Mobileye复合人工智能体系（CAIS）—— 规模化实现全主动驾驶的正解 ...

泉源：芝能汽车

主动驾驶的发展不但仅是一个技能命题，同样也是一个贸易命题。从技能竞争为主导的上半场，到以贸易化落地为主导的下半场，主动驾驶技能的发展和应用必要精密联合市场需求，企业必要探索可行的贸易模式，以实现技能的规模化和财产化落地。

“实现完全主动驾驶之路犹如一场马拉松长跑”，Mobileye首创人、总裁兼首席实行官Amnon Shashua传授在日前公司Driving AI Day运动的演讲中提到，“这不但磨练着企业的技能创新和产物开辟本领，还磨练着企业的连续谋划和红利本领。”

他提到，在Mobileye已往多年的付出中，每年仅用于研发主动驾驶的投入就高达6亿美元左右。在这场长跑中，企业不能仅仅依靠外部资金的注入，更紧张的是要找到符合的红利模式，以保障业务的恒久可连续发展。

Mobileye首创人、总裁兼首席实行官Amnon Shashua传授和首席技能官Shai Shalev-Shwartz传授

而对于Mobileye要怎样实现完全主动驾驶的规模化战略，Amnon传授也给出了清楚的答复——复合人工智能体系（CAIS）。

什么是复合人工智能体系？  

复合人工智能体系（Compound AI Systems）最早是2024年初加州大学伯克利分校的AI研究实行室网站上的一篇题为《从模子到复合人工智能体系的变化》的博客文章中提出的。

文章指出，最先辈的人工智能结果越来越多地产出于复杂的多组件复合体系，而非单一大模子。

与传统的仅依靠单一人工智能模子的体系差别，复合人工智能体系夸大多种工具和模块的集成和共同协作，以高效处置惩罚人工智能使命。

这种集成方法提供了机动性和顺应性，答应体系根据差别的输入和使命举行调解。别的，复合体系通过差别组件实现冗余，确保体系的稳固性。复合人工智能体系也更加可表明和透明，由于可以追踪每个组件对终极输出的贡献。      

Mobileye以摄像头为中央的复合人工智能体系  

所谓“以摄像头为中央”，差别于“仅依靠摄像头”，意味着同时对更多范例传感器的接纳也持开放态度。比方，Mobileye内部在开辟成像雷达，还在“可脱眼”体系中集成了一个前向激光雷达。摄像头和雷达的本钱都相对较低，“可脱眼”体系设置的一个前向激光雷达的本钱也很低，只需几百美元。

所谓“复合”，是指一方面Mobileye积极接纳前沿的AI技能，比方深度学习、端到端，同时也发挥本身在视觉算法方面的传统上风，充实使用各种技能的上风，到达安全性和服从的最大化。

Amnon Shashua传授从四大维度深入审阅了包罗Mobileye自身“以摄像头为中央的复合人工智能体系”在内的当前主流智驾方案技能门路，这些也是Mobileye为实现主动驾驶下半场贸易落地可行性的紧张考量维度。   

● 维度一：本钱。在智驾的竞争中，本钱是关键要素。高昂的研发和生产本钱会直接影响到主动驾驶技能的遍及速率和范围。本钱是将Mobileye的技能门路与以激光雷达为中央的，设置大量昂贵传感装备的技能方案在将来贸易落地可行性层面拉开差距的重要因素。

● 维度二：模块化。Mobileye的复合人工智能体系在模块化计划方面体现精彩，这与Mobileye的谋划理念精密相连 —— 公司的产物组合涵盖了从辅助驾驶到无人驾驶出租车（Robotaxi）的各个种别。

而模块化意味着可以提取体系中的某些模块，并基于此打造本钱更低的智驾或辅助驾驶体系，大概增长额外的冗余传感器，以较小的投资实现向更高级别主动化的渐渐过渡。通过模块化，将可以或许更好地顺应将来技能更新和市场需求的变革。

