转载:自动驾驶的“摩尔定律”:试推导无人车的究竟完成工夫

2019-12-15 30 views 0

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作为一家无人车公司的CEO,我总是在问一个问题,这即是究竟机能还要多久自动驾驶的士本领在任什么时分候载人去任何地方。我们已听到了采购的(“X公司将会在2019年办理自动驾驶的士问题!”)以及工程师(“呃,那很难”)的种种版本的估计,这究竟机能谁的话更可托呢?

在本文中,无妨用每一罢休一次行驶的英里数(miles per disengagement,MPD,自动驾驶离开)来衡量某细碎的默示。所谓的离开,约略的意义是指当技艺失效需要以及平司机回收的时分。好的无人车谁人数字会很大——意味着车子能够也许也许自行行驶很长间隔,很少会失效。


摩尔定律?

为了复兴末端的阿谁问题,我决议计划用摩尔定律来举办对比。摩尔定律是一条经验观察,也即是晶体管的数目每一18个月便会翻番。那属于指数式的增加——是摩尔定律让您的手机一举跨越了您2000年时分的较劲狡辩机。

指数式增加是很罕见的。比方说,树以及人都是线性停顿的,那种速率要急很多。大多数有指数式增加的东西都难认为继;比方说,细菌在变患上偏过分拥堵以前即是指数式繁衍的。实践上,摩尔定律似乎已没法在较劲狡辩机上坚持了!

话虽如此,技艺在晚期以指数式的速率发铺确实不是不寻常之事。那是一个委靡的倘使,但若您想对全国由于技艺而改动的速率有多快做出大胆勇敢的将来主义猜测的话,您应当倘使会表现指数式增加。

这么如今,我们便来对无人车的将来做出大胆勇敢的委靡的猜测。我们将倘使技艺的改进会有指数式增加。换句话说,我们将为无人车较劲狡辩摩尔定律。但您也许不会兴趣谁人答案。


数据

2004年,最好的无人车是CMU(卡内基梅隆大学)的Sandstorm,它“赢”得了第一家届DARPA寻衅赛,前因是150英里的总赛程走了7.4英里,此后便卡在一个路堤上,轮胎白费无功地打转到冒出黑烟(那可不是数落它,其他人的车默示更蹩脚!)。我们打个折姑且算它的打败率是每一10英里打败一次吧。

2018年,Waymo的数据是每一次罢休(disengagement,由加州定义,约略是“技艺失效”的意义)可行驶11017英里。那约略相等于每一失效前可走10的4四次方英里。

有了那二个数据点,我们就能够也许也许够较劲狡辩无人车的摩尔定律了。

……自动驾驶离开里程数约略每一16个月便会翻番……

慧拓智能:国际端到端的无人矿山武艺带领者

前几何天,智车科技一篇名为《慧拓智能:矿区将是无人车最早落地的最好场景》文章,引起了自动驾驶局限各届同

无人车的摩尔定律多少乎跟较劲狡辩机的摩尔定律判然不同——机能每一16个月翻番!那是一个宇宙级的偶合!



上面的白线代表了无人车从2004年DARPA Urban Challenge到2018年间所取患上的摊开。我们可外推出这条线(红)此后看看这条线跟人类默示(蓝)什么时候表现交错。Y轴是对数标尺,所以指数增加会以曲线形式显露。

关头问题是“细碎需要有多好的默示?”倘使目标是能跟人的默示媲美。人类确实是非常超卓的司机,每一1亿(10^8)英里才有一次致命变乱!我们能够也许也许把那一点放到谁人后台下清楚邃晓:人类司机终生匀称的行驶里程约略是多少十万英里。而每辆无人车的行驶里程也许不到2000万英里。

迄今为止,人类的默示(致命变乱隔绝10^8英里)与默示最好的无人车(每一次罢休可行驶10^4英里)之间的辨别是10000倍。换句话说,无人车的默示是人类的0.01%。

哪怕每一16个月默示翻番,无人车也要用16年的工夫本领逢上人类程度——也即是2035年。这些声称2019也许2020年便能完成无人车的说法看起来便对比可疑了。(固然,我们会看到众目睽睽的无人车公司的演示,那只是为了铺示他们的技艺。必定意味着他们的细碎默示跟人非常好!)

不少无人驾驶的失效只是招致受伤而不是致命的。人类发生发火二次致伤变乱的行驶里程隔绝“只有”10^7英里,所以如果我们倘使无人车失效夙来都不会招致致命变乱(只是致伤)的话,前面的猜测就能够也许也许够裁减4年。但照旧需要12年才能够也许也许到达人类的默示。

所以归结综合起来,有多少点需要寄望:

无人车约略每一16个月便机能翻番。那是无人车的摩尔定律。

如今无人车的默示约略相等于人类司机的0.01%,自动驾驶的士在2035年暮年也许照旧个胡想。

谁人猜测有二个裂痕。也许会有新技艺的表现来改动那条增加直线。也许公司能够也许也许决议计划去完成难度略低于“任何工夫去便任何地方”的运用。

应付自动驾驶的士公司来讲那也许是个坏往事,但倒是通勤公司的好往事。


附录

如果您重视细节的话,那边另有3点需要琢磨:

第一点

无人车的“摩尔定律”依托于我们运用的数据。如果您认为无人车公司对本身车子的机能估计过于委靡的话,自动驾驶的士的完成也许还要当前推。

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