疫情推动的AI虚拟测试技术发展

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编者按：这次疫情不仅是对游戏、电商、线上会议等行业带来了机遇，也对AI的虚拟测试技术提出了迫切的需求，尤其是无人驾驶。

出于安全考虑，自动驾驶汽车通常都有两名驾驶员。在特殊的疫情期间，这是不可能的，自动驾驶汽车公司的领导者们知道，他们必须把自己的车队封存起来。突然间，整个新兴产业陷入了困境。自动驾驶汽车仍处于试验阶段，真实世界的测试是收集数据和提高汽车安全驾驶能力的黄金标准。由于无法上路，自动驾驶业务可能会变成现金密集型的赌博，短期内无法推出产品。

当他们在这个新的现实中挣扎的时候，裁员波及到了像Zoox、Ike和Kodiak Robotics这样的自动驾驶公司，以及Lyft的自动驾驶部门。

但事实证明，并非一切都已失去。有几家公司已经放弃了道路测试，转而深入研究它们的算法和模拟器，为它们收集的无数小时的数据寻找新的用途。他们正在加倍努力，比如详细的数据标注、3D制图，以及识别之前道路会议中被忽视的场景，这些场景可以用来训练他们的系统。有些人甚至帮助车辆操作员过渡到数据标记，为他们配备新技能，当他们恢复以前的角色时，这些技能可能会派上用场。

为了在最坏的情况下做最好的打算，Moak决定构建一个新的工具，让的运营团队能够注释公司四年的驾驶数据。例如，该软件为Embark公司的卡车司机提供不同道路场景的图像，然后让他们判断这些场景是否值得注意——以及他们如何根据自己的经验来处理每一个场景。

总部位于帕洛阿尔托的研发自动驾驶技术的公司Aurora Innovation，也采取了类似的方法，为未充分利用的员工寻找任务。车辆操作员已经与分类和标记团队联合起来，从手动和自动驾驶数据中挖掘出值得注意的道路事件，并在模拟环境中进行测试。

“这增加的额外好处暴露我们的运营商如何离线使用他们收集的数据，这为他们提供了更好的环境为我们的整体开发过程,将帮助他们更好的在他们的工作,我们又回到了正规,”创始人兼首席执行官克里斯•厄姆森在一封电子邮件中写道。

公司也找到了创造性的方法来克服与产品物理分离的障碍。

Urmson之前曾领导过谷歌的自动驾驶汽车项目，他补充说，他的团队正在使用“硬件在环”的方式来“捕捉软件问题，这些问题将出现在Aurora硬件上，而不是开发人员的笔记本电脑或云实例上。”

就其本身而言，投资于能够离线测试硬件组件的软件。其中一项测试涉及到车辆的控制系统——负责发送物理指令的算法，比如方向盘的转动速度。他说:“从长远来看，这对我们来说是一项很好的投资，但是在短期内，我们必须做出巨大的飞跃来建设所有这些新的基础设施。”

通用汽车公司拥有的克鲁斯已经把旧金山和凤凰城的200辆车送进了车库。公司依靠其先进的模拟器对汽车的软件进行测试，这种测试在疫情之前就已经开始了。但工程高级副总裁表示他们正在改进模拟测试的技术细节，从而更好地评估在极端特殊情况下自动驾驶的应对能力，比如在遭遇路上的救护车或运输卡车时。

数据注释公司Scale AI的创始人曾与Lyft、丰田(Toyota)和Nuro等公司合作，还曾与Embark和Aurora合作。在大流行期间，Scale一直致力于通过点云模拟对公司的旧数据进行详细标记——使用车辆周围环境的3D地图来编码每个点对应的内容(行人、停车标志、窗户、灌木、推车)。研究小组还利用包括“视线检测”在内的技术，对司机、行人和骑自行车的人的行为进行了编码。“视线检测”旨在显示司机是否会让路，或者行人是否打算过马路。

然而，无论公司在模拟器上投入多少资金，都无法回避最终回到正轨的需要。随着美国的重新开放，这正在开始发生。Waymo发言人在一封电子邮件中写道，一天的模拟驾驶相当于“在现实世界中驾驶100多年”，这在一定程度上要归功于母公司Alphabet的计算能力。然而，该公司在凤凰城的驾驶业务在5月11日再次启动。

不过，Scale AI的创始人说，他看到了自动驾驶汽车公司工作方式的变化，转向更创新的方法和长期试验。

“那些持这种观点的人，”他说，“最终会走在前面，处于一个更好的位置。”

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