● 维度三：地区可扩展性。地区可扩展性是指方案扩展到别的地区的难易水平。这一点对于环球化或致力于拓展环球化结构的汽车制造商尤为紧张。

● 维度四：均匀故障隔断时间（MTBF）。MTBF即均匀行驶多久必要举行一次关键性的干预，是权衡体系可靠性的紧张指标。

相较于基于概率做出推断式决议、不具有可表明性的端到端技能门路，Mobileye通过严谨的数学盘算，可以或许得出复合人工智能体系的偏差程度，为实现可脱眼体系所需的MTBF（Mean time between failures，均匀无端障工作时间）开发一条更为实际且可靠的路径。      

端到端——热话题也需冷思索  

在Mobileye的复合人工智能体系中，端到端是紧张的构成部门之一。

Mobileye很早就看到了端到端的潜力，在其大规模盛行之前，就开始研究其在智驾范畴的应用，也有积极接纳端到端。早在2016年，Mobileye首创人、总裁兼首席实行官Amnon Shashua传授和Mobileye首席技能官Shai Shalev-Shwartz传授就发表了一篇阐释端到端体系的论文。

但Mobileye以为，端到端应作为智驾子体系之一提供冗余，而仅依赖端到端则会出现题目。

端到端方案的两个条件及对应的实际环境

● 先来看端到端的两个条件：

◎ 第一个条件：体系内部不存在任何粘合代码，而是由一个“黑箱”操纵的神经网络构成。

该神经网络的输入端吸收来自摄像头的传感信息，输出端则提供汽车的行驶方向和轨迹，终极输出的是举措决议。体系自己仅作为一个数据通道。随着越来越多的数据被添加，神经网络通过观察人类驾驶员的举动来学习驾驶本领。

同时，有数以百万计的汽车在不停地发送行驶数据。由于不存在粘合代码，随着时间的推移和数据量的增长，体系可以利用更多的数据举行练习，终极到达一个奇点程度，即到达或逾越人类驾驶员的本领。

◎ 但实际是：只管号称无粘合代码，现实上粘合代码是确实存在的，只是以离线方式存在于体系中。

在呆板学习范畴，尤其是在利用Transformer架构时，体系的使命是估算概率，即基于输入数据猜测行驶轨迹的大概性。这种猜测更多地关注大概性的巨细，而非猜测效果的精确性。

因此，神经网络并不真正相识怎样区分“稀有但精确”与“常见但错误”之间的区别。只根据统计，体系会更方向于选择“常见但错误”的举动。

由于端到端体系只是估算概率，以是这种环境本质上就无法制止。而昨们固然不盼望主动驾驶汽车做出违背交规的举动。

为了办理这一题目，必要在语言模子中引入基于人类反馈的强化学习（RLHF）。对于端到端体系，就是在离线情况中，通过筛查和过滤机制，辨认并剔除不良的人类驾驶举动，比方粗暴驾驶、鲁莽驾驶等。

这一过程必要大量的工程技能和粘合代码的支持，但这些工作都在离线情况中完成，而不是在线及时举行。

因此，粘合代码并没有消散，而是从在线转移到了离线情况。这就是所谓的“主动驾驶对齐”题目，即必要区分哪些举动是精确的，哪些是错误的。

◎ 第二个条件：练习数据均为无监视数据，这意味着仅包罗原始图像，没有人对图像中的数据举行过标注。因此，体系必须可以或许仅依靠无监视数据来实现充足的均匀故障隔断时间。

◎ 但实际是，仅靠无监视数据举行练习，端到端方案的正确率能从0很快地推进到95%，但其所需的巨大本钱、数据量和工程量也不容忽视。以如今的大语言模子和transformer为例，在从0—95%的阶段，可以或许实现相称大的飞跃，但无法到达100%正确，有时间会犯一些匪夷所思的错误。

对于事关安全的智驾，试错空间极小，95%的安全性是远远不敷的。而仅依靠端到端，要想到达99.999999%的安全性是相称难的。

仅靠未经标注的无监视数据举行练习，会带来诸多题目，比方：

● 盘算器题目：体系无法学会“长乘法”，由于体系所看到的只是很多数对相乘的示例，从这些示例中不敷以抽象出长乘法的概念。

因此在大语言模子中，不利用模子自己来输出效果，而是通过将题目转化为Python代码，由Python代码直接调用盘算器，才气办理这一题目。

“盘算器”的脚色，就是智驾体系为端到端注入的“抽象概念”的脚色，即将详细的事物或举动抽象化，形成一样平常性的原则或规则。

● 捷径学习题目：“端到端方法”就是将全部传感器的数据输入到一个大型神经网络，然后对其举行练习。

而输入的信息中，由于有些信息的样本复杂度低，意味着你必要少量的数据便可以学习到模式，而有的则相反。比方，激光雷达就是一种低样本复杂度的信息源，它是准确的三维传感器，因此要举行泛化，所需的数据量要远远少于摄像头。而摄像头则是高样本复杂度的信息源。  

当输入来自差别的模态时，样本复杂度差别。而端到端随机梯度降落很难充实使用全部模态的上风，偏差到达肯定水平后就很难再降落。

严酷意义上倒也不是说做不到，但所必要的时间之长，完全不切现实。这就是“捷径学习题目”。

● 长尾题目：对于长尾题目有两种假设，在乐观的环境下，有些变乱的概率相对较大，而有些则非常小，覆盖一些边沿变乱就可以大幅度地淘汰总体概率质量（probability mass）。

这意味着少数关键的边沿变乱可以明显提拔体系性能，进而实现更高的均匀故障隔断时间；在灰心的环境下，全部稀有的长尾题目实在概率都一样非常小，每个边沿变乱对概率质量的影响非常小。

这意味着纵然处置惩罚了许多边沿变乱，体系的故障率仍旧不会有明显改善。覆盖全部这些边沿环境必要很长一段时间，长到不切现实。

总体而言，端到端学习模子的上风是明显的。然而，假如仅依靠无监视数据，不引入抽象概念，不思量长尾题目，而只是单纯地向体系提供更多数据，那么是否可以或许实现均匀故障隔断时间的目的确实是一个值得探究的题目。 

Mobileye的复合人工智能体系怎样破局并低落偏差  

说到将AI应用于汽车行业，Mobileye在这方面不停都是先行者。Mobileye不停致力于将最新的AI技能整合到自身软件堆栈中。

每项技能都各有所长。Mobileye也积极接纳包罗端到端在内的前沿技能，在下一代软件中大量使用了端到端和Transformer，但不是拿来就用，而是会深入相识其优劣势，联合自身的经典上风技能，取各自之所长，重本钱与服从，将最新的AI技能以安全和负责任的方式整合到产物中。

Mobileye的复合人工智能体系通过为端到端体系注入恰到利益的适量抽象概念，如RSS（责任敏感安全）模子，通过传感器冗余、算法冗余，以及高阶融合，可以或许将总体偏差降至最低。

● “毛病-方差衡量”以及抽象概念

前文中提到了端到端体系依赖无监视数据举行练习，按照概率分布做出决议判定，就似乎昨们只从身边的人的言行中学习，基于履历做出判定，但是未必清晰焦点的规则和原理。

而所谓“抽象概念”，就是规范了某些详细的概念、必要服从的一样平常性原则或举动准则，而不但仅是外貌的、详细的模式，让决议有据可依，进步规范性和安全性。

对于主动驾驶，RSS模子，即Mobileye用于为驾驶决议提供安全保障的引擎，就是一种抽象概念。另有感知状态，即基于输入图像输出车辆位置、行人、全部门路利用者、车道标志、交通讯号灯、交通标记等等，这都是根据人类的履历来判定哪些是紧张信息，然后得到相应的输出，这就是昨们所说的抽象概念。

但抽象概念的注入要适量。为便于明白，这里讲一下“毛病-方差”的概念。

● 毛病，又称“近似偏差”，是指学习体系无法反映实际的全部内容。注入抽象概念的水平称为毛病（Bias）。

假如注入的抽象概念过多，就会产生近似偏差，也就是说，模子的丰富水平以及容量并不能反映实际的丰富水平，在这种环境下，模子被过于范围了。过多的抽象概念、过多的毛病大概会由于近似偏差而导致体系堕落，由于这些都限定了体系的容量，神经网络的容量无法反映实际的丰富水平。

● 方差，也称“泛化偏差”，是指学习体系对观察到的数据过分拟合，而无法泛化到从未见过的例子。假如不注入任何抽象概念，会产生很高的泛化偏差。

随着注入毛病的增长，也就是注入抽象概念增多时，泛化偏差会降落。但凡事矫枉过正，假如注入过多的抽象概念，体系容量就不敷以反映实际的丰富水平。

学习模子的总偏差是近似偏差和泛化偏差的总和。因此，为最大水平淘汰偏差，必要对这两个偏差举行精致控制。可以通过限定学习模子必须来自特定的模子族来减小泛化偏差，但假如所选择的模子族无法反映实际的全部丰富性，就大概会引入毛病，因此两者之间存在衡量。

因此，就必要注入恰到利益的适量抽象概念，到达最佳均衡点，使总体偏差最低。

落到Mobileye的详细工作中，其抽象概念是一套“感知-规控-实行”方法论。RSS模子就是一种大型抽象概念，另有运行的盘算，分析盘算等等，另有主动告急制动（AEB）相干的“碰撞时间（TTC）”概念，也是抽象概念，应对长乘法的盘算器也是，诸云云类，不一而足。

● 冗余计划和高阶融合：以严谨的数学方式论证偏差

在谈到“捷径学习”题目时，提到了端到端无法真正使用每种传感器模态的上风，这种低阶融合无法到达抱负效果。

而且端到端本质上是一个黑箱，不具有可表明性。但主动驾驶汽车的衡量规则必须公开透明，使社会可以或许通过羁系表明影响全部门路利用者的主动驾驶决议。

最好的方式是创建一个可分解的体系，如许一来，当出现错误时，就可以找堕落误缘故原由并只关注网络堕落的谁人地区，不会影响到其他地方。

Mobileye的复合人工智能体系旨在使用全部传感器模式（包罗摄像头、雷达和激光雷达），按每种传感器对体系举行可分解练习，然后举行高级融合，从而对驾驶情况形成更深入、更准确的明白，并更有用地处置惩罚各种极度环境，轻松到达更低的偏差程度，这与完全的端到端体系或基于低阶融合的体系相比更具上风。

● 高阶融合中，有简朴的部门，也有复杂的部门。

◎ 实用于二元决议的简朴传统融合：好比火线有一辆车，是踩刹车照旧不踩刹车，这是一个二元决议。

经典的处置惩罚方式是接纳“多数规则”，三个子体系里只要有两个得到同样结论，就满意少数服从多数。每个子体系都会给出1或-1的输出，即踩刹车或不踩刹车的决议。

假如每个子体系犯错的概率为ε，那么接纳多数规则，会让犯错的概率降到ε2，包罗漏检或误检的概率都会低落。这就是传统融合，属于简朴的部门。

◎ 实用于非二元决议的PGF（Primary-Guardian-Fallback）高阶融合：有许多决议并非是二元的，也就是无法根据多数规则来做决议。

举个例子，在横向控制环境下，好比说车两侧各有一辆公交车，一个子体系告诉昨们火线门路左转，另一个子体系告诉昨们火线门路直行，另有一个子体系告诉昨们火线门路右转。

这里没有“多数”的概念，该怎么办呢？假如做了错误的决议，就会和旁侧公交车发生碰撞变乱。那么，题目就来了：昨们该怎样举行高阶融合以做出非二元决议？

概括地讲，Mobileye构建了三个子体系，这三个子体系针对想要举行高阶融合的全部组件，不但仅是摄像头、雷达、激光雷达，而是包罗了高阶融合的全部方面。

● “Primary”主体系：用于猜测，比方猜测车道位置 ；

● “Fallback”备用体系：基于差别方法同样做猜测；

●“Guardian”监护体系：负责查抄Primary主体系的猜测是否精确。

比方，火线门路是向右、向左照旧直行，端到端网络做出了判定，Guardian监护体系同时也在实行它的查抄工作，每个体系堕落的概率均为ε。

假如Guardian监护体系以为Primary主体系的猜测有用，就按此实行；否则会选择Fallback备用体系。

经证实，体系的总体偏差可以低至与多数规则雷同的程度。

总的来说，复合人工智能体系代表了人工智能发展的一个紧张趋势，即从单一模子的优化转向构建集成多种AI技能的复合体系，以实现更高效和强盛的AI应用，满意主动驾驶应用对安全性、准确性的高要求。

更多Mobileye的最新技能创新，请观看Mobileye Driving AI Day演讲视频回放。

● 100倍Transformer服从提拔

Mobileye的复合人工智能框架由多个相互支持的组件构成，这些组件专为主动驾驶而计划，旨在将端到端学习模子与专门算法相联合，以实现对Transformer和天生式AI的高效使用。

为了告竣这一目的，Mobileye开辟专为主动驾驶感知和规划而优化的Transformer模子。该模子在服从上相较于通用人工智能范畴的最先辈模子提拔了100倍，同时并未低落正确性。

详细实现方法为STAT（希罕留意力），该技能通过将token分为差别范例，并按范例分别相应的矩阵。这一过程雷同于将人群分成多个小组，每个小组由一位司理负责，小构成员直接与司理沟通，而司理之间也举行相互交换。通过这种有序的沟通机制，STAT技能明显进步了团体的工作服从。   

● EyeQ6H——服从的代名词

Mobileye提出了可以或许科学地反应芯片本领的指标——FPS（Frames per second），即每秒可以或许处置惩罚的画面帧数。相较于TOPS数值，FPS可以或许科学地表现体系在实际中办理现实题目的本领，因此可以作为更科学地权衡服从的指标。

Mobileye以为器重服从才是技能本领的表现。基于在盘算机视觉算法方面的深厚积聚和经典传承，并联合在AI深度学习方面的前沿突破，Mobileye在芯片计划上接纳完全异构的盘算架构，针对卷积和transformer等神经网络以及视觉运算的差别盘算场景，将得当的运算使命分配到得当的核，进步芯片使用率，实现团体最有用的加快。相较于上一代EyeQ5H，EyeQ6H 有其2倍的Tops，却到达了10倍的FPS。

● 主动化数据标注，办理实际天下的数据困难

CAIS由于注入了抽象概念，因此仅必要少量的数据举行练习，但所需的必须是高质量的数据。

Mobileye接纳的方法是在离线情况中天生数据，无需占用车载盘算资源。起首，基于大量的无监视数据练习一个底子模子，然后通过监视式微调来针对特定题目举行建模。

Mobileye开辟了一种针对图像的底子模子，该模子可以或许明白每个像素的寄义，并根据像素的语义属性举行聚类。

因此，该模子可以或许辨认图像中每辆车、每个车道标志、每根杆子的位置等，终极创建主动基准真值，以完全主动化的方式创建对四周情况的全面明白，从而可以或许得到非常丰富的实际表征，根本上可以或许相识四周每个像素的深度信息，然后使用这些高质量的数据来练习AI模子，而且天生这些标签的本钱为零，由于这一过程无需人工干预。

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